L’IA avec l’apport de sa performance n’est pas une option, même si chaque entreprise, chaque industrie a ses cycles, son rythme et sa culture et qu’il est tentant de regarder les autres faire avant de se lancer.
Actualités Deep Learning
L’IA hybride rend possible la transparence algorithmique
Même pour les créateurs, la transparence des algorithmes et les décisions prises par l’IA restent nébuleuses. Il est pourtant crucial de rendre compte aux citoyens de l’usage des algorithmes, à l’heure où nous laissons les machines accumuler de grands volumes de données personnelles et prendre de nombreuses décisions.
Et si l’intelligence artificielle était la solution face aux problèmes de performance?
Il n’y a pas un secteur industriel ou une entreprise qui ne se transforme aujourd’hui grâce aux logiciels, qui permettent d’offrir de nouveaux services digitaux, afin de conquérir de nouveaux marchés et de réduire les coûts opérationnels. Une quête d’amélioration continue pour laquelle les organisations sont prêtes à dépenser près d’1,2 milliards de dollars cette année, selon IDC.
IA : les entreprises françaises peinent à cadrer leurs besoins RH
Une étude pour Syntec Numérique illustre les difficultés des entreprises françaises à exprimer leurs besoins RH dans le cadre de leurs projets IA.
About Face : un algorithme Adobe pour détecter les retouches Photoshop
Dans le cadre du projet About Face, Adobe travaille sur un algorithme capable de détecter les visages modifiés avec Photoshop.
TensorFlow Enterprise : Google veut favoriser l’usage de son framework sur son cloud
Google décline le framework d’apprentissage machine TensorFlow en une distribution « Enterprise » optimisée pour sa plate-forme cloud.
Machine learning : Facebook vise les terminaux mobiles avec PyTorch 1.3
Facebook dote PyTorch d’une fonctionnalité expérimentale destinée à favoriser le déploiement de modèles IA sur les terminaux mobiles.
Machine Learning : TensorFlow 2.0 dope l’apprentissage machine
TensorFlow 2.0 est conçu pour faciliter le développement d’applications de machine learning grâce, entre autres, à une intégration renforcée avec Keras.
