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Comment l’ERP cloud aide votre entreprise à en faire plus avec moins

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Comme la plupart des secteurs d’activité, les prestataires de services font face à une pression croissante pour offrir des expériences exceptionnelles à leurs clients tout en préservant leurs marges. Cela soulève la question suivante : est-il possible de fournir plus de valeur aux clients qui utilisent moins de ressources ? Examinons de plus près les résultats du récent article Harvard Business Review, « Stimuler la croissance des services professionnels avec l’ERP cloud » pour en savoir plus.

 

Selon l’article, les prestataires de services parviennent effectivement à identifier, standardiser et automatiser les capacités métier grâce à des progiciels de gestion intégrés (ERP) fournis en tant que service. L’adoption d’un ERP cloud résout les problèmes liés aux logiciels hérités en apportant des améliorations de processus faciles à utiliser et à mettre en œuvre.

 

De l’identification automatique des erreurs dans les factures numérisées à l’acheminement des informations financières directement aux décideurs, un système ERP cloud permet aux prestataires de services, de toutes tailles et de toutes formes, de standardiser leurs données et d’éliminer les activités manuelles de routine qui les ralentissent.

 

Dans le cas de Nagarro, une société d’ingénierie de produits numériques avec des bureaux dans 33 pays différents, la société se préparait à la croissance et cherchait à lancer de nouveaux types d’activités. Avec la mise en œuvre d’un système ERP cloud, Nagarro a automatisé la facturation intra-société, ce qui lui a permis d’économiser 50 % du temps passé auparavant. « Avant, nous devions imprimer une liste de [paiements clients en retard], accéder au système pour chaque client et effectuer une nouvelle transaction pour afficher les détails. Aujourd’hui, tout est sur la base de données, vous pouvez donc double-cliquer, descendre dans chaque client et accéder facilement aux factures en retard », explique Christian Haller, membre du conseil des finances de Nagarro. Le suivi des paiements clients en retard, qui a été effectué manuellement, a été transformé avec un accès Cloud centralisé et a permis un processus de paiement rationalisé et une réussite accrue des projets clients.

 

Les systèmes financiers plus anciens sont souvent fragmentés, décousus et dépendants d’une intervention manuelle. De plus, ils ont besoin d’équipes informatiques importantes et dédiées pour exécuter la maintenance et les mises à jour. Ces défis entraînent des retards, des erreurs de données et un manque de visibilité qui font de la survie et de la croissance un effort herculéen. Le résultat de l’exploitation de processus standardisés et d’automatisations accrues signifie que les ressources peuvent se concentrer sur un travail à valeur ajoutée et différenciant, collaborer plus efficacement les unes avec les autres et offrir de meilleures expériences et soins aux clients.

Pour le cabinet de conseil Beyond Technologies, leur priorité était d’optimiser leur cycle quote-to-cash. Avec leur ERP cloud, ils ont utilisé l’intelligence artificielle pour rapprocher automatiquement les encaissements des clients.

 

« Nous avons un taux de réussite de 95 %, ce qui est un grand nombre », explique Luc Dubois, PDG d’Beyond Technology. Les améliorations réalisées au niveau des flux de trésorerie et de l’efficacité opérationnelle leur permettent désormais d’obtenir plus de capitaux pour faire face à la récession, développer leur main-d’œuvre et s’aventurer sur de nouveaux marchés sans recourir à des emprunts coûteux.  Avec des données communes dans une solution ERP unique, l’entreprise a pu accélérer la facturation et être payée plus rapidement.

 

Si vous êtes curieux des nombreux avantages de l’ERP cloud pour les prestataires de services professionnels axés sur la croissance, lisez ce document Harvard Business Review « Stimuler la croissance des services professionnels avec l’ERP cloud » ou écoutez ce podcast « Harvard Business Review Research : Stimuler la croissance des prestataires de services avec l’ERP cloud avec Paul Saunders »

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Source de l’article sur sap.com

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Les pièges de l'utilisation de l'IA générale en développement logiciel : un cas pour une approche centrée sur l'humain.

Les pièges de l’utilisation de l’IA générale en développement logiciel : un cas pour une approche centrée sur l’humain.

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Les développeurs logiciels sont confrontés aux risques liés à l’utilisation de l’intelligence artificielle générale. Une approche centrée sur l’humain est nécessaire pour éviter ces pièges.

## Avec le développement de l’intelligence artificielle générale, elle prend également sa place dans les emplois qui nécessitent des connaissances intellectuelles et de la créativité.

