En vedette
Ingénierie dirigée par l’IA : Transformer la complexité des produits en avantage manufacturier
Alors que les fabricants passent de la phase pilote à la mise en développement de produit et à la production de l’IA, l’avantage concurrentiel dépendra de la connexion des données industrielles, des jumeaux numériques, des graphes de connaissances et de l’IA physique régie
Principales nouvelles
Tout le contenu
Alors que l’IA passe des projets pilotes aux systèmes essentiels pour les entreprises, celles-ci ont besoin d’un contrôle accru sur l’emplacement du traitement des données, l’exécution des modèles, la gestion de l’infrastructure et l’application de la gouvernance
Lire l’article
Les sociétés de capital-investissement doivent industrialiser les bases de la plateforme et du modèle opérationnel qui permettent à l’IA de prendre de l’ampleur et de créer une valeur durable dans l’ensemble du portefeuille
Lire l’article
L’IA physique peut aider les entreprises à améliorer la productivité, la résilience et la performance opérationnelle, mais le succès dépend de la combinaison de l’ingénierie, des technologies opérationnelles (OT), des technologies de l’information (TI) et de l’IA responsable à grande échelle
Lire l’article
À mesure que les agents, les jumeaux numériques et l’IA physique prennent davantage de responsabilités opérationnelles, les fabricants doivent mettre en place une gouvernance qui harmonise l’autonomie avec le risque, la responsabilité et la confiance
Lire l’article
Alors que les organisations d'ingénierie et de fabrication dépassent la phase d'expérimentation de l'IA, les données connectées, les fils numériques et l'intelligence contextuelle seront essentielles pour offrir une valeur commerciale mesurable
Lire la suite
À mesure que l’IA physique intègre l’intelligence aux caméras, capteurs, robots et à l’infrastructure Edge, les entreprises commencent à bâtir des opérations capables d’observer, d’interpréter et d’agir en temps réel
Lire l’article
IA vers les résultats
Regardez maintenant
L'IA d'entreprise est de plus en plus motivée par l'urgence des affaires, obligeant les organisations à mieux aligner la rapidité, la gouvernance et l'exécution interfonctionnelle.
Lire l’article
Déploiement de l’IA à grande échelle dans l’aérospatiale et la défense
Regardez maintenant
À mesure que l’adoption de l’IA s’accélère, les entreprises du voyage et de l’hôtellerie doivent concentrer leurs investissements sur les cas d’utilisation qui résolvent des problèmes stratégiques, apportent une valeur mesurable et justifient le coût de la mise à l’échelle
Lire l’article
L’IA, l’évolution de la demande, les contraintes de capacité et les perturbations géopolitiques transforment la façon dont les organisations du voyage, du transport, de la logistique et de l’hôtellerie opèrent, rivalisent et créent de la valeur
Lire l’article
L’histoire de l’IA racontée par l’industrie est rassurante. C’est là le problème.
Lire l’articleQuestions tendance
Le terme « intelligence artificielle » a été inventé par John McCarthy en 1956. Alan Mathison Turing, suivi de Newell, Simon, McCarthy et Minsky, sont des figures clés du développement de l’IA. Le programme « Logic Theorist » de Newell et Simon en 1956 a marqué une étape importante. Ces pionniers, connus comme les pères fondateurs de l’IA, ont grandement fait avancer le domaine.
- Productivité accrue
- Automatisation accrue
- Prise de décision intelligente
- Résoudre des problèmes complexes
- Gestion des tâches répétitives
- Renforce l’économie
- Personnalisation
- Gestion des catastrophes
- Améliore le mode de vie
- Défense mondiale
L’apprentissage automatique est le cerveau de l’IA qui reproduit la prise de décision logique à partir des données qui lui sont fournies et un modèle d’IA est la création, l'entraînement et le déploiement des algorithmes d’apprentissage automatique. Grâce aux avancées dans les méthodologies d’intelligence, les modèles d’IA offrent un soutien en parallèle avec l’analytique en temps réel, l’analytique prédictive et l’analytique augmentée en utilisant le traitement du langage naturel (PLN), l’apprentissage automatique, l’analyse statistique et l’exécution algorithmique.
Dotée de capacités humaines et au-delà, l’importance de l’intelligence artificielle (IA) ne cesse de croître et se répand progressivement dans divers secteurs, ouvrant la voie à de nouvelles possibilités et à une meilleure efficacité. De nos jours, les données sont un atout et sont valorisées dans tous les secteurs. Grâce à l’IA, les humains peuvent désormais absorber, interpréter et prendre des décisions complexes.
Alors que l’intelligence artificielle est un système qui mime ou imite l’intelligence humaine, l’apprentissage automatique en est le cerveau qui l’aide à fonctionner.
L’IA générative fait référence à un sous-ensemble d’algorithmes et de modèles d’intelligence artificielle conçus pour générer de nouvelles données qui ressemblent à des données existantes. Ces algorithmes sophistiqués peuvent créer du contenu sous différentes formes, comme du texte, des images, de la musique et même des structures complexes telles que des conceptions et des modèles. L’IA générative est principalement alimentée par les progrès dans les réseaux neuronaux, en particulier les réseaux antagonistes génératifs (GAN) et les autoencodeurs variationnels (VAE).
Abonnez-vous au bulletin HCLTech
pour nos dernières nouvelles et analyses