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Conception de microservices pour l'IA

Conception de microservices pour l’IA

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La conception de microservices pour l’IA est une tâche complexe qui nécessite une compréhension approfondie des principes de l’intelligence artificielle et des technologies modernes.

2. Event-driven Architecture

The event-driven architecture pattern is based on the concept of an event-driven system, where events are generated by components and handled by other components. In AI microservices, events are triggered by changes in data or model parameters, and the corresponding services are notified to take appropriate actions. This pattern is useful for real-time applications such as autonomous vehicles, where the system must respond quickly to changing conditions.

3. Containerization

Containerization is a key component of AI microservices, allowing for the deployment of multiple services in a single environment. This pattern enables the efficient packaging and deployment of AI models, making it easier to scale and manage them. Additionally, containers provide an isolated environment for each service, ensuring that any changes made to one service do not affect the others.

Conclusion

The integration of AI into microservices architecture is becoming increasingly important in today’s software landscape. The 10 design patterns discussed in this article are essential for developing efficient, robust, and scalable AI solutions. By leveraging these patterns, developers can create powerful AI applications that are modular, scalable, and flexible.

1. Modèle en tant que service (MaaS)

MaaS considère chaque modèle d’intelligence artificielle (IA) comme un service autonome. En exposant les fonctionnalités d’IA via des API REST ou gRPC, MaaS permet un redimensionnement et une mise à jour indépendants des modèles. Ce modèle est particulièrement avantageux pour gérer plusieurs modèles d’IA, permettant une intégration et une déploiement continus sans perturber l’ensemble du système.

2. Architecture orientée événement

Le modèle d’architecture orientée événement est basé sur le concept d’un système orienté événement, où les événements sont générés par des composants et traités par d’autres composants. Dans les microservices d’IA, les événements sont déclenchés par des changements de données ou de paramètres de modèle, et les services correspondants sont notifiés pour prendre les actions appropriées. Ce modèle est utile pour les applications en temps réel telles que les véhicules autonomes, où le système doit réagir rapidement aux conditions changeantes.

3. Conteneurisation

La conteneurisation est un composant clé des microservices d’IA, permettant le déploiement de plusieurs services dans un seul environnement. Ce modèle permet l’empaquetage et le déploiement efficaces des modèles d’IA, facilitant leur mise à l’échelle et leur gestion. De plus, les conteneurs fournissent un environnement isolé pour chaque service, ce qui garantit que tout changement apporté à un service n’affecte pas les autres.

Conclusion

L’intégration de l’IA dans l’architecture des microservices devient de plus en plus importante dans le paysage logiciel actuel. Les 10 modèles de conception discutés dans cet article sont essentiels pour développer des solutions d’IA efficaces, robustes et évolutives. En exploitant ces modèles, les développeurs peuvent créer des applications d’IA puissantes qui sont modulaires, évolutives et flexibles.

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Créer et Monétiser Votre Bot IA Comme ChatGPT

Créer et Monétiser Votre Bot IA Comme ChatGPT

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Créez votre propre bot IA et monétisez-le comme ChatGPT! Découvrez comment créer votre bot intelligent et le rendre rentable.

## Je me souviens avoir embauché des pigistes pour l’écriture de contenu, le test A / B, le référencement et de nombreux autres projets qui devaient être le travail de «professionnels» et d’«individus expérimentés». Mais je ne vois pas cela se produire dans le futur.

The reason is simple: the emergence of a new technology called ‘database’. Database technology is revolutionizing the way we store and access data. It is allowing us to store vast amounts of data in a secure and efficient manner.

Je me souviens avoir embauché des pigistes pour l’écriture de contenu, le test A / B, le référencement et de nombreux autres travaux qui devaient être le travail de «professionnels» et d’«individus expérimentés».

Mais je ne vois pas cela se produire à l’avenir.

La raison est simple: l’émergence d’une nouvelle technologie appelée «base de données». La technologie de base de données révolutionne la façon dont nous stockons et accédons aux données. Il nous permet de stocker des quantités massives de données de manière sécurisée et efficace.

La base de données est un outil puissant qui permet d’accéder rapidement et facilement à des informations spécifiques. Les entreprises peuvent utiliser des bases de données pour stocker des informations sur leurs clients, leurs produits et leurs services. Les bases de données peuvent également être utilisées pour stocker des informations sur des projets, des tâches et des employés.

Les bases de données sont également très utiles pour les freelances. Les freelances peuvent utiliser des bases de données pour stocker des informations sur leurs clients, leurs projets et leurs tarifs. Les bases de données peuvent également être utilisées pour stocker des informations sur leurs compétences et leurs expériences professionnelles. Les freelances peuvent également utiliser des bases de données pour rechercher des clients et des projets.

