ZURICH--(BUSINESS WIRE)--LatticeFlow, la plateforme d’IA de nouvelle génération permettant aux équipes des entreprises de créer une IA performante, sûre et fiable à grande échelle, a le plaisir d’annoncer le lancement d’Intelligent Workflows, qui va aider les ingénieurs responsables de l’apprentissage automatique à rectifier proactivement les erreurs et à garantir la fiabilité et la robustesse des performances des modèles d’IA qu’ils produisent. Cette technologie de pointe vise à révolutionner le secteur de l’IA en relevant l’un des défis les plus critiques auxquels sont confrontés aujourd’hui les ingénieurs chargés de l’apprentissage automatique.
L’IA intervient à un rythme accéléré dans toutes les activités des entreprises et la lourde tâche consistant à intégrer en douceur des modèles d’IA hautement performants dans des applications du monde réel devient de plus en plus critique. Ainsi, lorsqu’il s’agit d’appliquer de l’IA à des ensembles de données volumineux et complexes, garantir la bonne préparation à la production de ces modèles nécessite une automatisation et une approche méthodiques pour repérer les angles morts.
Pavol Bielik, CTO et co-fondateur de LatticeFlow, a déclaré : « La préoccupation majeure de nos clients, c’est l’incertitude quant à l’endroit et à la manière de détecter les problèmes en cas de défaillance d’un modèle avant qu’il ne soit trop tard. Il s’ensuit que de nombreuses entreprises passent parfois des années à trouver les causes premières des échecs des modèles et à y remédier. C’est pourquoi nous avons conçu notre outil Model Diagnostics, qui guide les ingénieurs chargés de l’apprentissage automatique à travers une série de flux de travail intelligents pour détecter et accéder aux angles morts des modèles, qu’ils utilisent ou non des modèles d’IA disponibles dans le commerce ou des architectures personnalisées. »
En exploitant des algorithmes et des outils d’apprentissage automatique de pointe, l’approche systématique de LatticeFlow visant à éliminer les angles morts des modèles a aidé de nombreuses entreprises clientes à déployer en toute confiance des modèles d’IA fiables.
Rahul Kota, responsable de l’IA chez Athena AI, souligne l’importance des diagnostics de modèle de LatticeFlow pour améliorer leur processus d’évaluation de modèle. Il a déclaré que « les capacités remarquables de diagnostic de modèle de LatticeFlow nous ont permis d’intégrer facilement nos modèles personnalisés et de repérer des erreurs systématiques cachées. Corriger ces erreurs a augmenté de 23% la précision de certaines classes difficiles dans l’un de nos modèles. En outre, les flux de travail de LatticeFlow ont considérablement accéléré notre processus de vérification de la qualité des annotations, d’où un triplement de la rapidité. »
La plateforme d’IA de LatticeFlow devrait avoir un impact notable dans un large éventail de secteurs, notamment la défense, la fabrication, la santé, etc. En fournissant un moyen systématique d’éliminer les angles morts dès le début du cycle de développement de l’IA, les équipes d’apprentissage automatique des entreprises peuvent améliorer plus rapidement les performances des modèles tout en atténuant les risques et parvenir ainsi à développer un écosystème d’IA plus responsable et plus fiable.
Liens supplémentaires
- Découvrez comment évaluer les performances du modèle au-delà du rendement global
- Notre démo interactive vous montre comment repérer les angles morts dans le recyclage des déchets
Pour plus d’informations sur LatticeFlow et sa solution AI Model Blind Spots, visiter le site : https://latticeflow.ai/.
À propos de LatticeFlow :
LatticeFlow est un innovateur de premier plan dans le domaine de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. La robuste plateforme d’IA de LatticeFlow, qui a pour mission de favoriser le développement et le déploiement responsables de la technologie de l’IA, permet aux équipes des entreprises de créer une IA performante, sûre et fiable à grande échelle. Nous vous aidons à libérer tout le potentiel de l’IA en résolvant vos problèmes de modèles et de données grâce à l’automatisation et à des flux de travail intelligents tout au long du cycle de vie de votre IA.
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