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Récapitulatif Extra Crunch: enquête VC sur la santé numérique, fusion et acquisition edtech, marketing deep tech, plus

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J'ai eu ma première consultation en télésanté l'année dernière, et il y a de fortes chances que ce soit le cas aussi. Depuis le début de la pandémie, l'adoption par les consommateurs des soins de santé à distance a augmenté de 300%.

Parlant en tant que citadin non vacciné: je préfère parler à une infirmière ou à un médecin via mon ordinateur portable plutôt que d'essayer de rester physiquement éloigné dans un bus ou un trajet grêlé pour aller / revenir de leur bureau.

Même après le retour des choses (rouler les yeux) normal, si je pensais qu'il y avait un moyen fiable de recevoir des soins de santé de haute qualité dans mon salon, je le choisirais.

Clairement, je ne suis pas seul: a Étude McKinsey de mai 2020 a fixé les revenus nationaux annuels de télésanté à 3 milliards de dollars avant le coronavirus, mais a estimé que «jusqu'à 250 milliards de dollars de dépenses de santé actuelles aux États-Unis pourraient potentiellement être virtualisés» après la réduction de la pandémie.

C'est un nombre effarant, mais dans une catégorie qui comprend des startups axées sur la santé sexuelle, la santé des femmes, la pédiatrie, la santé mentale, la gestion des données et les tests, il est clair de voir pourquoi le financement de la santé numérique a dépassé plus de 10 milliards de dollars au cours des trois premiers trimestres de 2020.

Dessin de La liste TechCrunch, journaliste Sarah Buhr interviewé huit VC actifs dans le domaine de la santé pour en savoir plus sur les entreprises et les secteurs verticaux de l'industrie qui ont suscité leur intérêt en 2021:

  • Bryan Roberts et Bob Kocher, associés, Venrock
  • Nan Li, directeur général, Obvious Ventures
  • Elizabeth Yin, associée générale, Hustle Fund
  • Christina Farr, investisseur principal et responsable des technologies de la santé, OMERS Ventures
  • Ursheet Parikh, associé, Mayfield Ventures
  • Nnamdi Okike, co-fondateur et associé directeur, 645 Ventures
  • Emily Melton, fondatrice et associée directrice, Threshold Ventures

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Depuis que le COVID-19 a renouvelé l'attention de Washington sur les soins de santé, de nombreux investisseurs ont déclaré qu'ils s'attendaient à un environnement réglementaire favorable pour la télésanté en 2021. De plus, les prestataires de soins de santé recherchent des moyens de réduire les coûts et de réduire les obstacles pour les patients recherchant un soutien comportemental.

«La télécommande fonctionne vraiment», a déclaré Elizabeth Yin, associée principale chez Hustle Fund.

Nous aborderons plus en détail la santé numérique cette année grâce à des enquêtes supplémentaires, des rapports verticaux, des entretiens avec les fondateurs et bien plus encore.

Merci beaucoup d'avoir lu Extra Crunch cette semaine; J'espère que vous passerez un week-end de détente.

Walter Thompson
Rédacteur principal, TechCrunch
@votreprotagoniste

8 VC sont d'accord: le soutien comportemental et les visites à distance font de la santé numérique un pari fort pour 2021

Générique de l'illustration: Luis Alvarez (Ouvre dans une nouvelle fenêtre) / Getty Images

Les leçons de la frénésie d'acquisition de Top Hat

Générique de l'illustration: Bryce Durbin

L'année dernière, la start-up edtech Top Hat a acquis trois sociétés d'édition: Fountainhead Press, Bludoor et Nelson HigherEd.

Natasha Mascarenhas a interviewé le PDG et fondateur Mike Silagadze pour en savoir plus sur sa stratégie d'acquisition de contenu, mais son histoire parlait également de «certains grondements de consolidation et de sorties dans le domaine des technologies électroniques».

Comment les VC ont investi en Asie et en Europe en 2020

Générique de l'illustration: Nigel Sussman (Ouvre dans une nouvelle fenêtre)

L'année dernière, les VC américains ont investi en moyenne 428 millions de dollars chaque jour dans les startups nationales, avec une grande partie des avantages vers les entreprises fintech.

Ce matin,, Alex Wilhelm a examiné les totaux de capital-risque du quatrième trimestre pour l'Europe, qui a enregistré son plus bas nombre de transactions depuis le premier trimestre 4, malgré un investissement record de 1 milliards de dollars.

L'industrie asiatique du CR, qui a investi 25.2 milliards de dollars dans 1,398 XNUMX transactions, connaît «une reprise en sourdine», déclare Alex.

