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Chez Beamak, nous faisons du Cognitive Computing

En tant que cogniticiens, nous avons travaillé pendant plus de 20 ans pour les leaders du conseil en aidant nos clients dans le domaine de la transformation numérique. Grâce à ces connaissances uniques en modernisation de processus métiers, sciences de l’information, neurophysiologie et psychologie cognitive, nous avons décidé en 2016 de créer Beamak avec un objectif: fournir aux entreprises des solutions de Cognitive Computing innovantes et des services professionnels associés.

L’intelligence humaine peut être définie par notre capacité de raisonner, de prendre des décisions et de résoudre des problèmes. Ces processus cognitifs sont liés à des caractéristiques psychologiques comme les émotions, les sentiments ou les besoins. Ces états mentaux fournissent des informations clés supplémentaires liées au contexte qui, une fois ajoutées aux autres données disponibles, créeront un conglomérat d’informations, fournissant une représentation mentale de la situation et permettant à la fois une prise de conscience et l’adaptation de nos comportements et de nos actions.

Nous avons trouvé un moyen de mettre ces capacités humaines à l’intérieur d’une machine afin qu’elle puisse penser comme un humain. Cela nous a permis de créer et d’expliquer comment créer des solutions logicielles de Cognitive Computing pour aider les entreprises à construire leur Intelligence Artificielle.

Pour ces innovations, nous avons été parmi les 64 demi-finalistes du trophée Let’s Go France en 2019 (sur un total de 465 concurrents) et avons été lauréat (en nombre de votes) du concours d’Intelligence Artificielle organisé par PwC et Slush en 2018.

Témoignage – “Beamak, par les sciences cognitives, ajoutera de la valeur aux fonctions mathématiques qui atteignent leurs limites tel que je le démontre dans mon ouvrage sur l’Intelligence Artificielle. Vous êtes chanceux!” Denis Rothman – Expert mondial en Intelligence Artificielle (A travaillé pour IBM, EADS, McKinsey, KPMG). Publié sur LinkedIN.

Notre architecture fonctionnelle

HECTOR

Introduction

Hector est une Intelligence Artificielle capable d’évaluer de multiples états mentaux, comme les sentiments, les émotions ou les besoins humains, en fournissant de nouvelles connaissances contextuelles clés pour des solutions de Cognitive Computing. Hector peut également être adapté à votre contexte métier pour enrichir ces évaluations psychologiques.

L’information à évaluer est contenue dans un verbatim (un fichier texte). Par exemple, ce contenu peut être tiré de pages Web, de discours, de groupes de discussion, de commentaires en ligne (avis client), de blogs ou de contenus de médias sociaux.

VirtualBrains

Les humains stockent l’information dans leur mémoire à long terme. Cette mémoire à long terme (notre base de données) est organisée de manière structurée. L’information est stockée et reliée à d’autres informations pour former un réseau complexe. Ces liens permettent la transmission de certaines caractéristiques d’une information à une autre afin que les deux partagent un ensemble de propriétés. Ces liens forment un réseau sémantique où de nombreux objets clés sont reliés par un ensemble de propriétés qui leur donnent un sens. A partir de là, les connaissances peuvent être représentées, utilisées pour raisonner, prendre des décisions et résoudre des problèmes. Nous avons appelé cette structure de données catégorisées la VirtualBrain. Hector utilise des VirtualBrains spécifiques pour évaluer les sentiments, les émotions ou les besoins.

Hector est également capable de travailler avec ce type de structure (VirtualBrains) afin de reconnaître le sens d’un contenu non structuré. La structure utilisée est spécifique à un cas d’usage métier et viendra compléter les évaluations psychologiques effectuées par Hector, l’adaptant ainsi à votre contexte.

Voici quelques exemples de VirtualBrains spécifiques que nous avons préparés pour nos clients: reconnaissance de personnes ayant besoin de support, de ceux qui cherchent à partir pour la concurrence, de ceux qui souhaitent recevoir une copie d’un document, de ceux qui se plaignent et demandent un geste commercial, de ceux qui souhaitent être recontactés pour prendre un rendez-vous… Toutes ces situations spécifiques utilisent une VirtualBrain spécifique permettant de reconnaître le sens contenu dans un verbatim. Si vous avez un tel besoin, nous pouvons préparer pour vous une VirtualBrain adaptée à votre contexte métier et à votre cas d’usage. Hector se chargera du reste.

Témoignage – “Beamak a les bonnes connaissances pour améliorer la façon dont les machines apprenent…” Didier Gaultier – Directeur Data Science & Intelligence Artificielle, Orange Groupe (Ancien Directeur chez Google). Publié sur LinkedIN.