The primary challenge is testing. Testing is a critical step in the software development process, as it ensures that the code is functioning correctly and that the system is performing as expected. However, when it comes to General AI-based systems, testing can be a daunting task. This is because the system’s behavior is not predetermined, but rather determined by its own internal logic and learning algorithms. As such, it is difficult to anticipate how the system will behave in a given situation, making it difficult to test for potential bugs and errors.

Avec le développement de l’intelligence artificielle générale, elle prend également sa place dans les emplois qui nécessitent des connaissances intellectuelles et de la créativité. Dans le domaine du développement logiciel, l’idée d’utiliser les capacités cognitives de l’IA générale a suscité un intérêt considérable. L’idée d’un logiciel qui peut penser, apprendre et s’adapter comme un programmeur humain est séduisante et promet de rationaliser les processus de développement et de potentiellement révolutionner l’industrie. Cependant, sous le charme de surface se trouve un défi important : la difficulté de modifier les systèmes basés sur l’IA générale une fois qu’ils sont déployés.

L’IA générale, également connue sous le nom d’intelligence artificielle générale (AGI), incarne le concept des machines possédant une intelligence et une adaptabilité humaines. Dans le monde du développement logiciel, elle a le potentiel d’automatiser une multitude de tâches, allant du codage au débogage. Néanmoins, à mesure que nous plongeons dans les promesses et les périls de l’intégration de l’IA générale dans le processus de développement logiciel, une série de préoccupations et de défis critiques se présentent.

Le défi principal est le test. Le test est une étape essentielle du processus de développement logiciel, car il garantit que le code fonctionne correctement et que le système se comporte comme prévu. Cependant, lorsqu’il s’agit des systèmes basés sur l’IA générale, le test peut être une tâche redoutable. Cela est dû au fait que le comportement du système n’est pas prédéterminé, mais déterminé par sa propre logique interne et ses algorithmes d’apprentissage. Par conséquent, il est difficile de prévoir comment le système se comportera dans une situation donnée, ce qui rend difficile le test des bogues et des erreurs potentiels.

Source de l’article sur DZONE

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SAP annonce son nouvel assistant d’IA générative : Joule.

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Directement intégré aux solutions qui alimentent les processus les plus critiques,

Joule est un copilote qui comprend vraiment l’entreprise.

 

WALLDORF, Allemagne – le 26 septembre 2023 — SAP SE (NYSE: SAP) a présenté aujourd’hui Joule, un copilote d’intelligence artificielle générative en langage naturel, destiné à transformer la manière dont les entreprises fonctionnent. Joule sera intégré à l’ensemble du portefeuille d’entreprises ayant choisi les solutions cloud de SAP, qui fournissent des informations proactives et contextualisées, issues de l’ensemble de la gamme de solutions SAP, ainsi que de sources tierces. En triant et en contextualisant rapidement des réseaux complexes de données d’entreprises cloisonnées, le nouvel assistant est en mesure de proposer des aperçus complets. Grâce à l’IA générative, Joule améliore la productivité en entreprise et favorise l’atteinte de meilleurs résultats commerciaux, de manière sécurisée et en conformité avec les règlementations. Joule s’inscrit dans la lignée des innovations révolutionnaires de SAP, faisant ses preuves avec des résultats concrets.

 

Joule : une intégration dans l’écosystème de solutions SAP

 

“Avec près de 300 millions d’utilisateurs professionnels dans le monde entier qui travaillent régulièrement avec les solutions cloud de SAP, Joule a le pouvoir de redéfinir la manière dont les entreprises – et leurs employés – travaillent“, déclare Christian Klein, PDG et membre du conseil exécutif de SAP SE. “Joule s’appuie sur la position unique de SAP, au carrefour des écosystèmes de l’entreprise et de la technologie, et repose sur l’approche pertinente, fiable et responsable de l’IA métier que nous avons initiée pour continuer à aider nos clients à résoudre leurs problèmes les plus urgents. Joule comprendra ce que vous voulez dire, pas seulement ce que vous dites.”

 

Joule sera intégré aux applications SAP, de la gestion des Ressources Humaines à la Finance, en passant par la Supply Chain, les Achats et la User Expérience, ainsi qu’à la plateforme technologique commerciale de SAP.