«Volume de graines en baisse, beaucoup de gros tours. Voilà en résumé 2020 VC dans le monde entier. »

Décrypté: avec plus de retombées de SolarWinds, Biden choisit son équipe de cybersécurité

Générique de l'illustration: Treedeo (Ouvre dans une nouvelle fenêtre) / Getty Images

In Décrypté de cette semaine, le journaliste de sécurité Zack Whittaker a couvert les dernières nouvelles de la campagne d'espionnage SolarWinds, qui a maintenant eu un impact sur le Bureau of Labor Statistics des États-Unis et Malwarebytes.

Dans d'autres nouvelles, la controverse concernant le changement de politique de confidentialité de WhatsApp semble conduire les utilisateurs vers l'application de messagerie cryptée Signal, a rapporté Zack. Facebook a suspendu les modifications apportées à WhatsApp «jusqu'à ce qu'il puisse comprendre comment expliquer le changement sans perdre des millions d'utilisateurs», apparemment.

Les introductions en bourse à chaud s'accrochent aux gains alors que les investisseurs continuent de parier sur la technologie

Générique de l'illustration: Nigel Sussman (Ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Un grand début d'introduction en bourse est un sujet juteux pour quelques cycles d'actualités, mais comme il y a toujours une autre licorne prête à se libérer de son corral et à se lancer sur les marchés publics, cela ne laisse pas beaucoup de temps pour réfléchir.

Alex a étudié des entreprises comme Lemonade, Airbnb et Affirm pour voir à quel point ces pop stars introduites en bourse ont conservé leur valeur. Non seulement la plupart sont restés stables, «beaucoup ont en fait fait grimper le score dans les semaines qui ont suivi», a-t-il constaté.

Chère Sophie: Quels sont les changements d'immigration de Biden?

Générique de l'illustration: Bryce Durbin / TechCrunch

Chère Sophie:

Je travaille dans les RH pour une entreprise de technologie. Je crois comprendre que Biden déploie aujourd'hui un nouveau plan d'immigration.

Que pensez-vous de la manière dont la nouvelle administration changer l'immigration des fondateurs d'entreprise, d'entreprise et de démarrage aux États-Unis?

—Gratuit à Fremont

Bonjour, communauté Extra Crunch!

Générique de l'illustration: Atakan (Ouvre dans une nouvelle fenêtre) / Getty Images

J'ai commencé ma carrière en tant que lecteur avide de TechCrunch et je suis resté un même lorsque j'ai rejoint en tant qu'écrivain, lorsque je suis parti travailler sur d'autres choses et maintenant que je suis revenu pour me concentrer sur mieux servir notre communauté.

J'ai bavardé avec des membres de notre communauté et j'aimerais aussi vous parler. Rien d'extraordinaire, juste 5 à 10 minutes de votre temps pour en savoir plus sur ce que vous voulez voir de notre part et obtenir des commentaires sur ce que nous avons fait jusqu'à présent.

Si vous aviez la gentillesse de prendre une minute ou deux pour remplissez ce formulaire, Je vais vous laisser un mot et j'espère que nous pourrons discuter de l'avenir de la communauté Extra Crunch avant de déployer formellement certaines des idées que nous préparons.

Drew Olanoff
@yoda

En 2020, les VC ont investi chaque jour 428 millions de dollars dans des startups basées aux États-Unis

Générique de l'illustration: Nigel Sussman (Ouvre dans une nouvelle fenêtre)

L'année dernière a été une catastrophe dans tous les domaines grâce à une pandémie mondiale, à une incertitude économique et à des bouleversements sociaux et politiques généralisés.

Mais si vous étiez impliqué dans les marchés privés, cependant, 2020 avait des avantages très nets - les VC ont investi 156.2 milliards de dollars dans les startups basées aux États-Unis.soit environ 428 millions de dollars par jour,»Rapporte Alex Wilhelm.

«L'énorme somme d'argent, cependant, était elle-même éclipsée par le montant de liquidité généré par les startups américaines, quelque 290.1 milliards de dollars.

À l'aide de données provenant de la National Venture Capital Association et de PitchBook, Alex a utilisé la chronique de lundi pour récapituler les séries de démarrage, de début et de fin de l'année dernière.

Comment et quand créer des équipes marketing dans des entreprises de technologie profonde

Générique de l'illustration: Andy Roberts (Ouvre dans une nouvelle fenêtre) / Getty Images

La création d'une équipe marketing est l'une des parties les plus opaques de la création d'une startup, mais pour une entreprise de technologie profonde, les enjeux ne pourraient être plus élevés.

