Il n'est pas nécessaire de modifier les systèmes existants,
les fournisseurs de services ou les institutions existantes
Intelligence artificielle (IA) et apprentissage machine (ML)
La première plateforme technologique unifiée en temps réel pour les entreprises
Intelligence artificielle (IA) et apprentissage machine (ML)
Leverage Technology For Better Decisions
Leverage Technology For Better Decisions
Intelligence artificielle (IA)
L'intelligence artificielle (IA) désigne la capacité d'un système informatique à imiter les fonctions cognitives humaines, telles que l'apprentissage et la résolution de problèmes. Grâce à l'IA, les ordinateurs peuvent utiliser les mathématiques et la logique pour simuler le raisonnement que les gens utiliseraient pour apprendre de nouvelles informations et prendre des décisions. Des logiciels d'apprentissage aux voitures autonomes et aux robots intelligents, en passant par les applications de l'information sur les objets ("IoT"), l'IA étend son champ d'action dans le monde entier.
Les capacités de veille stratégique et d'analyse de l'IA sont devenues une priorité pour les entreprises internationales. La raison : ces outils peuvent fournir des informations précieuses pour améliorer les revenus et la rentabilité. L'adoption de l'IA a également été stimulée par l'augmentation du volume et de la complexité des données au sein des entreprises mondiales.
Intelligence artificielle - Tendances et attributs :
Bien que l'IA et l'apprentissage automatique soient étroitement liés, il ne s'agit pas de la même chose. L'apprentissage automatique est une branche de l'IA et de l'informatique qui se concentre sur l'utilisation de données et d'algorithmes pour imiter la façon dont les humains apprennent, en améliorant progressivement la précision au fil du temps. C'est en raison de ce lien étroit que l'opposition entre l'IA et l'intelligence artificielle porte en réalité sur la manière dont l'IA et l'intelligence artificielle peuvent se compléter pour créer de la valeur pour l'entreprise.
AI et ML : processus
IA et ML : processus
- Étape 1: Création d'un système d'IA à l'aide de la ML et d'autres techniques.
- Étape 2: Créer des modèles ML en étudiant les schémas dans les données.
- Étape 3: Optimisation des modèles ML sur la base de modèles dans les données.
-
Étape 4: Répéter et affiner le processus jusqu'à ce que la précision des modèles soit suffisante pour les tâches à accomplir.
IA et ML : capacités
Les entreprises de presque tous les secteurs découvrent de nouvelles capacités et opportunités basées sur les pouvoirs de l'IA et de la ML. Une myriade de nouvelles utilisations sont apparues - ainsi que des améliorations de processus existants tels que :
- Analyse prédictive : Prévoir les tendances et les modèles de comportement en découvrant les relations de cause à effet dans les ensembles de données.
- Moteurs de recommandation : Exploitation de l'analyse des données pour recommander des produits susceptibles d'intéresser les clients.
- Analyse des sentiments : Identification et catégorisation des attitudes positives, neutres et négatives exprimées dans des textes ou d'autres moyens de communication.
IA et ML : Applications
INSTANT® is deploying AI and ML for a range of benefits to clients in various categories and functions, such as:
- Commerce de détail: Optimisation des stocks, création de moteurs de recommandation et amélioration de l'expérience client grâce à la recherche visuelle.
- Banque et finance: Prévoir les risques financiers, détecter les fraudes et permettre une prise de décision plus proactive.
- Ventes et marketing: Faciliter les offres personnalisées, optimiser les campagnes, prévoir les tendances des ventes, analyser le sentiment des clients et prédire leur comportement (y compris le désabonnement).
- Transport: Améliorer l'efficacité des itinéraires et prévoir le trafic à l'aide d'analyses prédictives.
- Fabrication: Optimisation de la logistique de la chaîne d'approvisionnement, planification de la production, planification de la distribution, maintenance prédictive, etc.