Les bases de données sont en train de changer la façon dont les freelances travaillent. Les freelances peuvent maintenant trouver des clients et des projets plus facilement grâce aux bases de données. De plus, les freelances peuvent maintenant stocker des informations sur leurs clients, leurs projets et leurs tarifs dans une base de données sécurisée. Les freelances peuvent également utiliser des bases de données pour trouver des informations sur les compétences et l’expérience professionnelle dont ils ont besoin pour réussir.

Je ne vois pas comment je pourrais continuer à embaucher des pigistes pour l’écriture de contenu, le test A / B, le référencement et d’autres travaux sans l’utilisation des bases de données. Les bases de données sont un outil puissant qui permet aux freelances de trouver plus facilement des clients et des projets, et qui leur permet également de stocker des informations sur leurs clients, leurs projets et leurs tarifs.

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Stratégies d'affinage LLM pour applications spécifiques au domaine.

Stratégies d’affinage LLM pour applications spécifiques au domaine.

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Les stratégies d’affinage de modèles d’apprentissage machine (LLM) peuvent être appliquées pour adapter des applications spécifiques à un domaine. Découvrez comment ces stratégies peuvent améliorer vos résultats!

## Les modèles de langage larges (LLMs) sont des modèles d’intelligence artificielle (IA) avancés conçus pour comprendre la langue humaine et générer des réponses de type humain. Ils sont formés sur de grands jeux de données textuelles – d’où le nom « large » – construits sur un type de réseau neuronal appelé modèle de transformateur. Ils sont utilisés dans les chatbots et les assistants virtuels, la génération de contenu, la synthèse, la traduction, la génération de code, etc.

Testing LLMs is a crucial step in the development process. It is important to ensure that the model is working as expected and is able to handle different types of inputs. Testing can also help identify any potential issues or bugs in the model. It is also important to test the model’s performance on different datasets to ensure that it is able to generalize well.

Les modèles de langage larges (LLMs) sont des modèles d’intelligence artificielle (IA) avancés conçus pour comprendre la langue humaine et générer des réponses similaires à celles des humains. Ils sont formés à partir d’un grand nombre de jeux de données textuelles – d’où le nom «large» – construits sur un type de réseau neuronal appelé modèle de transformateur. Ils sont utilisés dans les chatbots et les assistants virtuels, la génération de contenu, la synthèse, la traduction, la génération de code, etc.

Une caractéristique remarquable des LLMs est leur capacité à être affinés. Ces derniers peuvent être formés plus avant pour améliorer leur performance globale et leur permettre d’adapter à de nouveaux domaines spécialisés, mettant en évidence leur adaptabilité et leur polyvalence.

Le test des LLMs est une étape cruciale du processus de développement. Il est important de s’assurer que le modèle fonctionne comme prévu et qu’il est capable de gérer différents types d’entrées. Les tests peuvent également aider à identifier tout problème ou bug potentiel dans le modèle. Il est également important de tester les performances du modèle sur différents jeux de données pour s’assurer qu’il est capable de généraliser correctement.

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IA générative 2024 et au-delà : un aperçu de l'avenir

IA générative 2024 et au-delà : un aperçu de l’avenir

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L’intelligence artificielle générative est en train de révolutionner le monde. Découvrons ensemble ce que nous réserve l’avenir à partir de 2024 et au-delà.

Alors que nous entamons l’année 2024, le domaine de l’IA générative évolue non seulement, mais révolutionne également notre interaction avec la technologie et remodèle les défis commerciaux et mondiaux. Ce voyage est ancré dans les remarquables avancées de 2023, une année charnière dans l’évolution de l’IA.

Tout d’abord, l’intelligence artificielle générative offre aux entreprises une plus grande flexibilité et une meilleure efficacité. Les entreprises peuvent désormais automatiser des tâches complexes et chronophages telles que la génération de contenu, la traduction et le traitement des données. De plus, l’utilisation de l’IA générative permet aux entreprises d’accélérer leurs processus et de réduire leurs coûts. De plus, les entreprises peuvent utiliser l’IA générative pour créer des produits et services plus personnalisés en fonction des besoins spécifiques des clients. Enfin, l’IA générative peut être utilisée pour améliorer la sécurité et la confidentialité des données des entreprises en identifiant et en corrigeant les erreurs et les anomalies.

