intelligence artificielle santé IA objets connectés start-up

La santé est un sujet qui nous passionne depuis longtemps chez premaccess et qui, aujourd’hui plus que jamais prend tout son sens. L’humanité dispose aujourd’hui des outils les plus puissants pour répondre aux problématiques qui se posent à nous et pourtant nous sommes vulnérables. 

Alors pour changer un peu d’angle, nous avons concocté une petite liste des innovations en santé que l’on suit de près, car pour nous elles sont représentatives du monde de demain, de celui que l’on veut construire avec vous. Et quand la technologie est un vecteur de sens, ca nous plait ! 

Certaines solutions semblent parfois sorties d’un film de science-fiction et pourtant. Il s’agit bel et bien de solutions concrètes  que l’on peut dès aujourd’hui utiliser ou en cours de développement. 

Si vous voulez un peu plus d’informations sur le fond quand on parle d’Intelligence Artificielle ou de Machine Learning, vous pouvez vous référez à notre article AI et ML la vision de premaccess des services proposés par AWS.

Reste aujourd’hui les questions suivantes que nous souhaiterions résoudre avec vous : 

  • Comment généraliser ces procédés ? 
  • Les faire changer d’échelle et rendre ces technologies accessibles aux plus grands nombres ? 

Vous avez d’autres exemples ? Partagez les avec nous ! 

Des nouvelles molécules chimiques pour la recherche médicamenteuse

offre de soins de santé dossier médical suivi médical paramédical prescription

@Iktos utilise un #algorithme pour imaginer de nouvelles molécules chimiques efficaces dans le cadre de la recherche médicamenteuse. Sa technologie explore #virtuellement l’univers quasi infini de la chimie pour imaginer des nouvelles molécules de #synthèse et prédire leur efficacité.

https://www.lesechos.fr/industrie-services/pharmacie-sante/medicaments-du-futur-iktos-explore-lespace-chimique-grace-a-lia-1182596

Dépistage des maladies du cœur : mesurer instantanément et avec précision le flux sanguin

En comparant les résultats générés par l’#AI avec les dossiers de santé de chaque patient, l’équipe a constaté que les patients dont le flux sanguin était réduit étaient plus à risque de décéder des suites d’une crise cardiaque, d’un #AVC et d’une insuffisance cardiaque.

L’outil s’est révélé pour la première fois capable de prédire quels patients pourraient mourir ou subir des événements indésirables majeurs au niveau cardiovasculaire, mieux qu’un médecin ne pourrait le faire seul avec des approches traditionnelles.

https://www.santemagazine.fr/actualites/actualites-sante/lintelligence-artificielle-peut-aider-a-predire-le-risque-de-crises-cardiaques-et-davc-432130

Prédire la probabilité d’événements d’un choc hémorragique ou d’un traumatisme crânien

L’objectif est de développer des modèles de prédiction et d’élaborer, à terme, une plateforme de services.

Le projet va s’appuyer sur les ressources du registre #Traumabase, nourri par un réseau d’une centaine de médecins urgentistes et anesthésistes-réanimateurs dans toute la France.

Et qui regroupe les données d’hospitalisations et de rémissions de 20 000 admissions pour traumatisme grave en France.

À terme, l’outil #développé et qui utilise l’intelligence artificielle permettra de prédire la probabilité d’événements d’un choc hémorragique ou encore d’un traumatisme crânien, mais aussi d’ajuster la stratégie de soins. 

https://www.lesechos.fr/partenaires/capgemini/e-sante-la-data-et-lia-au-secours-des-patients-atteints-de-traumatismes-graves-1168623

Prédire la progression des maladies neurodégénératives pour mieux prévoir l’évolution des maladies comme la maladie d’Alzheimer

L’#algorithme a été en mesure de détecter les différentes expressions des gènes de ces patients sur des dizaines d’années avec l’analyse des échantillons de sang et de tissus cérébraux post-mortem de 1 969 patients et avec l’aide d’un algorithme d’AI et des techniques de #deeplearning.

https://www.santemagazine.fr/actualites/actualites-sante/une-analyse-sanguine-par-ia-peut-predire-la-progression-des-maladies-neurodegeneratives-431793

