L’irruption de l’intelligence artificielle, son application déjà connue et sa pénétration progressive sur différents marchés, suscitent toujours plus d’intérêt parmi les entreprises qui souhaitent faire un pas quantitatif dans la numérisation, et les modèles ou systèmes automatiques intelligents.
L’accès aux données est précisément l’une des principales barrières à l’adoption de l’intelligence artificielle dans le domaine de l’entreprise. Habituellement, il est nécessaire d’accéder aux données de tiers, ou de l’écosystème, pour optimiser le résultat, or les entreprises ne souhaitent pas les partager sans garantir le caractère privé, la confidentialité et la souveraineté des données partagées avec des tiers.
Dans les cas de collecte et d’installation massive de capteurs, la plupart des entreprises réfléchissent (si elles ne l’ont pas déjà fait) à la manière d’extraire des connaissances de ces informations à cru, pour ainsi améliorer leurs processus.
Il est important de disposer de connaissances de base en technologies IA, de savoir quels objectifs peuvent être visés, quelles conditions doivent être remplies, et d’avoir de bonnes pratiques pour mener à bien un projet, en minimisant les risques et en maximisant l’impact.
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