 

La capacité de s’adapter à une multitude de cas concrets

 

Le fonctionnement est simple : les employés posent les questions qu’ils souhaitent ou exposent un problème à résoudre, en langage clair, et reçoivent des réponses intelligentes tirées des données commerciales, de textes, d’images et d’informations provenant de l’ensemble du portefeuille de solutions SAP, ainsi que de sources tierces.

 

Imaginez, par exemple, un fabricant demander à Joule de l’aider à mieux comprendre les performances de ventes en magasin : en se connectant à un ensemble de données, Joule est capable de détecter un problème dans la chaîne d’approvisionnement et de proposer des solutions. Joule proposera continuellement et au fil du temps de nouveaux scénarios de plus en plus élaborés, et pour toutes les solutions. Pour les Ressources Humaines, par exemple, il aidera à rédiger des fiches de poste conformes et à générer des questions pertinentes pour les entretiens.

 

« À mesure que l’IA générative dépasse l’engouement initial, le travail visant à garantir un retour sur investissement mesurable commence », précise Phil Carter, vice-président du Groupe, Worldwide Thought Leadership Research, IDC. « SAP a compris que l’IA générative finira par faire partie intégrante de la vie courante et professionnelle de chacun d’entre-nous, et a pris le temps de construire un copilote business qui se concentre sur la réponse à des problématiques du monde réel. Par ailleurs, le Groupe a accordé une importance particulière à la mise en place de garde-fous nécessaires pour garantir la responsabilité des choix de Joule. »

 

Un déploiement progressif prévu à partir du mois de novembre

 

Joule sera disponible avant la fin de l’année avec les solutions SAP SuccessFactors et SAP Start, puis avec SAP S/4HANA Public Cloud Edition en début d’année prochaine. SAP Customer Experience, les solutions SAP Ariba et la plateforme technologique commerciale de SAP suivront avec de nombreuses autres mises à jour à venir dans l’ensemble du portefeuille de SAP, qui seront annoncées lors de SAP SuccessConnect du 2 au 4 octobre, SAP Spend Connect Live du 9 au 11 octobre, SAP Customer Experience Live du 25 octobre, et SAP TechEd du 2 au 3 novembre.

 

Joule s’appuie sur les offres Business AI existantes de SAP alors que plus de 26 000 clients cloud SAP ont maintenant accès à SAP Business AI. La stratégie globale de SAP visant à construire un écosystème d’IA d’avenir comprend des investissements directs, comme ceux annoncés en juillet avec Aleph Alpha, Anthropic et Cohere, ainsi que des partenariats avec des tiers, notamment ceux avec Microsoft, Google Cloud et IBM annoncés en mai 2023. Sapphire Ventures LLC, une société mondiale de capital-risque en logiciels soutenue par SAP, consacre plus d’un milliard de dollars au financement de start-ups technologiques d’entreprise alimentées par l’IA.

 

À propos de SAP

La stratégie de SAP est d’aider chaque organisation à fonctionner en « entreprise intelligente » et durable. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 87 % du commerce mondial total est généré par nos clients. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analyse avancée aident nos clients à transformer leurs activités en « entreprises intelligentes ». SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration pour qu’ils puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent, sans interruption. Notre suite d’applications et de services end-to-end permet aux clients privés et publics de 25 secteurs d’activité dans le monde entier, de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Grâce à un réseau mondial de clients, de partenaires, d’employés et de leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun.

 

Pour plus d’informations, visitez le site www.sap.com. 

 

Contact presse : sylvie.lechevin@sap.com | sap@the-arcane.com

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Source de l’article sur sap.com

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SAP lance un nouveau programme d’incubation de startups spécialisées dans l’amélioration de l’expérience client par le biais de son incubateur SAP.iO.

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 Paris, le 21 septembre 2023 – SAP, leader mondial des logiciels professionnels d’entreprise, lance ce jour son nouveau programme d’accélération de startups autour de SAP.iO, son accélérateur interne. Un programme qui vise à soutenir l’engagement des consommateurs grâce à une meilleure expérience et une satisfaction client. 15 startups seront ainsi accompagnées.

 

De nouvelles tendances dans l’expérience client qui incitent à l’innovation.

Dans un environnement numérique en constante évolution, SAP poursuit sa quête vers plus d’innovation pour répondre aux besoins de ses clients. Aujourd’hui, les exigences des clients finaux ne cessent de croître, notamment en raison d’une volonté accrue de l’accès instantané à l’information. Cette tendance incite les entreprises à réexaminer régulièrement leur approche, en intégrant à leurs solutions, des avancées technologiques telle que l’intelligence artificielle.

