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Améliorer la prise de décision avec Dyna-Q et Q-Learning

Dyna-Q et Q-Learning sont des méthodes puissantes pour améliorer la prise de décision. Elles offrent des solutions innovantes et efficaces pour résoudre des problèmes complexes.

Introduction à l’apprentissage Q

The learning process begins with initializing the Q-values to arbitrary values. After that, the agent interacts with the environment, observing the reward for each action taken. The agent then updates its Q-values using the Bellman equation, which takes into account the reward observed and the estimated future reward.

The agent continues this process until it converges to a policy that maximizes its expected reward. This process is known as exploration-exploitation, where the agent explores different actions to find the best one, and then exploits that action to maximize its reward.

Introduction à l’apprentissage Q

L’apprentissage Q est un algorithme sans modèle essentiel dans l’apprentissage par renforcement, se concentrant sur l’apprentissage de la valeur, ou «valeur Q», des actions dans des états spécifiques. Cette méthode excelle dans les environnements imprévisibles, car elle n’a pas besoin d’un modèle prédéfini de son environnement. Il s’adapte aux transitions stochastiques et aux récompenses variées de manière efficace, ce qui le rend polyvalent pour les scénarios où les résultats sont incertains. Cette flexibilité permet à l’apprentissage Q d’être un outil puissant dans les scénarios nécessitant une prise de décision adaptative sans connaissance préalable des dynamiques de l’environnement.

Processus d’apprentissage:

L’apprentissage Q fonctionne en mettant à jour une table de valeurs Q pour chaque action dans chaque état. Il utilise l’équation de Bellman pour mettre à jour ces valeurs de manière itérative en fonction des récompenses observées et de sa estimation des récompenses futures. La politique – la stratégie de choix d’actions – est dérivée de ces valeurs Q.

Le processus d’apprentissage commence par l’initialisation des valeurs Q à des valeurs arbitraires. Après cela, l’agent interagit avec l’environnement, observant la récompense pour chaque action prise. L’agent met alors à jour ses valeurs Q en utilisant l’équation de Bellman, qui tient compte de la récompense observée et de la récompense future estimée.

L’agent continue ce processus jusqu’à ce qu’il converge vers une politique qui maximise sa récompense attendue. Ce processus est connu sous le nom d’exploration-exploitation, où l’agent explore différentes actions pour trouver la meilleure, puis exploite cette action pour maximiser sa récompense.

Architecture de l’apprentissage Q

L’architecture de l’apprentissage Q est relativement simple et peut être représentée par un diagramme à blocs. Il comprend un agent qui interagit avec un environnement et un tableau de valeurs Q qui stocke les valeurs Q pour chaque action dans chaque état. Lorsque l’agent interagit avec l’environnement, il observe la récompense et met à jour le tableau de valeurs Q en utilisant l’équation de Bellman.

Le tableau de valeurs Q est le cœur de l’architecture de l’apprentissage Q. Il stocke les valeurs Q pour chaque action dans chaque état et est mis à jour par l’agent en fonction des récompenses observées et des estimations des récompenses futures. Une fois que le tableau est mis à jour, l’agent peut choisir la meilleure action à prendre

Source de l’article sur DZONE

 Paris, le 21 septembre 2023 – SAP, leader mondial des logiciels professionnels d’entreprise, lance ce jour son nouveau programme d’accélération de startups autour de SAP.iO, son accélérateur interne. Un programme qui vise à soutenir l’engagement des consommateurs grâce à une meilleure expérience et une satisfaction client. 15 startups seront ainsi accompagnées.

 

De nouvelles tendances dans l’expérience client qui incitent à l’innovation.

Dans un environnement numérique en constante évolution, SAP poursuit sa quête vers plus d’innovation pour répondre aux besoins de ses clients. Aujourd’hui, les exigences des clients finaux ne cessent de croître, notamment en raison d’une volonté accrue de l’accès instantané à l’information. Cette tendance incite les entreprises à réexaminer régulièrement leur approche, en intégrant à leurs solutions, des avancées technologiques telle que l’intelligence artificielle.

 

Un programme complet d’incubation de startups  innovantes dans l’expérience client. 

C’est la raison pour laquelle SAP lance son programme SAP.iO, axé sur l’amélioration de l’expérience du consommateur en fournissant les solutions les mieux adaptées à cette tendance. Ce programme initié par SAP, piloté par l’incubateur SAP.iO, est essentiellement orienté B2C (Business-to-Consumer), l’objectif étant de fournir tous les outils et solutions nécessaires aux clients finaux pour améliorer significativement leur expérience, avec un accent particulier sur l’amélioration de leur expérience d’achat. Ce programme couvre l’intégralité de la chaîne d’approvisionnement, depuis la sélection du bon produit jusqu’à sa livraison, dans les délais impartis. Cette nouvelle initiative démontre l’engagement continu de SAP à demeurer à la pointe de l’innovation pour ses partenaires, et à créer une valeur ajoutée dans le domaine de la gestion de la relation client.

 

Le programme de SAP.iO accompagne 15 startups à partir du 21 septembre.

