AION peut réduire le temps et les efforts de développement en apprentissage automatique jusqu’à 70 %. Nous y parvenons grâce à l’automatisation de bout en bout des pipelines d’analytique, à des algorithmes préconçus et à des outils avec peu ou pas de code qui éliminent le travail manuel répétitif. Résultat : votre équipe consacre moins de temps à des tâches administratives et plus de temps à générer une véritable valeur d’affaires.

Oui. AION comprend un moteur EXPLAINER dédié qui offre une interprétation des prédictions et une explicabilité indépendante du modèle (XAI), ainsi qu’une quantification de l’incertitude. Cela signifie que vos équipes peuvent comprendre et expliquer pourquoi un modèle a pris une décision spécifique — favorisant la confiance auprès des parties prenantes et soutenant les pratiques d’IA responsable au sein de votre organisation.

AION a été spécialement conçu en privilégiant les approches à faible code (« low-code ») et sans code (« no-code »), permettant aux « citoyens scientifiques des données » et aux utilisateurs d'affaires de contribuer de façon significative au développement de l’IA et de l’apprentissage automatique. Les experts en la matière peuvent enrichir les données sectorielles et améliorer les résultats des modèles sans avoir besoin d’une expertise technique poussée ni de se perdre dans des processus analytiques complexes.

Oui, notre moteur OBSERVER offre une surveillance continue du modèle pour détecter la dérive, tant au niveau des données d'entrée que des prédictions en sortie. La surveillance après le déploiement est essentielle pour maintenir l'intégrité du modèle au fil du temps, et AION en fait une partie transparente du cycle de vie de l'IA plutôt qu'une réflexion après coup nécessitant des outils distincts ou une supervision manuelle.

Oui. Le moteur CODER d’AION génère automatiquement du code Python pour les composantes de pipelines ML — une capacité que nous avons développée spécifiquement pour combler l’écart entre les flux de travail automatisés et les équipes qui ont besoin de code transparent et réutilisable. Cela accélère le développement tout en donnant aux data scientists une visibilité complète sur la logique sous-jacente du pipeline et le contrôle de celle-ci.

Les analyses en temps réel d'AION peuvent réduire les délais de réponse jusqu’à 55 %. En automatisant l’ingestion des données, leur traitement et l’inférence des modèles au moyen de moteurs hautement intégrés, nous aidons les organisations à passer des données brutes à des décisions exploitables beaucoup plus rapidement, sans compromettre l’exactitude ni la fiabilité en cours de route.

Absolument. Notre moteur CONVERTOR gère la conversion de modèles d’IA spécifiquement pour l’exploitation en périphérie et les plateformes d’hypergrandeur. Cela donne aux organisations la flexibilité d’exécuter les modèles plus près de l’endroit où les données sont générées — un aspect essentiel pour les cas d’utilisation où la latence, la connectivité ou la souveraineté des données rendent le déploiement centralisé dans le nuage impraticable.

Grâce aux modèles et aux embeddings alimentés par l’IA générative, AION peut réduire jusqu’à 30 % l’effort requis pour le déploiement automatisé de modèles d’apprentissage automatique. Notre moteur PUBLISHER prend en charge un déploiement flexible dans divers environnements, ce qui simplifie l’intégration et réduit considérablement les transferts manuels qui ralentissent habituellement les équipes lors des mises en production.

AION peut offrir jusqu'à 10 % d'amélioration des performances du modèle. Notre moteur LEARNER identifie les algorithmes et hyperparamètres les mieux adaptés pour maximiser les scores du modèle, tandis que les éléments préconfigurés et l'automatisation libèrent vos équipes de science des données afin qu'elles puissent se concentrer sur l'optimisation continue plutôt que sur les tâches répétitives de configuration et d'ajustement.

Oui. Le moteur SELECTOR d’AION identifie les caractéristiques les plus pertinentes selon la corrélation et l’importance, automatisant une étape qui nécessite traditionnellement beaucoup d’efforts manuels de la part des scientifiques de données. En mettant en avant les bonnes caractéristiques tôt dans le processus, nous aidons à améliorer la précision du modèle et à réduire le temps consacré aux essais et erreurs durant le développement.