A l’heure où l’innovation procure des avantages concurrentiels et organisationnels significatifs aux entreprises, pensez-vous que l’architecture IT de votre entreprise est prête à saisir toutes les opportunités des nouvelles applications des technologies dernier cri comme l’Intelligence Artificielle (IA) et le Machine Learning (ML) ?
Pourquoi il faut saisir les opportunités de l’IA maintenant
Nous sommes entrés dans une ère de changements cruciaux, non seulement pour le monde de l’entreprise, mais celui l’humanité toute entière. En effet, la numérisation et le développement rapide de nouvelles technologies disruptives nous place dans une situation inédite de croisée de chemins, où la seule voie qui s’ouvre désormais à nous est celle du changement. En effet, nous sommes les témoins de la convergence de plusieurs facteurs clés qui vont pouvoir faire enfin décoller l’IA après de nombreuses décennies de recherche. Les progrès importants du Deep et Machine Learning (apprentissage automatique) récemment, couplés à la démocratisation du computing de haute performance (HPC) et l’explosion de la collecte d’information grâce aux appareils connectés (Big Data et Internet des Objets). Les données sont en effet le fuel de l’IA, qui va lui permettre d’augmenter la cadence de son développement et de procurer des myriades d’applications. La situation unique dans l’Histoire où nous trouvons va permettre, à la fois de faire mieux fonctionner l’entreprise en interne, mais aussi de mieux comprendre les clients, et de leur fournir les nouveaux produits et services dont ils ont envie et besoin.
Un challenge de taille
Saisir toute la force et les opportunités de ces nouvelles technologies est un impératif commercial : selon une étude EMC, 69,2% des directeurs financiers interrogés1 estiment que l’intelligence artificielle et le machine learning ont « une importance critique » ou « très grande importance » pour l’avenir de leur entreprise. Malgré la nécessité de comprendre dès aujourd’hui les enjeux de l’IA et de s’y préparer pour en bénéficier, ce processus s’inscrit dans le long terme. En effet selon une étude récente de ESG2, 19% des organisations ne s’attendent pas à extraire de la valeur commerciale de leurs efforts en matière d’IA pendant deux ans, tandis que 32% de ces organisations pensent que cela leur prendra un an, et 23% neuf mois seulement. Tout dépend en fait du degré de préparation de l’infrastructure IT de votre entreprise. La clé de cette préparation repose dans la flexibilité de votre architecture et sa capacité a évoluer rapidement, sans accros. Il y a aussi les challenges humains. Souvent les décideurs IT pensent que l’IA est trop complexe pour leur équipe, qu’il faut des compétences et une expertise interne solides pour la déployer, bref, qu’ils n’en ont pas la capacité technique, financière et humaine. C’est un mythe : des solutions simples et peu coûteuses existent pour pouvoir faire profiter l’entreprise des bénéfices de l’IA.
Comment se préparer à l’IA et ses avantages
« L’une des choses les plus intéressantes avec le deep learning c’est que cela permet de transformer de nombreux problèmes business spécifiques en problèmes d’ingénierie, ce qui fait que même les gens avec peu d’expertise dans un domaine particulier pourront résoudre des problèmes complexes dans des domaines différents, et cela parce que le deep learning va être appliqué partout, et dans des endroits qui vont surprendre » explique Bryan Catanzaro, Vice-Président, Recherche en Deep Learning Appliqué à NVIDIA. En effet, de la finance à la technologie en passant par l’agriculture, l’éducation et la santé, l’IA va offrir des solutions pour tous types d’industrie. Les solutions « prêtes pour l’IA » de Dell EMC proposent une approche holistique, evolutive et un modele de realisation flexible pour s’adapter aux contraintes budgétaires et de calendrier de votre entreprise – et aux besoins des clients de demain face au changement total d’environnement commercial que le nouveau paradigme de l’IA va créer.
Call to action : Dell EMC Ready Solutions propose différentes options pour se préparer à l’IA, dont le machine learning avec Hadoop et le deep learning avec NVIDIA, qui inclut les logiciels, les serveurs, les réseaux, le stockage et les services optimises pour les charges de travail IA.
1.Etude EMC : https://www.emc.com/collateral/solution-overview/ready-solns-for-ai-machinedeep-learning-sol-overview.pdf
2.Etude ESG, 2017, « Machine Learning and Artificial Intelligence Trends”
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