Lancement v0.1

Nous sommes ravis d'annoncer la version Beta de la Plateforme Harumi, désormais disponible sur platform.harumi.io!

Associer Optimisation et Apprentissage Automatique

La Recherche Opérationnelle (RO) et l'Apprentissage Automatique (ML) sont des outils puissants utilisés dans divers secteurs pour améliorer l'efficacité, réduire les coûts et favoriser l'innovation. En exploitant les données et les modèles mathématiques, les entreprises peuvent optimiser leurs opérations, améliorer leurs prises de décision et augmenter leurs revenus.

Tandis que l'optimisation est omniprésente, depuis la résolution de problèmes de routage jusqu'à la gestion des stocks, le goulot d'étranglement réside souvent dans la modélisation du problème, non dans le solveur lui-même. La plupart des entreprises ont besoin d'équipes spécialisées pour modéliser leurs problèmes d'optimisation, et pour des problématiques de plus petite envergure, le coût de telles équipes peut dépasser les bénéfices. Cela crée une barrière pour une optimisation généralisée, car le principal défi réside non pas dans la résolution du problème mais dans sa définition et sa modélisation correctes.

Rendre l'Optimisation Plus Accessible avec l'IA

Pour démocratiser l'optimisation, Harumi utilise les Grands Modèles de Langage (LLM) pour automatiser le processus de modélisation. Notre approche inclut :

1. Comprendre la Logique Commerciale en Langage Naturel : Traduire les problèmes commerciaux en termes mathématiques structurés.

2. Raisonnement Mathématique : Convertir les concepts commerciaux en contraintes linéaires.

3. Implémentation du Code du Solveur : Rédiger le code pour les solveurs comme Gurobi, qui optimise en fonction des contraintes fournies.

En comblant le fossé entre la logique commerciale et la modélisation mathématique, les LLM réduisent considérablement le besoin d'équipes de modélisation spécialisées, rendant l'optimisation plus largement accessible.

Pourquoi ne pas utiliser simplement les LLM pour Résoudre les Problèmes ?

Une approche simple consiste à demander à un LLM généraliste (comme ChatGPT) de résoudre un problème d'optimisation. Cependant, cette méthode présente des limitations clés :

• Productions Peu Fiables : Les LLM peuvent produire des solutions avec des erreurs de prédiction de jetons.

• Représentations Ambiguës : Les problèmes complexes manquent souvent de descriptions précises, rendant difficile leur interprétation.

• Descriptions Longues de Problèmes : Des secteurs comme les systèmes électriques impliquent des ensembles de données étendus que les LLM généraux ont du mal à gérer.

• Grandes Matrices de Données : Les problèmes d'optimisation impliquent souvent des milliers ou millions de variables et de contraintes.

• Hallucinations : Les LLM peuvent générer des résultats qui semblent plausibles mais qui sont incorrects.

En combinant les LLM avec des solveurs traditionnels, Harumi garantit des solutions d'optimisation fiables, structurées et précises.

Architecture du Cadre Harumi

Nous avons développé un agent IA de pointe avec une précision supérieure de 10 % dans la résolution de problèmes mathématiques et quantitatifs par rapport aux autres LLM, conçu pour aider à l'apprentissage automatique, à la recherche opérationnelle et à l'analyse des données. Notre agent IA prend en charge la modélisation d'optimisation, rendant la prise de décision complexe plus intuitive. L'architecture de l'agent a été développée pour prendre en charge :

1. Description Naturelle du Problème : Les utilisateurs décrivent leurs problèmes d'optimisation en langage clair.

2. Pré-traitement : Identifier les paramètres, objectifs et contraintes.

3. Modélisation Itérative : Les LLM aident à structurer les modèles d'optimisation avec des vérifications de validation intégrées.

4. Agent Formulateur : Convertit les descriptions de problèmes en un modèle mathématique formel (par exemple, LaTeX).

5. Agent Programmateur : Traduit ce modèle en code prêt pour le solveur (par exemple, Gurobi, CPLEX).

6. Agent Évaluateur : Détecte les erreurs et assure la précision du modèle.

Principales Caractéristiques de la Beta de Harumi

• Créer et partager des projets d'optimisation avec des modèles mathématiques complexes.

• Editeur de texte intelligent conçu pour documenter les projets de recherche opérationnelle.

• Génération automatique de code, intégrant avec des solveurs comme Gurobi et CPLEX.

• Assistant IA conversationnel pour aider à démarrer de nouveaux projets d'optimisation dans la logistique, l'infrastructure et plus.

• Sécurité des données de niveau entreprise, exécutant les LLM sur un cloud privé sans partager de données à l'externe.

La Beta de Harumi est désormais en ligne! Inscrivez-vous dès aujourd'hui sur platform.harumi.io et découvrez comment l'IA peut révolutionner vos processus d'optimisation et de prise de décision.

A venir : De nouvelles fonctionnalités intéressantes sont prévues pour les prochaines versions, restez à l'écoute!

• Exécutez du code Python dans le navigateur avec WebAssembly pour des itérations rapides.

• Exécution de code côté serveur pour prendre en charge des traitements plus complexes.

• Intégration backend avec divers solveurs pour l'exécution de code.

• Développement d'une application de visualisation et d'interaction avec des composants graphiques.

• Intégration avec des sources de données externes (données tabulaires, Excel, CSV) pour une exécution de code sans faille.

• Fournir un environnement de simulation pour les résultats d'exécution.