Sommaire du dossier
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Comment l’IA va impacter tous les secteurs
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Ruée sur l’intelligence artificielle… un business de 11 milliards de dollars en 2024
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Les cinq géants (américains) du numérique qui misent à fond sur l’IA
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Intelligence artificielle : les 10 start-up à suivre
Comment l’IA va impacter tous les secteurs
L’Intelligence Artificielle (IA) va jouer un rôle déterminant dans la transformation numérique des entreprises. Bien que les logiciels autonomes soient en majorité conçus dans une optique de complémentarité avec l’humain, ils vont bouleverser de nombreux métiers, comme l’ont fait les machines-outils lors de la révolution industrielle. En octobre 2015, l’IA était au cœur des prédictions du Gartner Symposium pour 2016 et au-delà.
Pour l’analyste, en 2018, dans le monde,
- des agents autonomes participeront à plus de 5 % des transactions financières,
- 3 millions d’emplois seront supervisés par un logiciel,
- 50 % des entreprises à la croissance la plus rapide auront moins d’employés que de machines intelligentes
- 20 % du contenu business (rapports financiers, rencontres sportives…) sera écrit par des machines.
« Nous équipons toutes les grandes banques françaises, explique Jean Rauscher, directeur général d’Yseop, un éditeur de logiciels d’IA pour les processus métier. Et même certaines tâches de conseil sont automatisées. » Chez SFR, par exemple, Yseop assiste les conseillers clientèle.
Des échanges en langage naturel
Première conséquence, les politiques de recrutement changent. Au lieu de choisir des salariés orientés produits, les entreprises préfèrent des profils très forts en intelligence relationnelle à qui les logiciels fournissent toutes les réponses techniques et les argumentaires adaptés. Sur le même principe, IBM Watson conseille les médecins dans leur diagnostic et dans la proposition des traitements. « Je ne pense pas que l’on supprimera d’emploi, assure Jean Rauscher. Notre plus gros client est le gouvernement français, pour lequel nous équipons 17 000 postes. Aucun emploi n’a disparu.«
Mais cela va plus loin. La montée en puissance des agents conversationnels va bouleverser la relation client. Microsoft, en pointe avec son Bot Framework, voit en ces « bots » les applications du futur, la conversation en langage naturel remplaçant les interfaces tactiles. Seules les requêtes les plus complexes seront laissées aux humains. On pourra commander une pizza ou réserver une chambre d’hôtel directement par SMS, en quelques messages. Gartner estime que d’ici à 2020, 40 % des interactions mobiles auront lieu de cette manière.
Les systèmes intelligents seront capables de reconnaître les visages et les voix. En Asie, McDonald’s utilise les API de Microsoft Cognitive Services pour détecter le sexe et l’âge de ses clients et leur proposer un catalogue produits adapté. Ces technologies touchent aussi l’industrie. IBM a récemment racheté l’activité B to B de The Weather Channel, la Weather Company. Il juge les données météo stratégiques pour les prévisions appliquées à nombre de secteurs, comme l’aéronautique, pour optimiser l’usure des avions et la quantité de carburant nécessaire. Dans le domaine militaire, l’IA est au cœur de la révolution des drones. Lors de l’exposition Sea-Air-Space 2015, le secrétaire à la Marine des États-Unis avait été très clair : « Le F-35 sera le dernier chasseur embarquant un pilote à son bord. »
des machines plus autonomes
Comme les voitures sur les routes, les grands engins (grues, tractopelles…) deviendront rapidement autonomes sur les chantiers ou dans les zones industrielles. Ces avancées vont aussi révolutionner la robotique industrielle. De la même manière qu’AlphaGo a appris à jouer au go, les robots apprendront à accomplir des tâches sans préprogrammation. Amazon travaille déjà d’arrache-pied à automatiser intégralement ses centres de distribution, dont les conditions de travail ont été tant critiquées. Ces systèmes seront plus rapides, plus fiables et moins coûteux.