SmartNeurons

L’architecture logicielle cognitive devrait être aussi proche que possible de la façon dont les neurones traitent l’information chimique. Il nous a fallu un an de recherches en neurosciences pour recueillir toutes les informations nécessaires à la création de ce cadre logiciel fonctionnel. Nous l’avons appelé le SmartNeuron. Hector utilise ce cadre spécifique permettant de traiter l’information de manière naturelle.

Analyse des sentiments

L’analyse des sentiments consiste à traiter un contenu en langage naturel pour évaluer et identifier des états affectifs. Hector utilise une technique fondée sur les connaissances qui classifie l’information par catégories d’affects (positifs ou négatifs). Nous avons attribué à chacune de ces catégories une liste de mots issus des dernières recherches en psychologie clinique. Nous avons ajouté à cette liste un champ sémantique connexe pour renforcer la reconnaissance des sentiments. Cet ensemble de données est disponible dans une VirtualBrain spécifique.

Évaluation émotionnelle

L’émotion est un état mental qui peut être considéré comme le résultat d’un processus cognitif. C’est une expérience positive ou négative, produisant différents changements physiologiques, comportementaux et cognitifs. Le rôle des émotions est de motiver des comportements adaptatifs. Hector est capable d’évaluer les émotions à l’aide d’une technique fondée sur la connaissance afin d’identifier et de classer huit émotions primaires qui sont la joie, la tristesse, la colère, la peur, la confiance, le dégoût, la surprise et l’anticipation. Ces émotions primaires sont ensuite liées entre elles, s’influençant mutuellement et s’associant pour former un ensemble d’émotions plus complexes. Au total, 32 émotions peuvent être identifiées par Hector. Les émotions identifiées peuvent ensuite être utilisées comme un apport à d’autres processus cognitifs tels que le raisonnement, la prise de décision ou la résolution de problèmes, pour adapter, modifier ou influencer la réponse de l’ensemble du système artificiel.

Évaluation des besoins humains

Chaque personne possède un ensemble de 40 besoins (primaires et secondaires) à satisfaire. Leur étude permet de révéler des différences individuelles ou variations qui conduisent à l’unicité de la personnalité. Pour chaque individu, la satisfaction de ces besoins est essentielle. En cas de déséquilibre, l’individu modifiera son comportement afin de réduire cette tension. C’est le moment où les besoins deviennent actifs et c’est cela que Hector va identifier. Hector est capable de comprendre en « temps réel » une situation donnée et de trouver l’ensemble des besoins actifs à satisfaire.

Carte thermique d’une étude réalisée pour Amazon sur des avis clients (avril 2019)

Principales caractéristiques d’Hector

Hector est disponible via un abonnement annuel. Avec seulement une licence, vous pouvez installer Hector sur un nombre illimité de serveurs, soit sur votre infrastructure, soit dans le Cloud. Il peut être utilisé par un nombre illimité d’utilisateurs et traiter un nombre illimité de contenu. Vous avez la possibilité d’adapter l’usage d’Hector à vos besoins. Les mises-à-jour et les mises-à-niveau sont gratuites. Une autre information intéressante pour vous: les autres solutions cognitives qui sont disponibles sur le marché vont pour la grande majorité vous facturer l’usage de leurs solutions par rapport au nombre de caractères qui sont contenus dans le texte qui est à analyser. Nous pensons que cela n’est pas la bonne approche. Avec Hector vous pouvez analyser n’importe quel contenu pour le même coût. Pour vous aider, nous fournissons un manuel d’installation et d’utilisation ainsi qu’un support afin de répondre à vos questions. Pour finir, sachez qu’Hector n’est lié à aucun autre logiciel propriétaire et son usage ne nécessite aucune phase d’apprentissage. Après une installation et un paramétrage qui vous prendra environ 10 minutes, vous serez opérationnel.

Principales caractéristiques d’Hector

Si vous êtes intéressé et que vous souhaitez essayer ou acheter Hector, ou si vous avez besoin d’informations complémentaires, merci de nous adresser un e-mail en utilisant le bouton ci-dessous.

Exigences techniques

Hector peut être installé sur n’importe quel serveur Ubuntu 18.04 LTS 64 bits, ayant 1 coeur disponible, 2 Go de RAM disponible et 100 Mo d’espace disque libre.

Architecture fonctionnelle d’Hector

Si vous avez un système d’exploitation Linux différent, veuillez nous contacter et nous vous fournirons des binaires compilés pour votre serveur (services professionnels supplémentaires).

Nous avons demandé à Hector d’étudier les sentiments, les émotions et les besoins humains contenus dans 12 fichiers 1000 fois et d’écrire le résultat de ces 12 000 études dans des fichiers HTML et XML. Hector a mis 31 minutes et 41 secondes a exécuter cette analyse (soit 6,31 fichiers par seconde) sur un seul cœur. Ceci signifie que Hector a la capacité d’étudier 16 600 526 fichiers par mois (545 397 fichiers par jour / 22 724 fichiers par heure). Informations complémentaires: 12 fichiers texte de 228 octets (227 caractères / 38 mots) à 6 480 octets (6 409 caractères / 1 136 mots), sur un serveur ayant un processeur Intel Core i7-5500U, 4 cœurs, cadencé à 2.4GHz et ayant 7.7GO de mémoire vive, utilisant Linux Ubuntu 18.04.3 LTS 64 bits.

