SAS s’engage dans l’univers des agents d’intelligence artificielle

Dans un monde où les technologies évoluent à un rythme effréné, SAS, un leader reconnu dans le domaine du traitement des données et de l’intelligence analytique, prend une position de premier plan en intégrant des agents d’intelligence artificielle dans ses solutions. Lors de la conférence Innovate, l’entreprise a dévoilé plusieurs avancées majeures visant à améliorer la gouvernance de l’IA ainsi que l’intégration de modèles sectoriels spécifiques. À travers cet article, nous allons explorer les nouvelles capacités de la plateforme analytique Viya et les implications de ces évolutions sur le paysage décisionnel.

Les évolutions marquantes de SAS dans le domaine de l’intelligence artificielle

Avec la montée en puissance des systèmes d’intelligence artificielle, SAS met à jour constamment sa plateforme Viya pour répondre aux exigences actuelles du marché. La gestion des données, la gouvernance de l’IA et l’implémentation de modèles sectoriels sont désormais au cœur de leurs innovations. Dans cette section, nous analyserons les différentes évolutions et ajouts apportés par SAS.

Intelligent Decisioning et la création d’agents IA

La dernière évolution notable de SAS est l’adaptation de Intelligent Decisioning, un outil qui permet désormais la création d’agents d’intelligence artificielle en mode low-code/no-code. Cette approche simplifiée vise à rendre ces technologies accessibles non seulement aux experts, mais aussi aux utilisateurs lambda. Par exemple, dans le secteur bancaire, cet outil a été conçu pour automatiser l’analyse des demandes de prêts tout en garantissant que la décision finale reste entre les mains d’un humain. Cette hybridation entre automatisation et contrôle humain constitue un progrès considérable dans le domaine de la finance.

Data Maker et la génération de données synthétiques

Un autre ajout fascinant est le lancement de Data Maker, un générateur de données synthétiques qui a été enrichi par l’acquisition de la start-up britannique Hazy. Grâce à cette technologie, SAS peut désormais répondre aux préoccupations concernant la confidentialité tout en compensant le manque de données réelles. Data Maker est capable de produire des données multi-tables et temporelles, ce qui le rend particulièrement précieux pour les entreprises qui nécessitent des ensembles de données conformes et diversifiés. Son lancement général est prévu pour le troisième trimestre 2025, donnant aux entreprises suffisamment de temps pour se préparer à son utilisation.

Viya Copilot : l’assistant conversationnel dans le nuage

Une autre nouveauté essentielle est le Viya Copilot, un assistant conversationnel qui tire parti des services de Microsoft Azure. Intégré directement à la plateforme, cet outil est destiné à optimiser les processus d’analyse dans divers environnements professionnels. Actuellement en aperçu privé, Viya Copilot doit initialement être utilisé au sein de Model Studio, facilitant ainsi la création de modèles basés sur l’IA et l’assistance au codage pour les utilisateurs de SAS. La disponibilité générale de cette fonctionnalité est également attendue lors du troisième trimestre 2025.

Accès via Azure Marketplace et AWS

Un point important à noter concernant Viya Workbench, lancé en 2024, est qu’il est désormais accessible via les plateformes Azure Marketplace et AWS. Cette solution permet aux développeurs de travailler en utilisant divers langages, notamment R et SAS Enterprise Guide, confirmant la volonté de SAS d’optimiser l’intégration dans des environnements variés. Cela favorise non seulement la flexibilité pour les utilisateurs, mais renforce également la sécurité et la collaboration dans le développement d’intelligence artificielle, en particulier dans les secteurs réglementés.

• Amélioration continue de la plateforme Viya
• Intégration d’outils facilités pour les développeurs
• Accent sur la sécurité et la collaboration des développements

Des modèles prédéfinis pour différents secteurs d’activité

SAS comprend que toutes les entreprises ne disposent pas des ressources nécessaires pour développer des solutions d’intelligence artificielle en interne. C’est pourquoi SAS propose une catégorie de modèles IA prêts à l’emploi, adaptés à divers secteurs d’activité. Cette offre est conçue pour répondre aux besoins des entreprises, qu’elles aient une équipe de data scientists ou non. Analysons cette approche plus en détail.