 

Un programme complet d’incubation de startups  innovantes dans l’expérience client. 

C’est la raison pour laquelle SAP lance son programme SAP.iO, axé sur l’amélioration de l’expérience du consommateur en fournissant les solutions les mieux adaptées à cette tendance. Ce programme initié par SAP, piloté par l’incubateur SAP.iO, est essentiellement orienté B2C (Business-to-Consumer), l’objectif étant de fournir tous les outils et solutions nécessaires aux clients finaux pour améliorer significativement leur expérience, avec un accent particulier sur l’amélioration de leur expérience d’achat. Ce programme couvre l’intégralité de la chaîne d’approvisionnement, depuis la sélection du bon produit jusqu’à sa livraison, dans les délais impartis. Cette nouvelle initiative démontre l’engagement continu de SAP à demeurer à la pointe de l’innovation pour ses partenaires, et à créer une valeur ajoutée dans le domaine de la gestion de la relation client.

 

Le programme de SAP.iO accompagne 15 startups à partir du 21 septembre.

Le programme sera officiellement lancé le 21 septembre à la Tour SAP (Inscription ci-contre) en compagnie des 15 startups sélectionnées pour y participer. Ces startups ont été choisies en fonction de plusieurs critères, notamment leur taille et leur expérience relative, la viabilité technique de leurs solutions, leur unicité par rapport aux technologies existantes chez SAP, et leur valeur commerciale. Ces startups sont toutes spécialisées dans l’expérience d’achat et seront intégrées au programme SAP (voir listing ci-dessous).

 

 

« SAP.iO est fier d’accompagner 15 startups talentueuses qui incarnent notre vision d’un avenir où l’engagement des consommateurs est au cœur de chaque entreprise. Ce tout nouveau programme d’accélération illustre notre engagement à améliorer la satisfaction des clients finaux et donc de nos clients. » Odilia von Zitzewitz, Head of SAP.iO Foundry Paris

 

 

Les startups sélectionnées pour participer au programme

 

Anaphora

Anaphora conçoit et crée des plateformes permettant aux marques internationales d’améliorer et de contrôler leurs expériences de marque dans tous les points de contact numériques.

 

Booxi

Booxi est un logiciel de prise de rendez-vous qui améliore la satisfaction client, augmente les conversions et les ventes en facilitant la création de parcours clients fluides du site web au magasin.

 

ChatLabs

Avec ChatLabs les marques peuvent générer une expérience unique pour chaque client, en combinant le contenu, les produits et les appels à l’action dans des parcours hyper-personnalisés. Chaque parcours est entièrement automatisé et alimenté par l’IA.

 

Digitoo

Digitoo est une solution de comptabilité alimentée par l’IA conçue pour résoudre les problèmes du secteur (manque de personnel, les coûts élevés, la complexité du traitement des documents papie…)

 

Find & Order

Find & Order travaille depuis 3 ans avec les leaders de la logistique et de la distribution pour challenger leurs opérations et leurs systèmes d’information. 

 

Frontnow

Frontnow redéfinit le commerce électronique grâce à l’IA, en fournissant aux entreprises de puissants outils d’avant-vente pour maximiser les indicateurs clés de performance et offrir une expérience d’achat semblable à celle d’un magasin.

 

Logicbroker

Logicbroker est la première plateforme de commerce électronique de gestion de l’expérience de la chaîne d’approvisionnement (SCXM). Leur suite intégrée relie tous les participants de la chaîne d’approvisionnement d’une organisation, quel que soit le type de modèle commercial.

 

Measmerize

Measmerize propose une solution de recommandation de taille pour la mode, qui établit un équilibre entre le taux d’adoption et la précision.

 

Notify

Notify est le 1er SaaS d’orchestration CRM qui place l’intelligence artificielle au cœur du dialogue entre les marques et leurs clients. Leur IA nourrit un CRM innovant qui réduit la pression marketing, individualise et légitime la relation, et optimise l’empreinte carbone du CRM. Notify est la réponse aux enjeux du Capital Client et aux indicateurs de transformation du CRM.

 

Particular Audience

Les solutions de Particular Audience comprennent des offres groupées et automatisées sur la politique d’alignement des prix, les produits sponsorisés, la recherche vectorielle basée sur les transformateurs, la recherche visuelle, les recommandations, les informations sur les prix et la tarification dynamique.

 

Potions

Potions développe et distribue la première plateforme de personnalisation de parcours sans cookie, grâce à laquelle ils déploient des expériences uniques pour les visiteurs des sites web des clients.

