Les impl\u00e9mentations actuelles d\u2019intelligence artificielle, comme les robots intelligents ou les secr\u00e9taires d\u2019assistance, utilisent l\u2019apprentissage profond : une m\u00e9thode de calcul qui exploite les r\u00e9seaux de neurones artificiels (RNA). Les RNA sont bas\u00e9s sur les m\u00eames principes selon lesquels un cerveau re\u00e7oit, trie et traite les informations, permettant \u00e0 ces r\u00e9seaux d\u2019\u00e9voluer et d\u2019apprendre \u2013 tout comme le fait un cerveau.<\/p>\n
De nombreux secteurs se tournent vers l\u2019IA pour compl\u00e9ter le travail humain et remplacer des t\u00e2ches redondantes. Les algorithmes bas\u00e9s sur les r\u00e9seaux neuronaux, qui diagnostiquent les maladies avec plus de succ\u00e8s que leurs homologues humains, en sont un bon exemple. Dans le secteur financier, le traitement du langage naturel (NLP), une technologie qui s\u2019appuie sur les RNA, a permis aux entreprises d\u2019examiner les sources d\u2019information, de traiter les articles et, au final, de fournir des donn\u00e9es exploitables. Dans l\u2019industrie automobile, l\u2019apprentissage automatique a permis de fabriquer des voitures semi-autonomes avec un taux d\u2019accidents et de mortalit\u00e9 inf\u00e9rieur \u00e0 celui des voitures conduites par des humains. Ces adoptions dans divers secteurs montrent l\u2019immense force de la technologie dans les applications sp\u00e9cialis\u00e9es.<\/p>\n
En outre, le secteur r\u00e9glementaire adopte diverses technologies pour lutter contre la multiplication des r\u00e9glementations. Par exemple, la FDA s'est tourn\u00e9e vers l'IA pour r\u00e9duire les retards et accro\u00eetre le contr\u00f4le des demandes. Cette technologie a entra\u00een\u00e9 une diminution de 5 200 heures et de plus de 1 500 000 T par an.<\/p>\n
En utilisant les m\u00eames techniques de traitement du langage naturel (NLP) bas\u00e9es sur les r\u00e9seaux neuronaux, les informations r\u00e9glementaires peuvent \u00eatre analys\u00e9es et synth\u00e9tis\u00e9es pour obtenir des r\u00e9sultats exploitables. RegASK est \u00e0 l'avant-garde de l'application de cette technologie pour att\u00e9nuer les obstacles r\u00e9glementaires auxquels sont confront\u00e9es les entreprises de produits de grande consommation et de cosm\u00e9tiques. Les diff\u00e9rents services propos\u00e9s utilisent le NLP pour r\u00e9duire le temps consacr\u00e9 \u00e0 l'examen des all\u00e9gations et des limites d'ingr\u00e9dients, et pour informer les utilisateurs de mani\u00e8re pr\u00e9ventive des changements r\u00e9glementaires \u00e0 venir.<\/p>\n
Si l\u2019intelligence artificielle a permis d\u2019am\u00e9liorer l\u2019efficacit\u00e9 de nombreux processus, il lui faudra encore des d\u00e9cennies pour devenir \u00ab ultra-intelligente \u00bb. Cependant, la technologie actuelle permet aux entreprises de r\u00e9duire les t\u00e2ches redondantes, ce qui permet aux employ\u00e9s d\u2019utiliser leurs comp\u00e9tences de mani\u00e8re plus appliqu\u00e9e et analytique. En substance, RegASK utilise le traitement du langage naturel comme une technologie d\u2019aide au travail, r\u00e9duisant ainsi les retards et all\u00e9geant les charges r\u00e9glementaires auxquelles sont confront\u00e9es les entreprises de biens de grande consommation.<\/p>\n\t