Deuxièmement, l’IA générative peut aider les entreprises à améliorer leurs opérations en fournissant des informations précises et à jour sur les tendances du marché. Les entreprises peuvent utiliser l’IA générative pour analyser les données du marché et identifier les opportunités de croissance. De plus, l’IA générative peut aider les entreprises à mieux comprendre leurs clients et à leur fournir des produits et services personnalisés. Enfin, l’IA générative peut aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées en fournissant des informations précises et à jour sur le marché.

Enfin, l’utilisation de l’IA générative est un moyen efficace pour les entreprises de se démarquer de la concurrence. Les entreprises peuvent utiliser l’IA générative pour créer des produits et services innovants qui répondent aux besoins spécifiques des clients. De plus, l’utilisation de l’IA générative permet aux entreprises de s’adapter rapidement aux changements du marché et de prendre des décisions plus éclairées. Enfin, l’utilisation de l’IA générative permet aux entreprises d’améliorer leur productivité et leur efficacité en automatisant des tâches complexes et chronophages.

En conclusion, l’utilisation de l’intelligence artificielle générative est un moyen puissant pour les entreprises de se démarquer de la concurrence, d’améliorer leurs opérations et d’accroître leur productivité. L’utilisation de cette technologie permet aux entreprises de créer des produits et services innovants, d’analyser les données du marché et de prendre des décisions plus éclairées. Dans un avenir proche, l’utilisation de l’IA générative deviendra une norme pour les entreprises qui souhaitent rester compétitives et réussir dans un monde numérique en constante évolution.

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Agroalimentaire : Ocealia bascule vers l’offre RISE with SAP avec PASàPAS

Agroalimentaire : Ocealia bascule vers l’offre RISE with SAP avec PASàPAS

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Ocealia opte pour l’ERP SAP S/4HANA en mode cloud, déployé chez un hyperscaler avec l’appui des équipes de PASàPAS. Un projet mené à bien en huit mois, qui permet au groupe de disposer d’un outil innovant, sur le plan fonctionnel comme ergonomique.

 

Ocealia est un acteur du secteur de l’agroalimentaire présent dans le centre ouest de la France (Poitou-Charentes, Dordogne et Limousin). Particulièrement polyvalent, ce groupe coopératif rassemble 10.000 adhérents, avec un réseau de distribution couvrant 340 implantations.

Ses multiples filiales lui permettent de couvrir un vaste spectre d’activités : productions végétales et animales, viticulture, jardinerie, snacking, mais aussi de l’alimentation animale ainsi qu’une filiale dédiée au transport. Ocealia réalise un chiffre d’affaires annuel de 810 millions d’euros, pour 1533 collaborateurs.

En 2009, Ocealia met en place un ERP SAP, qui l’accompagne depuis dans sa croissance et ses opérations de fusion/acquisition. Cet ERP reste aujourd’hui une des pièces centrales du système d’information du groupe.

« De multiples facteurs nous ont poussés à réfléchir à la modernisation de notre ERP, explique Philippe Cote, DSI d’Ocealia. Nous avions la volonté d’intégrer de nouveaux processus dans l’ERP, comme la gestion de la trésorerie et des rapprochements bancaires. La fin de maintenance annoncée de l’ERP SAP ECC 6 a également motivé cette décision. Nous souhaitions aussi bénéficier d’autres avancées apportées par l’ERP SAP S/4HANA : interface utilisateur rénovée, meilleure automatisation des processus, analytique intégrée ou encore l’accès à de nouvelles technologies comme l’IoT ou l’IA. »

Enfin, Ocealia voulait profiter de ce projet de conversion pour basculer vers le cloud d’un hyperscaler. Son contrat d’hébergement arrivant à terme en mars 2022, le nouvel ERP devait être prêt à cette date.

 

Un choix mûrement réfléchi

Le projet démarre en septembre 2020, lors d’un passage du CODIR à l’Experience Business Center parisien de SAP. Une visite suivie de démonstrations permettant de découvrir les fonctionnalités clés de l’ERP SAP S/4HANA.

Convaincu, Ocealia se tourne vers PASàPAS pour prendre en charge ce projet de migration de SAP ECC vers l’ERP SAP S/4HANA. « PASàPAS assure la TMA de notre environnement SAP depuis de nombreuses années, rappelle Philippe Cote. Ses équipes nous ont également accompagnés en 2018 lors de la mise à niveau de notre environnement SAP ECC et du passage vers la base de données SAP HANA. »

De janvier à mai 2021, Ocealia et PASàPAS travaillent au cadrage et à la méthodologie du projet. « Cette phase nous a permis de définir nos besoins, de structurer et de sécuriser nos travaux. Nous avons choisi de migrer notre ERP à fonctionnalités équivalentes, tout en définissant une feuille de route permettant l’intégration ultérieure de nouvelles fonctionnalités. »

En mai 2021, une “conversion à blanc” avec les données de productions est mis en place, afin de s’assurer de la faisabilité de la migration, mais également de permettre la réalisation de premiers tests. Cette préparation minutieuse a participé à un déroulé fluide du projet pendant les huit mois suivants, avec un démarrage à la date prévue et sans difficulté majeure, le 14 février 2022.