Améliorer l’efficacité de l’imagerie médicale et optimiser les flux de patients

Avec comme objectif de raccourcir la durée des examens et à optimiser les flux de patients, tout en assurant une qualité homogène des soins et permet de gérer et d’assurer la maintenance à distance des parcs de scanner, d’IRM ou autres…  

Encore un beau progrès #Healhtech

https://www.lesechos.fr/industrie-services/pharmacie-sante/limagerie-medicale-a-lheure-de-lintelligence-artificielle-1156756

Améliorer la qualité des dossiers médicaux en permettant  aux  professionnels de santé de dicter directement dans le cloud

suivi médical médecin-traitant aide-soignant infirmière médecins spécialistes innovation en santé professionnel de santé

Avec Dragon Medical One, les médecins, les infirmières peuvent désormais documenter les dossiers des patients en mobilité, depuis leur cabinet, à domicile à l’hôpital avec un taux de #disponibilité garanti de 99,5 %.

https://www.hospitalia.fr/Les-professionnels-de-sante-peuvent-dicter-dans-le-Cloud-en-toute-securite-avec-Dragon-Medical-One_a2026.html

Améliorer la confiance, la sécurité et l’auditabilité des données médicales

La technologie blockchain répondrait aux problématiques de confiance, de sécurité et d’auditabilité de ces données, complétant ainsi les offres d’#IA et d’#IoT basées sur ces mêmes données.

Acumen indiquait dans une étude que le marché mondial de la blockchain dans le secteur de la santé devrait croître de 48,1% d’ici 2026 et atteindre plus de 1,7 milliard de dollars.

https://cryptonaute.fr/blockchain-remede-ideal-donnees-de-sante/

Connecter notre cerveau à une machine 

La réponse est oui, après @Neuralink en Juillet sur les rats, Elon Musk envisage les premiers essais humains de son interface #transhumaniste à partir de la fin 2020.

Grâce à un faisceau de « cordons cérébraux » reliés à nos neurones, nous augmenterions nos capacités intellectuelles et serions même capables de contrôler l’#IA afin qu’elle ne finisse pas par prendre le dessus !

Une recherche impressionnante !

https://www.sciencesetavenir.fr/sante/cerveau-et-psy/l-ia-et-l-humanite-cerveau-pourrons-nous-connecter-notre-cerveau-a-une-machine_137653

Se faire opérer sans présence d’un médecin 

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C’est tout fait possible technologiquement parlant. Vous êtes nombreux à comprendre et se dire que la technologie, l’ #intelligenceartificielle ont pu être une grande opportunité de progrès pour leur santé.

Le chemin risque d’être long et compliqué pour développer cette méthode car en France, 78% des patients interrogés n’accepterait pas des diagnostics ou actes de soins entièrement automatisés, sans contrôle humain.

https://www.sciencesetavenir.fr/sante/e-sante/capteurs-connectes-intelligence-artificielle-pas-sans-medecin-disent-les-patients-etude_134531

Détecter le cancer du poumon

Le cancer du poumon est le cancer qui entraîne le plus de mortalité dans le monde. Chaque année, 1,7 million de personnes en décèdent selon les chiffres de l’Organisation Mondiale de la Santé (OMS). Une fois détecté, le pronostic vital est souvent engagé, d’où l’importance de le dépister le plus tôt possible. Pour gagner en précision et en rapidité, l’intelligence artificielle est de plus en plus utilisée dans le domaine de la radiologie. Google a mis au point une IA qui permet de détecter le cancer le plus tôt possible.

https://www.sciencesetavenir.fr/sante/cancer/google-a-lance-une-ia-pour-detecter-le-cancer-du-poumon_134208

Détecter les attaques cardiaques au son de la voix 

Révolution en vue dans les centres d’appel d’urgence !

La technologie de l’#AI fonctionne en arrière-plan des appels d’urgence entrants et capte les mots clés, la langue et les schémas sonores de l’appelant, susceptibles d’indiquer que le patient est en train de faire une attaque cardiaque. Et si l’AI la détecte, une ambulance prioritaire est envoyée.

L’État de Victoria en Australie a annoncé qu’il allait injecter 800.000 euros pour poursuivre le projet.

