L’intégration de l’IA dans les processus d’apprentissage et d’analyse en entreprise

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L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans les processus d’apprentissage et d’analyse en entreprise peut apporter de nombreux avantages, notamment en améliorant l’efficacité opérationnelle, en optimisant les décisions commerciales et en stimulant l’innovation. Zoom sur quelques-unes d’entre elles.

Plateformes d’apprentissage automatique de Google Cloud

Google Cloud AI Platform 

Google Cloud AI Platform 

Google Cloud AI Platform propose un ensemble de services qui permettent aux développeurs et aux scientifiques des données de créer, former et déployer des modèles d’apprentissage automatique sur Google Cloud. Il comprend des fonctionnalités telles que le développement de modèles avec TensorFlow, l’automatisation des workflows d’apprentissage automatique, le suivi des expériences de modélisation et le déploiement de modèles en production.

Google Cloud AutoML 

Google Cloud AutoML propose une série de services d’apprentissage automatique. Ceuc-ci permettent de créer des modèles d’apprentissage automatique sans nécessiter une expertise approfondie en science des données ou en apprentissage automatique. Il inclut des services tels que AutoML Vision, AutoML Natural Language et AutoML Tables pour des cas d’utilisation spécifiques comme la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et la prédiction de données tabulaires.

Google Cloud AI Building Blocks 

Google Cloud AI Building Blocks propose des services prêts à l’emploi permettent aux développeurs d’intégrer des fonctionnalités d’IA pré-entrainées dans leurs applications avec facilité. Ils comprennent des API telles que Vision AI, Video AI, Language AI et Translation AI. Celles-ci offrent des fonctionnalités de reconnaissance d’images, de traitement vidéo, de compréhension du langage naturel et de traduction.

TensorFlow sur Google Cloud 

TensorFlow sur Google Cloud est une bibliothèque open-source d’apprentissage automatique développée par Google. Sur Google Cloud, les développeurs peuvent utiliser TensorFlow pour créer, entraîner et déployer des modèles d’apprentissage automatique à grande échelle. Elle bénéficie de la puissance des infrastructures cloud de Google pour accélérer les workflows de modélisation.

BigQuery ML 

BigQuery ML présente un service intégré à BigQuery qui permet aux utilisateurs de créer et d’entraîner des modèles d’apprentissage automatique directement dans leur entrepôt de données. Il offre une intégration transparente avec BigQuery. Ainsi, elle permet aux entreprises d’exploiter les données existantes pour créer des modèles prédictifs. Ceci, sans avoir besoin de déplacer ou de prétraiter les données.

Plateformes d’analyse prédictive

Microsoft Azure Machine Learning 

Microsoft Azure Machine Learning 

Une plateforme qui permet de développer, et gérer des modèles d’apprentissage automatique et d’analyse prédictive. Elle offre des outils et des services pour créer des modèles prédictifs en utilisant des algorithmes d’IA avancés. Aussi, elle prend en charge divers langages de programmation, comme Python et R.

AI Platform

AI Platform

 

Ure plateforme qui offre une suite d’outils et de services pour développer, déployer et gérer des modèles d’apprentissage automatique et d’analyse prédictive sur Google Cloud. Elle intègre l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. Ainsi, elle aide les entreprises à résoudre divers problèmes prédictifs.

IBM Watson Studio 

IBM Watson Studio 

Une plateforme d’analyse prédictive et d’apprentissage automatique proposée par IBM. Elle offre des outils de développement et de déploiement de modèles prédictifs, ainsi que des fonctionnalités d’IA pour explorer les données, créer des modèles, automatiser les workflows et collaborer avec les membres de l’équipe.

DataRobot 

DataRobot 

Une plateforme d’automatisation des modèles d’apprentissage automatique pour accélérer et simplifier le processus de développement de modèles prédictifs. Elle permet de créer, tester et déployer des modèles prédictifs. Ceci, sans nécessiter une expertise approfondie en science des données ou en programmation.

Databricks Unified 

Databricks Unified 

Une plateforme cloud qui combine le traitement des données, l’analyse prédictive et l’apprentissage automatique. Elle intègre des fonctionnalités d’IA pour analyser de grandes quantités de données et développer des modèles prédictifs. Vous pouvez aussi mettre en place des solutions d’apprentissage automatique à grande échelle.

Plateformes IoT industrielle intégrant l’IA

Siemens MindSphere 

Siemens MindSphere 

Une plateforme IoT industrielle qui intègre des capacités d’IA pour analyser les données collectées par les capteurs et les équipements industriels. Elle permet de surveiller et de gérer les actifs, d’optimiser les processus de production et de prendre des décisions.

Predix de GE Digital 

Predix de GE Digital 

Une plateforme IoT industrielle qui intègre des capacités d’IA pour collecter, analyser et visualiser les données provenant des équipements industriels. Elle permet de surveiller les performances, de détecter les anomalies, de prédire les pannes et de planifier la maintenance.

Microsoft Azure IoT 

Microsoft Azure IoT 

Une plateforme cloud qui intègre des services d’IA pour développer des solutions IoT industrielles. Elle offre des fonctionnalités : l’analyse en temps réel des données, la prédiction des pannes, la détection des fraudes et la gestion pour aider à améliorer l’efficacité opérationnelle.

AWS IoT Core 

AWS IoT Core 

Une plateforme cloud qui permet de connecter des millions d’appareils IoT et de collecter et d’analyser les données à grande échelle. Elle intègre des services d’IA : AWS IoT Analytics et AWS IoT Events pour détecter les modèles, prévoir les pannes et optimiser les opérations industrielles.

IBM Watson IoT Platform 

IBM Watson IoT Platform 

Une plateforme IoT qui utilise l’IA pour analyser les données des équipements industriels et des capteurs. Elle offre des fonctionnalités : la surveillance de l’état des actifs, la prévision de la demande, l’optimisation des stocks et la gestion des chaînes logistiques.

Salesforce propose principalement deux plateformes d’analyse de données intégrant l’intelligence artificielle

Salesforce Einstein Analytics 

Salesforce Einstein Analytics 

Une plateforme d’analyse de données de Salesforce qui intègre des fonctionnalités d’IA pour fournir des insights prédictifs, des recommandations intelligentes et des analyses avancées. Elle permet aux utilisateurs de visualiser et d’explorer leurs données. Ils peuvent découvrir des tendances cachées et de prendre des décisions plus éclairées. Einstein Analytics offre des fonctionnalités telles que la prédiction des ventes, la segmentation de la clientèle, la détection des tendances et la création de tableaux de bord interactifs.

CRM Analytics (Tableau CRM) 

CRM Analytics (Tableau CRM) 

Salesforce a acquis Tableau Software en 2019. Le Tableau CRM, intègre les capacités d’IA de Salesforce Einstein. Il permet d’analyser et de visualiser leurs données clients de manière plus intuitive et interactive. Il utilise des fonctionnalités d’IA telles que la prévision des ventes, l’analyse prédictive et la recommandation de produits. Les utilisateurs peuvent ainsi créer des tableaux de bord personnalisés ou explorer les données en profondeur. Ils peuvent aussi obtenir des insights exploitables pour améliorer les performances commerciales.

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