Comment les fondateurs techniques travaillant sur une technologie de pointe peuvent-ils trouver les bonnes personnes pour raconter leur histoire?

Si vous travaillez dans une start-up de technologie profonde post-revenus, en début de phase (ou connaissez quelqu'un qui le fait) cet article explique quand embaucher une équipe, s'ils auront besoin d'une expérience préalable dans l'industrie et comment trouver et évaluer les talents.

Le PDG de Bustle, Bryan Goldberg, explique ses plans pour faire entrer l'entreprise en bourse

Bryan Goldberg, PDG de Bustle Digital Group. Générique de l'illustration: Groupe numérique animé

Écrivain senior Anthony Ha a interviewé Bryan Goldberg, PDG de Bustle Digital Group pour avoir son avis sur l'état des médias numériques.

Leur conversation a couvert beaucoup de terrain, mais les plus grandes nouvelles qu'elle contenait se concentrent sur les plans à court terme de Goldberg.

«Où est-ce que je veux voir l'entreprise dans trois ans? Je veux voir trois choses: je veux être public, je veux nous voir générer beaucoup de bénéfices et je veux que ce soit beaucoup plus gros, car nous avons consolidé beaucoup d'autres publications », a-t-il déclaré.

Ce n'est peut-être pas aussi glamour que D2C, mais la technologie de la beauté est beaucoup d'argent

Générique de l'illustration: Laia Divols Escude / EyeEm (Ouvre dans une nouvelle fenêtre) / Getty Images

La Federal Trade Commission des États-Unis n'est pas un grand fan des marques de soins personnels D2C fusionnant avec les entreprises de produits de consommation traditionnelles.

Ce mois-ci, la start-up de rasoirs Billie et Proctor & Gamble ont annoncé qu'ils annulaient leur fusion prévue après que la FTC ait intenté une action.

Pour des raisons similaires, Edgewell Personal Care a abandonné ses plans l'année dernière pour acheter Harry's pour 1.37 milliard de dollars.

Dans un environnement réglementaire plus difficile, "la voie de la rentabilité est devenu une partie plus importante de l'histoire de démarrage par rapport à la croissance à tout prix », semble-t-il.

Le PDG de Twilio dit que la sagesse appartient à vos développeurs

SAN FRANCISCO, CA - 12 SEPTEMBRE: Fondateur et PDG de Twilio Jeff Lawson prend la parole sur scène lors de TechCrunch Disrupt SF 2016 au Pier 48 le 12 septembre 2016 à San Francisco, Californie. Générique de l'illustration: Steve Jennings / Getty Images pour TechCrunch

Les entreprises qui créent leurs propres outils «ont tendance à gagner le cœur, l'esprit et le portefeuille de leurs clients», selon le PDG de Twilio, Jeff Lawson.

Dans une interview avec le journaliste d'entreprise Ron Miller pour son nouveau livre, «Demandez à votre développeur», Lawson déclare que les fondateurs devraient utiliser les équipes de développeurs comme caisse de résonance lors de la prise de décisions de construction contre achat.

«La philosophie de base de Lawson dans le livre est que si vous pouvez le construire, vous devriez le faire», dit Ron.

Source: https://techcrunch.com/2021/01/22/extra-crunch-roundup-digital-health-vc-survey-edtech-ma-deep-tech-marketing-more/

AI

Les entreprises personnalisent l'IA conversationnelle de Clinc pour se connecter avec leurs clients

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Entreprise de plateforme d'IA conversationnelle Clinc a connu une pivots de produit depuis qu'elle a été fondée par un groupe d'informaticiens de l'Université du Michigan en 2015. Elle a également subi des changements de direction et enquêtes dans le schéma présumé de harcèlement sexuel de son ancien PDG. Aujourd'hui, la société se taille une niche sur le marché des services financiers, où sa plate-forme d'IA conversationnelle personnalisable rationalise les requêtes des clients et collecte des données connexes pour les entreprises.

Clinc travaillait dans plusieurs secteurs verticaux, avec des premiers clients tels que Wendy's, Chick-fil-A, Stryker et Ford. L'année dernière, la société a fait un pivot plus délibéré vers le marché des services financiers avec son assistant vocal virtuel, Finie et sa plate-forme de développement simultané. Son IA conversationnelle personnalisée utilise un modèle pour plusieurs canaux, aidant les entreprises comme les banques à répondre aux questions des clients et à comprendre les données des clients en moins de temps.