« La conversion factory de PASàPAS est indéniablement un atout sur ce type de projet. Les processus sont bien rodés, avec un suivi hebdomadaire des tâches à réaliser qui permet de s’assurer de ne rien rater, tout en offrant l’opportunité de régler les problèmes au fil de l’eau. »

Agroalimentaire : Ocealia bascule vers l’offre RISE with SAP avec PASàPAS (French)

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Agroalimentaire : Ocealia bascule vers l’offre RISE with SAP avec PASàPAS (French)

Une bascule vers un hyperscaler

Lors de la migration vers l’ERP SAP S/4HANA, Ocealia a fait le choix de passer d’un cloud privé hébergé vers une solution proposée par un hyperscaler. En l’occurrence Google, au travers de l’offre RISE with SAP S/4HANA.

« Nous étions déjà clients de Google sur son offre Workspace et souhaitions continuer à travailler avec cette entreprise, explique Philippe Cote. Aujourd’hui, nous avons d’un côté une offre RISE, hébergée sur les serveurs de Google et garantie par SAP, et d’autre part des serveurs complémentaires dédiés aux autres composants de notre SI SAP (BW, BO, Content Server…), hébergés eux aussi chez Google, mais opérés par PASàPAS.”

La conciergerie, un service de pilotage global mis en place par PASàPAS, permet de faciliter la gestion au quotidien de l’ensemble. « La partie technologique est entièrement prise en charge par PASàPAS, ce qui nous permet de nous concentrer sur les développements métiers. »

Via ce service, PASàPAS accompagne également ses clients de façon proactive dans la gestion des cycles de vie de leur solution ERP dans RISE en leur proposant également des services complémentaires contextualisés à leurs organisations.

 

Un ERP en cours de fiorisation

« C’est un projet réussi, résume le DSI d’Ocealia. Les équipes se sont bien entendues, malgré les périodes de stress et de tension… et la crise sanitaire, qui nous a obligés à travailler en distanciel. Les métiers ont parfaitement joué le jeu, avec beaucoup de temps passé sur les tests. »

La migration à fonctionnalités équivalentes a permis de limiter les perturbations pour les utilisateurs. Mais Ocealia entend bien profiter rapidement des avancées proposées par l’ERP SAP S/4HANA. Les travaux ont ainsi débuté sur la gestion de la trésorerie et des rapprochements bancaires. D’ici la fin de l’année, des tuiles Fiori seront également déployées sur des fonctionnalités plus classiques, afin de quitter progressivement le mode transactionnel pour adopter une approche plus moderne.

« Nous allons mettre en place un laboratoire interne regroupant des utilisateurs qui disposeront d’un environnement “fiorisé”. Ceci nous permettra ainsi d’avancer sur la modernisation de l’interface utilisateur de notre ERP, tout en formant des key users qui participeront à son adoption auprès des équipes métiers. »

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Source de l’article sur sap.com

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Observabilité des données : fiabilité à l'ère de l'IA

Observabilité des données : fiabilité à l’ère de l’IA

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L’observabilité des données est un concept clé pour assurer la fiabilité des systèmes à l’ère de l’IA. Découvrez comment elle peut vous aider.

Lorsque nous avons introduit le concept de l’observabilité des données il y a quatre ans, cela a résonné avec les organisations qui avaient débloqué de nouvelles valeurs… et de nouveaux problèmes grâce à la pile de données moderne. 

Quatre ans plus tard, nous voyons les organisations faire face au potentiel considérable… et aux défis considérables posés par l’IA générative. 

Software is the key to unlocking the potential of data observability and generative AI. It’s the tool that allows organizations to quickly and easily gain visibility into their data, identify problems, and take action. 

Il y a quatre ans, lorsque nous avons introduit le concept de data observability, il a résonné avec les organisations qui ont débloqué de nouvelles valeurs… et de nouveaux problèmes grâce à la pile de données moderne. 

Quatre ans plus tard, nous voyons les organisations faire face aux incroyables potentiels… et aux incroyables défis posés par l’IA générative. 