Ces exemples ne sont qu’un aperçu des transformations que les technologies de l’IA vont provoquer dans tous les secteurs au cours des prochaines années. Qu’elles y soient préparées ou pas, toutes les entreprises devront y faire face… et s’y mettre, sous peine de se voir dépassées par la concurrence.
SOURCE /http://www.usine-digitale.fr/article/comment-l-ia-va-impacter-tous-les-secteurs.N386663
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Ruée sur l’intelligence artificielle… un business de 11 milliards de dollars en 2024
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L’intelligence artificielle (IA) est le moteur de la prochaine grande révolution industrielle. C’est aussi un business que les géants du numérique comptent bien s’accaparer.
Après le plan Robot, la Corée du Sud a annoncé le 20 mars un plan Intelligence artificielle de 765 millions d’euros. Un peu plus tôt que prévu initialement. Mais la défaite surprise au jeu de go du champion national Lee Sedol contre le logiciel AlphaGo développé par DeepMind, une start-up britannique rachetée par Google en 2014 pour une somme estimée à 500 millions de dollars, a accéléré l’annonce. Ce plan verra la création d’un centre de recherche public-privé auquel contribueront, à hauteur de 3 milliards de wons (2,3 millions d’euros) chacune, des entreprises comme Samsung Electronics, LG Electronics, SK Telecom et Hyundai Motor. Le gouvernement coréen compte y attirer près de 2?milliards d’euros de fonds en provenance du secteur privé au cours des cinq prochaines années.
Un signe de la révolution industrielle en marche. Le marché de l’intelligence artificielle (IA) vit un renouveau depuis cinq ans grâce à l’émergence du big data, au développement de nouvelles méthodes comme le deep learning et à l’augmentation de la puissance de calcul et de stockage que permettent le cloud et l’hyperconnectivité des équipements. Et il n’est pas juste question de recherche fondamentale, mais d’applications très concrètes. Le cabinet d’analyse Tractica estime que le marché de l’intelligence artificielle pour les applications en entreprise, qui ne représentait que 200?millions de dollars en 2015, dépassera 11 milliards d’ici à 2024.« Pour nous, en tant que fournisseur, ce sont les briques autour de l’intelligence artificielle qui génèrent de la valeur, explique Damien Cudel, chef de marché plate-forme applicative chez Microsoft. Le stockage, le streaming des données… L’apprentissage statistique ne coûtera pas cher, c’est sur la chaîne globale de traitement (collecte des données, traitement temps réel, restitution…) que se trouvent les enjeux. »
Secteur d’excellence des start-up
Une manne que comptent bien capter Microsoft, IBM, Amazon, Google…
Dans les offres de ces titans du cloud, l’innovation ne vient pas forcément des algorithmes, qui existent depuis des dizaines d’années, mais de leur implémentation. Ce qui nécessitait auparavant des mois de travail à des experts de la data science peut se faire en une journée au travers d’une interface simple à aborder, même pour du personnel non technique. Philippe Harel, responsable business intelligence au sein de l’entreprise de services du numérique (ESN) Umanis, fait l’analogie avec l’industrie textile : « Il y a cent ans, pour acheter une chemise, on allait chez un tailleur. Cela prenait des semaines, mais le résultat final était parfaitement adapté. C’est la même chose pour le data mining, qui requiert des compétences en interne très pointues et de longues périodes de développement. En comparaison, un service cloud de machine learning, c’est comme acheter du prêt-à-porter. C’est instantané et cela répond à 90 % des besoins. Les start-up, de leur côté, sont comme de grands couturiers. Elles se positionnent sur les segments de niche, par exemple pour la détection de fraudes dans les banques. »
Émergence d’un secteur oblige, les start-up foisonnent. Le cabinet Venture Scanner compte plus de 950 jeunes pousses spécialisées en intelligence artificielle dans le monde, qui totalisent presque 5 milliards de dollars d’investissement. Sur ce total,
- 499 se trouvent aux États-Unis, d’où proviennent 4,2 milliards de dollars de fonds.
