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International - 2 octobre 2017

Vers une intégration des technologies d’intelligence artificielle dans les opérations commerciales des entreprises

Dans une rubrique sur le site du portail européen en recherche économique Vox.  Ce lien mène à un site qui n'est peut-être pas soumis au standard gouvernemental sur l'accessibilité., Yoko Konishi, chercheuse au Research Institute of Economy, Trade and Industry, est d’avis que le nouvel engouement pour l’intelligence artificielle (IA), qui a commencé en 2012, ne montre aucun signe d’affaiblissement. Cette situation est attribuable à la récente disponibilité des mégadonnées et à l’adoption généralisée de méthodes d’apprentissage profond, qui se définit comme un ensemble de techniques d’apprentissage automatique qui tentent de modéliser avec un haut niveau d’abstraction des données grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires.

En 2017, les technologies émergentes des mégadonnées, de l’intelligence artificielle et de l’Internet des objets sont largement reconnues. Ces dernières années, les statistiques et la science des données ont trouvé un rôle en tant qu’outils d’apprentissage-machine, et ce qui a débuté comme un intérêt flou est maintenant un outil indispensable à l’IA et à l’élaboration de politiques fondées sur des données probantes.

Selon M. Konishi, nous avons désormais tout ce qu’il faut pour le développement de l’IA, à savoir les technologies d’IA basées sur l’apprentissage par machine, le calcul haute performance et les mégadonnées, en passant par les projets importants à grande échelle et les besoins des applications industrielles. Ensemble, ils offrent une occasion sans précédent et expliquent pourquoi l’essor actuel est si important et pourquoi cela a un effet sur l’ensemble de la société.

Les technologies de l’IA qui sont introduites pour être utilisées dans les opérations commerciales des entreprises le sont pour la plupart dans un but précis, plutôt que dans un but multifonctionnel comme c’est le cas pour les robots humanoïdes. Ainsi, l’IA est la plus efficace lorsqu’elle est utilisée pour effectuer des tâches pour lesquelles la répétition, l’augmentation du nombre de combinaisons ou le dépassement de temps entraînera une plus grande précision et une meilleure valeur.

Enfin, puisque les données sont le principal facteur qui détermine la performance de l’IA fondée sur l’apprentissage-machine, la disponibilité prévisible et durable de données de haute qualité demeure cruciale pour les enjeux de compétitivité.

Pour en savoir davantage à ce sujet, consultez l’article Toward artificial intelligence technologies as an integral part of service business operations.  Ce lien mène à un site qui n'est peut-être pas soumis au standard gouvernemental sur l'accessibilité..

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