Les sociétés d’assainissement de l’environnement fournissent des services couvrant la conformité environnementale et les interventions d’urgence, avec un personnel comprenant des directeurs d’exploitation, des responsables de la santé et de la sécurité, des comptables, des opérateurs d’équipement et des techniciens formés aux matières dangereuses. Dans le cadre d’un effort visant à améliorer le service et à élargir la clientèle, ainsi qu’à optimiser les opérations quotidiennes, les entreprises d’assainissement de l’environnement ont dû repenser leur organisation et développer l’analyse de la recherche opérationnelle pour l’accompagner d’un logiciel complet et rationalisé en interne qui tire parti des technologies d’apprentissage machine de pointe.
Une approche complète de haut en bas était nécessaire pour créer un système organisationnel hautement technique et spécialisé qui fournirait aux entreprises d’assainissement de l’environnement des outils organisationnels solides pour accroître l’efficacité des processus de travail et augmenter les revenus. Des évaluations globales étaient nécessaires pour obtenir une compréhension globale de l’organisation et des processus de toute entreprise de dépollution de l’environnement. Après avoir mené un audit interne afin de concevoir un logiciel interne personnalisé, un produit final a été imaginé. Ce produit était un programme interne complet comprenant :
- Plate-forme de gestion des données
- Portail web
- Application mobile avec architecture de permission et UX personnalisé en fonction des rôles au sein de l’entreprise
- CRM personnalisé
- Système de répartition personnalisé qui exploite l’IA/apprentissage machine avec une optimisation mathématique afin de prendre des décisions et des routages.
- Plate-forme d’analyse
- Plate-forme de gestion du marketing
- Les sociétés d’assainissement de l’environnement ont été construites de manière à inclure une plate-forme facile à utiliser, unifiée et rentable, en veillant à ce que tous les domaines de leurs processus internes et externes soient interconnectés.
Dans le domaine médical, il est de plus en plus nécessaire non seulement de réduire les coûts, mais aussi d’accroître l’efficacité de leurs systèmes et la communication des besoins des patients. Les rapports de radiologie, et plus particulièrement la manière dont ils sont enregistrés, ont été améliorés. Le défi consistait à transformer le système où les radiologues étaient obligés d’écrire leurs propres évaluations des données des patients et de les transcrire ensuite en résumés formalisés sans sacrifier d’importantes notes subjectives.
En utilisant des données provenant d’une multitude de rapports antérieurs, la technologie d’apprentissage automatique a permis de comprendre les différents degrés de données et de hiérarchiser les informations nécessaires aux résumés des patients. En utilisant un logiciel de reconnaissance vocale, les radiologues pourraient vocaliser leurs conclusions et voir leurs détails automatiquement relayés dans le traitement desdits rapports médicaux. Il en résulta une plus grande cohésion et une meilleure norme pour les rapports radiologiques, ainsi qu’une efficacité beaucoup plus grande dans le traitement des patients.
Traditionnellement, les facteurs déterminants sont référencés pour des indications et leurs tendances analysées pour faire des prévisions dans le monde de la finance. Il était de plus en plus difficile d’imiter les succès et les échecs d’une grande variété d’industries et de produits de base en utilisant des méthodes traditionnelles. Afin de quantifier correctement ces prévisions, le monde de l’investissement et du capital-investissement a été révolutionné par l’avènement des Big Data et le rôle potentiel de l’intelligence artificielle. Utilisant une technologie d’apprentissage automatique de pointe, l’intelligence artificielle a permis de faire le pont entre l’investissement traditionnel et une approche analytique moderne.
Grâce à des modèles d’IA avancés, les nouveaux programmes sont en mesure de prédire avec précision les succès et les échecs de divers stocks et investissements et de prendre des décisions en connaissance de cause en conséquence. Il est important de noter que les modèles d’IA modélisent avec succès le risque de divers investissements afin que les sociétés de capital-investissement puissent investir avec audace et confiance. Ces modèles sont la base sur laquelle les décisions sont prises et constituent le fondement sur lequel ces investissements réussissent et le capital se développe. Les analystes quantitatifs ont consciencieusement modélisé les marchés financiers et a systématiquement construit des modèles d’IA se référant aux modèles traditionnels ainsi que des facteurs déterminants pour les indications sur ce qu’il faut inclure. Certains des modèles s’appuient sur une technologie d’apprentissage profond et s’adaptent à l’environnement, car l’algorithme apprend essentiellement par lui-même.
Les entreprises technologiques se sont auparavant mal adaptées aux changements de l’environnement commercial au niveau mondial et local. Ces entreprises s’appuyaient sur des prévisions budgétaires annuelles et avaient des difficultés à répondre aux besoins des différents marchés. Les prévisions financières n’étaient pas particulièrement fluides et ne permettaient pas de réagir efficacement aux facteurs externes ou aux changements apportés par l’entreprise.