Et le montant des investissements ne cesse de croître d’année en année.
- Il était de 160 millions de dollars en 2010, puis de 600 millions en 2013,
- et a doublé en deux ans pour atteindre 1,2 milliard de dollars en 2015.
- En cette année 2016, il a déjà dépassé 500 millions de dollars.
En France, Snips, Jam, Gorgias, Julie Desk et Regaind ont su trouver des investisseurs, pour des usages très variés : simplification de l’interface utilisateur des smartphones, aide en langage SMS aux étudiants, help desk intelligent pour la relation client, secrétariat virtuel par e-mail, tri automatique de photos.
Vers une meilleure collaboration homme-robot
Les industriels aussi investissent. Apple, notamment, a frappé très tôt en acquérant en 2010 la start-up à l’origine de son assistant personnel Siri. Depuis il poursuit les rachats, comme celui d’Emotient, en janvier 2016, dont la technologie analyse l’expression des visages et l’émotion qui s’en dégage. La firme à la pomme recrute, mais plus de 85 postes en IA restent à pouvoir faute de candidats disponibles. À croire que Google et les constructeurs de véhicules autonomes, très friands d’intelligence artificielle, ont asséché le marché ! Une situation qui a poussé le gouvernement américain à annoncer début janvier son intention d’investir 4 milliards de dollars pour faciliter l’émergence du secteur.
L’enjeu devient international. Toyota a annoncé fin 2015 un investissement de plus de 1 milliard de dollars dans la recherche en intelligence artificielle pour les véhicules autonomes, mais aussi… pour le manufacturing. En permettant à ses robots industriels de percevoir leur environnement et de planifier leurs actions en fonction de ce qu’ils en déduisent, le japonais compte améliorer ses moyens de production, notamment pour leur permettre de mieux collaborer avec l’humain.
- Un autre débouché de l’intelligence artificielle est la robotique de service à destination des personnes âgées, qui bénéficiera aussi de ces capacités de perception.
- Ces technologies se retrouvent dans les systèmes anticollision qui équipent les drones civils et militaires.
- Facebook s’en sert également, avec une précision inégalée jusqu’à présent, pour cartographier la population humaine dans le but de mieux identifier les zones peuplées dépourvues d’internet et d’y fournir une connexion par des drones.
L’IA au service de la médecine
Dans l’industrie, l’intelligence artificielle sert aussi à réaliser de la maintenance prédictive, en annonçant avec une très grande précision les taux d’usure.
- Michelin, par exemple, ne vend plus de pneus à Air France, mais lui garantit désormais un nombre d’atterrissages et de décollages.
La santé est un autre secteur très convoité par les acteurs de l’intelligence artificielle. Microsoft et Google y mènent des expérimentations en partenariat avec de grands hôpitaux pour améliorer la gestion des flux de patients aux urgences, pour détecter des maladies et même prédire si les patients seront à nouveau hospitalisés sous trente jours en fonction de leur traitement. Mais c’est IBM qui a investi le plus lourdement, avec plus de 4 milliards de dollars de rachats pour renforcer sa présence dans le secteur. L’imagerie médicale est notamment en jeu, les systèmes d’IA étant capables d’aider les médecins à interpréter les radios et les échographies, voire de les commenter eux-mêmes et de simplement soumettre le résultat à l’approbation du radiologue.
Plus discrets, les industriels de l’électronique aussi sont sur les rangs.
- Le taïwanais NVidia, le leader du marché des cartes graphiques, a annoncé fin 2015 un processeur conçu spécifiquement pour le deep learning et se positionne fortement sur le segment du véhicule autonome. D’après son PDG, Jen-Hsun Huang, NVidia travaille avec pratiquement tous les constructeurs automobiles sur le sujet.
- Mais pas seulement. Il indiquait récemment au magazine américain Fortune que ses clients potentiels pour le deep learning étaient passés de 100 à 3 500 en deux ans. Un signe parmi tant d’autres que l’intelligence artificielle est au cœur même de l’industrie du futur.
