Intelligence Artificielle et Data Science
Toute l'actualité, les conseils et les projets liés aux algorithmes, au Machine Learning et à la mise en production de l'Intelligence Artificielle dans les entreprises.
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Dans ce numéro:
Actualités : Intelligence Artificielle et Data Science
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septembre 16, 2021
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Appian se met lui aussi au process mining
Appian a profité de sa conférence européenne pour évoquer sa dernière acquisition en date, le spécialiste du process mining Lana Labs, et pour présenter les ajouts de la version 21.3.
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septembre 15, 2021
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Supply chain : Renault teste le jumeau numérique de Google
Le 14 septembre, Google Cloud a présenté en préversion deux offres : Supply Chain Digital Twin et Supply Chain Pulse. Déjà client du fournisseur cloud, le groupe Renault est l’un des premiers à tester ces solutions.
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septembre 08, 2021
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IIoT : InUse met la maintenance prédictive à la sauce low-code
Fondée par deux anciens de Dassault Systèmes, InUse est une startup basée à Boulogne-Billancourt qui conçoit une plateforme IoT en mode SaaS proposée aux fabricants de machines industrielles. Elle mise sur le low-code et le machine learning pour ...
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septembre 06, 2021
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Décarbonation : l’offre « A to Zero » d’Atos
Produits, services, plateformes, conseil, support. L’ESN a dévoilé avant l’été un portefeuille « bout en bout » pour accompagner ses clients vers le « zéro émission nette ». Un impératif qui a aussi des « bénéfices commerciaux » pour les clients.
Projets IT : Intelligence Artificielle et Data Science
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SNCF Voyageurs détecte l’amiante grâce à la computer vision
Pour détecter la présence d’amiante dans les pièces de wagons de fret, SNCF Voyageurs et Datategy ont codéveloppé une application propulsée à la computer vision. Elle doit répondre à des enjeux sanitaires et industriels. Lire la suite
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« Guide Dogs » se laisse guider par la data science
Pour moderniser ses process, Guide Dogs, le plus grand éleveur de chiens guides au monde, fait le pari de l’IA, du prédictif… Et d’un Dog Relationship Management (sur Salesforce). Lire la suite
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Le britannique Tractable accélère par 5 son IA grâce aux puces IPU
Offrant un service d’estimation automatique des frais liés à un sinistre, la startup devait accélérer l’entraînement de ses algorithmes de reconnaissance d’images pour signer avec de nouvelles assurances. Lire la suite
Conseils IT : Intelligence Artificielle et Data Science
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Machine learning : différencier l’échantillonnage stratifié, en grappes et par quotas
Ce conseil brosse les grandes différences entre l’échantillonnage stratifié, en grappes et par quotas, des approches très populaires en statistique et en machine learning. Lire la suite
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Data science : ce qu’attendent les recruteurs lors d’un entretien
L’entretien est une première étape importante pour obtenir un emploi et c’est d’autant plus vrai dans le domaine de la data science. Voici des conseils pour se préparer aux questions et aux besoins des employeurs. Lire la suite
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L’essentiel sur le Feature Store et ses usages
Le Feature Store promet une architecture centralisée pour administrer l’entraînement, le déploiement des modèles de machine learning et de leurs données. Ce conseil tente de définir une telle approche et passe en revue ses qualités et ses défauts. Lire la suite
Opinions : Intelligence Artificielle et Data Science
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Pour le CTO de GE Digital, jumeaux numériques et IA sont inséparables
Colin Parris, fondateur de l’initiative « jumeaux numériques » de GE Digital, explique pourquoi la gestion des données peut faire ou défaire une application et pourquoi l’association des jumeaux numériques et de l’intelligence artificielle permet de les améliorer. Lire la suite
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ERP : les trois grands axes de développement de Cegid dans l’IA
Tout comme la cloudification, l’infusion de l’Intelligence Artificielle dans les applications métiers et dans les ERP prend différentes formes. Et rencontre des accueils très différents de la part des clients. Lire la suite
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Machine Learning : vers une nouvelle génération d’algorithmes plus réactifs (Franck Cohen, Workday)
Pour Franck Cohen – un des visages les plus connus de SAP – désormais conseillé de Workday, l’IA fera triompher le cloud (et l’ERP SaaS). Mais comment faire du Machine Learning quand le présent n’est plus la continuité statistique du passé ? Réponse : grâce à de nouveaux algorithmes comme le LSTM. Lire la suite
E-Handbooks : Intelligence Artificielle et Data Science
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RPA : trois approches fournisseurs de l’automatisation
L’intérêt porté au RPA ne se dément pas dans un contexte de réduction des coûts et de recherche accrue d’automatisation. Entre spécialistes et éditeurs généralistes, les innovations qui entourent l'automatisation robotisée des processus (Robotic Process Automation) sont de plus en plus nombreuses. Avec ce document, nous vous proposons trois approches : le RPA comme brique de base de l’automatisation, dans un contexte cloud ou bien intégré à une approche plateforme. Lire la suite
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Stratégie DSI #19 : 5 conseils pour adopter le machine learning
Analytics, automatisation du SI, IA appliquée à la cybersécurité : ces trois tendances fortes des investissements IT à venir dans les entreprises s’appuient toutes sur le Machine Learning, ces logiques d’apprentissage automatisé à des fins d’amélioration des performances logicielles. Dans ce numéro 19 de notre série Stratégie DSI, nous vous proposons 5 conseils pour vous aider à comprendre et adopter le ML au sein de votre entreprise. Lire la suite
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Stratégie DSI #18 : Comment l’IA s’impose dans les nouveaux paradigmes de la cybersécurité
Renseignement sur les menaces, XDR, SASE, ZeroTrust… les nouveaux concepts de la cybersécurité ont tous un point commun : ils intègrent dans les paradigmes sur lesquels ils s’appuient une bonne dose d’Intelligence Artificielle (IA). La sécurité est même certainement le premier usage de ce qui est appelé à devenir un pilier durable du SI. Voyons dans ce numéro 18 de Stratégie DSI – le supplément orienté CIO du MagIT – comment les deux approchent se marient pour améliorer la protection et la réponse aux menaces qui pèsent sur le SI. Lire la suite
Guides Essentiels : Intelligence Artificielle et Data Science
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Jumeaux numériques : comment préparer l'industrialisation
Ce guide essentiel explore les initiatives en cours en matière de jumeaux numériques et revient sur les premiers cas d’usage d’envergure. C’est également l’occasion d’observer que les technologies nécessaires à la mise en pratique du concept sont là, et que des cas d’usage pertinents existent (même s'ils sont peu nombreux). Lire la suite
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Machine learning : les clés pour contrôler les biais
Au travers de ce guide essentiel, nous explorons les formes de biais et les manières de les atténuer. In fine, les beaux discours doivent se mêler à la rigueur statistique des data scientists. Lire la suite
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Se préparer à la sortie de crise avec les prédictions de Gartner
Plus que jamais les prédictions de Gartner sont utiles à quelques mois de la sortie de crise. Si le SI est affecté comme l’ensemble des composantes de l’entreprise, la transformation digitale n’est pas remise en cause. Lire la suite