Intelligence Artificielle – Technologies, marchés et défis : CapDigital interviewe Heuritech

Heuritech a été interviewée dans le cadre de la dernière publication de Cap Digital dédiée à l’Intelligence Artificielle. L’occasion pour nous de revenir sur notre métier, son contexte économique et d’aborder des cas concrets d’utilisation de notre technologie de pointe.

Dans ce domaine, Heuritech, c’est un peu le village d’irréductibles Gaulois ! Avec actuellement six docteurs en machine learning, nous souhaitons nous positionner en tant que leaders français sur l’application du deep learning. C’est une technologie disposant d’un très fort potentiel mais qui nécessite un haut degré de compétences pour être utilisée de manière efficace et à bon escient. Le deep learning, comme tout domaine de pointe, ne s’applique pas à toutes les problématiques.

Capture du 2015-09-08 17:52:39

Le deep learning est un terme que l’on entend de plus en plus lorsque l’on évoque l’intelligence artificielle. Tony Pinville, Phd et co-fondateur d’Heuritech revient pour nous sur le potentiel prometteur de cette technologie et la façon dont elle est développée et exploitée au sein de la startup créée en 2014.

CC – Pourriez-vous nous présenter Heuritech ?

H – Fondée par des docteurs en Intelligence Artificielle, Heuritech a développé un moteur inédit d’intelligence prédictive.

Commercialisé en mode Saas ou intégré, ce moteur est capable de catégoriser automatiquement tous types de données (contenus et historiques web, logs, réseaux sociaux, CRM, catalogue produits, emails, images…). En complément, notre Data Intelligence Platform, HeuritechDIP, propose des solutions d’enrichissement de la connaissance client (profiling, segmentation intelligente, marketing prédictif, détection de fraude…).

Les cas d’utilisation sont nombreux : nous sommes par exemple en mesure de classer selon des besoins très spécifiques des videos Youtube (détection des influenceurs et des égéries, appétences des visiteurs…) ou de déterminer en temps réel, parmi les 30 millions d’internautes de notre base partenaire, ceux qui ont l’intention d’acheter tel type d’automobile.

Nos solutions permettent ainsi de pousser des offres ciblées, de rentabiliser les campagnes, de capter de nouvelles clientèles, d’anticiper les comportements, d’adapter les contenus dynamiquement et en temps réel. Elles sont notamment déployées chez Seloger.com et au sein du Groupe La Poste, avec qui nous avons développé un partenariat data 3rd-party.
Heuritech fait désormais partie du TOP 100 des entreprises digitales innovantes (classement EBG) et des principaux acteurs du marché des DMP (livre blanc Converteo).

CC – Votre spécificité est, notamment, votre expertise en analyse sémantique : pouvez-vous nous en dire un peu plus (moteur sémantique global) ? Sur quelles recherches (projets de R&D, initiatives diverses…) reposent vos travaux ?

H – Nous avons en effet développé un moteur d’analyse sémantique extrêmement innovant. Il est issu de nos recherches en machine learning, et sa pertinence est sans cesse améliorée, grâce aux avancées scientifiques du Deep Learning (apprentissage profond) qui jouit d’une très forte progression dans le milieu de la recherche.

Nos travaux se basent sur la compréhension des données non structurées (provenant de tous types de textes, de messages Twitter, d’images…) sans intervention ou biais humain. Pour cela il faut apprendre à notre moteur ce que veulent dire les mots, les images, les documents. Grâce aux avancées très récentes de la recherche en Deep Learning, il n’est plus nécessaire de spécifier explicitement ce que veut dire chaque phrase ou document. Au contraire, nous sommes capables de comprendre le sens des documents automatiquement, en apprenant sur un très grand nombre de données issus du Web.

Nous collaborons avec différents laboratoires de recherche, tel que le LIP6 (UPMC).

CC – Comment vous positionnez-vous dans le paysage des data management platforms ? A quoi servent ces DMP, justement ?

H – Une DMP est une plateforme logicielle dont l’objectif premier est de centraliser tous types de données autour de la personne afin d’en acquérir une connaissance précise et ainsi pouvoir déclencher les bonnes actions sur les différents canaux.

Selon le récent Livre Blanc Converteo « Comprendre les DMP – Juin 2015 », « la DMP permet d’améliorer la performance des campagnes d’acquisition grâce à un meilleur ciblage, de déployer des stratégies d’acquisition ou de fidélisation cross-canal et répond au besoin croissant de personnaliser les actions marketing et de centraliser leur suivi ».

Avec une approche spécifique de valorisation des données, Heuritech a développé une brique intelligente, HeuritechDIP, permettant d’enrichir les données collectées.

HeuritechDIP analyse tous types de données off-line et on-line (CRM clients, prospects, catalogue produits, messageries clients, navigation web, logs, réseaux sociaux, données partenaires 3rd-party…) et apporte une couche d’intelligence grâce à son moteur sémantique et d’apprentissage continu afin de profiler les comportements utilisateurs en temps réel au travers, notamment, de leurs parcours web.

HeuritechDIP permet enfin de créer des segments et des audiences selon différents critères (sociodémographiques, appétences, intentions d’achat, moments de vie…), de générer des modèles look-alike (extension d’audiences par gémellité) enrichis par nos partenariats data (accès à une population de 30 millions d’internautes), et enfin de prédire des critères sociodémographiques (âge, sexe…) absents des données collectées.

CC – Qu’est-ce que le deep learning ?