L’IA, c’est quoi au fait?
Machine learning (apprentissage automatique). Utilisé pour la maintenance prédictive, les filtres anti-spam, les moteurs de recherche…
Machine perception (reconnaissance d’image, de son…). Utilisé en robotique de service pour identifier des gens ou des objets, dans le médical pour analyser des radios…
Natural language processing (traitement du langage naturel). Utilisé pour la traduction automatique, les claviers intelligents, mais aussi par les smartphones pour comprendre une question et y répondre.
Automated planning (planification de tâches). Utilisé dans la robotique et les voitures autonomes pour le calcul d’itinéraire, la prise de décision…
Ne pas confondre IA avec data mining et big data (même si certains principes sont communs).
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Les cinq géants (américains) du numérique qui misent à fond sur l’IA
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L’intelligence artificielle est plus qu’une technologie. C’est aussi un marché très prometteur. Cinq géants du numérique l’ont bien compris. Revue de leurs stratégies.
Microsoft, le plus mature
Plus de 1 300 chercheurs en IA
Microsoft a très tôt investi dans l’intelligence artificielle, notamment pour aider son moteur de recherche Bing à rattraper son retard face à Google.
- Grâce à la puissance du cloud, il met désormais ces capacités à la disposition de ses clients via une vingtaine de produits exhaustifs constitués en la « Cortana Analytics Suite ».
- Avec le Projet Oxford, l’éditeur propose aussi ces fonctions au travers d’API dédiées qui peuvent être implémentées dans n’importe quelle application.
- L’expérimentation est gratuite, puis le service devient payant lorsqu’on industrialise, en fonction des ressources utilisées.
- Côté grand public, Microsoft exploite ces technologies dans son assistant personnel Cortana, intégré par défaut dans toutes les versions de Windows, et dans Skype Translator, un système de traduction de conversations orales en temps réel.
- Enfin, avec Azure Marketplace, Microsoft mobilise un écosystème autour de sa plate-forme en permettant à des tiers de créer et vendre leurs propres algorithmes prêts à l’emploi.
- En parallèle, l’entreprise multiplie les projets de recherche, comme l’IA open source AIX pour Minecraft ou le programme de chat social Tay.
IBM, Le pionnier
Plus de 10 000 personnes en IA
L’intelligence artificielle n’a rien de nouveau pour IBM.
- L’ancêtre de l’informatique s’y essayait dès 1954 en traduisant automatiquement un texte du russe vers l’anglais.
- On se rappelle aussi de la victoire de Deep Blue contre Garry Kasparov en 1997.
- Près de 15 ans plus tard, c’est à un autre jeu, Jeopardy, que s’attaque Watson. Le superordinateur combine des capacités de langage naturel, de stockage de vastes quantités d’information et d’analyse temps réel pour parvenir à la bonne décision tout en interagissant naturellement.
- IBM décline ensuite son service aux entreprises avec Watson Analytics, pour leur fournir des prédictions accompagnées du raisonnement qui les sous-tend.
- Mais le groupe s’échine surtout à décliner Watson pour des marchés verticaux. D’abord la finance et l’industrie avec des premières expériences dès 2013,
- puis la santé avec Watson Health en 2015. IL vient d’annonce l’ouverture de son premier centre de recherche IA pour la santé en Italie. L’objectif reste d’épauler l’humain dans sa prise de décision, en suggérant des actions, s’assurant qu’il n’y a pas d’oubli ou alertant sur un mauvais diagnostic.
- Dernier marché en date ? Celui, très prometteur, de l’internet des objets. Dans le même temps, IBM a ouvert les API de Watson aux développeurs tiers, notamment via un partenariat avec Apple pour les applications mobiles.