Bel investissement du gouvernement Australien !

https://www.zdnet.com/article/victoria-to-use-ai-to-detect-heart-attacks-on-emergency-calls/

Collecter plus d’informations par le biais d’un chatbot 

traitement des données informatique et libertés

Le but de la mise en place de Jeanne (Oui le #chatbot s’appelle Jeanne) est d’obtenir le plus d’informations en amont pour que le rendez-vous avec le spécialiste soit le plus efficace dès qu’il a lieu.

Grâce à cela, nous pourrons utiliser au mieux les ressources médicales mais aussi améliorer la personnalisation de l’expérience.

https://www.whatsupdoc-lemag.fr/article/les-patients-acceptent-de-se-livrer-facilement-et-plus-rapidement-avec-des-chatbots

Prélever du sang avec une très grande précision

Des chercheurs américains ont conçu un #prototype de robot capable de trouver et percer une veine de manière précise pour éviter ces inconvénients.

Avec un taux de réussite global de 87% pour les 31 participants dont le sang a été prélevé. Et, pour les 25 personnes dont les veines étaient faciles d’accès, le taux est monté à 97%. A titre de comparaison, les professionnels de santé ont un taux de réussite de 73% chez les patients sans veines visibles et 60% pour les personnes sans veines palpables.

https://www.usine-digitale.fr/article/ce-robot-est-capable-de-prelever-du-sang-avec-une-tres-grande-precision.N927914

AI & ML Intelligence artificielle machine learning aws

Depuis 2006, Amazon Web Services (AWS) s’est donné comme objectif d’aider développeurs et data scientists à construire leurs propres services de Machine Learning et d’Artificial Intelligence. Et ce, sans qu’ils soient forcément experts dans ce domaine. Sur ces deux terrains, AWS avance très rapidement. Au sein de son pôle « Développement, Serverless, AI et Machine Learning », premaccess accompagne ses clients prêts à prendre en main ces outils d’AWS. Falco Schmutz, CEO, nous explique comment.

Amazon Web Service est aujourd’hui une réelle locomotive en terme de Machine Learning et d’Artificial Intelligence. Son évolution dans ces secteurs est incontestable. Google était pionnier dans ces domaines, mais progressivement il s’est fait rattraper par AWS. Tous deux sont en train d’éduquer le marché à l’usage de ces technologies d’envergure.

Après s’être imposé sur le marché du Cloud Computing, Amazon Web Service entend faire de même avec le machine learning et l’AI. Lors de ses derniers événements majeurs, en 2018, l’entreprise a renforcé sa communication dans ce sens.

Qu’est-ce que le machine learning ?

Cloud AWS

Le Machine Learning se base sur une série d’algorithmes capables de produire des modèles mathématiques qui peuvent être employés lors du développement d’une application ou d’un service. Cette technologie peut notamment être utilisée aujourd’hui pour :

  • détecter des fraudes : les modèles prédictifs mis en place grâce au Machine Learning peuvent aider à identifier des transactions potentiellement frauduleuses.
  • produire des recommandations : en fonction de la manière dont un internaute surfe sur votre site, le Machine Learning va interpréter ses recherches afin de lui offrir une expérience utilisateur la plus personnalisée possible et une série de recommandations proches de ses centres d’intérêt.
  • créer des campagnes marketing ciblées : le Machine Learning peut également être exploité pour créer des campagnes de mailing ciblées. En fonction des activités d’un internaute sur votre site, vous pourrez choisir de lui envoyer des campagnes de mailing pertinentes en fonction de ses dernières recherches.
  • modéliser des comportements : le Machine Learning permet de modéliser le comportement d’un processus industriel complexe pour identifier des déviations qui devront faire l’objet d’actions de maintenance.

