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Tock & Mélusine REX IA Open Source #AIParis 2020

Tock & Mélusine, 2 solutions IA Open Source créées par des grands comptes en France (SNCF, MAIF) #AIParis 2020.

⏩ https://doc.tock.ai
⏩ https://maif.github.io/melusine/

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Tock & Mélusine REX IA Open Source #AIParis 2020

  1. 1. 2 Solutions IA Open Source créées par des grands comptes en France Tock / Mélusine 15 SEPT. 2020
  2. 2. TheOpen ConversationKit #IA #CONVERSATIONNEL #OPENSOURCE #TOCK
  3. 3. CONVERSATIONNEL, CHATBOTS & ASSISTANTS VOCAUX Tock.ai
  4. 4. ILS SONT CONSTRUITS AVEC TOCK CHEZ E.VOYAGEURS SNCF Tock.ai
  5. 5. ARCHITECTURE D’UN BOT CONVERSATIONNEL « Je veux aller à Marseille demain » STT NLP Intention : recherche Destination : Marseille Date : demain Action / Réponse Recherche, filtres Règles métier Présentation des résultats Back-office CRM / CSP ( ) Modèle métier et logique conversationnelle Tock.ai
  6. 6. INTÉGRATIONS TOCK : CANAUX, NLP, LANG., CSP… « Je veux aller à Marseille demain » STT NLP Intention : recherche Destination : Marseille Date : demain Action / Réponse Recherche, filtres Règles métier Présentation des résultats Back-office CRM / CSP ( ) Modèle métier et logique conversationnelle Tock.ai
  7. 7. TOCK STUDIO : ANALYSE DU LANGAGE & APPRENTISSAGE SUPERVISÉ Tock.ai • Tock Studio • Intentions / entités / sous-entités • Qualification & reconstruction à chaud • Suivi performance & qualité des modèles
  8. 8. CONSTRUCTION DE DIALOGUES ET D’ARBRES DE DÉCISION Tock.ai • Interfaces pour créer des dialogues • Réponses riches (images, boutons, caroussels) • Gestion des règles & réponses (par canal, par langue, Feature Flipping, etc.) • Arbres de décision, navigation par sous-intentions ou entités
  9. 9. ANALYSE DES DIALOGUES & TENDANCES Tock.ai • Analytics • Graphiques (histogrammes, • camemberts, Sankey…) • Tableaux triables • Exports CSV
  10. 10. ET AUSSI… • Orchestration , metabots & fédération d’assistants • En production depuis 2019 • Supporté dans Tock via API Tock.ai
  11. 11. Pourquoi avoir construit une plateforme conversationnelle ? Pourquoi Open Source ?
  12. 12. POURQUOI AVOIR PRIVILÉGIÉ L’OPEN SOURCE • Rester agiles et réactifs (pas d’effet « boîte noire ») • Capitaliser compétences et savoir-faire (tech, UX, produit…) • Conserver le cœur de valeur (modèles statistiques métier) • Maîtriser les coûts (hébergement, multicanal, multilingue, multibots…) Tock.ai
  13. 13. NOS DÉBUTS DANS LE CONVERSATIONNEL (2016) • Commencer par le transactionnel • Une vraie équipe pluridisciplinaire autonome pour chaque bot (jusqu’à 15 personnes / DevOps UX PO) • Pas d’équipe / budget dédiés à la plateforme • « Code-first » en Kotlin Tock.ai
  14. 14. DE CONSOMMATEUR À PRODUCTEUR • 2017 : GitHub • 2018 : Devoxx & Meetup • 2019 : domaine tock.ai plateforme libre-service hackathon public Paris Open Source Summit • 2020 : support à la communauté AlloCovid AI Paris Tock.ai
  15. 15. DES SUCCÈS POUR L’ENTREPRISE • Des projets réussis, un rythme soutenu • Emergence de nouveaux métiers et savoir-faire • Une filière qui s’est structurée (2 → 6 assistants et 15 → 40 personnes en 2019) • Une posture d’innovation différenciante, contribuant à l’image de l’entreprise / marques • Fidélisation des talents, attractivité Tock.ai
  16. 16. DES RÉCOMPENSES DE LA COMMUNAUTÉ • « Best Robot Experience » 2018 • « Best Robot Experience » 2019 • « Meilleure Stratégie Open Source » 2019 Tock.ai
  17. 17. VERS DE NOUVEAUX DÉFIS À RELEVER… • RGPD • Désintermédiation • Souveraineté numérique • Etat de l’art IA (Deep Learning, Question Answering, BERT, Sentiment Analysis, NLG…) • Animation & gouvernance OSS Tock.ai
  18. 18. AVEC UNE COMMUNAUTÉ QUI GRANDIT… • Gitter animé, issues GitHub, contributions externes (Rocket.Chat, DialogFlow) • Des ESN & PME qui commencent à proposer développements ou support sur Tock • Tock utilisé hors SNCF : AlloCovid LinTO.ai (Linagora) ENEDIS Tock.ai https://doc.tock.ai/ (licence Apache 2)
  19. 19. Melusine par Frédéric de Javel #OSSbyMAIF #chaqueactecompte
  20. 20. Melusine, pour assister et fluidifier la relation les grandes étapes T4 2016 Lancement POC avec startup IA Désillusion sur la pertinence technologique - RDV manqué sur la valeur promise T4 2017 Promesses de valeur Attractivité/Désirabilité démontrer T2 2017 Melusine devient un socle stratégique de l’entreprise - Concentrant la majorité des cas d’usages NLP - engagement pluri-annuel réaffirmé 2020 T1 2019 01/2018 Se forger une conviction partage du rex avec métiers, confirmation de la valeur et des pré-requis - Engagement d’un POC "maison" sur un périmètre simplifié pour confirmer le pré-réquis (compétence, tech,…) Construction trajectoire produit - Démultiplication des cas d’usage confirmerdévelopper T4 2018 03/2018 Généralisation Melusine - Visibilité/Reconnaissance Communication, acculturation, partage Pitch vision et alignement métiers/Sponsors engagement expérimentation