Google Le Roi des projets fous
En tant que spécialiste du traitement de l’information, Google investit beaucoup dans la recherche en intelligence artificielle. Avec son rachat de la startup DeepMind en 2014, le groupe s’est assuré les services d’un champion du Deep Learning, qui a récemment triomphé au jeu de go face au champion Lee Sedol, une prouesse que personne n’attendait avant encore au moins 10 ans.
- Google utilise aussi ces technologies pour ses propres produits. 20% des résultats de son moteur de recherche proviennent désormais d’un nouveau système intelligent appelé RankBrain, et l’entreprise a fusionné ses divisons moteur de recherche et IA début février.
- On les trouve également au cœur de l’assistant personnel Google Now et du service de traduction Google Translate.
- Côté business, Google propose depuis fin 2015 un outil de Machine Learning en open source, TensorFlow.
- L’entreprise a par ailleurs annoncé le 24 mars 2016 une plate-forme cloud payante bâtie autour de TensorFlow, qui propose entre autres des fonctions de reconnaissance d’image et reconnaissance vocale.
- Enfin, Google fait figure de pionnier dans le véhicule autonome, une technologie emblématique dont les progrès ont été fulgurants et qu’il compte mettre en production d’ici 2020.
Facebook, Le bon samaritain
3 centres de recherche en IA
Facebook est surtout connu pour son réseau social, mais l’entreprise consacre aussi beaucoup de ressources à l’innovation de rupture. L’une de ces facettes les plus importantes est la recherche en intelligence artificielle.
- Tout a commencé fin 2013 avec la création de la division Facebook AI Research (FAIR) et l’embauche du prestigieux chercheur Yann LeCun pour la diriger.
- En juin dernier, la firme annonçait la création à Paris de son troisième centre de recherche en intelligence artificielle. Si Facebook ne commercialise pas ces technologies, leur impact n’en reste pas moins déterminant. Ses travaux en matière de reconnaissance d’image (pour identifier les personnes dans les photos) font figure de référence, et il travaille sur un assistant personnel hybride, baptisé M for Messenger, pour essayer d’en faire un agent conversationnel hors du commun.
- A la conférence développeur F8, Facebook a annoncé l’arrivée sur le réseau social de pléthore de robots logiciels (les « bots ») permettant en particulier d’acheter biens et services en ligne… M, le « concierge » qui mixe intelligence humaine et artificielle en a donné un avant-gout en aout.
- Facebook établit aussi une carte mondiale hyper précise pour mieux savoir où se trouvent les populations qui n’ont pas accès à Internet, afin de pouvoir leur fournir ce service avec des drones. Un projet qui pourrait en une semaine mieux cartographier le monde qu’il ne l’a été de toute histoire.
- Parallèlement, Facebook travaille sur des architectures matérielles optimisées pour ce type de calculs (réseaux neuronaux), et les rend disponible en open source. Signe des temps, Mark Zuckerberg a annoncé qu’il essaierait en 2016 de construire lui-même une IA pour l’assister à son domicile.
Amazon, L’audacieux
Amazon a deux avantages dans le domaine de l’intelligence artificielle :
- son expérience en matière de moteur de recommandation grâce à l’activité e-commerce,
- et son statut de leader du cloud d’infrastructure avec Amazon Web Services.
En interne, ces compétences lui permettent entre autres
- de déterminer le sexe d’un client sans avoir à le lui demander, simplement en fonction des produits qu’il regarde,
- de prédire les ajustements de prix de ses produits,
- ou encore de débusquer automatiquement les faux commentaires clients.
Cette expertise lui a permis de lancer en avril 2015 le service Amazon Machine Learning, destiné aux clients AWS pour créer des modèles prédictifs. Simultanément, Amazon a développé Alexa, un assistant personnel accessible au travers des enceintes Echo qu’il commercialise à bas coût. A défaut d’avoir un système d’exploitation dans lequel l’intégrer, l’entreprise veut s’imposer dans la smart home et l’Internet des objets, et permet d’ailleurs aux développeurs d’intégrer Alexa gratuitement dans leurs objets. Elle noue aussi des partenariats, par exemple avec Nest pour les thermostats intelligents, mais aussi Ford pour ses véhicules.