Artificial intelligence, efficace et accessible avec aws

Intelligence artificiel

L’AI, elle, va déterminer des tendances, produire des prédictions en partant de cette série d’algorithmes.Dans ce sens, AWS dispose de plusieurs services applicatifs. Accessibles sur API, tous fournissent une “intelligence” prête à l’emploi. Nous pouvons citer notamment :

  • Amazon Rekognition. Avec ce service, vous pouvez ajouter de l’analyse d’images ou de vidéos dans vos applications. Il permet d’identifier des objets, des personnes, du texte, des scènes voire des activités. Il est en capacité de fournir une reconnaissance faciale précise sur vos fichiers image et vidéo, et de détecter tout contenu inapproprié.
  • Avec Amazon Polly, application text to speech (25 langues, 53 voix, en temps réel), vous pouvez convertir du texte en enregistrement audio réaliste à l’aide du deep learning. Ce service vous permet de créer des applications « qui parlent » grâce à un service de synthèse vocale.
  • Translate est un service de traduction en temps réel. Accessible via API, il reconnaît automatiquement le langage source.
  • Transcribe est un service de speech to text. Il permet de générer un fichier texte depuis un fichier audio. Cette application reconnaît le texte, la ponctuation, détecte les différents interlocuteurs. Elle supporte des fichiers de bonne ou de mauvaise qualité audio, y compris la qualité téléphonique. Son principal cas d’usage concerne aujourd’hui les call center.
  • Le service Comprehend traite le langage naturel pour extraire, depuis plusieurs documents (email, commentaires, posts sur les réseaux sociaux), des entités, personnes, lieux, noms de produits, organisations, phrases clés, etc. Via Comprehend, l’apprentissage automatique est particulièrement efficace pour identifier des points d’intérêt spécifiques dans de vastes ensembles de texte (identification de noms de sociétés dans des rapports d’analyse, par exemple). Il permet en outre de saisir les sentiments qui se cachent derrière le langage utilisé (identification des avis négatifs…). Le Washington Post l’utilise, par exemple, pour créer des groupes de sujets sur ses articles bien précis.

Comment premaccess accompagne ses clients sur le terrain du machine learning et de l’AI ?

Aujourd’hui, AWS cherche à démocratiser le Machine Learning et l’Artificial Intelligence auprès des entreprises. Il y arrive aisément.

La force d’AWS est d’être capable de mettre à disposition des briques de micro-services simples, solides et faciles à appréhender. « Grâce à ces briques, nous pouvons facilement accompagner nos clients dans le développement de leurs besoins et leur permettre d’appréhender ces technologies, explique Falco Schmutz, CEO de premaccess. Nous pouvons, par exemple, monter des petits labs pour leur montrer comment cela fonctionne, à faibles coûts. »

Néanmoins, pour pouvoir faire quelques choses d’intéressant avec ces services d’AWS, il faut avoir un concept, une idée.

Quand premaccess accompagne un client, la première étape est de bien définir son projet, afin qu’il soit en adéquation avec son business.

La deuxième étape, tout aussi importante, est de définir quelles données vont être utilisées pour monter le produit demandé par les clients (image, vidéo, audio, datas, etc.). Parmi toutes les données disponibles, lesquelles pourront être labellisées correctement, lesquelles pourront être interprétées aisément par les outils de Machine Learning et d’Artificial Intelligence d’AWS ?

Logo premaccess

Face à ces deux technologies, premaccess cherche toujours à ramener ces clients à un cas d’usage métier. La question primordiale est : « Quel est votre besoin ? Qu’est-ce qui est source de problématiques chez vous, qu’est-ce qui est chronophage, que nous pourrions essayer de solutionner par des outils de Machine Learning et/ou d’Artificial Intelligence ? »

Premaccess a ouvert, depuis six mois, un nouveau pôle « Développement, Serverless, AI et Machine Learning » constitué aujourd’hui de quatre personnes expertes d’AWSqui répondent régulièrement aux besoins clients. « Nous avons actuellement des demandes pour de la modération de commentaires, de l’analyse d’images, ainsi que pour la mise en place de modèles prédictifs et d’arbres de décisions », rapporte Falco Schmutz.

La marketplace aws dédiée à l’artificial intelligence

Artificial Intelligence

En novembre dernier, AWS a continué sur sa lancé en présentant sa marketplace dédiée à l’AI. L’événement s’est déroulé à Las Vegas.

Sur cette plateforme, près de 150 algorithmes et modèles de Machine Learning y sont proposés par AWS lui-même et une quarantaine d’éditeurs partenaires. Parmi ces derniers, nous retrouvons notamment des prestataires de services (LexisNexis) ou bien des fournisseurs de technologie (Intel).