Dans une interview avec VentureBeat, le chef de produit de Clinc, Matthew Taylor, a déclaré que la startup avait une bande passante limitée et a décidé de se concentrer sur la fintech après un succès précoce avec l'industrie. Selon Taylor, la pandémie a également accéléré le développement de Clinc. «COVID a vraiment accru l'urgence de pouvoir permettre aux gens d'obtenir des réponses aux questions de la banque de détail sans avoir à se rendre en succursale», a-t-il déclaré.

Il a déclaré que Clinc permettait aux gens d'annuler plus facilement leurs cartes de crédit ou de parcourir leurs historiques de dépenses sans contact en personne. Et les entreprises clientes de Clinc, comme la Bank of America et la US Bank, ont pu générer plus de revenus en réduisant le volume d'appels aux agents humains, en fournissant aux agents les données collectées par l'IA pour le contexte et en utilisant le marché des applications mobiles pour vendre et croiser. vendre différents produits financiers sur la base de ces données personnalisées.

L'assistant financier prêt à l'emploi de Clinc, Finie - abréviation de «Financial Genie» - répond aux questions des clients telles que «Pouvez-vous annuler ma carte Chase Sapphire?» ou "Combien ai-je dépensé dans des restaurants au cours des six derniers mois?" Pour la première demande, Finie frappait l'API de la banque pour verrouiller la carte, puis enverrait à l'utilisateur une réponse dans une charge utile pour confirmer le changement.

Les requêtes sont codées et traitées selon la logique métier particulière d'une entreprise. Par exemple, le changement d'adresse suggéré par la voix d'un client peut apparaître en minuscules à moins qu'une entreprise ajoute l'intention de le capitaliser. Les entreprises définissent également des limites personnalisées, comme des plafonds pour le montant des fonds qu'un utilisateur peut retirer à la fois.

Taylor affirme que Clinc se différencie en entraînant ses modèles sur des structures sémantiques de données. «La façon dont nous avons construit notre technologie ne consiste pas à rechercher des mots-clés ni à examiner la grammaire ou la syntaxe», a-t-il déclaré. «Nous avons une intégration dans notre plateforme de crowdsourcing qui nous permet de collecter très rapidement beaucoup de données qui peuvent donner à ce modèle d'IA la façon dont les gens parleraient dans la vie de tous les jours.» La plate-forme mappe les emplacements en fonction de la sémantique en incorporant de l'espace pour les emplacements ouverts.

Par exemple, Taylor a déclaré que les utilisateurs pouvaient demander "Combien de pâte ai-je" au lieu de "Quel est mon solde?" Clinc pourrait alors utiliser NLU pour traiter le langage familier comme il le ferait avec une version plus formelle basée sur la structure de phrase d'un utilisateur. Mais il n'est pas certain que les indices contextuels puissent capturer des phrases avec des écarts plus importants par rapport aux mots définis par le dictionnaire.

Finie est low-code et la plate-forme SaaS correspondante de Clinc, architecturée avec AWS, personnalise ses réponses. Les équipes informatiques d'entreprise prototypent elles-mêmes la solution d'IA ou demandent à Clinc de le faire en fonction de leurs spécifications.

La plate-forme Clinc commence par un graphe d'état qui fonctionne comme le «cerveau» du modèle d'IA. Le graphique se divise en lignes violettes détaillant les compétences, intentions et paramètres particuliers du modèle pour les données transactionnelles. Les développeurs peuvent ajouter ici des boucles pour la rétention de contexte entre les nœuds, comme une transition reliant différentes questions sur les dépenses afin que les variables puissent être transmises d'une conversation à une autre.

Selon Taylor, le SVP de la plate-forme, ou extraction d'entité, permet de meilleurs arbres de décision avec des données de crowdsourcing provenant des interactions des utilisateurs finaux et d'Amazon Mechanical Turk. Sa suite d'analyse vérifie le nombre de requêtes par utilisateur et par jour et la répartition des compétences pour les réponses hors champ et la latence avec les API RESTful. Clinc recueille également des informations détaillées sur les utilisateurs, en suivant les requêtes vers leurs identifiants individuels.

Ensuite, Clinc cherche à étendre son échelle de déploiement avec des entreprises telles que Pfizer, qui possède plus d'un millier d'institutions financières et a introduit les capacités prédéfinies de Finie dans ses applications mobiles. Clinc a également lancé Finie avec US Bank en juillet dernier et cherche à se développer avec des banques non américaines en Turquie et à Singapour. «L'industrie des services financiers est connue pour adopter les nouvelles technologies les plus rapides parmi la plupart des autres industries», a déclaré Taylor.