Modèles transverses et spécifiques

Les modèles proposés par SAS sont conçus pour être flexibles et modulables, ce qui permet une intégration facile dans divers environnements technologiques. Certains de ces modèles sont transversaux, se focalisant sur des tâches comme la gestion des identités ou l’analyse documentaire. D’autres sont élaborés spécifiquement pour des cas d’utilisation précis, tels que :

• Suivi de l’observance des traitements dans le secteur de la santé
• Optimisation de la chaîne logistique dans l’industrie
• Détection des fraudes et conformité fiscale pour les administrations

À l’horizon de 2025, SAS prévoit d’introduire quatre modèles supplémentaires, couvrant les domaines suivants :

• Détection de fraude sur les paiements dans le secteur financier
• Intégrité des paiements dans le domaine de la santé
• Surveillance de la sécurité des travailleurs dans l’industrie
• Conformité de l’impôt sur le revenu pour le secteur public

Une solution pour toutes les tailles d’entreprises

Le vice-président de l’intelligence artificielle appliquée chez SAS, Udo Sglavo, souligne que ces modèles sont légers, modulaires et simples à intégrer dans les infrastructures existantes. « Ils fonctionnent dans des conteneurs facilement déployables et opérationnels », explique-t-il. Cela permet aux entreprises de tirer parti de l’intelligence artificielle sans nécessiter de fortes compétences techniques en interne.

La gouvernance de l’intelligence artificielle au cœur des préoccupations

Avec la montée en puissance des applications d’intelligence artificielle dans les entreprises, SAS met un accent particulier sur la nécessité de gouverner ces technologies de manière responsable. Ce cadre de confiance est essentiel pour s’assurer que les solutions IA déployées soient éthiques et conformes aux attentes des utilisateurs et des différentes réglementations.

Évaluation de l’usage de l’IA

Reggie Townsend, vice-président en charge de l’éthique des données chez SAS, met en avant l’importance d’évaluer l’utilisation projetée des systèmes IA avant leur déploiement. La société a introduit un outil appelé « carte de gouvernance de l’IA » qui aide les entreprises à évaluer leur maturité en matière de gestion de l’IA selon quatre axes clés :

• Surveillance
• Conformité
• Opérations
• Culture d’entreprise

Cette approche globale assure non seulement une intégration fluide des nouveaux systèmes, mais garantit également un suivi continu de la conformité, permettant aux entreprises de gérer leurs opérations tout en maintenant des standards éthiques élevés.

Outils de gouvernance centralisés pour les dirigeants

Vers la fin de l’année, SAS prévoit de lancer un outil de gouvernance centralisé destiné aux dirigeants, qui capable de superviser tous les systèmes, modèles et agents IA de l’entreprise. Cela témoigne de l’engagement de SAS à encourager une culture de transparence et de responsabilité autour de l’intelligence artificielle. Cette initiative a été saluée par des analystes du secteur qui y voient un pas important vers une adoption responsable des technologies avancées.

La voie vers un avenir équitable

Les récentes innovations de SAS renforcent leur position de leader sur le marché de l’intelligence artificielle. L’intégration d’une gouvernance solide est imposée comme une nécessité pour éviter les écueils que d’autres secteurs ont pu subir. Ces démarches ne peuvent qu’inciter les entreprises à adopter une approche responsable, détournant ainsi les effets négatifs potentiels associés à la technologie.

Dans un écosystème où des géants comme Google, IBM, et Salesforce cherchent à se démarquer, SAS démontre sa capacité à innover tout en plaçant l’éthique au cœur de ses initiatives. La combinaison de modèles d’IA sectoriels et d’une gouvernance avancée pourrait bien donner l’avantage aux entreprises qui choisissent de collaborer avec le leader du traitement des données. Les enjeux sont élevés, et l’avenir semble prometteur.