Les systèmes de système expert (IA) « boîte noire » sont conçus pour automatiser la prise de décision, en cartographiant les fonctions d’un utilisateur dans une classe anticipant des caractéristiques comportementales spécifiques telles que le risque de crédit, l’état de santé, etc., sans exposer pourquoi . Ceci est gênant, non seulement en raison de l’absence d’ouverture, mais aussi en raison d’éventuelles prédispositions héritées par les algorithmes de préjugés humains ou de tout élément caché dans les informations de formation pouvant conduire à des choix injustes ou inexacts.
Alors que l’IA continue de se multiplier, les entreprises d’innovation ont de plus en plus besoin de démontrer leur capacité à retracer le processus de prise de décision, une performance appelée IA explicable. Cela les aiderait essentiellement à comprendre pourquoi une prédiction ou un choix spécifique a été fait, quels étaient les aspects importants pour faire cette prédiction ou cette décision, et dans quelle mesure la conception est confiante dans cette prévision ou ce choix.
Pour aider à donner aux utilisateurs la confiance en soi que les décisions fonctionnelles sont développées sur une structure d’équité et de transparence, Diveplane affirme que ses produits sont développés autour de trois principes : anticiper, expliquer et montrer.
Développement explosif sur le marché des applications logicielles d’IA
Diveplane, basée à Raleigh, en Caroline du Nord, a annoncé aujourd’hui avoir levé 25 millions de dollars en financement de série A pour renforcer sa position dans le logiciel d’IA marché des applications et investit encore plus dans ses services d’IA explicables qui offrent une prise de décision juste et transparente et la confidentialité des informations.
Gartner estime que le marché des logiciels d’IA atteindra 62 milliards de dollars en 2022 et continuera de croître à un taux de plus de 30 % jusqu’en 2027. Diveplane affirme qu’il est positionné pour tirer parti des opportunités du marché avec l’aide de nombreux cas d’utilisation réels – prévision, détection d’anomalies, anonymisation et création de données synthétiques – le tout à partir d’une conception unique sur une seule plate-forme. Diveplane
passe du jeu vidéo à l’IA explicable
La société est dirigée par Mike Capps, l’ancien président d’Epic Games, et les cofondateurs de Hazardous Software, Chris Risk et Mike Resnick.
En fait, la technologie d’intelligence artificielle de Diveplane est issue de l’application Hazardous Software, que Danger et Resnick ont fondée en 2007.
Le jeu a attiré beaucoup d’attention traditionnelle, même à partir d’endroits où les créateurs n’ont pas Je ne m’attends pas à l’armée américaine. Ils ont dû retourner au salon pour reconfigurer l’innovation à des fins militaires, ils ont pu développer un logiciel d’IA pour l’aide à la décision, la visualisation et la simulation pour des problèmes de méthode difficiles.
Ils ont finalement créé l’application Hazardous Software et reconnu Diveplane pour commencer à développer un système d’IA explicable qui pourrait prendre en charge de nombreux cas d’utilisation allant de la prévision, de la détection d’anomalies, de l’anonymisation et du développement d’informations artificielles. Et le reste, comme ils le disent, appartient à l’histoire.
« Aujourd’hui, nous proposons un apprentissage automatique pratique, éthique et efficace. Et vous n’aurez besoin que d’un modèle pour faire quoi que ce soit », a déclaré Risk à VentureBeat.
Explicitable, vérifiable et modifiable
Au cœur des offres de Diveplane se trouve Reactor, une technologie d’intelligence artificielle (ML) basée sur le cloud qui produit des modèles décisionnels d’IA basés sur des observations de données historiques . Il aide à reconnaître les anomalies dans les systèmes en temps réel, à produire des ensembles de données artificielles partageables qui remplacent les informations personnellement identifiables hautement sensibles et à prévoir l’avenir.
« Alors que beaucoup de gens se concentrent sur les réseaux de neurones ou l’augmentation de gradient, nous utilisons quelque chose appelé apprentissage basé sur les instances, où vos informations sont la conception », a déclaré Danger. « La meilleure partie est que vous n’avez pas besoin de construire 10 000 modèles pour répondre à 10 000 questions, vous devez en développer un. »
L’entreprise déclare que le Reactor se débarrasse complètement de la « boîte noire » en être explicable, vérifiable et modifiable. En utilisant la « métrique de conviction » brevetée de Diveplane, qui représente à quel point le système est surpris par de nouvelles informations, Reactor aide les utilisateurs à comprendre clairement comment il est arrivé à un certain choix et exactement quelles informations ont informé cette option. De cette manière, les entreprises peuvent identifier et évaluer les données potentiellement biaisées et les supprimer de toute analyse future.
Reactor est l’innovation centrale sur laquelle tous les autres éléments de Diveplane sont construits : GEMINAI (un développeur de données artificielles), SONAR (outil de détection d’anomalies) et ALLUVION (outil de prévision de propriétés industrielles).
Les collaborations sont la voie à suivre, selon Diveplane
Diveplane cible des secteurs hautement gérés tels que le financement, la santé, l’immobilier commercial et la défense, pour n’en nommer que quelques-uns. Cependant, l’entreprise s’associe à plusieurs fournisseurs pour desservir d’autres marchés.
« Nous construisons des partenariats fiables, avec un ensemble de produits qui fournit une capacité holistique pour une prise de décision raisonnable et transparente et la confidentialité des informations personnelles. Ce soutien inclut le carburant de fusée pour notre entreprise, afin que nous puissions nous appuyer sur notre méthode efficace pour aider les entreprises à innover avec notre plate-forme Reactor », a déclaré Capps dans une déclaration.
Plus récemment, Diveplane s’est associé à Scanbuy, un fournisseur de services d’engagement mobile et de marketing numérique, pour lancer ExtendedAudiences, une extension d’audience protégée par la confidentialité et agissant de la même manière des informations d’achat CPG des clients américains.
« La valeur dérivée de l’IA et du ML sera essentielle pour notre l’avenir de l’industrie. En exigeant que toutes nos conceptions soient intrinsèquement compréhensibles, Scanbuy permet d’englober les audits d’information d’auto-attestation », a déclaré Chai Outmezguine, PDG de Scanbuy, dans un communiqué.
« L’explicabilité de la conception nous permet de comprendre comment les prédictions sont construites, sécurisez les attributs entre les partenaires d’information et préservez la confidentialité et le contrôle suprêmes de la personne concernée sur l’utilisation. Nous voyons également un brillant avenir dans la présentation de cette ouverture aux stratégies d’apprentissage par renforcement qui aident à améliorer les projets en vol. »
Depuis sa création en 2018, Diveplane a en fait levé près de 35 millions de dollars. Guard Capital, Calibrate Ventures, L3Harris Technologies et Sigma Defence, ainsi que des financiers étoilés composés de stars du football féminin américain Megan Rapinoe, Becky Sauerbrunn, Meghan Klingenberg et Mia Hamm. Philip Bilden, associé directeur de Shield Capital, rejoindra le Diveplane conseil d’administration.
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