Accessibles depuis Amazon SageMaker, ces algorithmes et modèles y sont répartis en différentes catégories : Computer vision, Naturel language processing, Speech recognition, Image, Texte, Structured, Audio, Vidéo. Tous ont l’avantage de pouvoir être utilisés en mode « Pay as you go », c’est-à-dire facturés à l’utilisation. Et tous permettent, une fois de plus, de construire des applications en partant de briques de logiciels de machine learning.

Cette marketplace confirme l’ambition d’AWS de consolider sa place dans le cloud AI. Il est aujourd’hui en pleine évolution, et donne clairement les tendances. Il est conseillé de le suivre de près. 

Lancez vos applications sur aws avec premaccess

Si vous souhaitez utiliser les technologies d’AWS pour concevoir et gérer vos applications, l’équipe de premaccess est à votre disposition. 

Elle répondra à toutes vos questions, étudiera vos besoins, et vous accompagnera pas à pas dans la mise en place de vos services web. 

Par ailleurs, une fois déployées, vos applications seront suivies par nos experts afin d’assurer leur évolution et leur niveau de sécurité sur le long terme.
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Définition : comment fonctionne le Machine Learning ?

Le Machine Learning se base sur une série d’algorithmes capables de produire des modèles mathématiques qui peuvent être employés lors du développement d’une application ou d’un service.

Comment le Machine Learning peut-il être utilisé ?

Cette technologie peut être utilisée aujourd’hui pour :
détecter des fraudes,
produire des recommandations,
créer des campagnes marketing ciblées,
modéliser des comportements.

intelligence artificielle ia dangers ou opportunites

Une vraie question qui soulève un clivage entre ceux qui sont favorables et ceux qui estiment que l’IA pourrait représenter une menace.

Avant de développer un raisonnement sur ce sujet d’actualité qui suscite l’intérêt de nombreux acteurs. Définissons d’abord ce qu’est exactement, l’intelligence artificielle dont tout le monde parle, sans vraiment parfois comprendre son fonctionnement.

Comment peut-on définir l’intelligence artificielle ?

Les spécialistes s’accordent sur le fait que l’intelligence artificielle peut prendre diverses formes : émotionnelle, organisationnelle, systématique, rationnelle, littéraire, stratégique, créative, situationnelle, etc. On ne peut donc pas parler d’UNE seule intelligence, mais bien d’une multitude qui prennent diverses formes.

Elle est avant tout une discipline scientifique, qui s’intéresse au traitement des connaissances et au raisonnement afin d’offrir à une machine les mêmes capacités que l’homme en matière d’intelligence.

Si l’on va plus en profondeur dans la définition de celle-ci, on distingue quatre grands piliers :

  • L’auto-apprentissage (la capacité pour une machine ou un ordinateur, à apprendre de manière autonome, au fil du temps, on pourrait même dire par “expérience”)
  • La reconnaissance audiovisuelle (la capacité pour une machine d’avoir des aptitudes sensorielles tout comme l’être humain, par la vision, l’ouïe ou le toucher)
  • Le traitement du langage naturel (la capacité pour une machine à interagir avec un humain, à l’oral ou à l’écrit, dans un langage naturel)
  • La planification de tâches (la capacité pour une machine à élaborer des plans, à planifier des séries d’actions).

Où se trouve cette intelligence artificielle dans notre quotidien ?

Le développement de cette intelligence artificielle a fait émerger un grand nombre de produits qui font de plus en plus partie intégrante de notre vie quotidienne. On pourrait citer les assistants personnels qui deviennent de plus en plus nombreux, pointus et affûtés.

Google s’impose avec l’assistant Home qui est d’un tout autre niveau que les précédents assistants présents sur Androïd (Google Now, Isis Assistant, Jeannie, Skyvi). Bien qu’Isis Assistant s’inspire des fonctionnalités de Siri pour Apple (non exhaustif), il est loin d’atteindre les mêmes performances. Avec Home, Google, permet de relier tous les appareils de la maison, puis sont désormais gérés vocalement et interconnectés.

