Devant les tâches répétitives que les entreprises doivent accomplir au quotidien, elles n’ont d’autre choix que de les automatiser, en numérisant les outils de travail. Cela permet de réduire non seulement les efforts physiques fournis par les êtres humains, mais aussi les coûts de production. Aujourd’hui, l’intelligence artificielle (IA) vient révolutionner cette automatisation des tâches.
L’IA désigne un processus qui permet à des machines d’imiter le comportement de l’être humain face à une situation donnée. Grâce à l’intervention d’un agent dématérialisé en entreprise, il est désormais possible d’avancer plus rapidement dans l’exécution de certaines missions. Pour preuve, il y a déjà plusieurs plateformes digitales qui viennent assister les professionnels et les particuliers.
Qu’est-ce que les plateformes d’IA ?
Les plateformes d’IA englobent des machines destinées à exécuter les tâches normalement dévolues aux êtres humains. Ces robots simulent la fonction cognitive des hommes, ce qui inclut la résolution de problèmes, la logique, les relations sociales ou encore l’intelligence générique. L’IA permet également d’user des fonctionnalités complexes, telles que la reconnaissance vocale et la vision numérique.
Les plateformes d’IA sont généralement classées en trois catégories :
- basiques : pour traiter les tâches les plus ordinaires ;
- intermédiaires : pour faire face aux tâches requérant l’usage de la logique ;
- avancées : pour arriver à bout des tâches peu conventionnelles, qui nécessitent davantage une réflexion poussée, voire le recours à l’intuition.
Top 3 des plateformes d’IA dans le digital
Il existe plusieurs alternatives parmi les plateformes d’IA, mais certaines d’entre elles méritent une mention particulière.
Google AI Platform
Google AI Platform facilite la transition du travail des développeurs de machine learning (apprentissage automatique) et des experts de données, depuis la mise en place d’un projet, en passant par son développement, jusqu’à son déploiement. La panoplie d’outils de la plateforme d’IA aide à créer et à exécuter ses propres applications de machine learning. Cela passe par Kubeflow, la plateforme open source de Google, qui permet le lancement direct desdites applications sans profondément modifier leur code.
TensorFlow
TensorFlow indique une bibliothèque open source conçue pour le calcul numérique qui utilise des graphes de flux de données. Les nœuds du graphe représentent des opérations mathématiques, tandis que les arêtes représentent les tableaux de données multidimensionnels communiqués entre eux. L’architecture flexible de la plateforme permet aux utilisateurs de faire les calculs sur un ou plusieurs processeurs ou cartes graphiques grâce à un ordinateur, un serveur ou un appareil mobile avec une seule interface de programmation d’applications (API).
Microsoft Azure
Microsoft Azure propose des analyses avancées basées sur le cloud computing et conçues pour simplifier le machine learning pour les entreprises. Les professionnels peuvent créer des modèles personnalisés, avec les meilleurs algorithmes issus de la Xbox, de Bing, de R ou de Python, ou en intégrant un code R ou Python personnalisé.
Le modèle obtenu peut ensuite être déployé en quelques minutes sous la forme d’un service web, qui peut se connecter à n’importe quelle donnée, n’importe où. Il peut également être publié à l’intention de la communauté dans le catalogue de ses produits ou sur la place de marché du machine learning.
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