L'apprentissage automatique améliore votre gestion de l'information
Dans le monde numérique d'aujourd'hui, la rationalisation de la gestion de l'information est devenue essentielle pour les organisations de toutes...
Artificiel quoi… ? Pff, un autre mot difficile ; devrions-nous nous y plonger ? C’est ce que nous pensons. Bref, l’intelligence artificielle (IA) est la collaboration entre les machines et les personnes. D’ici la mi-2019, il sera impossible d’imaginer nos vies sans la technologie. Selon de grands spécialistes, l’IA n’est pas un sujet brûlant, mais en termes de taille, elle peut être comparée à une révolution industrielle. Il suffit de regarder les emplois de l’avenir.
Quelques-uns des changements des dernières années :
Ce n’est pas vrai que les machines remplacent les gens. L’intelligence artificielle est basée sur le fait que, grâce à l’utilisation de machines, les personnes sont renforcées. Les machines peuvent faire le gros du travail. En appliquant l’intelligence aux machines, le travail répétitif peut être programmé à l’avance. L’homme est flexible mais ne peut pas faire un travail éternel. Un robot, par contre, travaille plus longtemps, un capteur voit plus et les grandes données en savent plus. L’IA prendra le contrôle des emplois, mais elle créera aussi de nouveaux emplois et de nouvelles possibilités.
Quelques exemples d’intelligence artificielle dans la pratique peuvent inclure : la reconnaissance d’images, la reconnaissance vocale, la traduction et les jeux. Archive-IT applique également l’IA dans son domaine d’expertise. Pensez, par exemple, à l’OCR, qui est aussi une forme d’IA. La technologie intelligente convertit une image (document numérisé) en texte. Mais nous allons beaucoup plus loin. Grâce à notre service Vitalising, nous apportons une réelle valeur ajoutée aux données. En reconnaissant les mots dans les documents à l’aide d’un logiciel, nous pouvons les indexer, les classer et les classer. Entièrement automatique. Les fichiers reçoivent de nouvelles mises en page et nous pouvons donner des informations à certaines valeurs. Si nous allons encore plus loin, nous pouvons analyser la grande quantité de données traitées et établir des connexions. Les données sont ensuite transformées en informations. Les possibilités sont infinies.
Pour l’intelligence artificielle, il faut des données, beaucoup de données. Plus il y a de données, mieux c’est. Mais plus de données n’est pas toujours mieux. Nous préférons de meilleures données, c’est-à-dire la qualité à la quantité.
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