Le programme sera officiellement lancé le 21 septembre à la Tour SAP (Inscription ci-contre) en compagnie des 15 startups sélectionnées pour y participer. Ces startups ont été choisies en fonction de plusieurs critères, notamment leur taille et leur expérience relative, la viabilité technique de leurs solutions, leur unicité par rapport aux technologies existantes chez SAP, et leur valeur commerciale. Ces startups sont toutes spécialisées dans l’expérience d’achat et seront intégrées au programme SAP (voir listing ci-dessous).

 

 

« SAP.iO est fier d’accompagner 15 startups talentueuses qui incarnent notre vision d’un avenir où l’engagement des consommateurs est au cœur de chaque entreprise. Ce tout nouveau programme d’accélération illustre notre engagement à améliorer la satisfaction des clients finaux et donc de nos clients. » Odilia von Zitzewitz, Head of SAP.iO Foundry Paris

 

 

Les startups sélectionnées pour participer au programme

 

Anaphora

Anaphora conçoit et crée des plateformes permettant aux marques internationales d’améliorer et de contrôler leurs expériences de marque dans tous les points de contact numériques.

 

Booxi

Booxi est un logiciel de prise de rendez-vous qui améliore la satisfaction client, augmente les conversions et les ventes en facilitant la création de parcours clients fluides du site web au magasin.

 

ChatLabs

Avec ChatLabs les marques peuvent générer une expérience unique pour chaque client, en combinant le contenu, les produits et les appels à l’action dans des parcours hyper-personnalisés. Chaque parcours est entièrement automatisé et alimenté par l’IA.

 

Digitoo

Digitoo est une solution de comptabilité alimentée par l’IA conçue pour résoudre les problèmes du secteur (manque de personnel, les coûts élevés, la complexité du traitement des documents papie…)

 

Find & Order

Find & Order travaille depuis 3 ans avec les leaders de la logistique et de la distribution pour challenger leurs opérations et leurs systèmes d’information. 

 

Frontnow

Frontnow redéfinit le commerce électronique grâce à l’IA, en fournissant aux entreprises de puissants outils d’avant-vente pour maximiser les indicateurs clés de performance et offrir une expérience d’achat semblable à celle d’un magasin.

 

Logicbroker

Logicbroker est la première plateforme de commerce électronique de gestion de l’expérience de la chaîne d’approvisionnement (SCXM). Leur suite intégrée relie tous les participants de la chaîne d’approvisionnement d’une organisation, quel que soit le type de modèle commercial.

 

Measmerize

Measmerize propose une solution de recommandation de taille pour la mode, qui établit un équilibre entre le taux d’adoption et la précision.

 

Notify

Notify est le 1er SaaS d’orchestration CRM qui place l’intelligence artificielle au cœur du dialogue entre les marques et leurs clients. Leur IA nourrit un CRM innovant qui réduit la pression marketing, individualise et légitime la relation, et optimise l’empreinte carbone du CRM. Notify est la réponse aux enjeux du Capital Client et aux indicateurs de transformation du CRM.

 

Particular Audience

Les solutions de Particular Audience comprennent des offres groupées et automatisées sur la politique d’alignement des prix, les produits sponsorisés, la recherche vectorielle basée sur les transformateurs, la recherche visuelle, les recommandations, les informations sur les prix et la tarification dynamique.

 

Potions

Potions développe et distribue la première plateforme de personnalisation de parcours sans cookie, grâce à laquelle ils déploient des expériences uniques pour les visiteurs des sites web des clients.

 

Q°emotion

Q°emotion est une solution sémantique et émotionnelle qui analyse automatiquement les avis clients, ceci afin de détecter et d’éliminer tous les irritants du parcours client.

 

Uncrowd

Uncrowd est une plateforme d’analyse de l’expérience qui explique aux entreprises comment être le premier choix pour toute mission client. La combinaison unique d’observation de l’expérience client, de mesures quantitatives et de résultats comparatifs permet de construire des cartes de parcours client qui aident les entreprises à séduire de nouveaux prospects.

 

Unea

Unea est une plateforme tout-en-un qui révolutionne la gestion des dépenses médiatiques et commerciales des détaillants. Elle permet aux détaillants et aux marques de collaborer de manière transparente, en présentant des produits et en réservant des emplacements en temps réel.

 

YDISTRI

YDISTRI est une startup SaaS B2B spécialisée dans la gestion des stocks d’invendus du commerce de détail. En redistribuant intelligemment les stocks invendables, ils augmentent l’efficacité et la rentabilité, tout en renforçant la fidélité des clients, la durabilité et la résistance aux perturbations de la chaîne d’approvisionnement.

 

A 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.

 

Contact presse :

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

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Source de l’article sur sap.com

Have you ever been sent a file and asked to find important information buried within it? Your coworkers would be very impressed if you could query the files in a quick and efficient manner. But… how exactly are you going to achieve such a feat?

As you probably know, SQL allows you to modify database data quickly and easily. When trying to work with data files, developers usually load data into a database and manage it via SQL. In a perfect world, you could just query the database to get the information your company needs. But in real life, there’s a catch: data loading is often not straightforward.

Source de l’article sur DZONE