H – Le deep learning est une nouvelle branche du machine learning.

Pour rappel le machine learning est l’un des domaines de l’IA. Il consiste en la création de programmes et d’algorithmes issus de la recherche scientifique capables « d’apprendre » et de s’adapter automatiquement, notamment grâce l’utilisation de très grandes masses de données, plutôt que de tenter de définir une multitude de règles qui détermineront un seul événement. Ces algorithmes évolués sont ainsi capables de réaliser des tâches impossibles à remplir par des programmes classiques. Robotique, médecine et plus proche de nous, marketing prédictif, détection de fraude, évaluation du risque, reconnaissance du langage, analyse de sentiment, d’objets, de textes… le machine learning trouve des applications concrètes dans de nombreux domaines.

Le deep learning est actuellement en train de révolutionner le machine learning. Il est devenu en quelques années, la technologie référente en recherche sur la reconnaissance d’images, de texte ou de sons. Beaucoup s’accordent à dire que cette méthode possède de nombreux parallèles avec le fonctionnement du cerveau humain.

Ce domaine, jusqu’ici plutôt confidentiel et réservé à la recherche fondamentale, a commencé à buzzer lorsque Google a racheté Deepmind, il y a un an et demi et pour 500 millions de dollars, alors qu’elle ne détenait pas de clientèle mais avait développé une technologie autour du deep learning. Aujourd’hui, l’objectif de Deepmind au sein de Google est tout simplement de « résoudre l’intelligence » !

Facebook a ensuite contre-attaqué en recrutant l’un des fondateurs du deep learning et en ouvrant, en juillet 2015, un laboratoire en France.

Dans ce domaine, Heuritech, c’est un peu le village d’irréductibles Gaulois ! Avec actuellement six docteurs en machine learning, nous souhaitons nous positionner en tant que leaders français sur l’application du deep learning. C’est une technologie disposant d’un très fort potentiel mais qui nécessite un haut degré de compétences pour être utilisée de manière efficace et à bon escient. Le deep learning, comme tout domaine de pointe, ne s’applique pas à toutes les problématiques.

Dans cette logique, et animé par une réelle volonté de tisser des liens concrets entre le mode de la recherche et celui du privé – l’un des principes fondateurs d’Heuritech – nous organisons des workshops d’experts ainsi qu’un groupe de réflexion sur le deep learning qui rassemble actuellement plus de 1000 participants.

CC – Quelles formes peut prendre le marketing prédictif pour quels usages ? (Vous pouvez, si vous le souhaitez, nous présenter ici un cas client).

H- L’objectif du marketing prédictif est de prendre le contre-pied des méthodes de campagnes traditionnelles. Qui, aujourd’hui encore, n’est pas submergé et agacé par des publicités intrusives, non adaptées, omniprésentes ? Je prends toujours comme exemple cette publicité qui apparaît depuis plus d’un an sur mon site d’actualité préféré : un encart pour des abris de jardin… sachant que j’habite un appartement en plein Paris depuis plus de 15 ans !

Le marketing prédictif veut être en mesure d’anticiper les actions, les envies de son client ou de son prospect pour lui proposer la bonne offre, le bon contenu au bon moment sur le bon canal. Et ce processus repose avant tout sur une analyse accrue du comportement des utilisateurs.

Nous avons évoqué plus haut quelques problématiques bancaires. Nous avons en effet pu déterminer les profils comportementaux de leurs utilisateurs et ainsi leur permettre d’envoyer des campagnes très ciblées de crédits automobiles à leurs propres clients, mais également à de nouvelles audiences, dont nous avions déterminé qu’ils étaient tous intéressés par l’achat imminent d’une voiture. De même pour l’envoi de campagnes de crédits immobiliers pour les individus dans un moment de vie de déménagement et d’acquisition immobilière.

Chez un grand acteur du crédit à la consommation, nos solutions vont permettre de démarrer un projet de transformation d’image en acquérant davantage de CSP+ et de détection de fraude, autre sujet servi par ce même enrichissement de la connaissance client.

Nos solutions sont également utilisées par les régies publicitaires afin d’ajouter de la valeur à leurs offres (segmentation intelligente, recommandation de ciblage).

On fait également appel à nous pour des usages plus spécifiques comme la détection d’influenceurs et d’égéries sur les réseaux sociaux pour des secteurs comme la cosmétique ou la catégorisation automatique d’articles de sites e-commerces.

CC – Les dernières actualités que vous souhaiteriez partager avec nous (succès, etc…) ?

H – Nous sommes très heureux d’avoir pu mettre en production en quelques mois seulement, notre moteur d’intelligence prédictive ainsi que toute une infrastructure big data (spark, cassandra) capable d’analyser et de catégoriser en temps réel environ 100 millions de visites par jour au sein du groupe La Poste. Un vrai défi puisque nos solutions sont aujourd’hui capables de traiter les données de 30 millions d’internautes sur plus de 700 sites web.

Heuritech fait par ailleurs désormais partie du cercle des 100 entreprises les plus innovantes dans le digital (catégorie Big Data) du classement 2015 de l’EBG ainsi que du panorama des principaux acteurs des DMP (étude Converteo 2015).

Enfin, nous sommes très fiers d’annoncer que notre groupe de travail sur le Deep Learning vient de dépasser les 1000 membres, ce qui nous conforte dans l’idée que nous sommes à un tournant majeur concernant cette technologie et qu’Heuritech va poursuivre ses investissements R&D en la matière.

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