Le logiciel est la clé pour débloquer le potentiel de l’observabilité des données et de l’IA générative. C’est l’outil qui permet aux organisations d’obtenir rapidement et facilement une visibilité sur leurs données, d’identifier les problèmes et d’agir. 

Le logiciel est un outil essentiel pour exploiter pleinement les avantages de l’observabilité des données et de l’IA générative. Il permet aux organisations de surveiller leurs données en temps réel, de détecter les anomalies et de prendre des mesures correctives. Les outils logiciels peuvent également aider les organisations à créer des modèles prédictifs et à développer des applications basées sur l’IA. 

Les outils logiciels peuvent également aider les organisations à améliorer leurs processus métiers et à réduire les coûts opérationnels. Les outils logiciels peuvent être utilisés pour automatiser les processus métiers, ce qui permet aux organisations de réaliser des gains de productivité et d’efficacité. Les outils logiciels peuvent également aider les organisations à améliorer la qualité des données et à améliorer la prise de décision. 

Enfin, le logiciel peut aider les organisations à améliorer la sécurité des données et à se conformer aux exigences réglementaires. Les outils logiciels peuvent être utilisés pour surveiller les données et détecter les violations de sécurité. Les outils logiciels peuvent également aider les organisations à se conformer aux exigences réglementaires en matière de confidentialité des données et à limiter leur exposition aux risques juridiques et financiers.

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Faut-il tester plus le code généré par l'IA ?

Faut-il tester plus le code généré par l’IA ?

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L’utilisation des technologies d’intelligence artificielle (IA) pour générer du code est en plein essor. Mais faut-il tester plus le code généré par l’IA ?

Les outils alimentés par l’IA pour écrire du code, tels que GitHub Copilot, sont de plus en plus populaires dans le développement logiciel. Ces outils promettent d’accroître la productivité, mais certains affirment également qu’ils démocratisent la programmation en permettant aux non-programmeurs d’écrire des applications. Mais comment savons-nous vraiment si le code écrit par un outil IA est adapté à son objectif ?

Data is key to understanding the effectiveness of AI-powered code writing tools. By collecting data on the code written by these tools, we can measure the quality of the code and determine whether it is suitable for use in production. This data can also be used to identify areas where the tools need improvement, and to provide feedback to developers on how to improve their code. 

Les outils alimentés par l’intelligence artificielle pour écrire du code, tels que GitHub Copilot, sont de plus en plus populaires dans le développement logiciel. Ces outils promettent d’accroître la productivité, mais certains prétendent également qu’ils démocratisent la programmation en permettant aux non-programmeurs d’écrire des applications. 

Mais comment savons-nous vraiment si le code écrit par un outil IA est adapté à son objectif ?

Les données sont essentielles pour comprendre l’efficacité des outils d’écriture de code alimentés par l’IA. En collectant des données sur le code écrit par ces outils, nous pouvons mesurer la qualité du code et déterminer s’il est approprié pour une utilisation en production. Ces données peuvent également être utilisées pour identifier les domaines où les outils doivent être améliorés et fournir des commentaires aux développeurs sur la façon d’améliorer leur code. 

Les outils alimentés par l’IA peuvent être un moyen très utile pour accélérer le développement logiciel et réduire les coûts. Cependant, pour tirer le meilleur parti de ces outils, il est important de disposer de données fiables sur leur efficacité et leur qualité. Les données peuvent également être utilisées pour améliorer les outils et fournir des informations aux développeurs sur la façon d’améliorer leur code. 

Les données sont donc essentielles pour comprendre comment les outils alimentés par l’IA peuvent être utilisés efficacement et de manière responsable. Les entreprises qui veulent tirer le meilleur parti de ces outils doivent recueillir des données sur leurs performances et leurs résultats afin de pouvoir prendre des décisions éclairées sur leur utilisation. Les données peuvent également être utilisées pour améliorer les outils et fournir des informations aux développeurs sur la façon d’améliorer leur code. 

En conclusion, les outils alimentés par l’IA peuvent être un moyen très utile pour accélérer le développement logiciel et réduire les coûts. Cependant, pour tirer le meilleur parti de ces outils, il est important de disposer de données fiables sur leur efficacité et leur qualité. Les données sont donc essentielles pour comprendre comment les outils alimentés par l’IA peuvent être utilisés efficacement et de manière responsable. Les entreprises qui veulent tirer le meilleur parti de ces outils doivent recueillir des données sur leurs performances et leurs résultats afin de pouvoir prendre des décisions éclairées sur leur utilisation. 