Afin de mieux optimiser les modèles financiers à l’échelle mondiale, les entreprises technologiques incorporent des prévisions financières par le biais de l’apprentissage automatique. La plate-forme financière qui a été assemblée leur permettrait de tester les niveaux de dépenses en fonction des objectifs spécifiques de l’entreprise, de la croissance durable à la rentabilité. Le logiciel développé a considérablement augmenté les capacités des entreprises technologiques en ce qui concerne le choix de leurs budgets pour des marchés spécifiques et leurs stratégies de marketing. Par exemple, elles peuvent maintenant examiner la rentabilité d’un marché donné à la suite de leurs dépenses de marketing pendant une certaine période. Les modèles peuvent traiter une variété d’entrées de données et de priorités différentes pour donner des résultats variés. Les différents modèles ont permis aux entreprises de minimiser les dépenses et de maximiser l’utilisation des produits. Enfin, les entreprises technologiques ont récemment introduit l’utilisation d’une technologie d’apprentissage approfondi pour mieux prévoir les modèles financiers en s’appuyant sur des mesures au niveau de l’utilisateur.
Auparavant, les entreprises pharmaceutiques créaient leur calendrier de production manuellement et produisaient donc leurs médicaments de manière inefficace, ce qui entraînait souvent des conflits lors de l’assemblage. En créant ces tableaux, les entreprises suivent l’historique de l’utilisation des médicaments dont la demande est la plus forte pendant des périodes spécifiques et adaptent la production en conséquence. Le suivi de la transition était nécessaire pour mieux produire les niveaux optimaux de médecine. Enfin, le coût de possession est une grande préoccupation, car ceux qui sont plus coûteux doivent être produits le plus tard possible afin de maintenir les coûts à un niveau bas.
Les sociétés pharmaceutiques utilisent désormais l’intelligence artificielle afin de maximiser l’efficacité de leur production pharmaceutique, notamment grâce à une planification intelligente. Avec la mise en œuvre de l’IA, l’efficacité a grimpé en flèche et la production a été très fluide et optimale. Par ailleurs, l’entreprise a été mieux à même de répondre aux changements du marché et de limiter les coûts de portage. Avec une création d’ordonnancement sur 12 mois, certaines entreprises pharmaceutiques ont vu leur efficacité globale augmenter de 16% et ont considérablement réduit la pression sur la gestion de leurs capacités de production grâce à l’intelligence artificielle et à une planification et un ordonnancement autonomes.
Lors de la construction de nouveaux avions commerciaux, une efficacité extrême est nécessaire pour minimiser les coûts et augmenter la vitesse. De plus, la complexité d’un tel projet nécessite une organisation intense. Auparavant, les équipes établissaient un plan avant cette construction, en déterminant dans leur esprit les moyens les plus efficaces de construire les avions. Toutefois, il y aura forcément des inefficacités et des retards imprévus, ce qui entraînera des goulets d’étranglement au niveau de la fabrication.
Afin d’accroître l’efficacité, les compagnies aériennes utilisent un logiciel de planification autonome lors de la construction de nouveaux avions commerciaux, qui permet de classer certaines tâches par ordre de priorité et de créer des diagrammes pour illustrer le raisonnement des différents processus de construction. Ajouté à cela, l’IA serait en mesure de s’adapter à l’ajout de nouvelles tâches et priorités. La planification autonome s’est adaptée avec succès à la variabilité de la production en temps réel et le bâtiment est devenu dynamique. En fin de compte, le logiciel a pu résoudre des conflits complexes de programmation pour assurer l’assemblage le plus efficace des avions.
Le secteur du recrutement a pu transformer efficacement ses opérations grâce à l’intégration d’un logiciel de reconnaissance vocale. Les entreprises du secteur sont engagées pour trouver efficacement de nouveaux employés pour les entreprises de leurs clients en fonction de ce que le client recherche dans ses futurs recrutements. Les sociétés de recrutement seraient obligées de codifier leurs entretiens et de transmettre ces informations à leurs clients. Malheureusement, un tel processus a pris énormément de temps et a été retardé par rapport au travail qu’ils avaient prévu de mener de tels entretiens et d’évaluer efficacement toutes les perspectives.
Grâce à un logiciel de reconnaissance vocale, les sociétés de recrutement peuvent désormais approfondir leurs entretiens et fournir à leurs clients une analyse concrète de tous les candidats. Les conversations sont transcrites puis résumées dans des rapports, mettant en évidence les qualités que recherchent leurs futurs employeurs. Ces rapports sont basés sur les rapports précédemment créés par les entreprises de recrutement, et ont permis au logiciel d’apprentissage automatique d’avoir une base sur laquelle s’appuyer. La capacité à faire preuve de respect envers les clients apaise les craintes qu’ils peuvent avoir et confirme les espoirs des clients de trouver les meilleurs futurs employés possibles.
Les restaurants fonctionnent souvent en grande partie sur un système de papier et ont du mal à maintenir leur efficacité, car ils se développent dans de nombreux endroits différents. En plus des difficultés de gestion, il peut y avoir des difficultés pour organiser la comptabilité et le paiement des opérations.
Les restaurants qui ont souvent du mal à maintenir une efficacité maximale dans leur calendrier et leur budget peuvent mettre en œuvre une planification autonome pour résoudre ce problème. Lorsqu’il est mis en œuvre, le logiciel autonome fournit la programmation la plus optimale grâce à la saisie des disponibilités des employés. Le logiciel garantit l’absence de surprogrammation et la disponibilité d’employés correctement formés sur tous les sites en cas de besoin. Enfin, le système permet de rendre compte de manière transparente des employés qui consignent leur travail en heures supplémentaires ou qui sont en retard de manière répétée. Il est important de noter que ce logiciel permet aux responsables de la localisation de superviser les salaires prévus pour chaque semaine et de déterminer comment réduire les coûts des heures supplémentaires et maximiser les profits.