 

Q°emotion

Q°emotion est une solution sémantique et émotionnelle qui analyse automatiquement les avis clients, ceci afin de détecter et d’éliminer tous les irritants du parcours client.

 

Uncrowd

Uncrowd est une plateforme d’analyse de l’expérience qui explique aux entreprises comment être le premier choix pour toute mission client. La combinaison unique d’observation de l’expérience client, de mesures quantitatives et de résultats comparatifs permet de construire des cartes de parcours client qui aident les entreprises à séduire de nouveaux prospects.

 

Unea

Unea est une plateforme tout-en-un qui révolutionne la gestion des dépenses médiatiques et commerciales des détaillants. Elle permet aux détaillants et aux marques de collaborer de manière transparente, en présentant des produits et en réservant des emplacements en temps réel.

 

YDISTRI

YDISTRI est une startup SaaS B2B spécialisée dans la gestion des stocks d’invendus du commerce de détail. En redistribuant intelligemment les stocks invendables, ils augmentent l’efficacité et la rentabilité, tout en renforçant la fidélité des clients, la durabilité et la résistance aux perturbations de la chaîne d’approvisionnement.

 

A propos de SAP :

La stratégie de SAP est d’aider chaque organisation à fonctionner en « entreprise intelligente » et durable. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 87 % du commerce mondial total est généré par nos clients. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analyse avancée aident nos clients à transformer leurs activités en « entreprises intelligentes ». SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration pour qu’ils puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent, sans interruption. Notre suite d’applications et de services end-to-end permet aux clients privés et publics de 26 secteurs d’activité dans le monde entier, de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Grâce à un réseau mondial de clients, de partenaires, d’employés et de leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun.

 

Contact presse :

Sylvie Lechevin : sylvie.lechevin@sap.com / sap@the-arcane.com

The post SAP lance un nouveau programme d’incubation de startups spécialisées dans l’amélioration de l’expérience client par le biais de son incubateur SAP.iO. appeared first on SAP France News.

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L'IA et l'IA générative : le voyage et le fonctionnement.

L’IA et l’IA générative : le voyage et le fonctionnement.

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L’IA et l’IA générative sont des technologies qui offrent de nouvelles possibilités de voyage et de fonctionnement. Découvrons ensemble leurs avantages et leurs limites.

Ces dernières années, les technologies et services de pointe ont considérablement changé leurs directions, dynamiques et cas d’utilisation. Il est clair que la dernière vague d’adoption technologique mondiale par les industries est submergée par l’intelligence artificielle (IA) et ses différentes formes. L’IA s’intègre de plus en plus dans le tissu de notre vie quotidienne, changeant la façon dont nous vivons et travaillons. Cet article discute des bases de l’IA / ML, de son utilisation, de l’évolution de l’IA générative, de l’ingénierie prompte et de LangChain.

Machine Learning (ML) is a subset of AI that uses algorithms to learn from data and make predictions. ML algorithms are used to identify patterns in large datasets and then use those patterns to make predictions about future data. ML algorithms can be used to identify customer preferences, detect fraud, and recommend products.

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique

L’intelligence artificielle (IA) est la capacité de simuler l’intelligence humaine et les processus de pensée tels que l’apprentissage et la résolution de problèmes. Il peut effectuer des tâches complexes qui historiquement ne pouvaient être effectuées que par des humains. Grâce à l’IA, un système non humain utilise des approches mathématiques et logiques pour simuler la raisonnement que les gens utilisent pour apprendre de nouvelles informations et prendre des décisions.

L’apprentissage automatique (ML) est un sous-ensemble de l’IA qui utilise des algorithmes pour apprendre des données et effectuer des prédictions. Les algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés pour identifier des modèles dans de grands ensembles de données et ensuite utiliser ces modèles pour effectuer des prédictions sur des données futures. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour identifier les préférences des clients, détecter la fraude et recommander des produits.

L’évolution de l’intelligence générative et le LangChain

L’intelligence générative (GI) est une forme avancée d’IA qui permet aux systèmes informatiques d’apprendre à partir de données et de générer des résultats sans être explicitement programmés pour le faire. Les systèmes GI peuvent apprendre à partir de données complexes et générer des résultats qui peuvent être utilisés pour prendre des décisions ou même créer des produits. Les systèmes GI sont utilisés pour la recherche, le développement de produits, la prise de décision et la gestion des bases de données.

