La R&D moteur d’idées !

Chez ACTIVUS Group, la recherche et développement (R&D) est le moteur qui propulse nos idées vers de nouveaux horizons. Aujourd’hui, nous vous ouvrons les portes de ce processus fascinant avec les perspectives éclairantes de Landy ANDRIAMAMPIANINA à travers une interview exclusive !

Quelle est ta mission au sein d’ACTIVUS Group ?

Le pôle R&D est le moteur d’innovation d’ACTIVUS Group.

Sa principale mission est de créer et d’améliorer les produits et services de l’entreprise en utilisant des approches scientifiques innovantes et des technologies émergentes.

2) Comment vois-tu l’organisation du pôle R&D? 

Le domaine d’expertise de notre pôle est la Data.

En d’autres termes, nous nous intéressons aux problématiques rencontrées dans divers domaines liées à la donnée tels que la gestion de données, l’analyse des données, la Business Intelligence, le Big Data, le Data Mining, la Data Science (avec l’utilisation de l’IA), etc.

Le pôle est donc organisé autour de plusieurs champs d’action autour de ce domaine d’expertise :

– Veille scientifique et technologique :

– identifier les problématiques actuelles en matière de données dans la communauté scientifique et dans l’industrie et en particulier celles susceptibles de toucher les produits (applications de DIGIBRAIN) et services de l’entreprise ;

– suivre les avancées scientifiques et technologiques pour explorer les idées et technologies novatrices susceptibles d’améliorer les produits et services de l’entreprise ;

– Conception et Développement de nouvelles approches scientifiques :

– créer de nouvelles approches scientifiques répondant à des problématiques identifiées ;

– développer des prototypes pour évaluer la faisabilité technique et la pertinence des approches scientifiques proposées ;

– Publication d’articles scientifiques :

– rédiger des articles scientifiques détaillant les approches scientifiques développées, les résultats obtenus et les conclusions tirées de la recherche ;

– soumettre ces articles scientifiques à des journaux ou conférences nationales et internationales pour faire valider nos idées par la communauté scientifique.

– Amélioration des produits et services existants :

– intégrer les prototypes développés dans les applications DIGIBRAIN en collaborant avec les autres pôles de l’entreprise ;

– montée en compétences continue de l’équipe pour fournir un meilleur accompagnement nos clients et aux équipes opérationnelles de l’entreprise ;

– Conception et Développement de produits et services Data personnalisés :

– créer et développer des produits (tels que des tableaux de bord, des algorithmes d’IA) en réponse aux demandes des clients, à des appels à projets ou aux demandes des autres pôles de l’entreprise ;

– création de services (tels que le support technique sur un logiciel Data) en réponse aux demandes des clients ou aux demandes des autres pôles de l’entreprise ;

– Collaboration interne et externe :

– collaborer avec les autres pôles de l’entreprise (Software et Hybrid Cloud) pour s’assurer que les produits développés répondent aux besoins des clients et du marché ;

– rechercher des partenaires extérieurs tels que des instituts de recherche, des universités ou d’autres entreprises pour bénéficier d’une expertise complémentaire.

3) Comment vois-tu la R&D dans trois ans ?

Dans trois ans, nous nous voyons :

– élargir les compétences de l’équipe dans de nouveaux domaines de la Data (tels que la Data Gouvernance) et au travers de projets R&D appliqués à de nouveaux secteurs ;

– intégrer nos prototypes dans les produits Digibrain R&D de manière durable ;

– orienter de plus en plus nos projets R&D vers des sujets sociétaux actuels tels que la transition énergétique, la santé, etc;

– développer des méthodes ou pratiques de travail avec les autres pôles (Software et Hybrid Cloud) pour renforcer la collaboration interne afin de fournir des solutions holistiques ;

4) Comment embarque t’on l’IA dans les processus métiers de nos clients ? 

L’utilisation de l’IA soulève des préoccupations éthiques en raison de leur impact potentiel sur les individus.

Par exemple, les algorithmes d’IA peuvent reproduire des biais présents dans les données d’entrainement pouvant conduire à des décisions discriminatoires ou injustes.

Certains algorithmes d’IA tels que les algorithmes de deep learning peuvent être difficile à comprendre avec des résultats difficiles à expliquer.

Cela peut entraîner un manque de confiance de la part des utilisateurs.

Pour embarquer l’IA dans les processus métiers de nos clients, il est donc essentiel :

– d’évaluer les risques potentiels liés à l’utilisation de l’IA dans les processus métiers de nos clients ;

– de choisir les technologies d’IA appropriées pour répondre aux besoins de nos clients en tenant compte des risques éthiques ;

– de s’informer sur les recommandations de l’utilisation de l’IA faites par les organismes compétents tels que la CNIL ;

– de s’assurer que les données utilisées par l’IA sont conformes aux réglementations en matière de protection des données.