Sans a priori 
Intelligence artificielle : les 10 start-up à suivre
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Les start-up de l’intelligence artificielle (IA) ont le vent en poupe. Pour preuve, l’importance des montants des fonds levés, jusqu’à 86,5 millions de dollars pour la californienne Movidius. Des investissements plutôt inhabituels pour des sociétés technologiques. Mais l’engouement s’explique. Les solutions développées résolvent de manière opérationnelle les problèmes de secteurs porteurs : énergie, industrie du futur, éducation… Sélection de dix de ces start-up très courtisées.
1/-Movidius rend les objets autonomes
Création 2006 – Effectif 200 – Siège San Mateo (Californie) – Fonds levés 86,5 millions de dollars
Movidius est un expert de la vision par ordinateur. L’entreprise, aussi implantée
combine la conception d’architectures électroniques et de logiciels complexes pour aider les objets à comprendre le monde qui les entoure. Ses technologies sont au cœur des derniers drones du chinois DJI, leader du marché, et leur permettent de reconnaître et d’éviter automatiquement les obstacles. Elles se cachent aussi derrière les efforts de Google en matière de réalité augmentée, notamment au travers du projet Tango grâce auquel les smartphones peuvent scanner un environnement en 3 D.
2/-Vicarious simule le cerveau humain
Création 2010 – Effectif 23 – Siège San Francisco (Californie) – Fonds levés 70 millions de dollars
Vicarious élabore un programme capable de réfléchir et d’apprendre en se fondant sur les principes computationnels du cerveau humain. Son architecture algorithmique se concentre sur les disciplines de la vision, du langage et de la motricité.
Bien que ses recherches soient encore loin de déboucher sur un produit, Vicarious a reçu des investissements de grands noms, comme Mark Zuckerberg, Jeff Bezos, Elon Musk, Peter Thiel, Sam Altman, Samsung et ABB Robotics.
3/-H20.ai prévoit la réaction des clients
Création 2011 – Effectif 35 – Siège Mountain View (Californie) – Fonds levés 33,6 millions de dollars
H2O.ai est l’éditeur d’une plate-forme de machine learning open source à destination des entreprises. Elle est utilisée notamment pour prédire les fraudes, anticiper les désabonnements de clients et améliorer le taux de conversion des ventes.
La plate-forme est monétisée par le support aux utilisateurs que fournit H20.ai ainsi que par la création d’algorithmes spécifiques pour certains clients.
4/-Scaled Inference apprend aux machines à résoudre nos problèmes
Création 2014 – Effectif 13 – Siège Palo Alto (Californie) – Fonds levés 13,6 millions de dollars
Scaled Inference travaille sur un service de machine learning entièrement automatisé dans le cloud. Le but est de laisser les machines choisir elles-mêmes leur méthode pour résoudre des séries de problèmes sans recourir à une expertise humaine. Cette approche ferait d’un logiciel unique la réponse à un large éventail de difficultés, par opposition à l’hyperspécialisation des produits actuels. Les problèmes en question sont de tous ordres : prédiction du prochain site web qu’un internaute visitera, horaires durant lesquels les consommateurs dépenseront le plus d’argent, temps que quelqu’un passera dans un endroit à une date précise… Tencent et Data Collective font partie des investisseurs de Scaled Inference.
5/-Verdigris gère les consommations d’énergie
Création 2011 – Effectif 20 – Siège Moffett Field (Californie) – Fonds levés 12,4 millions de dollars
Verdigris édite un logiciel cloud, Building.ai, agrémenté de capteurs sans fil pour la gestion énergétique des établissements professionnels. Le programme optimise les opérations des appareils électriques pour augmenter leur durée de fonctionnement tout en en réduisant les coûts. Fini les ingénieurs qui vérifient si la lumière est bien éteinte ou font des relevés manuels sur les équipements, tout se passe désormais dans le cloud avec ce service d’analyse prédictive qui anticipe les besoins et colle au plus près des usages. Parmi les clients de Verdigris, on trouve Verizon, la Nasa, Autodesk, Grand Hyatt, NRG et IHG.