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Source: https://venturebeat.com/2021/02/23/enterprises-customize-clincs-conversational-ai-to-connect-with-their-customers/

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AI

Le cadre proposé pourrait réduire la consommation d'énergie de l'apprentissage fédéré

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Les systèmes d'apprentissage automatique modernes consomment d'énormes quantités d'énergie. En fait, on estime que la formation d'un grand modèle peut générer autant de dioxyde de carbone que la durée de vie totale de cinq voitures. L'impact pourrait s'aggraver avec l'émergence de l'apprentissage automatique dans des environnements d'apprentissage distribué et fédéré, où des milliards d'appareils devraient former régulièrement des modèles d'apprentissage automatique.

Dans un effort pour en tirer parti, des chercheurs de l'Université de Californie, de Riverside et de l'Ohio State University développé un cadre d'apprentissage fédéré optimisé pour les réseaux à fortes contraintes de puissance. Ils affirment qu'il est à la fois évolutif et pratique en ce qu'il peut être appliqué à une gamme de paramètres d'apprentissage automatique dans des environnements en réseau, et qu'il offre des améliorations de performances «significatives».

Les effets de l'IA et de la formation aux modèles d'apprentissage automatique sur l'environnement sont de plus en plus visibles. Ancien éthicien de l'IA de Google Timnit Gebru a récemment co-écrit un papier sur de grands modèles linguistiques qui traitaient des risques urgents, y compris l'empreinte carbone. Et en juin 2020, des chercheurs de l'Université du Massachusetts à Amherst ont publié un rapport estimant que la quantité d'énergie requise pour la formation et la recherche d'un certain modèle implique des émissions d'environ 626,000 livres de dioxyde de carbone, ce qui équivaut à près de 5 fois les émissions à vie d'une voiture américaine moyenne.

Dans l'apprentissage automatique, l'apprentissage fédéré implique des algorithmes d'entraînement sur des appareils clients qui contiennent des échantillons de données sans échanger ces échantillons. Un serveur centralisé peut être utilisé pour orchestrer des cycles de formation pour l'algorithme et agir comme une horloge de référence, ou l'agencement peut être d'égal à égal. Quoi qu'il en soit, les algorithmes locaux sont entraînés sur des échantillons de données locaux et les poids - les paramètres apprenables des algorithmes - sont échangés entre les algorithmes à une certaine fréquence pour générer un modèle global. Préliminaire études ont montré que cette configuration peut conduire à une réduction des émissions de carbone par rapport à l'apprentissage traditionnel.

En concevant leur cadre, les chercheurs de ce nouvel article ont supposé que les clients ont un pouvoir intermittent et ne peuvent participer au processus de formation que lorsqu'ils ont de l'énergie disponible. Leur solution se compose de trois composants: (1) la planification des clients, (2) la formation locale chez les clients et (3) les mises à jour des modèles sur le serveur. La planification du client est effectuée localement de sorte que chaque client décide de participer ou non à la formation sur la base d'une estimation de la puissance disponible. Pendant la phase de formation locale, les clients qui choisissent de participer à la formation mettent à jour le modèle global à l'aide de leurs ensembles de données locaux et envoient leurs mises à jour au serveur. À la réception des mises à jour locales, le serveur met à jour le modèle global pour le prochain cycle de formation.

À travers plusieurs expériences, les chercheurs ont comparé les performances de leur framework avec des paramètres d'apprentissage fédérés conventionnels de référence. Le premier point de référence était un scénario dans lequel les clients de l'apprentissage fédéré participaient à la formation dès qu'ils avaient suffisamment de pouvoir. Le deuxième benchmark, quant à lui, concernait un serveur qui attendait que les clients aient suffisamment de puissance pour participer à la formation avant de lancer une ronde de formation.

Les chercheurs affirment que leur cadre a largement surpassé les deux critères en termes de précision. Ils espèrent qu'il servira de premier pas vers des techniques d'apprentissage fédéré durables et ouvrira des directions de recherche dans la construction de systèmes de formation à l'apprentissage automatique à grande échelle avec une empreinte environnementale minimale.

VentureBeat

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Source: https://venturebeat.com/2021/02/23/proposed-framework-could-reduce-energy-consumption-of-federated-learning/

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AI

Des chercheurs en IA détaillent les obstacles au partage de données en Afrique

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Les chercheurs en IA affirment que le partage de données est un élément clé de la croissance économique en Afrique, mais qu'il se heurte à un certain nombre d'obstacles communs, notamment la menace du colonialisme des données. Le marché africain des données devrait croître régulièrement dans les années à venir, et l'organisation commerciale des centres de données africains prédit que le marché africain des données aura besoin de centaines de nouveaux centres de données pour répondre à la demande au cours de la prochaine décennie.

