Utiliser l'IA augmentée pour la boucle humaine si vous êtes réticent à faire confiance à Machine en premier lieu
Intelligence artificielle augmentée (A2I) | Article
Implémentez rapidement un examen humain des prédictions d’apprentissage automatique.
Certaines applications d'apprentissage automatique nécessitent une surveillance humaine pour garantir l'exactitude des données sensibles, fournir des améliorations continues et recycler les modèles avec des prédictions mises à jour. Cependant, dans ces situations, vous êtes souvent obligé de choisir entre un système d'apprentissage automatique uniquement ou un système uniquement humain. Les entreprises recherchent le meilleur des deux mondes : intégrer des systèmes d'apprentissage automatique dans leur flux de travail tout en gardant un œil humain sur les résultats pour garantir la précision nécessaire.
De nombreuses décisions dans nos vies nécessitent de bonnes prévisions, et l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) sont presque toujours meilleurs en matière de prévisions que leurs homologues humains. Pourtant, malgré toutes ces avancées technologiques, nous semblons toujours manquer de confiance dans les prédictions de l'IA. Des cas récents montrent que les gens n'aiment pas compter sur l'IA et préfèrent faire confiance aux experts humains, même s'ils se trompent.
Pourquoi n'avons-nous pas le meilleur des deux mondes?
Naturellement, les gens sont inquiets et réticents à faire confiance
la machine; comment vérifier que la machine ne fait pas d’erreurs dans son travail fastidieux ?
Dans les paragraphes suivants, nous allons expliquer cela étape par étape.
« Traitement de documents basé sur l'IA pour une assistance en cas de litiges multilingues »
Jetons un coup d'oeil à quelques-uns - Cas d'utilisation
Secteur de la santé
Les réclamations d’assurance médicale, les formulaires d’admission, les ordonnances et de nombreux autres documents de santé contiennent des informations précieuses qui doivent être extraites rapidement et précisément. Vous pouvez désormais utiliser A2I et Texttract pour traiter des documents, extraire les données et demander à un humain d'examiner les données critiques. Cela permet d'économiser du temps et de l'argent lors du traitement des documents et permet aux humains d'examiner en permanence toutes les données nuancées ou sensibles ou les prévisions d'audit.
Services bancaires et financiers
Les demandes de prêt ou d'hypothèque, les formulaires fiscaux et de nombreux autres documents financiers contiennent des millions de points de données qui doivent être traités et extraits rapidement et efficacement. À l'aide de Texttract et d'Amazon A2I, vous pouvez extraire des données critiques de ces formulaires, qu'elles soient structurées ou non, et demander à un humain d'examiner le résultat. DealNet Capital utilise Texttract et Amazon A2I pour traiter ses dossiers financiers, ce qui a réduit jusqu'à 80 % le temps passé à examiner manuellement les documents.
Avantages et bénéfices
Implémentez rapidement un examen humain des prédictions ML.
A2I vous permet d'intégrer une évaluation humaine dans les applications ML en fonction de vos besoins spécifiques. Les prédictions de faible confiance sont envoyées aux humains pour qu’ils les examinent et prennent des mesures. Vous pouvez également demander à plusieurs réviseurs de vérifier une prévision afin de parvenir à un consensus. De plus, pour auditer les modèles, vous pouvez échantillonner de manière aléatoire des prédictions pour les examiner par un humain afin de pouvoir évaluer régulièrement si le modèle fonctionne toujours bien. A2I aide les personnes et les machines à faire ce qu'elles font le mieux.
Intégrez la surveillance humaine à n’importe quelle application.
A2I offre un moyen simple d’intégrer la surveillance humaine dans vos flux de travail d’apprentissage automatique, sans qu’aucune expérience en apprentissage automatique ne soit requise. Il n’est pas nécessaire d’opter pour un système d’évaluation entièrement humain au lieu de l’apprentissage automatique uniquement. A2I combine l'apprentissage automatique et les humains pour vous offrir une automatisation tout en gardant un œil humain sur les résultats pour offrir la précision nécessaire. Amazon A2I facilite l'intégration du jugement humain et de l'IA dans n'importe quelle application de ML, qu'elle soit exécutée sur AWS ou une autre plateforme.
Accédez plus rapidement au marché.
Choisir entre l'apprentissage automatique et les humains effectuant des processus manuels vous permet de choisir de commercialiser aujourd'hui plutôt que dans des mois. L'intégration d'Amazon A2I dans votre flux de travail vous aide non seulement à commercialiser plus rapidement votre apprentissage automatique, mais vous pouvez également mettre à jour et recycler vos modèles au fil du temps. À mesure que les besoins de votre entreprise évoluent, vos flux de travail évoluent également, et Amazon A2I peut vous aider à améliorer continuellement vos modèles, quelle que soit l'étape où vous vous trouvez dans votre parcours d'apprentissage automatique.
« Responsable de la vérification et de l'augmentation de l'IA : transformer le paysage de l'intelligence artificielle »
« Extraction automatisée des documents d'arbitrage international »
Exemples de la manière dont d'autres ont adapté cette méthode avec succès
T-Mobile US, Inc. redéfinit la manière dont les consommateurs et les entreprises achètent des services sans fil grâce à une innovation de pointe en matière de produits et de services. Leur réseau national avancé offre des expériences sans fil à 84.2 millions de clients qui ne veulent pas faire de compromis sur la qualité et la valeur.
« Fournir des informations pertinentes, telles que les détails du compte et les remises disponibles, en temps réel à nos agents du service client pendant qu'ils discutent en direct avec les clients, est l'une des façons dont T-Mobile utilise l'apprentissage automatique pour améliorer l'expérience client. Grâce à A2I, nous pouvons garantir que nos modèles fournissent en permanence des informations de qualité supérieure en demandant aux humains de valider des échantillons aléatoires de prédictions du modèle. La confiance est la chose la plus difficile à construire en matière d'apprentissage automatique, et A2I nous permettra de garantir que nos modèles font le moins d'erreurs.
- Heather Nolis, ingénieure en apprentissage automatique, T-Mobile
Change Healthcare est une société indépendante de premier plan dans le domaine des technologies de la santé qui fournit des solutions axées sur les données et l'analyse pour améliorer les résultats cliniques, financiers et d'engagement des patients dans le système de santé américain.
« Chez Change Healthcare, nous contribuons à accélérer la transformation des soins de santé en innovant pour éliminer les inefficacités, réduire les coûts et améliorer les résultats. Nous disposons d’un ensemble robuste de moteurs d’intelligence artificielle intégrés qui apportent de nouvelles connaissances, un impact et une innovation au secteur. Il est essentiel pour nos résultats de permettre aux humains impliqués dans la boucle de comprendre nos données et d'automatiser les flux de travail. L'IA augmentée (Amazon A2I) facilite la création des flux de travail requis pour l'examen humain des prédictions de ML. Avec A2I devenant éligible à la HIPAA, nous pouvons impliquer l'humain dans le flux de travail et le processus de prise de décision, contribuant ainsi à accroître l'efficacité des millions de documents que nous traitons afin de créer encore plus de valeur pour les patients, les payeurs et les prestataires.
- Luyuan Fang, directeur de l'IA, Change Healthcare
« Comparaison de documents basée sur l'IA pour les contrôles de conformité légale »
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Maksymilian Czarnecki
Le billet de blog, initialement rédigé en anglais, a subi une métamorphose magique en arabe, chinois, danois, néerlandais, finnois, français, allemand, hindi, hongrois, italien, japonais, polonais, portugais, espagnol, suédois et turc. Si un contenu subtil perd son éclat, rappelons l’étincelle anglaise originale.