Le LangChain est une technologie basée sur l’IA qui permet aux systèmes informatiques d’analyser les données textuelles et de les transformer en informations utiles. Le LangChain peut être utilisé pour extraire des informations à partir de documents, d’articles, de messages et même de conversations. Il peut également être utilisé pour générer des rapports, des recommandations et des prédictions basés sur les données textuelles.

En conclusion, l’IA et l’apprentissage automatique sont en train de révolutionner le monde numérique. Les technologies telles que l’intelligence générative et le LangChain offrent aux entreprises une variété de possibilités pour tirer parti des données et améliorer leurs opérations. Ces technologies sont en train de transformer radicalement la manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients et leurs bases de données.

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Optimisation des lignes d'objet d'email et mobile avec AI et ML

Optimisation des lignes d’objet d’email et mobile avec AI et ML

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Les entreprises peuvent désormais optimiser leurs lignes d’objet d’email et mobile grâce à l’intelligence artificielle et au machine learning. Une nouvelle ère de marketing commence !

Méthodologie

Architecture

La ligne d’objet et les titres des e-mails et des notifications push jouent un rôle important dans la détermination des taux d’engagement. La communication numérique nécessite la compétence de la conception de lignes d’objet convaincantes et de titres de notifications push concis qui captent l’attention de l’utilisateur. Les marketeurs conçoivent des lignes d’objet en fonction du ton du message à transmettre et du public cible visé. En «enseignant» efficacement cette compétence et en l’optimisant pour la communication numérique, les modèles d’IA générative offrent une avenue passionnante pour automatiser ce processus. L’article examine quelques approches pour créer des lignes d’objet et des titres de notifications push efficaces tout en les combinant avec des modèles classiques d’apprentissage automatique pour prédire les taux d’ouverture avec l’IA générative (Large Language Models).

Il ne s’agit pas seulement de créer des lignes d’objet accrocheuses que les LLM peuvent facilement générer avec le bon déclencheur. L’objectif est de générer un candidat idéal pour le contexte et le contenu qui incitera le destinataire à cliquer et à afficher le message. Les modèles d’apprentissage machine (ML), en particulier les algorithmes de forêt aléatoire, peuvent prédire avec une grande confiance la probabilité qu’un destinataire clique sur un message s’ils sont correctement formés. En combinant les LLM avec des modèles ML prédictifs, il est possible de générer des lignes d’objet et des titres de notifications push de haute qualité. Voici quelques moyens possibles.

La première approche consiste à entraîner un modèle ML prédictif sur un jeu de données historiques. Le modèle apprend à prédire le taux d’ouverture en fonction des caractéristiques telles que le sujet, le contenu et le public cible. Une fois le modèle formé, il peut être utilisé pour générer des lignes d’objet et des titres de notifications push optimaux pour chaque message. La seconde approche consiste à entraîner un modèle ML prédictif sur un jeu de données historiques tout en utilisant un modèle LLM pour générer des lignes d’objet et des titres de notifications push. Le modèle ML apprend à prédire le taux d’ouverture en fonction des caractéristiques telles que le sujet, le contenu et le public cible, tandis que le modèle LLM génère des lignes d’objet et des titres de notifications push optimaux pour chaque message. Enfin, la troisième approche consiste à entraîner un modèle ML prédictif sur un jeu de données historiques tout en utilisant un modèle LLM pour générer des lignes d’objet et des titres de notifications push optimaux pour chaque message. Le modèle ML apprend à prédire le taux d’ouverture en fonction des caractéristiques telles que le sujet, le contenu et le public cible, tandis que le modèle LLM génère des lignes d’objet et des titres de notifications

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Apprentissage profond en reconnaissance d'images: Techniques et défis

Apprentissage profond en reconnaissance d’images: Techniques et défis

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L’apprentissage profond en reconnaissance d’images est une technologie puissante qui permet de résoudre des problèmes complexes. Découvrez les techniques et les défis associés à cette technologie.

Dans le vaste royaume de l’intelligence artificielle, l’apprentissage profond est devenu un jeu-changer, en particulier dans le domaine de la reconnaissance d’images. La capacité des machines à reconnaître et à catégoriser des images, à la manière du cerveau humain, a ouvert une multitude d’opportunités et de défis. Plongeons-nous dans les techniques que l’apprentissage profond offre pour la reconnaissance d’images et les obstacles qui y sont associés.

