Focus sur l’Intelligence Analysis Management

[CONTENU PARTENAIRE] Rencontre avec Guillaume Bréjaud, C.O.O. de la société OPPSCIENCE spécialisée dans le domaine de l’Intelligence Analysis Management et dont les clients appartiennent tant au secteur public que privé.

Qu’est-ce que l’Intelligence Analysis Management (I.A.M.) dont vous êtes des spécialistes ?

Il s’agit des mécanismes qui permettent de mettre à disposition de l’utilisateur des données dans un format qui lui est compréhensible. Les données en question peuvent être de tout type : images (par exemples photos satellite), retranscriptions de conversations, analyses de texte, etc.

Comment parvient-on, concrètement, à rendre ces données intelligibles et exploitables ?

Grâce à l’approche symbolique, qui est une méthode d’analyse automatique des données, il est déjà possible de classifier un certain nombre d’informations, le reste étant traité par l’intelligence artificielle (I.A.). Ces 2 approches sont complémentaires. Dans ce cadre, l’I.A. est utilisée pour accélérer un certain nombre d’opérations. Elle permet d’automatiser les traitements. L’objectif est d’aider les utilisateurs dans leur prise de décision. Toutefois, la décision définitive reste toujours de l’ordre de l’humain. C’est à ce dernier qu’appartient la validation finale.

Qui sont aujourd’hui vos clients ?

Les clients d’OPPSCIENCE proviennent tant du secteur public que du secteur privé. Ce sont en général de grosses structures. On en trouve dans le secteur bancaire, dans le monde de la construction et des infrastructures dans le commerce, dans le monde des services. En ce qui concerne le retail, nous sommes particulièrement actifs dans le domaine de ce que l’on appelle l’expérience collaborateur. Nous utilisons l’intelligence artificielle pour permettre aux collaborateurs d’une entreprise d’être, par exemple, exposés aux bonnes offres de mobilité interne. Nous allons fonctionner dans la constitution automatique de réseaux internes autour de centres d’intérêt. Autre exemple : dans le monde du bâtiment, nous utilisons l’IA dans des contextes de gestion de la connaissance et du maintien des conditions opérationnelles au long cours. En ce qui concerne le secteur public, notre plateforme fusionne tout type de données, tout en préservant l’intégrité et la sécurité des informations. Il permet aux utilisateurs d’économiser plus de 50 % du temps consacré aux analyses opérationnelles sans ressaisie manuelle des informations.

Aujourd’hui, en matière de Big Data, le problème principal n’est-il pas davantage la qualification de la donnée plutôt que l’accessibilité à cette dernière ?

Le volume est l’un des défis et, effectivement dans le Big Data, beaucoup de choses sont inutiles. Nos systèmes permettent non seulement de collecter des données ciblées, mais également de les préqualifier. De cette manière, ne sont fournies que celles qui sont pertinentes pour l’activité de l’utilisateur.

Qu’en est-il du volet « protection des données » ?

En préambule, il convient de noter qu’OPPSCIENCE ne fournit pas de solutions en mode SaaS. Nous ne disposons pas d’environnements sur lesquels la donnée provient d’ailleurs. Nous mettons donc à la disposition de nos clients un logiciel. Ce sont ces derniers qui hébergent nos solutions et garantissent le respect du RGPD. Dans le cadre de nos systèmes, nous fournissons des mécanismes (sécurisation des data, niveau de criticité…) qui vont les aider à se conformer à la réglementation en la matière.

Le contexte géopolitique est économique compliqué que nous connaissons actuellement va-t-il impacter OPPSCIENCE en 2023 ?

Il va impacter positivement notre activité tant dans le secteur public que privé. Les administrations sont passées au braquet supérieur dans leur équipement pour pouvoir traiter de gros volumes de données. Les Jeux Olympiques qui auront lieu à Paris en 2024 représentent également un élément important. Quant au secteur privé, ce dernier a pris conscience aujourd’hui des exigences en matière de cybersécurité et de l’importance de la veille stratégique dans un contexte de guerre économique largement mondialisée.

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