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Maîtrise de l'ingénierie des modèles de langage AI.

Maîtrise de l’ingénierie des modèles de langage AI.

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La maîtrise de l’ingénierie des modèles de langage AI est une compétence essentielle pour les développeurs qui souhaitent créer des applications modernes.

Ingénierie de prompt, un aspect vital pour tirer le plein potentiel des modèles de langage IA

2. Testing

Testing is an important part of prompt engineering. It helps to identify any errors or inconsistencies in the instructions given to the model. This can be done by running the model on a set of test data and comparing the results with the desired output. This helps to identify any potential issues and allows for adjustments to be made accordingly.

3. Iterative Process

Prompt engineering is an iterative process. After testing, adjustments can be made to the instructions given to the model. This can include changing the wording, adding additional information, or providing more specific instructions. The process is repeated until the desired output is achieved.

Limitations of Prompt Engineering

Prompt engineering is not without its limitations. It can be difficult to write clear and specific instructions that are tailored to the task at hand. Additionally, the process can be time-consuming and requires a certain level of expertise in order to achieve the desired results. Finally, prompt engineering is not a one-size-fits-all solution and may not be suitable for all tasks.

Potential Applications of Prompt Engineering

Prompt engineering has a wide range of potential applications. It can be used to improve the accuracy of AI language models, such as natural language processing (NLP) and machine translation. It can also be used to create more engaging and interactive user experiences, such as chatbots and virtual assistants. Finally, prompt engineering can be used to develop more accurate and contextually relevant responses from AI systems.

Principes de l’ingénierie de prompt

1. Écrire des instructions claires et spécifiques

Le succès de l’ingénierie de prompt commence par fournir des instructions claires et non ambiguës. Clair ne signifie pas nécessairement une courte description. Être spécifique sur la sortie souhaitée aide le modèle à comprendre plus précisément la tâche. Par exemple, demandez à LLA d’être un expert dans le domaine que vous demandez.

2. Test

Le test est une partie importante de l’ingénierie de prompt. Il permet d’identifier toutes les erreurs ou incohérences dans les instructions données au modèle. Cela peut être fait en faisant fonctionner le modèle sur un jeu de données de test et en comparant les résultats avec la sortie souhaitée. Cela permet d’identifier tout problème potentiel et permet d’effectuer des ajustements en conséquence.

3. Processus itératif

L’ingénierie de prompt est un processus itératif. Après le test, des ajustements peuvent être apportés aux instructions données au modèle. Cela peut inclure le changement du mot, l’ajout d’informations supplémentaires ou la fourniture d’instructions plus spécifiques. Le processus est répété jusqu’à ce que la sortie souhaitée soit obtenue.

Limites de l’ingénierie de prompt

L’ingénierie de prompt n’est pas sans ses limites. Il peut être difficile d’écrire des instructions claires et spécifiques qui sont adaptées à la tâche à accomplir. De plus, le processus peut être long et nécessite un certain niveau d’expertise pour obtenir les résultats souhaités. Enfin, l’ingénierie de prompt n’est pas une solution unique et peut ne pas être adaptée à toutes les tâches.

Applications
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SAP France renouvelle son partenariat avec l’Association #JamaisSansElles pour faire progresser la mixité et s’engage à créer des solutions d’Intelligence Artificielle inclusives

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Paris, le 16 novembre 2023 – SAP, leader mondial des logiciels d’entreprises, renouvelle sa charte et son partenariat avec l’Association #JamaisSansElles, et réaffirme son engagement concret et déterminé en faveur de la mixité ; engagement dans lequel les membres de la Direction de l’entreprise sont impliqués depuis 2019 et qui est renouvelé cette année en présence de ses partenaires Business tel que PWC.

Cette démarche témoigne des valeurs de l’entreprise et de sa volonté à promouvoir la mixité, la diversité et l’inclusion, jusque dans la création des produits technologiques.

Une ambition individuelle et collective partagée par la Direction de SAP France

 

Les membres du Comité Exécutif de SAP France s’engagent, à titre individuel et collectif, à respecter les engagements de la charte #JamaisSansElles qui concernent avant tout le respect de la parité dans tous les domaines.

Cet engagement se manifeste par le refus de participer à des événements publics et/ou médiatiques excluant les femmes, et à privilégier les interventions mixtes où seraient traités des sujets d’intérêt commun, qu’ils soient sociétaux, politiques, économiques, scientifiques ou stratégiques.

