Tous les articles Intelligence artificielle
Novembre 2021
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Alexa / Amazon Echo : prix, modèles, skills, commandes vocales...
[ALEXA] Tour d'horizon des différents modèles d'enceintes vocales Alexa d'Amazon : Amazon Echo, Amazon Echo Dot, Amazon Echo Show, Amazon Echo Spot, Amazon Echo Plus, Amazon Echo Studio.
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L'expérience utilisateur : ce facteur clés de succès de l'IA... trop souvent oublié
L'UX joue un rôle majeur dans la réussite d'un projet d'intelligence artificielle. Pour trouver l'interface graphique la plus attrayante, designers et data scientist devront travailler main dans la main.
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De l'avenir du métier de Data Scientist(e)
Depuis quelques temps, en parcourant la toile j'ai pu prendre connaissance ici et là d'un certain nombre de billets et de vidéos sur l'avenir du métier de Data Scientist(e). Cet article tente, au travers de ma pratique du métier et de ma propre expérience, de vous apporter objectivement les premiers éléments de réponse.
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Les EdTech peuvent sauver l'enseignement de demain
En 2020, le marché mondial de l'éducation a atteint les 7 milliards de dollars, d'ici 10 ans celui-ci devrait atteindre les 10 milliards de dollars. La raison ? Une forte croissance démographique et un développement massif des technologies.
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Pourquoi les entreprises ne doivent plus faire l'impasse sur le traitement de la voix ?
La valeur des données pour une entreprise n'est plus à prouver… à condition d'être en capacité de les exploiter. Si la question ne se pose plus pour l'ensemble des données structurées, les données vocales sont aujourd'hui peu, voire pas du tout captées et valorisées… Cette sous-exploitation est d'autant plus critique que ces données ont un potentiel immense et offrent des applications multiples, à forte valeur ajoutée.
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Repensez votre transformation numérique et libérez la valeur des systèmes existants
A l'heure des véhicules électriques, de la livraison express et des expériences virtuelles, il est intéressant de constater l'impact de la technologie sur notre quotidien, personnel ou professionnel. Cependant, tout le monde n'est pas logé à la même enseigne. De nombreux industriels font face à la complexité opérationnelle et subissent les coûts élevés de systèmes multiples et disparates qui n'ont pas la capacité de soutenir les besoins de l'entreprise et les changements constants.
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Intelligence Artificielle et Frugalité ne sont pas antinomiques !
Qui dit existence d'une technologie dit également évolution de celle-ci. Ainsi, la plupart des technologies qui nous entourent n'ont cessé de progresser, devenant plus rapides, innovantes, intelligentes… mais aussi pour beaucoup d'entre elles plus énergivores et exigeantes en ressources naturelles et parfois humaines, et cela alors même qu'elles ne répondent pas toujours à des besoins fondamentaux.
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Les entreprises ont besoin de data analyst et data scientist pour déployer des IA performantes
Pour déployer des projets d'IA pertinents, les entreprises doivent recruter des data analysts et data scientists. Un duo indispensable à la maitrise de toute la chaine de valeur de la donnée, depuis la production jusqu'à l'exploitation de la donnée.
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Assurances : améliorer le parcours clients en passant par l'automatisation
Les AssurTech font une ombre de plus en plus importante aux acteurs historiques du secteur assurance. La faute à un retard de ces derniers sur l'expérience utilisateur. Pour recoller au score, il leur faudrait construire une relation de confiance réciproque qui ne pourra passer que par l'automatisation.
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Métavers : un nouveau monde qui ouvre aussi des possibilités d'investissement
Frontière ultime entre le monde réel et le monde virtuel, le métavers représente aujourd'hui la plus probable évolution d'internet dans les prochaines années. Un phénomène qui fait beaucoup parler de lui depuis les dernières annonces de Mark Zuckerberg et le revirement stratégique de Facebook vers le métavers. Un nouveau monde qui ouvre aussi la voie à de nouvelles perspectives d'investissement !
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Le AI Product Owner au cœur du déploiement industriel des projets d'Intelligence Artificielle
Entre 2007 et 2019, les entreprises se sont progressivement acculturées aux technologies intégrant de l'IA. Une période foisonnante en termes d'innovations, mais dont les effets se sont généralement limités au stade du PoC. Depuis l'an dernier, les sociétés ont compris l'importance de revenir à des méthodes de déploiement classiques pour passer leurs projets à l'échelle.
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Comment nous préparer à la prochaine pandémie ?
En 2019, le monde était confronté aux incertitudes d'une nouvelle maladie virale, la Covid-19. La complexité et l'étendue du SARS CoV-2 allait conduire les équipes travaillant dans l'industrie du diagnostic à relever des défis scientifiques et opérationnels dans des délais jusqu'alors impensables.
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Databricks vs Snowflake : le data scientist contre le business analyst
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Vers une BI résolument moderne grâce aux données actives
Afin de minimiser la gravité d'un retard, tout le monde a invoqué l'adage " mieux vaut tard que jamais " au moins une fois dans sa vie. Mais lorsqu'il est question d'informations sur lesquelles sont fondées des décisions commerciales, des données recueillies trop tard peuvent se révéler complètement inutiles.
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Quand l'accessibilité et l'explicabilité de l'IA accélère son adoption en entreprise
Les systèmes autonomes sont de plus en plus présents dans le quotidien des humains : les aspirateurs fonctionnent tous seuls, tout comme les robots de cuisine et nous n'avons plus besoin de régler les thermostats. Comprendre en détail les choix opérés par une intelligence artificielle (IA) qui contrôle un véhicule autonome peut être difficile, voire impossible, pour un être humain.
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L'esprit de ruche : créer l'unité entre l'IA et l'Homme
L'intelligence artificielle est rentrée dans le monde réel. Avec un potentiel de données plus important, le data center est devenu un élément pivot et stratégique de l'ensemble. Tirer parti de l'IA dans le data center deviendra une nécessité pour toute entreprise reposant sur le traitement de données. Gartner a déjà affirmé que plus de 30% des data centers qui ne déploient pas l'IA et l'apprentissage automatique ne seront pas viables sur le plan opérationnel et économique dans un avenir proche
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Comment les bailleurs sociaux peuvent-ils répondre à leurs enjeux grâce à la digitalisation ?
Face à la demande croissante des demandeurs de logements sociaux et face aux enjeux environnementaux, les acteurs du logement doivent faire face à de nombreux défis ! La digitalisation a ouvert de nouvelles opportunités aux bailleurs sociaux afin d'améliorer l'efficacité opérationnelle et optimiser les coûts et ils doivent en profiter dès à présent.
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L'Europe, terre promise d'une IA respectueuse ?
Comme tout phénomène émergent, l'IA s'est développée sans grands principes d'éthique et d'utilisation préalable, si ce n'est les règles que les entreprises se sont auto-appliquées et qui ne suffisent pas. La confiance en l'IA est pourtant essentielle pour stimuler ses usages et encourager le développement de nouveaux projets.