data intelligence

 

 L’intelligence artificielle (IA, ou AI en anglais pour Artificial Intelligence) consiste à mettre en œuvre un certain nombre de techniques visant à permettre aux machines d’imiter une forme d’intelligence réelle. L’IA se retrouve implémentée dans un nombre grandissant de domaines d’application.

Pourquoi Microsoft Azure ?

Aujourd’hui Microsoft Azure offre des fonctionnalités d’IA éprouvées, sécurisées et responsables. Azure AI permet de Créer des solutions stratégiques qui peuvent analyser des images, comprendre un discours, faire des prédictions à l’aide de données et imiter d’autres comportements humains intelligents.

Machine Learning :
Le machine learning repose sur le fait de pouvoir utiliser des ordinateurs pour rechercher une structure dans les données, même si aucune théorie existante ne permet de se faire une idée de cette structure. Le test d’un modèle de machine learning est une erreur de validation de nouvelles données, et non un test théorique vérifiant une hypothèse nulle. Comme le machine learning utilise souvent une approche itérative pour apprendre des données, il est facile d’automatiser cet apprentissage. Les données sont soumises à des passages successifs jusqu’à ce qu’un schéma cohérent soit établi.

Quel est le lien entre IA et Machine Learning ?

Un ordinateur « intelligent » utilise l’intelligence artificielle pour penser comme un être humain et effectuer des tâches de manière autonome. Le Machine Learning est la manière dont un système informatique développe son intelligence.

L’une des méthodes permettant d’entraîner un ordinateur pour imiter un raisonnement humain consiste à utiliser un réseau neuronal, qui est une série d’algorithmes modélisés une intelligence artificielle via l’apprentissage profond. C’est ce lien étroit qui permet à l’IA et au Machine Learning de fonctionner ensemble.

Azure Machine Learning :

 Azure offre des fonctionnalités de Machine Learning les plus avancées. Il permet de Créer, entraîneer et déployer rapidement et facilement les modèles Machine Learning à l’aide d’Azure Machine Learning, Azure Databricks et ONNX Runtime.il permet aussi d’Optimiser et d’accélérer l’entraînement et l’inférence ML. Sans oublier le Développement des modèles qui est devenu plus rapide avec le Machine Learning automatisé. Azure Déploie   facilement à grande échelle avec Kubernetes sur et Gére meme les modèles ML dans le cloud et la périphérie.

Avantages de l’IA et du Machine Learning

Le lien entre IA et Machine Learning offre de puissants avantages pour les entreprises de presque tous les secteurs d’activité, et de nouvelles possibilités émergent constamment. Il ne s’agit là que de quelques-uns des principaux avantages que les entreprises ont déjà pu observer :

Davantage de sources d’entrée de données :

L’IA et Machine Learning permettent aux entreprises de découvrir de précieux insights dans un large éventail de sources de données structurées et non structurées.

Prise de décisions plus rapide et plus éclairée :

Les entreprises utilisent le Machine Learning pour améliorer l’intégrité des données, et l’IA pour réduire les erreurs humaines. Cette combinaison conduit à de meilleures décisions basées sur de meilleures données.

Augmentation de l’efficacité opérationnelle :

Avec l’IA et le Machine Learning, les entreprises gagnent en efficacité grâce à l’automatisation des processus, ce qui réduit les coûts et libère du temps et des ressources pour d’autres priorités.

Avantages spécifiques :

Dans plusieurs secteurs, des entreprises créent des applications qui tirent parti du lien entre intelligence artificielle et Machine Learning. Voici un aperçu des différentes façons dont l’IA et le Machine Learning aident les entreprises à transformer leurs processus et produits :

Distribution

Les entreprises du secteur de la distribution utilisent l’IA et le Machine Learning pour optimiser leurs inventaires, créer des moteurs de recommandations et améliorer l’expérience client avec la recherche visuelle.

Santé :

Les organisations du secteur de la santé utilisent l’IA et le Machine Learning dans des applications telles que le traitement d’images pour améliorer la détection du cancer et l’analyse prédictive pour la recherche génomique.  

Banque et finance :

Dans les contextes financiers, l’IA et le Machine Learning sont des outils précieux pour la détection des fraudes, la prédiction des risques et la fourniture de conseils financiers proactifs.

Ventes et marketing :

Les équipes de vente et de marketing utilisent l’IA et le Machine Learning pour la création d’offres personnalisées, l’optimisation des campagnes, les prévisions de ventes, l’analyse des sentiments et la prédiction de l’attrition clients.

Cybersécurité :

Les technologies d’IA et de Machine Learning sont des armes puissantes pour la cybersécurité. Elles aident les organisations à se protéger et à protéger leurs clients en détectant les anomalies.

Service clientèle :

Les entreprises d’un large éventail de secteurs utilisent des chatbots et la recherche cognitive pour répondre aux questions, évaluer l’intention du client et fournir une assistance virtuelle.

Transport :

Les technologies d’IA et de Machine Learning sont utiles dans le secteur du transport, car elles aident les entreprises à améliorer l’efficacité de leurs itinéraires et à utiliser des analytiques prédictives par exemple pour prévoir l’évolution du trafic.

Fabrication :

Les entreprises de fabrication utilisent l’IA et le Machine Learning pour la maintenance prédictive et pour booster l’efficacité de leurs opérations.

Energies

Trouver de nouvelles sources d’énergie. Analyser les minerais présents dans le sol. Prévoir les pannes des capteurs d’une raffinerie. Simplifier l’approvisionnement en pétrole pour optimiser l’efficacité et la rentabilité. Les cas d’usage dans ce secteur sont nombreux et ne cessent de se multiplier.

Administration

Les administrations en charge de la sécurité et des services publics ont particulièrement besoin du machine learning car elles ont accès à de nombreuses sources de données pouvant receler de précieuses informations. Ainsi, l’analyse des données des capteurs fait apparaître des pistes pour améliorer l’efficacité et réaliser des économies. Le machine learning permet également de détecter la fraude et d’éviter l’usurpation d’identité.

Pour conclure , le Machine Learning n’est pas une recette miracle mais a la capacité d’aider les entreprises à développer des produits et solutions performants pour générer de nouvelles sources de revenus. Il ouvre de nombreux horizons pour mieux comprendre les données et faire des recommandations actionnables plus pertinentes que celles issues de la seule intuition humaine.

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