Data: For CNNs to work, large amounts of data are required. The more data that is available, the more accurate the results will be. This is because the network needs to be trained on a variety of images, so it can learn to recognize patterns and distinguish between different objects.

Hurdles: The main challenge with CNNs is that they require a lot of data and computing power. This can be expensive and time-consuming, and it can also lead to overfitting if not enough data is available. Additionally, CNNs are not able to generalize well, meaning they are not able to recognize objects that they have not been trained on.

Réseaux de neurones convolutionnels (CNN)

Technique : Les CNN sont le pilier des systèmes de reconnaissance d’images modernes. Ils se composent de plusieurs couches de petites collections de neurones qui traitent des parties de l’image d’entrée, appelées champs réceptifs. Les résultats de ces collections sont ensuite assemblés de manière à se chevaucher, afin d’obtenir une meilleure représentation de l’image d’origine ; c’est une caractéristique distinctive des CNN.

Données : Pour que les CNN fonctionnent, des quantités importantes de données sont nécessaires. Plus il y a de données disponibles, plus les résultats seront précis. C’est parce que le réseau doit être formé sur une variété d’images, afin qu’il puisse apprendre à reconnaître des modèles et à distinguer différents objets.

Hurdles : Le principal défi avec les CNN est qu’ils nécessitent beaucoup de données et de puissance de calcul. Cela peut être coûteux et prendre du temps, et cela peut également entraîner un surajustement si pas assez de données sont disponibles. De plus, les CNN ne sont pas en mesure de généraliser bien, ce qui signifie qu’ils ne sont pas en mesure de reconnaître des objets qu’ils n’ont pas été formés.

Réseaux neuronaux profonds (DNN)

Technique : Les DNN sont une variante des CNN qui peuvent être utilisés pour la reconnaissance d’images. Ils sont constitués de plusieurs couches de neurones qui traitent des parties de l’image d’entrée et produisent des résultats plus précis que les CNN. Les DNN peuvent également être utilisés pour la classification d’images et la segmentation d’images.

Données : Les DNN nécessitent également des grandes quantités de données pour fonctionner correctement. Cependant, ils peuvent être entraînés sur des jeux de données plus petits que les CNN et peuvent donc être plus efficaces lorsqu’il n’y a pas assez de données disponibles.

Hurdles : Le principal défi avec les DNN est qu’ils nécessitent beaucoup de temps et de puissance de calcul pour être entraînés correctement. De plus, ils sont sensibles aux bruit et aux variations dans les données d’entrée, ce qui peut entraîner des résultats imprécis.

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Révolutionner l'IA: Dévoiler le pouvoir de WatsonX

Révolutionner l’IA: Dévoiler le pouvoir de WatsonX

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Avec WatsonX, nous pouvons révolutionner l’IA et découvrir de nouvelles possibilités pour le futur.

L’origine de WatsonX

At its core, WatsonX is designed to be a powerful tool for data scientists and developers. It’s capable of ingesting massive amounts of data, analyzing it in real-time, and producing actionable insights that can be used to make better decisions. In addition, WatsonX is designed to be highly scalable, allowing it to handle large volumes of data with ease.

Les origines de WatsonX

Dans le paysage en constante évolution de l’intelligence artificielle, un nouveau joueur est apparu pour redéfinir les limites de ce qui est possible. Entrez WatsonX, une technologie révolutionnaire qui promet de révolutionner le paysage de l’IA. Dans ce blog, nous plongerons profondément dans les intrications de WatsonX, explorerons des exemples captivants et dévoilerons les cas d’utilisation potentiels qui peuvent vraiment le rendre viral.

Derivé de l’iconique Watson AI, qui a célèbrement battu des champions humains dans Jeopardy !, WatsonX représente le point culminant de plusieurs années de recherche, de développement et de progrès. Né de la fusion d’apprentissage machine avancé, de traitement du langage naturel et d’informatique quantique, WatsonX n’est pas seulement une évolution; c’est un bond quantique en avant dans la capacité de l’IA.

Au cœur de WatsonX se trouve un outil puissant conçu pour les scientifiques des données et les développeurs. Il est capable d’ingérer des masses de données, de les analyser en temps réel et de produire des informations exploitables qui peuvent être utilisées pour prendre de meilleures décisions. De plus, WatsonX est conçu pour être hautement extensible, ce qui lui permet de gérer facilement de grandes volumes de données.

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Faut-il adopter des outils d'IA pour votre équipe de développement ?

Faut-il adopter des outils d’IA pour votre équipe de développement ?