Quelques cas d’usage

Pour l’un des Big Four de l’industrie technologique, Beamak a utilisé Hector afin d’étudier les besoins humains contenus dans les avis clients afin de fournir pour chaque acheteur une meilleure compréhension de ce qui a motivé son achat (360° Insight) afin de pouvoir comparer ses besoins à la description du produit. Cette étude a été réalisée afin d’aider le département marketing à mieux comprendre quelles étaient les motivations d’achat d’un produit du point de vue de l’acheteur. Mieux connaître ce que veulent les clients est une information clé permettant, par exemple, de proposer des produits mieux adaptés lors d’une recherche, améliorant ainsi l’expérience de l’acheteur.

Architecture Fonctionnelle Cognitive & Psychologique (Hector 1.0)

Pour un opérateur international de télécommunication ayant 256 millions de clients dans le monde, Beamak a créé une VirtualBrain dédiée, utilisée par Hector, afin d’étudier un contenu non structuré d’informations (avis client, forum, réseau sociaux) permettant de détecter plusieurs choses: les sentiments, dans le but d’évaluer la satisfaction des clients, ainsi que l’identification des personnes qui avaient besoin d’un support tout comme celles qui manifestaient leur intention de partir pour la concurrence. Lorsque ces situations étaient rencontrées, une action spécifique était prise par Hector.

Pour une entreprise internationale de service, présente dans 11 pays, Beamak a créé une VirtualBrain spécifique permettant de reconnaître, en étudiant des e-mails, plusieurs situations afin de déclencher automatiquement des actions précises. Cette VirtualBrain est capable d’identifier des personnes ayant besoin de support, celles qui souhaitent être contactées pour une prise de rendez-vous, celles qui souhaitent recevoir une copie d’un document ou bien encore celles qui sont mécontentes et qui souhaitent bénéficier d’un geste commercial.

SERVICES

Services professionnels

Un logiciel cognitif doit être capable de résoudre des problèmes, de prendre des décisions et de raisonner même s’il manque des données, même si, dans un contexte particulier, la situation actuelle n’est pas parfaite ou mal définie. Il doit être capable de comprendre ce qu’il se passe, il doit pouvoir répondre à vos besoins, à vos motivations et vous satisfaire en s’adaptant au contexte et à ce qui compte vraiment pour vous.

En reliant toutes les activités mentales et les processus cognitifs, nous avons créé une architecture fonctionnelle que nous avons améliorée en y ajoutant des caractéristiques psychologiques fondamentales telles que les besoins, le jugement, la satisfaction, la motivation et les attitudes, tout en nous assurant que l’information sera traitée par les machines de manière naturelle.

Notre méthodologie adaptée facilitera les phases de spécification et de conception de votre logiciel cognitif. Nous serions heureux de vous aider dans votre transformation digitale en fournissant des conseils sur la façon de concevoir un cadre fonctionnel pour votre moteur cognitif et vous aider à structurer vos données pour rendre possible le Cognitive Computing.

Principales phases de notre méthodologie

Témoignage – “Merci à Beamak pour sa contribution pendant notre projet de transformation digitale. Votre expertise en sciences cognitives et résolution de problèmes a été d’une grande aide!” Bill Schmarzo – CTO d’Hitachi, Worldwide Big Data SME (Ancien CTO de DELL, VP de Yahoo, VP de SAP & d’Andersen Consulting). Publié sur LinkedIN.

Formation

Pour vous aider, nous vous proposons une formation d’une journée, présentant les principaux processus cognitifs et comment les mettre en œuvre à l’intérieur d’un produit logiciel. Les sujets suivants sont abordés : Cognitive Computing, catégorisation des données / mémoire à long terme, raisonnement humain, logique floue, prise de décisions et résolution de problèmes. Notre livre « La cognition humaine appliquée à l’Intelligence Artificielle» sera distribué à chaque participant. Tout ce dont vous devez vous rappeler sur la cognition et comment mettre ces processus à l’intérieur de votre moteur cognitif sont bien expliqués et illustrés. Cette formation est disponible en anglais et en français.