Parallèlement, Amazon Web Services lance Rekognition, une intelligence artificielle de reconnaissance d’image, capable d’identifier des éléments tels que les visages, les émotions, le sexe, le nombre de personne(s) et bien d’autres choses. Le système ayant enregistré des milliers d’images pour se constituer une base de savoir, peut notamment reconnaître un animal, voire sa race. Il est taillé pour réaliser des traitements en temps réel, ou en batch.

Finalement, avec un peu plus d’attention on se rend compte que l’intelligence artificielle prend de plus en plus de place. Mais tout cela ne date pas d’aujourd’hui…

Petits rappels historiques

En 1956, le premier programme d’intelligence artificielle voit le jour ainsi que cette appellation. Ce ne sera qu’en 1962, où le monde assiste à la première victoire d’une machine sur l’homme lors d’un jeu de dames. Un peu avant les années 2000, précisément en 1997, Deepblue un ordinateur développé par IBM parvient à vaincre Garry Kasparov le champion du monde au jeu d’échec. En 2010, Google lance sa première voiture autonome qui repose en partie sur l’intelligence artificielle. 2016 marque l’année de l’intelligence artificielle déclare Microsoft, le CEO continue sur la même ligne en rajoutant « C’est notre responsabilité de faire que l’intelligence artificielle augmente l’ingéniosité et les possibilités humaines ».

Le plus gros défi de demain pour les chercheurs est de concevoir l’intelligence émotionnelle qui pourrait reconnaître une personne satisfaite ou  mécontente, à travers une analyse vocale et morphologique. L’IA pourrait donc à terme adapter son langage selon la personnalité de son interlocuteur grâce à une bibliothèque regroupant les différentes expressions que renvoie un visage humain ou par le décryptage de la voix humaine.

Cette technologie subit sans cesse depuis ses prémices un renouveau, jusqu’où peut aller cette intelligence ?

Science ou inconscience ? Doit-on s’inquiéter ?

L’IA n’est pas considérée comme une menace par certains, car comme on l’a vu, elle n’est performante que dans un domaine et contexte bien précis. Cette non-existence d’UNE seule intelligence artificielle suffit à rassurer une partie, qui voit en elle une opportunité d’améliorer la performance de leur entreprise. En effet, Forrester rapporte dans ses prévisions que les investissements en faveur de l’IA, comptent bien tripler durant l’année 2017. L’intelligence artificielle leur permet d’avoir accès à des informations précieuses, inatteignables auparavant, tout cela grâce à des interfaces cognitives intégrées à des systèmes complexes, notamment en terme de machine Learning.

Ces investissements ont pour principale cible les informations clients, dans une optique de devenir « insight-driven ».

L’IA et défaillance ?

Un récent événement a pourtant démontré récemment, que l’IA pouvait avoir certains inconvénients. En effet, ici on fait référence à l’IA élaborée par Microsoft, « Tay » un « chatbot » qui s’est vu prendre les rênes de divers comptes de réseaux sociaux en mars dernier. L’expérience a été un fiasco, l’IA a fait l’objet d’une opération de détournement organisée par, entre autres, des militants soutenant Donald Trump, d’après le journal Le Monde. L’expérience a tourné au fiasco sous l’action de ses derniers, « Tay » a tenu des propos plus que déplacés. Le lendemain, l’IA a été désactivée jusqu’à la remise au point de celle-ci.

C’est en cela que “65% des français se disent inquiets du développement de l’intelligence artificielle” selon le résultat d’une enquête IFOP. Cette inquiétude ne ralentit pas pour autant le déploiement de l’IA, toutefois son impact diffère selon les secteurs d’activités.

Quels sont les secteurs les plus susceptibles d’être automatisés?

On retrouve en première position la restauration collective, avec une automatisation pouvant aller jusqu’à 73% selon McKinsey, suivent : la production avec 59%, le commerce de détail et le transport, chacun 51%, l’extraction des ressources 50%.

De ce fait, les emplois les plus exposés sont les cols bleus et les emplois administratifs. Ces derniers ne sont pas les seuls. On peut citer également, les travailleurs de connaissances actifs dans différents secteurs, tels que la finance à 43%, la santé et les médias 36% tous deux, avec en ligne de mire les rédacteurs.

