Inforum 2019: Infor sort sa machine à Machine Learning

L’éditeur d’ERP Infor fait un pas de plus dans le Machine Learning avec le lancement de « Coleman AI Platform », dont le but est d’accélérer la conception par les entreprises d’algorithmes personnalisés, qui seront infusés dans leurs applications métiers.

Nouvelle-Orléans – Infor vient de rendre officiellement disponible un nouvel outil pour faire du Machine Learning (ML) dans ses applications métiers. L’annonce de « Coleman AI Platform » lors de son évènement annuel, Inforum, qui se tient actuellement en Louisiane, au cœur de La Nouvelle-Orléans. Coleman est le nom chez Infor qui recouvre toutes les technologies maison qui touchent à l’Intelligence Artificielle, (comme Watson chez IBM et Einstein chez Salesforce).

La « stratégie Coleman » d’Infor s’appuie sur trois piliers :

Concernant son assistant/chatbot, Coleman sort cette année de l’ERP. « Coleman n’est pas que pour Infor », résume le CTO, Soma Somasundaram dans un échange avec les analystes et la presse internationale. Il pourra par exemple désormais être déployé sur un kiosque en point de vente, illustre le dirigeant.

Coleman AI Platform, un Big Band à Machine Learning pour mettre l'IA en musique.

Mais la grosse annonce de l’éditeur new-yorkais concerne sans conteste le désormais deuxième pilier de sa stratégie avec la disponibilité de « Coleman AI Platform ».

« Les véritables projets d’AI (NDR : au-delà des PoC) sont complexes », constate Rick RiderSr. Director, Product Management. Fort de ce diagnostic, Infor a décidé de lancer ce que l’on pourrait appeler une usine à Machine Learning qui automatise une grande partie de la conception des modèles, du choix des algorithmes et de leurs apprentissages – ou dans l’ambiance de La Nouvelle-Orléans, un Big Band à Machine Learning pour mettre l’IA en musique.

Des packs de démarrage prépersonnalisés

La « plateforme » se compose en premier lieu de « packs de démarrage » adaptés industrie par industrie (des templates), pour accélérer le développement des parties des projets Big Data et ML qui peuvent être répétées d’une entreprise à l’autre.

Coleman AI Platform propose également un Visual Modeler (qui représente visuellement tout le processus ML – de l’origine de la donnée à l’application de tel ou tel algorithme) et, en première étape, crée automatiquement un modèle en fonction de l’objectif métier, du vertical, ainsi que des données disponibles de l’utilisateur.

Parmi les exemples de templates, Infor cite pêle-mêle : la détermination des meilleures offres commerciales (next best offer), les recommandations tarifaires (price model), et la maintenance prédictive.

Ces « templates » viennent des propres analyses d’Infor – soit lors de démonstrateurs pour des industries spécifiques, soit en s’appuyant sur l’historique des données et des pratiques de certains de ses clients volontaires. Sur ces bases, Infor a « identifié où sont les réels leviers de l’IA », dixit Kevin Samuelson, tout nouveau PDG de l’éditeur.

En revanche, les entreprises qui utiliseront Coleman AI Platform ne partageront pas leurs données ni leurs enseignements (insights) avec les autres clients d’Infor pour améliorer les templates, assure Rick Rider au MagIT.

« Le Machine Learning ne peut pas être complètement clef en main (N.D.T. : out of the box). Il doit être personnalisable [avec les données privées et les expériences des clients], c’est aussi une source d’avantage concurrentiel », justifie-t-il. Bref, aider à faire de l’IA oui ; tout faire pour l’utilisateur, non.

Rick Rider assure néanmoins que les changements à faire dans les modèles sont « petits » et « rapides ».

Résultat, selon Infor, avec ce PaaS pour le Machine Learning, les entreprises peuvent « simplifier et accélérer le process d’implémentation de bout en bout » – ce qui ferait passer la durée du lancement d’un projet d’IA à moins de 6 semaines, contre 12 à 16 mois en moyenne actuellement pour les projets de ce type (toujours selon Infor).

Les 10 cas d'usages réels de l'Intelligence Artificielle identifiés par Infor :

  1. Optimisation des stocks et de l'inventaire
  2. Scoring des leads et des prospects
  3. Optimisation de la grille tarifaire
  4. Prédiction des jours et horaires d'arrivées des cargaisons et des livraisons
  5. Projection des ventes et de la demande
  6. Optimisation des gammes de produits
  7. Gestion des talents (avec un profiling prédictif des candidats)
  8. Prévisions et anticipation de l'attrition
  9. Optimisation de la satisfaction employés
  10. Maintenance prédictive (IoT)

Un géant de l’industrie (Koch) et le géant de la recherche (le CERN) en bêta-testeurs

Parmi les bêta-testeurs, Flint Hills Resources, (entreprise de raffinage, de produits chimiques, de polymères et de biocarburants et filiale de Koch Industry, actionnaire majeur d’Infor) a commencé faire du prédictif dans son EAM (Enterprise Asset Management) avec Coleman AI sur ses équipements de raffinage et de fabrication – jusqu’au niveau des pièces et composants pour optimiser son inventaire de manière proactive.

Autre bêta-testeur mis en avant lors de l’Inforum 2019, le CERN a lui aussi commencé à utiliser une combinaison d’Infor EAM et de l’AI infusée et personnalisée de Coleman pour éliminer les faux positifs dans les alarmes fumées et affiner le diagnostic sur le vieillissement de ses appareils, afin d’optimiser leur remplacement, à terme.

Issu du constat du manque de compétences ML chez les clients

Coleman AI Platform automatise également le réapprentissage de l’algorithme en fonction des nouvelles données générées (et quand ces données le justifient)

L’outil veut au final à répondre à une pénurie de compétences en IA chez les clients qui sont nombreux à externaliser tout ou partie de ces projets.

« L’environnement de modélisation de Coleman AI Platform est “facilement assimilable”, dans la mesure où il ne nécessite pas de compétences aussi complexes que les autres outils d’intelligence artificielle », assure Infor, qui veut, à l’instar des Citizen Developper (développeurs sans réelles compétences en code, mais avec une connaissance métier) créer des « Data Scientist Citizen » qui n’ont pas de compétences poussées en statistique et en algorithmique.

Bien qu’étant très lié à AWS, Infor précise que Coleman AI Platform n’est pas une surcouche sur les services du géant du cloud (Sage Maker ou autre), mais bien un outil développé en interne – même si celui-ci s’appuie, comme les CloudSuite, sur S3 et d’autres services d’infrastructures de son partenaire.

Enfin, pour les clients qui veulent totalement garder la main sur leurs algorithmes, il est possible de les héberger dans Coleman AI Platform et de les garder confidentiels. « Nous n’avons pas accès aux algorithmes de nos clients [ni aux modifications qu’ils font aux modèles clefs en main] », conclut Rick Rider dans son échange avec LeMagIT.

À noter que cette IA infusée fonctionne également avec les implémentations sur site clôt le CTO d’Infor, Soma Somasundaram.

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