6/-MetaMind fait parler les images
Création 2012 – Effectif 15 – Siège Palo Alto (Californie) – Fonds levés 8 millions de dollars
MetaMind s’intéresse à la reconnaissance d’image et à la capacité pour un logiciel de raisonner comme un humain. Si un utilisateur lui demande si un homme porte un chapeau sur une photo, la technologie développée par la start-up analyse l’image, comprend le sens de la question et y répond. Ces capacités peuvent être utilisées pour faire du service client conversationnel automatisé. Par exemple, une compagnie d’assurance peut ainsi répondre de façon pertinente à un e-mail comportant en pièce jointe la photo d’un dégât. MetaMind travaille également dans le domaine médical avec l’Université de Californie pour détecter des cancers de la prostate et prédire l’évolution de patients en soins intensifs. Ses fonds proviennent de Marc Benioff, le fondateur de Salesforce, et de Khosla Ventures.
7/-Snips adapte les interfaces au contexte
Création 2013 – Effectif 30 – Siège Paris – Fonds levés 6,3 millions de dollars
Snips travaille sur une application d’intelligence contextuelle pour smartphone fonctionnant directement sur l’appareil, sans connexion au cloud. Son objectif est de rendre plus simple l’expérience utilisateur en améliorant l’interface pour qu’elle présente sur un même écran les informations pertinentes provenant de diverses applications, sans redondance et toujours au bon moment. Précédemment, la start-up a collaboré sur des projets d’intelligence artificielle avec la SNCF et avec les villes de Paris, New York et San Francisco. Ses investisseurs sont notamment The Hive, Eniac et Xavier Niel.
8/-MindMeld donne le langage aux systèmes
Création 2011 – Effectif 25 – Siège San Francisco (Californie) – Fonds levés 15,4 millions de dollars
MindMeld développe une plate-forme de reconnaissance vocale qui peut être intégrée dans n’importe quel site web, application ou appareil. Sa technologie est utilisée pour créer des assistants virtuels qui conversent de façon naturelle, à l’image de Siri, Cortana et Google Now. Elle est utilisable dans tout contexte : automobile, distribution… L’entreprise compte parmi ses clients et investisseurs Google, Samsung, Intel, Telefonica, Liberty Global, IDG ainsi qu’USAA.
9/-SwiftKey écrit à notre place
Création 2008 – Effectif 120 – Siège Londres (Angleterre) – Racheté par Microsoft 250 millions de dollars
SwiftKey édite une application de clavier virtuel intelligent pour smartphone qui permet d’écrire en faisant glisser ses doigts, sans taper sur chaque touche. Ses algorithmes détectent le bon mot grâce à une analyse du contexte de la phrase. Mais l’application va plus loin en prédisant aussi quels seront les prochains mots en fonction de ceux qui ont déjà été écrits. Elle est utilisée par plus de 300?millions de personnes sur les systèmes d’exploitation Android et iOS. SwiftKey avait levé 21,6?millions de dollars de fonds depuis sa création, avant son rachat par Microsoft en février.
10/-Volley facilite l’apprentissage
Création janvier 2015 – Effectif 4 – Siège San Francisco (Californie) – Fonds levés 2,3 millions de dollars (mars 2016)
Volley est une application mobile qui transforme un smartphone en outil éducatif. Elle permet de photographier la page d’un livre d’école ou d’un devoir et de faire apparaître automatiquement des informations sur les éléments clés et les passages difficiles, agrémentées de liens vers des ressources en ligne. L’application accélère et facilite l’apprentissage scolaire, et peut même générer des quiz et créer des cours complémentaires, le tout en prenant en compte le niveau de difficulté approprié (collège, lycée, université…). On trouve parmi ses investisseurs Reach Capital, Zuckerberg Education Ventures et Tal Education Group.