Fonctionnalité sponsorisée Alors, vous êtes enfin prêt à sauter dans le train de l’IA. Vous disposez de quantités de données dans votre entreprise et vous êtes impatient de en exploiter la valeur. Mais attendez une minute – votre infrastructure est-elle prête à la gérer ? Regardez de près, et vous êtes susceptible de trouver des goulots d’étranglement qui vont entraver vos pipelines d’IA. Résoudre ces problèmes est une partie essentielle du parcours de l’IA. Avec l’intérêt actuel pour l’IA générative, il n’y a jamais eu de meilleur moment pour préparer votre infrastructure aux charges de travail de l’IA. En août 2023, McKinsey a rapporté que l’IA générative avait incité 40% des organisations à augmenter leur investissement global dans l’IA. Aujourd’hui, les entreprises utilisent à la fois l’IA générative et non générative pour une grande variété de cas d’utilisation d’entreprise. Le premier est le service client, selon l’enquête de Forbes Advisor auprès de 600 propriétaires d’entreprise. En deuxième position, on trouve la cybersécurité ou la gestion des fraudes, car 51% des entreprises explorent l’utilisation de l’apprentissage automatique pour repérer une activité suspecte. L’utilisation de l’IA pour les assistants numériques d’entreprise arrive en troisième position, ce qui témoigne d’un vif intérêt pour l’IA générative qui sous-tend de plus en plus ces agents de productivité personnelle. Viennent ensuite la gestion de la relation client, la gestion des stocks et la production de contenu. L’informatique en nuage a alimenté bon nombre de ces cas d’utilisation de l’IA, mais il est souvent moins cher pour les grandes entreprises de gérer au moins une partie de la charge de travail de l’IA sur leurs propres sites. Cependant, elles sont confrontées à deux défis majeurs.
‘NVIDIA Avance l’Apprentissage Robotique et le Développement Humanoid avec de Nouveaux Outils d’IA et de Simulation’
Cette semaine à la Conférence sur l’apprentissage des robots (CoRL) à Munich, en Allemagne, NVIDIA a divulgué une pléthore de