Conseils IT

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Outils décisionnels et analytiques

• L'essentiel sur MicroStrategy 2019

  La nouvelle version de la plateforme BI est un tournant majeur pour MicroStrategy. Le « Monsieur Produits » de l'éditeur explique en quoi elle est plus ouverte et plus cloud. Et en quoi elle colle à la stratégie agnostique et orientée utilisateur de...  Lire la suite

• Où en est SAP HANA ?

  Hasso Plattner, cofondateur de SAP, explique les évolutions de HANA, la manière dont elles répondent aux nouvelles exigences des entreprises et le pourquoi de la restructuration en cours de cette division base de données.  Lire la suite

• Les étapes pour construire un catalogue de données

  Un catalogue de données est le garant des métadonnées et des données de l’entreprise. Mais sa conception demande un peu de méthode. Cet article vous accompagne dans sa mise en œuvre.  Lire la suite

• Les 5 conseils d'Andrew Ng pour déployer une Intelligence Artificielle en entreprise

  Le pionnier - et superstar - de l'IA a partagé les enseignements de ses expériences de responsables chez Google et Baidu. Il livre un mode d'emploi dont toute entreprise pourra s'inspirer avec bénéfice.  Lire la suite

• Conseils en matière de stockage pour l'intelligence artificielle et le Machine Learning

  Les supports de données destinés aux secteurs de l'intelligence artificielle et du Machine Learning nécessitent une planification particulière. Cet article vous rappelle les points à prendre en compte et ce que vous devez prévoir.  Lire la suite

• Intelligence Artificielle : changement de paradigme dans le domaine du stockage

  Dans le stockage également, l'Intelligence Artificielle a le vent en poupe et peut apporter de nombreux avantages : optimisation des latences, modifications de politique aisées et augmentation des performances.  Lire la suite

• Machine Learning : l'indispensable préparation des données requiert encore (beaucoup) d'humain

  Vous voulez automatiser vos processus grâce à l'intelligence artificielle ? D'accord. Mais ne négligez surtout pas le travail manuel qui reste encore nécessaire pour préparer les données avant de les injecter dans les algorithmes.  Lire la suite

• CRM : trois bonnes raisons d'avoir un Data Scientist dans son équipe CX

  Les équipes en charge l'expérience client (CX) n'ont habituellement pas de Data Scientist. Mais en ajouter un peut aider à extraire plus de valeur des données que ne le ferait un analyste CRM classique avec un logiciel BI clef en main.  Lire la suite

• Machine Learning : les différentes manières dont le « as a Service » démocratise l'IA

  L'émergence d'outils d'Intelligence Artificielle « à la demande » permet à un plus grand nombre d'entreprises, au-delà des géants de la Tech et des multinationales, d'accéder aux avantages du Machine Learning et du Deep Learning.  Lire la suite

• Qu'est-ce que la virtualisation de données ?

  Selon Forrester, la virtualisation de données (ou Data Virtualization) est la forme particulière d'intégration de données qui connaît la croissance la plus rapide. Mais pourquoi est-elle si « particulière » ?  Lire la suite

• Machine Learning : ce que peuvent vraiment faire les entreprises avec ces algorithmes

  Les applications concrètes de l'apprentissage statistique sont nombreuses et variées. Aussi variées que l'apprentissage supervisé, non supervisé, les réseaux neuronaux, ou l'apprentissage par renforcement.  Lire la suite

• Comment le Machine Learning peut améliorer la supervision des communications unifiées

  Avec les toutes premières utilisations du Machine Learning et de l'Intelligence Artificielle dans les communications unifiées, notre expert examine la valeur qu'elles apportent dans la gestion et l'analyse des communications unifiées.  Lire la suite

• Machine Learning : bien comprendre les trois niveaux d'offres de Google Cloud

  APIs et services AutoML pour les développeurs, BigQuery ML pour les Data Analystes, boite à outils à base de Tensorflow pour les Data Scientists, Google segmente très clairement son offre pour toucher le plus d'utilisateurs possibles.  Lire la suite

• Intelligence artificielle et centres de contact : cinq applications pertinentes

  L'intelligence artificielle dans les centres d'appels évolue pour répondre aux besoins des organisations en matière de support et de SAV. Voici cinq tendances clefs qui peuvent apporter une vraie valeur ajoutée.  Lire la suite

• Machine Learning : comment choisir le bon framework ?

  Ce ne sont pas les outils open source qui manquent pour le Machine Learning et le Deep Learning. A tel point que choisir les bons peut vite devenir une gageure. Pour faire un choix avisé, voici quelques conseils de spécialistes à bien garder à ...  Lire la suite