Dans un article intitulé «Narratives and Counternarratives on Data Sharing in Africa», l'équipe de recherche expose les problèmes structurels, y compris mais limités aux problèmes financiers ou d'infrastructure. Les coauteurs soutiennent que le fait de ne pas tenir compte des préoccupations éthiques associées à ces obstacles pourrait causer un préjudice irréparable.

«Actuellement, une proportion importante de l'infrastructure numérique de l'Afrique est contrôlée par des puissances technologiques occidentales, telles qu'Amazon, Google, Facebook et Uber», lit-on dans le journal. «Les puissances coloniales traditionnelles ont poursuivi l'invasion coloniale par des justifications telles que« éduquer les non-éduqués ». Les processus d'accumulation de données s'accompagnent d'une rhétorique coloniale similaire, telle que «libérer le milliard inférieur», «aider les non bancarisés», «connecter les non-connectés» et utiliser les données pour «dépasser la pauvreté». »

Les déséquilibres de pouvoir, le manque d'investissement dans l'établissement de la confiance et le mépris des connaissances et du contexte locaux sont identifiés comme les trois obstacles les plus courants au partage de données, car «des géographies hétérogènes entières de personnes ont leurs données consultées et partagées, mais ne récoltent pas les mêmes avantages en tant que collecteurs de données et propriétaires d'infrastructures de données », selon l'article. Les coauteurs affirment que les récits dominants autour du partage de données en Afrique se concentrent aujourd'hui sur un manque de connaissances sur la valeur des données et souffrent souvent de ce que les coauteurs appellent des récits de déficit: des histoires qui se concentrent sur des sujets comme la pauvreté, le chômage ou les taux d'analphabétisme.

«Ces dernières années, le continent africain dans son ensemble a été considéré comme une opportunité frontière pour la construction d'infrastructures de collecte de données. L'enthousiasme pour le partage de données, et en particulier dans l'apprentissage automatique ou la science des données pour le développement / les bons contextes sociaux, va de discussions tempérées autour de nouvelles voies de recherche à des déclarations selon lesquelles ``l'invasion de l'IA arrive en Afrique (et c'est une bonne chose)». Dans ce travail, nous faisons écho aux discussions précédentes selon lesquelles cela peut conduire au colonialisme des données et causer des dommages importants et irréparables aux communautés.

Les coauteurs soutiennent que le partage responsable des données en Afrique devrait rejeter les pratiques qui conduisent au colonialisme des données et se concentrer d'abord sur la satisfaction des besoins des individus et des communautés locales. Ils disent que cela nécessite une prise de conscience et un examen des questions influentes comme les héritages du colonialisme et de l'esclavage. Ils préviennent que ce contexte peut contribuer à une politique ou à des pratiques en matière de données enracinées dans des pratiques extractives occidentales qui sont «mal adaptées au contexte africain».

Le plus grand centre de données d'Afrique est serait en construction en Afrique du Sud. Cela fait partie d'une vague de des investissements dans les centres de données et les entreprises de télécommunications africaines que certains jugent une ruée vers l'or. Microsoft a ouvert son premier centre de données en Afrique en 2019. AWS a ouvert une région d'Afrique du Sud l'année dernière. Google devrait terminer la construction du Câble sous-marin Equiano plus tard cette année, et Facebook construit un câble sous-marin qui devrait être terminé dans deux ou trois ans. Nvidia accélère également ses opérations en Afrique.

Une analyse de la montée du cloud africain de Xalam Analytics a constaté que moins de 1% des revenus mondiaux du cloud public provenaient d'Afrique en 2018.

Ci-dessus: une illustration des parties prenantes de l'écosystème de données africain dans le document «Narratives and Counternarratives on Data Sharing in Africa»

Le document parvient à ses conclusions à travers des entretiens avec des experts africains en données et des idées de co-auteurs, dont un certain nombre ont grandi en Afrique ou vivent actuellement sur le continent. Rediet Abebe a grandi en Éthiopie et a cofondé Black in AI. Abebe est professeur assistant à l'UC Berkeley's Electrical Engineering and Computer Sciences (EECS), le premier membre noir du corps professoral en histoire de l'école.

