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L’entreprise de services publics du futur : là où convergent AI, durabilité et résilience
L’IA, la durabilité et la résilience convergent pour transformer la planification des services publics, les opérations du réseau et les décisions d’investissement.
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Les services publics adoptent un modèle opérationnel plus connecté où des données fiables, l’AI agentique et des flux de travail intégrés transforment les informations en actions d’affaires coordonnées à l’échelle de l’entreprise.
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GenAI peut aider les équipes de terrain des services publics à accéder plus rapidement à l'information technique, à transférer l'expertise et à réduire le travail manuel tout en maintenant la sécurité et la supervision essentielles à l'infrastructure critique.
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L’investissement dans l’AI s’accélère alors que les entreprises sont confrontées à des contraintes d’alimentation, de refroidissement, de chaîne d’approvisionnement et de réseau qui peuvent déterminer la rapidité d’évolution de l’infrastructure AI
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Transformer les opérations réglementaires et de sécurité avec l’AI
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Relier l’intelligence des actifs aux opérations en temps réel du réseau peut aider les services publics à anticiper les problèmes et à y réagir, à condition que l’autonomie progresse à un rythme que le réseau peut soutenir en toute sécurité.
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La technologie d’entreprise doit maintenant prendre en charge l’analytique, l’intelligence en temps réel et l’AI, tandis que les organisations doivent répondre à des exigences accrues en matière de sécurité, de gouvernance, de résilience et de souveraineté.
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Comment HCLTech et AWS vous aident à faire évoluer l’IA agentique, à moderniser les processus et à offrir de la valeur avec confiance et gouvernance.
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Pour réussir le passage à l’échelle de l’AI, il faut une valeur à laquelle quelqu’un souscrit, une gouvernance conçue avant l’autonomie et un travail repensé autour d’une supervision humaine significative.
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L’autonomie du mainframe dépendra de l’automatisation fiable, d’une meilleure observabilité et de limites claires quant aux situations où l’AI peut agir sans approbation humaine.
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C Vijayakumar, président-directeur général et directeur général, HCLTech, et John Roese, directeur mondial de la technologie et chef de l’IA, Dell Technologies, partagent leurs perspectives sur la mise à l’échelle de l’IA tout en maintenant le contrôle, la confiance et l’efficacité
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L’AI étend le mainframe en une plateforme de décision en temps réel qui combine des données d’entreprise fiables, une logique métier et une intelligence intégrée.
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À l’approche d’AWS re:Invent, Prabhakar Appana explore comment les entreprises peuvent déployer l’IA agentique à grande échelle grâce à la refonte des processus, à des modèles opérationnels fiables et à des résultats d’affaires mesurables.
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).
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