SAP France encourage par ailleurs la présence des femmes entrepreneuses et se fixe pour objectif d’atteindre, d’ici 2028, 45% des entreprises de son portefeuille qui soient fondées ou dirigées par des entrepreneurs sous-représentés. Depuis 2017, son accélérateur SAP.iO Foundry Paris a d’ailleurs mis en place des initiatives spécifiques pour intégrer les entrepreneuses au sein de ses groupes de startups.

Un engagement novateur des équipes R&D pour agir contre les biais dans l’IA

 

Grâce à l’expertise de ses équipes R&D, SAP France travaille sur la création de produits et services novateurs qui encouragent la diversité, l’inclusion, l’éthique, mais aussi à lutter contre les biais, en particulier dans l’IA. Aux côtés du réseau féminin interne « BWN@SAP » l’entreprise participe à l’élaboration du pacte « Femmes & IA » au sein du Cercle InterElles dont l’objectif est d’échanger autour des aspects concrets de la mise en place d’une démarche vertueuse de l’utilisation de l’IA.

 

Au quotidien, une politique interne en faveur de la Diversité et de l’Inclusion (D&I)

 

SAP France a enrichi ses engagements relatifs à l’égalité professionnelle en signant un nouvel accord d’entreprise 2023/2025, qui prévoit la parité d’ici à 2030, et l’atteinte de 36 % de femmes dans ses effectifs d’ici à 2025.

Favoriser l’accès à des postes à responsabilité managériale est par ailleurs l’un des marqueurs forts de SAP France dans sa politique interne D&I qui vise d’ici à 2025 à ce que 30% de femmes soient dans des postes de managers.

SAP France maintient sa politique de tolérance zéro contre le harcèlement, les comportements sexistes, les violences et les stéréotypes en s’appuyant notamment sur l’initiative  StOpE contre le sexisme ordinaire. En outre, SAP sensibilise l’ensemble de ses collaborateurs via sa propre plateforme « Inclusive Mindset Challenge » et soutient les victimes de violences conjugales.

Enfin, SAP France soutient la parentalité et propose une politique inclusive, y compris pour les parents de même genre, avec la mise en place de mesures telles qu’une absence rémunérée en cas de grande prématurité et un congé spécial rémunéré pour des situations de santé spécifiques à l’attention des femmes et hommes de l’entreprise.

 

« SAP France souhaite faire de la mixité l’une de ses grandes Priorités et a pour ambition d’atteindre une parfaite équitée Femme/Homme. Le Comité exécutif de SAP France œuvre pour continuer à faire progresser la représentativité des femmes, aussi bien en interne que dans tout son écosystème. C’est en ce sens que nous avons signé notre nouvel accord d’égalité professionnelle en août dernier, présentant de nombreuses mesures avant-gardistes. Notre partenariat avec l’Association #JamaisSansElles, lancé depuis 5 ans, offre une réelle dynamique au sein de notre entreprise et nous fait progresser continuellement en nous encourageant fortement à revisiter chacune de nos politiques, produits technologiques, processus et initiatives à l’aune de cette mixité souhaitée. Le renouvellement de notre Engagement avec #JamaisSansElles fait parfaitement sens en ce que s’il se traduit en actions fermes et concrètes en faveur la mixite. » déclare Caroline Garnier, Directrice des Ressources Humaines chez SAP France.

 

« Nous sommes heureux de poursuivre notre collaboration avec la direction renouvelée de SAP France, après une première signature il y a quatre ans de sa charte #JamaisSansElles. Ensemble, nous réaffirmons notre volonté d’agir en faveur de la mixité et d’une gouvernance partagée. Si nous voulons faire tomber le plafond de verre, c’est pour que femmes et hommes prennent place ensemble dans tous les domaines de la société, et participent conjointement à la gestion des affaires humaines. Cette charte propose des engagements avec des objectifs clairs pour renforcer la participation des femmes dans toutes les sphères décisionnelles et en faveur de leur visibilité. C’est avec des partenaires fidèles tels que SAP France que nous menons des actions concrètes et que nous progressons. Il est temps d’actualiser le monde, car la vision qui sous-tend ces engagements est universelle et fondamentale. Plus que jamais pour #JamaisSansElles, le féminisme est un humanisme ! », déclare Natacha Quester-Séméon, Directrice Générale de l’Association #JamaisSansElles.

 

À propos de SAP :

La stratégie de SAP est d’aider chaque organisation à fonctionner en « entreprise intelligente » et durable. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 87 % du commerce mondial total est généré par nos clients. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analyse avancée aident nos clients à transformer leurs activités en « entreprises intelligentes ». SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration pour qu’ils puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent, sans interruption. Notre suite d’applications et de services end-to-end permet aux clients privés et publics de 26 secteurs d’activité dans le monde entier, de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Grâce à un réseau mondial de clients, de partenaires, d’employés et de leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun.