Abeba Birhane a également grandi en Éthiopie. Actuellement un doctorat. étudiante à l'Université de Dublin, son écrire sur l'éthique relationnelle a reçu le prix du meilleur article à l'atelier Black in AI à NeurIPS en 2018. Birhane a écrit en détail sur la colonisation algorithmique. Sekou Remy a grandi à Trinité-et-Tobago, mais travaille actuellement comme chercheur scientifique et responsable technique chez IBM Research Africa au Kenya. Et George Obaido et Kehinde Aruleba sont nigérians et ont co-rédigé l'article en association avec l'Université du Witwatersrand en Afrique du Sud.

«Les pratiques de partage de données qui fonctionnent en l'absence de connaissance des normes et des contextes locaux contribuent - bien qu'indirectement - à l'érosion de la confiance entre les parties prenantes dans l'écosystème de partage de données», lit-on dans l'article. «Alors que l'apprentissage automatique et la science des données se concentrent sur les pays du Sud et en particulier sur le continent africain, la nécessité de comprendre les défis existants dans le partage des données et la manière dont nous pouvons améliorer les pratiques en matière de données devient plus pressante.»

Le pouvoir joue un rôle majeur dans le partage des données en Afrique. Par exemple, les recherches citées dans l'article ont révélé que les Africains sont nettement sous-représentés dans la communauté de la recherche biomédicale, même lorsque les données proviennent d'Afrique.

«Les asymétries de pouvoir, historiquement héritées de l'ère coloniale, se retrouvent souvent dans les pratiques de données et se manifestent sous diverses formes, de la paternité déséquilibrée aux pouvoirs de négociation inégaux qui accompagnent le financement», lit-on dans le journal. Les co-auteurs ajoutent que le déséquilibre des pouvoirs est également un facteur dans les relations entre les chefs de projet et les analystes de données; analystes et collecteurs de données; et les collecteurs de données et les participants à la recherche.

Le document encourage également la compréhension des attitudes à l'égard des données parmi les chercheurs africains. Les gouvernements de pays comme le Ghana et le Kenya ont ouvert des portails de données, mais une enquête menée auprès de chercheurs sud-africains a révélé que seulement un sur cinq partage des données avec d'autres, et un étude de 2018 impliquant des scientifiques de la vie dans plus d'une douzaine de pays d'Afrique subsaharienne a décrit un certain nombre de désincitations au partage de données. La même année, les gouvernements de pays comme le Botswana, l'Éthiopie et l'Afrique du Sud ont élaboré des stratégies nationales de gestion des données. Pour résoudre les problèmes communs, l'Union africaine a formé un Groupe de travail sur l'IA en 2019.

«La confiance est la composante fondamentale de toutes les relations dans un écosystème de partage de données», lit-on dans l'article. «L'avenir de la gestion des données ouvertes et du partage de données et leur contribution à l'avancement de la science et de la technologie en Afrique continueront de croître, malgré la lenteur causée par le manque de financement, les cadres politiques redondants et les infrastructures limitées.»

Le document a été accepté pour publication à l'ACM Fairness, Accountability and Transparency (FAccT). La conférence virtuelle commence la semaine prochaine. D'autres articles acceptés pour publication au FAccT comprennent des recherches qui examinent la façon dont les modèles de langage font avec l'association de mots et la censure et un appel à un changement de culture dans l'apprentissage automatique par l'équipe Ethical AI de Google et de l'Université de Washington. La conférence FAccT a été cofondée par Timnit Gebru, l'équipe de Google Ethical AI a été licenciée fin 2020. La conférence a Histoire d'être parrainé par un certain nombre d'entreprises de Big Tech avec de mauvais résultats d'embauche de chercheurs noirs, comme Recherche sur l'IA sur Facebook (FAIR), DeepMind de Google et Google.

VentureBeat

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Source: https://venturebeat.com/2021/02/23/ai-researchers-detail-obstacles-to-data-sharing-in-africa/

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AI

Talkdesk et AWS: ce que l'intelligence artificielle et la synthèse vocale signifient pour l'avenir des centres de contact et une meilleure expérience client

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Cet article est rédigé par Ben Rigby, vice-président, responsable mondial des produits et de l'ingénierie, de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique chez Talkdesk. Talkdesk élargit les capacités d'apprentissage automatique des centres de contact avec AWS Contact Center Intelligence.

At Talkdesk, nous sommes déterminés à réduire les frictions dans le parcours client. Qu'il s'agisse de présenter un contenu pertinent aux agents lors d'un appel, de résumer automatiquement le travail après l'appel ou de découvrir un problème de produit émergent qui cause des problèmes, l'objectif est de rendre le parcours client plus simple. La clé pour réduire ces frictions est la transcription automatique et précise de 100% des appels des centres de contact.

