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  • Stéphanie BIRON, DG

Les technologies IA utilisées par Prismea permettent d’offrir aux professionnels un service optimal

Mis à jour : nov. 12

Les technologies liées à l’intelligence artificielle sont au coeur de l’offre Prismea. Afin d’en savoir plus sur les technologies utilisées pour la partie Data Science et Machine Learning, nous avons rencontré Rémi Canillas, ingénieur R&D chez Prismea. Cet ingénieur spécialisé en Data Intelligence revient sur les 4 principales technologies choisies par Prismea pour analyser et traiter les données (Amazon Sagemaker, Amazon Glue, Amazon Quicksight et Amazon S3) et comment ces solutions sont, chez Prismea, au service de la satisfaction client.


Les technologies utilisées par Prismea pour sa partie Data Science et Machine Learning sont essentiellement des services proposés par AWS. “Amazon Sagemaker est la pierre angulaire de notre secteur Machine Learning. Il s'agit d'une surcouche permettant de mettre en place un ensemble de services pour développer, évaluer, industrialiser et monitorer les différents modèles de machine learning mis en place sur la plateforme” explique Rémi Canillas. SageMaker permet en effet aux développeurs de créer, de former et de déployer des modèles d'apprentissage automatique.





Quant à Amazon Glue, ce service permet la migration et le pré-traitement de grandes quantités de données afin d'harmoniser celles-ci lorsqu'elles proviennent de différentes sources, comme c'est le cas pour l'agrégation de compte. “Utilisée avec Spark, Glue permet d'accélérer les opérations à réaliser en utilisant le calcul distribué” complète Rémi Canillas.


La partie visualisation des données est effectuée en utilisant Amazon Quicksight. L’ingénieur R&D chez Prismea explique que cet outil, initialement développé pour la Business Intelligence, permet de “créer des visualisations interactives et des dashboards afin d'explorer de manière claire la data brute, mais aussi les résultats des différents modèles”. Enfin, le stockage des données est effectué grâce à Amazon S3, ainsi que les différentes bases de données mises à disposition par Amazon (DynamoDB principalement).


La Data Science permet à Prismea de mieux satisfaire les besoins des clients


La Data Science constitue pour Prismea un moyen sans précédent de comprendre ses clients, d’élaborer des produits à succès et d’améliorer l’efficacité opérationnelle. Pour Rémi Canillas, l’avantage majeur d'exploiter la donnée est clair : “de la même manière qu'une analyse médicale permet à un médecin d'avoir des éléments concrets sur lesquels baser son diagnostic, utiliser la data dans le secteur bancaire permet aux experts d'avoir une meilleure vision de la situation du client.” Autrement dit, c’est une façon d’obtenir des informations de manière objective sur les clients, donc de mieux connaître réellement leurs besoins et de ainsi de proposer des solutions innovantes réellement adaptées aux exigences des chefs de petites et moyennes entreprises.