  21. 21. Contexte Projet 15 000 Emails / jour Large volume d’emails entrants En augmentation constante ✗ ✗ ✓ Nombreux transferts entre entités Solution IA déployée en production à la MAIF Un routage complexe : Augmentation des délais de prise en charge de l’email ! > 2 jours Délai supplémentaire par re-routage
  22. 22. La réponse technique Traitement automatique du langage
  23. 23. Formule de politesse Fonctionnalités de Mélusine Data Prep / Cleaning Extraction de mots clés Classification Text cleaning spécifique aux emails Résumé des emails Catégoriser les emails Analyse Sémantique Identification de thèmes au sein d’un document (non-supervisée) Salutations Remerciements Signature Corps du mail Détection intentions Reconnaissance d’entités : demande de documents, remerciements, … +
  24. 24. Résultat : évolution de l’ihm conseiller
  25. 25. IA en production : les chiffres clés 3 000 000+ emails analysés 84% des mails sont routés par l’IA 180 ms de temps de réponse moyen par l’API Diminution de 40%du délai de réponse au sociétaire Agilité dans les déploiements >15totalement transparents pour les utilisateurs
  26. 26. Open-Source
  27. 27. Projet Open-Source Melusine 18+ Mois de projet 10+ Contributeurs 10 000+ Lignes de python Melusine en chiffres 182 Stars sur le GitHub Melusine Melusine Déclinaison Open-Source du projet en production à la MAIF https://github.com/MAIF/melusine
  28. 28. Les tutoriels : porte d’entrée pour prendre en main Melusine ! Tuto Data Préparation Tuto gestion Mails Transférés Tuto Word Embeddings Tuto Extraction Keywords Tuto Semantic Detector etc Tuto Classification
  29. 29. Pourquoi « open-sourcer » le projet ? Contribution à la communauté scientifique, bâti sur des briques open sources. Regards et contributions extérieurs. Contribution scientifique profitable à l’ensemble de la communauté. Effet positif sur la marque employeur. Un code de qualité ++ Une émulation des collaborateurs Transparence vis-à- vis des sociétaires MAIF sur les modèles de traitement des données. ADN MAIF : ouverture de nos savoirs et partage par tous
  30. 30. Open-Source ➔ Multiplication des cas d’usages internes pourriez vous s’il vous plait m’envoyer mon relevé d’information ? 0 0 padding Embedding dimension Max sentence length Kernel size Number of filters Kernel size Dropout Dropout Number of filters Dense VAM Global max pooling Dense Meta données : heure de réception, nom de domaine (gmail, outlook …), type de pièce jointes, jour de la semaine Modèle IA Règles métiers emails Enquêtes Comptes-rendus d’expertise MELUSINE Réponse automatique Courrier postal Commentaires Conseillers + gestionnaires Contactez-nous maif.fr Classement automatique Priorisation Routage Synthèse demande Détection insatisfaction Extraction d’informations Appels api depuis digital Appels depuis applicatifs d’analyse
  31. 31. Pour une IA éthique Modèles IA en résonnance avec les valeurs de la mutuelle : Utilisation de l’IA non comme un substitut à l’homme, mais comme le moyen d’augmenter son impact et d’améliorer son travail l’IA va aider à « remettre de l’humain dans le travail » : recentrage sur les aspects relationnels et à valeur ajoutée pour toujours plus de qualité dans la relation sociétaire MAIF attentive aux risques du numérique et en particulier aux impacts de nos traitements IA (sociétaux, environnementaux) Réalisation d’une « Check-list » permettant d’identifier risques et faiblesses de nos traitements IA Partagée en open-source Complétée d’un outil d’exploration de données permettant de visualiser la distribution des prédictions d’un modèle IA selon certaines variables afin d’aider à identifier d’éventuels biais discriminatoires
  32. 32. Conclusion…
  33. 33. • RDV sur https://doc.tock.ai et https://maif.github.io/melusine/ ;-) • L’Open Source a de réels avantages, ça vaut le coup d’y réfléchir • Vous POUVEZ passer de consommateur à producteur • N’hésitez pas à rejoindre/créer des communautés
  34. 34. Tock / Mélusine 2 Solutions IA Open Source créées par des grands comptes en France (SNCF & MAIF) Le REX technique : IA & Open Source Un sujet pour les grands comptes en 2020 ? (SNCF, ENEDIS, MAIF, TOSIT) La table ronde : RDV @

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