 

À propos de #JamaisSansElles :

#JamaisSansElles est un mouvement féministe et humaniste. Il agit en faveur de la mixité dans tous les domaines de la société et pour une gouvernance partagée. Ce do-tank propose des actions concrètes et immédiates pour promouvoir l’égale participation et visibilité des femmes dans les instances de décision et aux postes de responsabilité et de représentation pour briser le plafond de verre. Il développe des chartes d’engagements avec des entreprises, des administrations, ainsi que des institutions. #JamaisSansElles est le plus important mouvement français qui agit pour la mixité et l’égalité femmes-hommes dans le monde professionnel. Près de 2 000 hommes et femmes sont engagés à titre individuel avec #JamaisSansElles à ne plus jamais participer à des événements sans femmes : dirigeants, managers, collaborateurs, politiques, députés, sénateurs, ambassadeurs et ambassadrices de France. Les signataires sont présents dans de nombreux pays. Le mouvement s’investit également dans le champ de l’éducation avec la “Journée nationale #JamaisSansElles pour la mixité des métiers” dans les collèges et lycées afin de lutter contre les stéréotypes et biais de genre, avec le soutien du ministère de l’Économie, du ministère de l’Éducation nationale. Pour ce mouvement, le féminisme est un humanisme. Pour en savoir plus : https://www.jamaissanselles.fr/

 

Contact presse :

Sylvie Léchevin : sylvie.lechevin@sap.com / sap@the-arcane.com

 

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L'Influence de l'IA sur la Prédiction du Comportement des Consommateurs.

L’Influence de l’IA sur la Prédiction du Comportement des Consommateurs.

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L’intelligence artificielle est en train de révolutionner la prédiction du comportement des consommateurs. Grâce à des algorithmes avancés, l’IA permet d’analyser et de comprendre les comportements des consommateurs de manière plus précise.

L’importance de l’IA dans la prédiction du comportement de paiement

Logiciel pour prédire le comportement des paiements

Les données sont à la base des décisions commerciales d’aujourd’hui. Prédire le comportement des paiements des consommateurs est devenu un aspect essentiel de la stabilité financière pour de nombreuses organisations. Les retards de paiement ont des effets néfastes sur le flux de trésorerie et les opérations commerciales. Heureusement, les modèles d’intelligence artificielle avancés permettent aux développeurs de créer des outils puissants pour prédire avec précision le comportement des paiements des consommateurs.

L’intelligence artificielle, alimentée par l’apprentissage automatique, excelle dans la reconnaissance des modèles et l’extraction d’informations précieuses à partir des données. En analysant les données de paiement historiques, les modèles d’IA peuvent identifier des tendances et des corrélations que les humains pourraient manquer. Voici comment les développeurs utilisent l’IA pour prédire efficacement le comportement des paiements des consommateurs.

Les avantages du logiciel pour prédire le comportement des paiements

Les logiciels basés sur l’IA offrent plusieurs avantages pour prédire le comportement des paiements des consommateurs. Tout d’abord, ils sont plus rapides et plus précis que les méthodes manuelles. Les logiciels peuvent analyser rapidement des milliers de données et fournir des résultats plus précis que ceux obtenus par les humains. De plus, les logiciels peuvent être mis à jour en temps réel et sont capables d’apprendre à partir de nouvelles données. Cela signifie qu’ils peuvent s’adapter aux changements du marché et fournir des prédictions plus précises.

De plus, les logiciels peuvent être facilement intégrés à d’autres systèmes pour automatiser les processus et améliorer l’efficacité. Les entreprises peuvent également utiliser ces logiciels pour surveiller en temps réel le comportement des paiements et prendre des mesures correctives en cas de retards ou de défauts de paiement. Enfin, les logiciels peuvent être personnalisés pour répondre aux besoins spécifiques d’une entreprise.

Les logiciels basés sur l’intelligence artificielle sont un outil essentiel pour prédire le comportement des paiements des consommateurs. Ils offrent aux entreprises une précision et une vitesse accrues, ainsi qu’une intégration facile à d’autres systèmes. Les entreprises peuvent utiliser ces logiciels pour surveiller en temps réel le comportement des paiements et prendre des mesures correctives en cas de retards ou de défauts de paiement. Les logiciels peuvent également être personnalisés pour répondre aux besoins spécifiques d’une entreprise.

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