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L’utilisation des outils d’intelligence artificielle peut offrir des avantages considérables pour votre équipe de développement. Mais faut-il les adopter ?

## Dans le contexte de l’accroissement du buzz autour des outils d’IA, de nombreuses équipes de développement se retrouvent à devoir décider lesquels leur conviennent le mieux, quand les adopter et les risques potentiels de ne pas le faire. Alors que l’IA continue à poser plus de questions que de réponses, la peur de se laisser distancer par la concurrence plane pour beaucoup.

Itamar also shares his insights on the importance of coding as a fundamental skill for developers, and how AI can help them stay ahead of the curve. Tune in to learn how to make the most out of AI tools and stay competitive in the ever-evolving tech world.

Avec l’augmentation du buzz autour des outils d’IA, de nombreuses équipes de développement se retrouvent confrontées à la difficulté de décider lesquels répondent le mieux à leurs besoins, quand les adopter et les risques potentiels de ne pas le faire. Alors que l’IA continue à poser plus de questions que de réponses, la peur de se laisser distancer par la concurrence plane pour beaucoup.

L’épisode de cette semaine de Dev Interrupted vise à dissiper ces incertitudes en accueillant le fondateur et PDG de CodiumAI, Itamar Friedman. Dans l’une de nos discussions les plus éclairantes de cette année, Itamar perce à travers le battage médiatique autour de l’IA, expliquant ce que les outils d’IA apportent à la table, comment discerner ceux qui augmenteraient vraiment vos équipes de développement et les stratégies pour identifier et expérimenter efficacement de nouveaux outils.

Itamar partage également ses connaissances sur l’importance du codage comme compétence fondamentale pour les développeurs et comment l’IA peut les aider à rester à la pointe. Écoutez pour apprendre comment tirer le meilleur parti des outils d’IA et rester compétitif dans le monde technologique en constante évolution.

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Stratégie de données en évolution à grande banque canadienne

Stratégie de données en évolution à grande banque canadienne

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La grande banque canadienne s’est engagée à mettre en œuvre une stratégie de données en évolution pour offrir une expérience client plus personnalisée et plus intuitive.

## Avec la quantité et la variété croissantes de données, les exigences réglementaires et législatives en constante évolution, de nouvelles capacités et techniques pour traiter les données, pour devenir une organisation axée sur les données, la CIBC traverse d’énormes changements dans tous les aspects de l’utilisation, de la gestion et de la gouvernance des données.

Avec la quantité et la variété croissantes de données, les exigences réglementaires et législatives en constante augmentation, de nouvelles capacités et techniques pour traiter les données, pour devenir une organisation axée sur les données, la CIBC traverse d’énormes changements dans tous les aspects de l’utilisation, de la gestion et de la gouvernance des données.

Pour répondre aux exigences de cette nouvelle réalité, la CIBC a embrassé le paradigme du maillage de données et a développé un motif de données générique à deux parties. Du côté des affaires, le motif a introduit une stratégie de produits de données pour définir les domaines de données et les produits de données de bout en bout détenus par les équipes de produits de données inter fonctionnelles. Du côté de la technologie, la CIBC a mis en œuvre une architecture de maillage de données pour soutenir la stratégie de produits de données. La partie centrale de cette architecture est représentée par une plateforme de gestion des données fournissant une plateforme partagée et des services de gestion et de gouvernance des données. Cet article présente et discute les principes directeurs qui sous-tendent la stratégie des données.

La plateforme de gestion des données est le cœur du maillage des données et fournit une base commune pour la gestion et la gouvernance des données. La plateforme est basée sur une base de données centralisée qui stocke toutes les données pertinentes pour le maillage des données. La plateforme offre également des services d’intégration, d’analyse, d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique qui peuvent être utilisés par les produits de données pour fournir des informations exploitables. La plateforme fournit également des services pour garantir que toutes les données sont sûres, conformes et accessibles aux personnes autorisées.

La plateforme de gestion des données est conçue pour s’adapter aux exigences changeantes en matière de gestion des données. La plateforme peut être étendue pour prendre en charge des technologies supplémentaires telles que le traitement en temps réel, l’analyse avancée et l’apprentissage automatique. La plateforme peut également être intégrée à des systèmes tiers pour fournir une vue intégrée des données. Enfin, la plateforme peut être étendue pour prendre en charge des fonctionnalités supplémentaires telles que la gouvernance des données, la protection des données et l’audit.

Source de l’article sur DZONE

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