Quelques “Success Stories”

Pour une entreprise internationale, leader sur le secteur du sourcing et de l’intérim, Beamak a conçu un système expert afin d’aider les ressources humaines des entreprises à gérer l’impact de la digitalisation sur leurs employés. Beaucoup de métiers vont évoluer et il est important de gérer de manière proactive les compétences des employés afin de maintenir leur employabilité. Basé sur les “hard skills” et les “soft skills” des employés, sur le cheminement possible de leur carrière, cette Intelligence Artificielle avait comme objectif de trouver et de proposer de nouveaux métiers en décrivant toutes les étapes nécessaires pour y parvenir. Souvent, plusieurs possibilités étaient offertes. Pour ces cas, l’Intelligence Artificielle était capable de trouver la meilleure proposition de carrière en se basant sur les préférences des employés, leurs compétences et leurs motivations.

Pour une entreprise internationale leader sur le marché des pièces de rechange pour l’industrie automobile, Beamak a été sélectionné pour les accompagner durant leur transformation digitale en amenant toute l’expertise nécessaire permettant de structurer leurs données dans le but d’implémenter des solutions d’Intelligence Artificielle et de Cognitive Computing (prise de décision & résolution de problèmes).

Pour une entreprise multinationale, basée à Tokyo, générant plus de 9 milliards de chiffre d’affaire, et travaillant à la définition de sa stratégie de digitalisation, Beamak a été consulté afin de les aider à définir le processus permettant de réaliser des systèmes experts (navigation dans un espace problème) en vue de réaliser des solutions logicielles d’Intelligence Artificielle. La manière dont l’information est maintenant prise en compte et manipulée permet de concevoir des systèmes intelligents.

Témoignage – “Merci à Beamak pour avoir donné des détails sur comment créer une feuille de route pour le Cognitive Computing. Ce document est essentiel pour partager une même vision et s’assurer de la bonne implémentation de solutions d’Intelligence Artificielle.” Sandeep Raut – VP & Head of Digital APAC, Top 10 Influencer Digital Transformation. Publié sur LinkedIN.

A propos de Beamak

Voici notre histoire…

Pour aider les gens à trouver des solutions aux problèmes, il faut comprendre une situation donnée. Et c’est vraiment complexe puisque de nombreux processus cognitifs et caractéristiques psychologiques sont impliqués. Nos comportements sont influencés par notre motivation, notre satisfaction, par ce dont nous avons besoin dans un contexte particulier. Le défi est de mettre ces capacités humaines dans une machine pour que celle-ci puisse agir comme un humain.

Marvin Minsky, un scientifique cognitif, père de l’IA, fondateur et directeur du MIT AI Lab, a déclaré : « Si vous comprenez quelque chose d’une seule façon, alors vous ne le comprenez pas vraiment. Le secret de ce que tout signifie pour nous dépend de comment nous l’avons relié à toutes les autres choses que nous savons. Des représentations bien connectées vous permettent de changer les idées dans votre esprit, d’envisager les choses de plusieurs points de vue jusqu’à ce que vous en trouviez une qui fonctionne pour vous. Et c’est ce que nous entendons par penser! »

Nous devons rendre artificiel des processus cognitifs et certaines caractéristiques psychologiques afin de créer des solutions logicielles cognitives capables de comprendre ce qui se passe, capables de penser et d’adapter leur comportement en fonction du contexte dans lequel elles opèrent.

C’est avec cette intention que Beamak a été fondé.

Tout a commencé en 1994, alors que Béatrice & Mark étudiaient la psychologie cognitive à Paris. Tous deux, très intéressés par les logiciels et les langages de programmation, ont fondé une association appelée Beamak (pour Béatrice & Mark).

Pendant deux ans, Beamak a créé une vingtaine de logiciels libres qui ont été distribués par la presse. En 1996, Beamak a reçu un prix pour la toute première base de données qui pouvait être alimentée avec des informations non structurées. C’était aussi simple que de parler à un ami pour entrer ou chercher de l’information. Ce logiciel présentait un algorithme de recherche innovant fait avec de la logique floue.

En tant que cogniticiens, ils ont tous deux travaillé pour le Centre National Français de Recherche Scientifique et le Laboratoire des Formes et de l’Intelligence Artificielle avant de continuer leur carrière au sein de l’industrie IT & Consulting, travaillant pendant plus de 20 ans pour des sociétés telles qu’Andersen Consulting, Accenture, Cap Gemini ou Hewlett Packard Enterprise, gérant plus de 200 projets pour les plus grandes entreprises européennes telles que AG2R, Airbus, Areva, ASML, Bouygues Telecom, Europcar, France Télécom, Generali, Global One, Groupama, KPNC, La Banque Postale, LG, MACIF, Maersk Oil & Gas, Malakoff Mederic, Orange, Pole Emploi, Renault Nissan, SFR, Shell, Société Générale, TF1, Thales, Total, UCB ou Vodafone.

En 2016, Beamak est devenue une entreprise visant à créer des produits logiciels d’Intelligence Artificielle basés sur la cognition et comportant des processus psychologiques.

Nous serions très heureux de pouvoir vous aider.

Best,

Béatrice & Mark