A contrario ceux qui s’en sortent le mieux

En terme de faisabilité, dans le secteur de l’éducation la part de l’IA ne devrait pas dépasser 27%, elle est encore moindre pour les activités du management avec un potentiel d’automatisation de 9% seulement. Ainsi, la prise de décision et la planification sont encore des tâches qu’on a visiblement du mal à automatiser.

Selon l’étude de l’OCDE, 9% des emplois en France pourraient être remplacés par des robots et/ou logiciels. Cette tendance de l’intelligence artificielle est due à la croissance de l’IoT. D’ici 2020, Mckinsey & Co estime à 30 milliards le nombre de devices connectés ce qui représente une immense opportunité de datas, avec de nouveaux défis de collecte, de traitement et d’action qui en découlent. L’IA pourrait s’avérer être un moyen dont on ne peut se passer dans le traitement de cette data. Qui se confronte mais soutient par la même occasion le métier des data scientists.

Les opportunités de l’intelligence artificielle

L’IA semble être un soutien dans l’exécution des tâches d’un employé, mais elle peut être aussi une substitution définitive et moins onéreuse. On rentre très clairement dans la destruction créatrice énoncée par Schumpeter, certes l’IA est une solution de substitution mais elle est aussi créatrice d’emplois. 30% des postes dans la robotique ne seraient pas pourvus, ce qui offre un avenir plutôt radieux aux développeurs, et tous les métiers qui permettent de gérer cette IA.

Le géant du Cloud public ne cesse de nous surprendre, depuis 20 ans il dédie des milliers de salariés dans cette branche prometteuse. Ainsi avec ses nouveaux services d’intelligence artificielle, Amazon Web Services semble vouloir se repositionner face à ses concurrents, Microsoft, IBM et Salesforce, qui semblent tous avoir eu du flair sur la valeur ajoutée que pourrait apporter l’IA dans leurs offres Cloud.

Premaccess est devenu un partenaire de référence pour AWS, ensemble on vous donne l’occasion de réaliser une projection dans le cloud d’AWS. Ne manquez pas cette occasion d’atteindre l’ultime nuage et tout cela sans rien débourser. Pour faire une demande c’est ici !

Attendons-nous donc prochainement à quelques nouveautés des géants du Cloud.

Finalement faut-il la craindre ?

Si l’étude « Artificial Intelligence and Life in 2030 » publiée par l’université de Stanford en septembre dernier démontre aucun risque concernant l’intelligence artificielle. Ce ne sont pas les avis du scientifique Stephen Hawking et du philosophe Nick Bostrom, ou encore Bill Gates qui ont manifesté une grande préoccupation à ce sujet, voire à la qualifier de « danger pour l’humanité ».

Finalement, nous sommes loin d’un scénario à la « Terminator » mais seul l’avenir nous le prouvera…

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ? Définition

Les spécialistes s’accordent sur le fait que l’intelligence artificielle peut prendre diverses formes : émotionnelle, organisationnelle, systématique, rationnelle, littéraire, stratégique, créative, situationnelle, etc. On ne peut donc pas parler d’UNE seule intelligence, mais bien d’une multitude qui prennent diverses formes.

Elle est avant tout une discipline scientifique, qui s’intéresse au traitement des connaissances et au raisonnement afin d’offrir à une machine les mêmes capacités que l’homme en matière d’intelligence.

Si l’on va plus en profondeur dans la définition de celle-ci, on distingue quatre grands piliers :
– L’auto-apprentissage (la capacité pour une machine ou un ordinateur, à apprendre de manière autonome, au fil du temps, on pourrait même dire par “expérience”)
– La reconnaissance audiovisuelle (la capacité pour une machine d’avoir des aptitudes sensorielles tout comme l’être humain, par la vision, l’ouïe ou le toucher)
– Le traitement du langage naturel (la capacité pour une machine à interagir avec un humain, à l’oral ou à l’écrit, dans un langage naturel)
– La planification de tâches (la capacité pour une machine à élaborer des plans, à planifier des séries d’actions).

Où se trouve cette intelligence artificielle dans notre quotidien ?

Le développement de cette intelligence artificielle a fait émerger un grand nombre de produits qui font de plus en plus partie intégrante de notre vie quotidienne. On pourrait citer les assistants personnels qui deviennent de plus en plus nombreux, pointus et affûtés