Google a fait un certain nombre d'annonces le mardi concernant l'investissement continu de la société dans l'intelligence artificielle. Le fournisseur de service Cloud a lancé plusieurs nouveaux produits et fonctionnalités au sein de son portefeuille de Cloud AI, notamment de nouveaux produits et fonctionnalités dans Contact Center AI et de nouvelles versions de Document AI. Google a également annoncé des améliorations apportées à sa plateforme d'IA pour les praticiens des opérations d'apprentissage machine (MLOps). Dans son annonce publiée mardi par Andrew Moore, responsable de Google Cloud AI & Industry Solutions, Google considère son expertise en matière d'IA comme un argument de vente clé pour ses services Google Cloud. « Nous transférons régulièrement les avancées de la recherche sur l'IA de Google vers des solutions de Cloud Computing qui vous aident à créer de meilleures expériences pour vos clients ». Google dit qu’il continue d’investir dans une pile technologique « qui réduit le risque d'une stratégie d'intelligence artificielle, vous épargnant ainsi la complexité de la mise en œuvre ».
Les nouvelles fonctionnalités introduites dans Contact Center AI
Les annonces de mardi comprennent les nouvelles fonctionnalités du logiciel Contact Center AI (CCAI) de Google, qui est devenu généralement disponible en novembre dernier. Contact Center AI permet aux entreprises de déployer des agents virtuels pour les interactions de base avec les clients. Le service promet une assistance client plus intuitive grâce à la reconnaissance en langage naturel. Le CCAI permet d'accélérer les demandes des clients grâce à des agents virtuels, d'aider les agents en direct et de fournir des informations sur toutes les données des centres d’appels afin d'améliorer leurs interactions avec leurs clients.
Dialogflow CX, la dernière version de Dialogflow, est l’une des nouvelles fonctionnalités ajoutées au CCAI, qui est immédiatement disponible en version bêta. Dialogflow est la suite d’outils de Google pour la création d'interfaces conversationnelles telles que les chatbots et les réponses vocales interactives (IVR). Selon Moore, Dialogflow CX est optimisé pour les grands centres d’appels qui traitent des conversations complexes. Il facilite le déploiement d'agents virtuels dans les centres d’appels et les canaux numériques, et offre un nouveau générateur visuel pour la création et la gestion d'agents virtuels.
Google a également mis à jour la fonction "Agent Assist" du CCAI, qui transcrit les appels, recommande des flux de travail et fournit d'autres types d'assistance basée sur l'IA aux agents humains des centres d'appels. Désormais, un nouveau module "Agent Assist for Chat" offre aux agents une assistance par chat en plus des appels vocaux, en identifiant l'intention de l'appelant et en fournissant une assistance en temps réel, étape par étape, d’après Google.
Une dernière fonctionnalité permettra désormais aux clients du CCAI de créer une voix unique pour leurs agents virtuels grâce au module Custom Voice, disponible en version bêta. Grâce à Custom Voice, les clients peuvent modifier leurs scripts et ajouter de nouvelles phrases sans avoir à planifier du temps en studio avec des acteurs vocaux, d’après Moore. Les clients doivent passer par un processus de révision pour s'assurer que leurs cas d'utilisation de Custom Voice sont conformes aux principes d'IA de Google.
De nouvelles versions de Documents AI
Document AI utilise le machine learning pour extraire des données structurées de documents non structurés. Google a annoncé "Lending Document AI", une nouvelle solution spécialisée basée sur Document AI pour le secteur des prêts hypothécaires, qui traite les documents relatifs aux revenus et aux actifs des emprunteurs afin d'accélérer les demandes de prêt, un processus notoirement lent et complexe. Selon Moore, cette fonctionnalité automatise une grande partie des examens de routine des documents afin que les emprunteurs puissent se concentrer sur les décisions les plus importantes.
En plus du "Lending Document AI", Google a annoncé le lancement de Procure-to-Pay Document AI, une nouvelle version de Document AI qui est désormais en version bêta. Cette version aide les entreprises à automatiser le cycle d'approvisionnement, généralement l'un des processus commerciaux les plus volumineux et les plus rentables. Selon Google, cet outil fournit un groupe d'analyseurs syntaxiques d’IA qui extraient des données de documents spécifiques comme les factures et les reçus.
Des améliorations de la plateforme d'IA destinée aux praticiens des opérations d'apprentissage machine
Google a également dévoilé mardi de nouvelles fonctionnalités de la plateforme d'IA conçues pour les praticiens des opérations d'apprentissage machine (MLOps). Plusieurs nouveaux outils ont été annoncés à cet effet.
« Même pour les experts en ML, le succès à long terme des projets ML dépend du passage d'un projet et d'une analyse scientifiques à des opérations répétables et évolutives », a écrit Moore dans son billet de blog. « Souvent, les équipes d'analystes vont pirater un processus d'activation qui peut être extrêmement manuel et sujet aux erreurs, avec trop de paramètres, des dépendances de flux de travail découplées et des vulnérabilités de sécurité. En fait, toute une discipline appelée MLOps a émergé pour résoudre ce problème en rendant opérationnels les flux de travail d'apprentissage machine ».
Pour améliorer les MLOps, Google a introduit l’outil Managed Pipelines, un service entièrement géré pour les pipelines ML qui sera disponible en version Preview en octobre prochain. Grâce à ce nouveau service, les clients de la plateforme IA de Google peuvent construire des pipelines ML en utilisant des composants et des modèles TensorFlow Extended (TFX) préconstruits, ce qui facilite le déploiement des modèles.
Google a également publié Continuous Monitoring, un nouveau service pour contrôler les performances des modèles en production, qui devrait être disponible d'ici la fin de 2020. Pour aider les équipes d'IA à suivre les artefacts et les expériences, le nouveau service ML Metadata Management de la plateforme d'IA fournit un registre des actions et une lignée de modèles détaillée. Il devrait être disponible en Preview d'ici la fin du mois de septembre.
Prediction backend GA, Experiments, and Model Evaluation sont d’autres nouvelles fonctionnalités, qui font partie de la plateforme d'IA, permettant l'automatisation et la surveillance à toutes les étapes de la construction des systèmes MLOps, y compris l'intégration, les tests, la mise en service, le déploiement et la gestion de l'infrastructure. En outre, Google introduira un Feature Store dans la plateforme d'IA afin de fournir un dépôt centralisé, à l'échelle de l'organisation, des valeurs historiques et des dernières caractéristiques, selon Moore. Cela devrait être disponible d'ici la fin de l'année, selon Google.
Une autre des améliorations apportées aux praticiens de MLOps est Vizier, maintenant en version bêta, qui ajuste automatiquement les hyperparamètres de votre modèle pour obtenir le meilleur résultat. Et d'ici la fin septembre, la plateforme d'IA de Google inclura AutoML comme fonction intégrée dans le flux de travail. Selon Moore, cette fonction combine le meilleur des options sans code et basées sur le code pour construire des modèles ML personnalisés plus rapidement et avec une grande qualité.
Source : Google
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