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Intelligence Artificielle & Machine Learning (infographie)


Une enquête IA & Machine Learning publiée par Umanis.






En avant-première de la sortie prochaine d’un e-book (gratuit), « IA & Machine Learning ». De la Data, des machines et des hommes », Umanis leader français en Data, Solutions Métiers et Digital publie aujourd’hui une infographie qui illustre les problématiques et les attentes des entreprises face à cette technologie de rupture.

Ce seront entre 5 et 20 milliards d’unités connectées d’ici 3 ans et autant de points de capture à exploiter pour prendre des décisions en live, recommander, prévoir en temps réel, détecter des signaux faibles ou encore planifier de la maintenance prédictive. Que ce soit au niveau des usages métiers, des secteurs de l’industrie et du tertiaire (santé, distribution, automobile, secteur public…) ou de l’utilisation même de la Business Intelligence, tout est en train de changer !

Grâce au Machine Learning et aux technologies de reconnaissance vocale basées sur de l’IA, même les technologies de Big Data risquent d’être dépassées rapidement au profit d’un Siri d’aide à la décision des métiers.

Constituée sur la base des réponses des 58 participants ayant répondu à l’enquête : « IA & Machine learning », cette infographie permet de dégager les tendances et les indicateurs suivants :

- 44% des entreprises estiment que l’IA et le Machine Learning sont devenus incontournables,
- 1 entreprise sur 2 exprime de la curiosité envers les innovations technologiques permettant la compréhension de données (machine ou langage naturel),
- 1/3 des entreprises son actuellement en veille sur ces sujets,
- 21% des décideurs IT se sont informés sur les suites Cortana (Microsoft) et Watson (IBM),
- 36% souhaitent aller plus loin sur ce type de technologie,
- 88% envisagent de lancer un projet dans plus de 6 mois,
- 50% des personnes interrogées ignorent quels usages faire de ces technologies dans l’entreprise.

TOP 5 des problématiques :
1. Détecter des anomalies
2. Utiliser l’apprentissage automatique pour optimiser l’automatisation
3. Intégrer un module de Machine Learning dans un SI existant
4. Repenser l’architecture Data temps réel de grosse volumétrie avec une forte puissance de calcul
5. Trouver une solution pérenne en stockage et sauvegarde des données collectées.

Laurent Leloup
"Blockchain enthusiast" & Founder Blockchain Daily News
Founder Finyear Daily News (Finance & Innovation all the Year)

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Monday, November 21st 2016
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