Il est enfin temps pour vous de sauter dans le train de l’IA. Vous avez des tas de données qui traînent dans votre entreprise et vous êtes impatients de débloquer leur valeur. Mais attendez une minute – votre infrastructure est-elle prête à les gérer? Regardez de plus près et vous verrez probablement des goulots d’étranglement qui bloqueront vos pipelines IA. La résolution de ces problèmes fait partie intégrante du parcours IA. Avec l’intérêt actuel pour l’IA générative, il n’a jamais été aussi important de préparer votre infrastructure aux charges de travail 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 large gamme d’utilisations professionnelles. Le premier est le service client, selon l’enquête Forbes Advisor auprès de 600 propriétaires d’entreprises. En second lieu vient la cybersécurité ou la gestion des fraudes, car 51% des entreprises explorent l’utilisation du machine learning pour détecter les activités suspectes. L’utilisation de l’IA pour les assistants numériques d’entreprise arrive en troisième position, ce qui indique un fort intérêt pour l’IA générative qui sous-tend de plus en plus ces agents de productivité personnels. Viennent ensuite le CRM, la gestion des stocks et la production de contenu. Le cloud computing a propulsé un certain nombre de ces cas d’utilisation IA, mais il est souvent moins cher pour les grandes entreprises de gérer elles-mêmes une partie du travail IA. Cependant, elles font face à deux défis majeurs.
Les Problèmes Communs Rencontrés par la Société dans l’Utilisation Efficace des Derniers Développements de l’Intelligence Artificielle
Les Problèmes Communs Rencontrés par la Société dans l’Utilisation Efficace des Derniers Développements de l’Intelligence Artificielle Introduction L’intelligence artificielle (IA)