Bien que le travail de base du centre de contact n'ait pas changé depuis des décennies (offrir un excellent service aux clients), l'IA nous aide à mieux le faire. Il joue un rôle central dans la livraison de ces expériences. L'IA aide à passer au crible des quantités massives de données, relie les points et fait apparaître les informations pertinentes au bon moment. En 2020, Talkdesk a lancé une suite de produits axés sur l'IA sur mesure pour le centre de contact et axé sur l'efficacité opérationnelle.

Désormais, nous faisons équipe avec les solutions AWS Contact Center Intelligence (AWS CCI). AWS CCI propose une combinaison de services, disponibles via l'AWS Partner Network (APN), qui amplifient les solutions d'IA et prennent en charge l'intégration de l'IA dans les centres de contact. Talkdesk a rejoint le réseau de partenaires AWS en octobre 2020.

Intégration de la parole au texte

Pour la première intégration, Talkdesk propose désormais un service de synthèse vocale via Amazon Transcribe. Cette intégration représente une extension de l'offre de synthèse vocale de Talkdesk. Il permet à Talkdesk de s'étendre à plus de 30 langues et accents pour Analyse vocale de Talkdesk et Talkdesk Assistance QM des produits. Il étend également la couverture de la transcription en direct de 11 accents et langues pour Talkdesk Agent Assist.

En 2021, Talkdesk exposera tous les Amazon Transcribe et Amazon Transcribe Medical fonctionnalités à ses clients grâce à une interface non technique facile à utiliser. Cela permettra aux utilisateurs professionnels de personnaliser la synthèse vocale à l'aide de vocabulaires personnalisés, de modèles de langue personnalisés, de rédaction automatique de contenu et de filtres de mots indésirables. De plus, Talkdesk clients de la santé et des sciences de la vie peut tirer parti du puissant moteur de reconnaissance vocale d'Amazon Transcribe Medical, qui prend en charge des milliers de termes médicaux et de sous-spécialités.

Services étendus

Au-delà d'Amazon Transcribe, nous prévoyons également de rendre d'autres services AWS CCI disponibles pour les clients Talkdesk. Cela signifie une meilleure traduction, une recherche d'entreprise, des chatbots, une veille stratégique et une meilleure compréhension de la langue pour les clients Talkdesk. Cette fusion de technologies va au-delà de ce qui existe actuellement sur le marché des centres de contact. Le processus d'inscription est simple: les clients actuels de Talkdesk n'ont qu'à contacter leur responsable de la réussite client pour commencer. À l'avenir, vous inscrire à ces fonctionnalités sera aussi simple que de cliquer sur un bouton dans la boutique Talkdesk AppConnect. Restez à l'écoute.

Résumé

Nous nous tournons vers l'avenir de la technologie de synthèse vocale intégrée, avec une transcription de haute qualité permettant aux agents de comprendre les clients en temps réel et de les utiliser dans la gestion des performances et de la formation. Cette nouvelle intégration donne aux clients de Talkdesk un avantage concurrentiel et une chance de transformer l'expérience du centre de contact en quelque chose d'extraordinaire.

En savoir plus sur l' Partenariat Talkdesk / AWS CCI et comment utiliser L'IA pour transformer votre centre de contact en contactant votre responsable de la réussite client.

Le contenu et les opinions de cet article sont ceux de l'auteur tiers et AWS n'est pas responsable du contenu ou de l'exactitude de cet article.


A propos de l'auteur

Ben Rigby est VP, Global Head of Product & Engineering, Artificial Intelligence and Machine Learning chez Talkdesk. Il supervise la stratégie et l'exécution de produits utilisant des techniques d'apprentissage automatique pour augmenter l'efficacité opérationnelle du centre de contact. Cette suite de produits couvre l'automatisation (Virtual Agent, Agent Assist, AI Training Suite), l'analyse (Speech Analytics), la gestion des connaissances (Guide) et la sécurité (Guardian). Avant Talkdesk, Rigby était responsable de l'intelligence artificielle chez Directly, où il dirigeait le développement et le déploiement de l'automatisation du service client pour des clients comme Samsung, Microsoft, Airbnb et LinkedIn. Rigby est diplômé de Phi Beta Kappa de l'Université de Stanford avec distinction et distinction.

Source: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/talkdesk-and-aws-what-ai-and-speech-to-text-mean-for-the-future-of-contact-centers- et-une-meilleure-expérience-client /

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