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webAI Intelligence artificielle

L'agent d'intelligence artificielle webAI a été formé par ISTARI.AI pour déduire le savoir-faire des entreprises en matière d'intelligence artificielle (IA) à partir de leurs sites web et pour le cartographier sous la forme d'un score individuel d'intensité de l'IA. Par savoir-faire en matière d'IA, nous entendons dans ce contexte les produits et services intégrant l'IA ou le personnel possédant des compétences en matière d'IA. L'indicateur numérique qui en résulte reflète la place centrale qu'occupe le thème de l'intelligence artificielle sur le site web de l'entreprise et la manière dont il est présenté comme essentiel pour son propre modèle d'entreprise. 

Les entreprises qui sont actives dans le domaine de l'intelligence artificielle, qui ont des secteurs d'activité orientés vers ce domaine ou qui offrent des produits et des services ayant un lien direct avec l'intelligence artificielle, communiquent généralement sur ce point. Plus le sujet est central pour l'entreprise, plus il est important pour la communication externe de l'entreprise. Par exemple, une startup de traduction automatique communique presque exclusivement sur le thème de l'intelligence artificielle, tandis qu'une société de conseil qui propose, entre autres, des "conseils en IA" ne communique que de manière limitée sur l'intelligence artificielle. Un exemple d'entreprise qui ne communique que sur l'intelligence artificielle serait le site web d'un journal régional annonçant l'ouverture récente d'un incubateur régional de startups spécialisées dans l'intelligence artificielle.

Notre webAI lit le site web de l'entreprise étudiée et y recherche les parties de texte (paragraphes) qui traitent du thème de l'intelligence artificielle. Pour ce faire, la webAI recherche d'abord des mots-clés liés à l'IA, puis analyse les paragraphes identifiés afin de déterminer si l'entreprise fait état de son propre savoir-faire en matière d'IA ou si elle se contente de communiquer des informations sur le thème de l'IA. Si webAI a attribué un paragraphe correspondant à la catégorie "Savoir-faire", webAI se souvient de ce paragraphe et poursuit la recherche. De cette manière, webAI recherche l'ensemble du site web de l'entreprise, ou les sous-pages web "de premier niveau" particulièrement pertinentes s'il s'agit d'un site web très étendu avec des centaines de sous-pages web (pour plus d'informations, voir la publication : Web mining for innovation ecosystem mapping : a framework and a large-scale pilot study"). 

WebAI trouve donc un certain nombre de paragraphes par site web d'entreprise qui traitent du sujet de l'intelligence artificielle. WebAI identifie tous les paragraphes "savoir-faire" et rapporte ensuite leur nombre à la quantité totale de contenu textuel lu sur le site web. WebAI détermine ainsi une intensité d'IA pour l'entreprise.

L'intensité ainsi déterminée serait de 0,0 pour une entreprise ne disposant pas de textes liés à l'IA. Pour l'exemple d'une société de conseil décrit ci-dessus, en revanche, la valeur de l'intensité pourrait être de 0,25. La startup qui se concentre particulièrement sur l'IA pourrait avoir une intensité d'IA de 3,8. Le journal régional, quant à lui, aurait une intensité de savoir-faire en matière d'IA de 0,0. 

En outre, nous intégrons une colonne auxiliaire dans nos données pour faciliter l'interprétation et la lecture. Elle classe les intensités de "faible" à "très élevée". Dans l'exemple ci-dessus, la société de conseil serait classée comme ayant une intensité "faible" et la startup comme ayant une intensité "très élevée".

Ainsi, contrairement aux classifications binaires plus simples ("IA OUI/NON"), webAI produit deux scores continus au niveau de l'entreprise. Cela permet de distinguer les entreprises où l'IA n'est qu'un sujet marginal de celles où elle joue un rôle central. Les utilisateurs des données de webAI peuvent ainsi facilement déterminer eux-mêmes comment et dans quelle mesure une entreprise devrait se concentrer sur l'IA pour qu'elle soit pertinente pour eux.

À titre d'exemple pour la région DACH (Allemagne, Autriche, Suisse), nous pouvons dire que 2,0 % des entreprises interrogées ont une intensité d'IA supérieure à 0,0 et communiquent donc une certaine forme de savoir-faire dans le domaine de l'intelligence artificielle. Le score moyen d'Intensité IA de ces entreprises est de 0,32, la moitié des entreprises ayant un score inférieur à 0,16. Le score maximal atteint est de 3,42, seules 7,28 % des entreprises ayant obtenu un score de 1,0 ou plus.

Comme tous nos agents webAI, l'agent webAI AI a été développé et validé en collaboration avec des experts indépendants. Cela garantit que nous formons l'agent d'IA Web avec de véritables connaissances d'experts et qu'il génère ensuite des résultats de niveau expert. Pour cet agent, ISTARI.AI a collaboré avec l'Université de Mannheim. 

La validation des scores d'intensité de l'IA a également été effectuée dans le cadre d'une étude intitulée " When is AI Adoption Contagious ? Epidemic Effects and Relational Embeddedness in the Inter-Firm Diffusion of Artificial Intelligence, réalisée par des chercheurs de l'université de Mannheim, de l'université de Giessen, de l'université de Hohenheim et de l'ETH Zurich. L'étude fait actuellement l'objet d'une évaluation par les pairs dans une revue internationale et a déjà reçu le "Best Paper Award" lors de la "R&D Management Conference 2022".

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