Publié le 29/06/2018
Son équipe est composée de chercheurs et d’ingénieurs… See-d est une entreprise originale où règne l’esprit de laboratoire de recherche. Avec l’idée que les mathématiques, la science des données et l’intelligence artificielle sont de formidables outils de productivité, la société vannetaise propose des prestations sur mesure de haute tenue. Entretien avec son dirigeant, Emmanuel Frenod.
Emmanuel Frenod. Nous sommes une société de conseil et de réalisation en data-science. Notre spécificité est de réaliser des intelligences artificielles sur mesure, basées sur des modèles mathématiques ou statistiques sophistiqués. See-d s’appuie sur des valeurs fortes. En particulier celle d’aider les entreprises françaises et, à terme européennes, à bénéficier de l’intelligence artificielle en automatisant certaines tâches dans l’entreprise pour obtenir de meilleures performances.
Il ne s’agit pas de tâches répétitives de bas niveau, c’est déjà fait par les automates et robots dont l’industrie est largement équipée. Ce dont je parle, ce sont les fonctions complexes que l’on pense réservées à du personnel qualifié. Et c’est justement parce que ces fonctions sont très complexes et qu’elles s’appuient sur de grands volumes de données, que l’algorithme intelligent sera plus performant. L’idée n’est pas de supprimer du personnel, mais de libérer du temps pour se concentrer sur les missions où l’esprit humain est le plus efficace.
EF. Deux cas d’usage suffisent pour comprendre. Le premier est un outil de pricing. Nous sommes dans un contexte BtoB, typiquement un grossiste, où un même produit sera vendu à des prix différents selon le client. L’idée, c’est que l’outil soit capable lors d’une négociation de proposer le meilleur prix en fonction du client et des produits en question. Pour établir cela, l’outil utilise l’ensemble de l’historique des commandes réalisées : types de produits, profils des clients, prix pratiqués. Ce qui lui permet de renvoyer sur la tablette ou le smartphone du commercial une recommandation du prix à pratiquer, donc une aide à la décision. Et ça, un agent humain ne peut pas le faire en quasi-instantané.
Le deuxième cas d’usage est dans un tout autre domaine : l’élevage. C’est un outil de type animal virtuel que nous avons développé et que nous sommes en train d’industrialiser. Il s’agit cette fois de déterminer le régime alimentaire le plus avantageux pour un animal donné. Vous pouvez bien-sûr procéder par une série d’essais de régimes sur la durée de vie de l’animal. Mais c’est compliqué, long et très coûteux. Notre outil est basé sur une méthode statistique et un modèle mathématique de croissance. On peut proposer tout un tas de régimes alimentaires différents à cet animal virtuel, et voir comment il réagit pour optimiser l’alimentation.
EF. Notre première orientation était généraliste. Les différentes prestations que nous avons réalisées nous ont servi de laboratoire pour identifier de manière précise les besoins des entreprises et les méthodes adaptées pour y répondre. Nous sommes maintenant passés à un autre modèle, qui consiste en une spécialisation sur certains sujets. Ce sont les deux cas d’usage déjà cités. Et un troisième axe qui est la prévision d’activité. Pour faire court, ça veut dire qu’à partir de l’historique de l’entreprise et d’un ensemble de données externes identifiées comme influençant l’activité, nous sommes capables de prévoir le type et volume de l’activité à venir. Ce qui permet à l’entreprise d’anticiper.
Sur ces tous ces sujets, nous avons maintenant de l’antériorité. Ce qui signifie que nous pouvons optimiser nos outils et industrialiser. À terme, il est possible que nous passions à de l’édition de logiciels. Au moins sur ces trois thèmes-là : prévision, optimisation, aide à la décision.
See-d est membre du pôle Images & Réseaux
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