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Le joueur de hockey canadien Wayne Gretzky a famously said: « Je patine là où le palet va, pas là où il a été ». Cette citation illustre de nombreux articles inspirants sur les blogs d’entreprise, mais ils passent tous à côté d’une mise en garde essentielle: vous ne pouvez pas déterminer où se trouvera le palet à moins de savoir où il était et dans quelle direction il se dirigeait. C’est là qu’intervient l’analyse prédictive. Cette dernière explore les données historiques et actuelles à la recherche de schémas permettant d’identifier et de quantifier les tendances futures. Plus vous disposez de données, plus vos prédictions peuvent être précises, mais à condition d’avoir la capacité de traiter ces chiffres. C’est pourquoi l’IA et l’analyse prédictive vont de pair. L’apprentissage automatique – une technologie fondamentale de l’analyse prédictive – est une technique éprouvée pour reconnaître les schémas dans de vastes quantités de données sans nécessiter de doctorat en science des données.
Comment l’IA modifie la conception des entrepôts de données
Les clients recherchent des outils permettant de libérer rapidement la valeur latente de leurs entrepôts de données, sans la courbe d’apprentissage abrupte associée aux nouveaux paradigmes de programmation et aux API. La conférence re:Invent d’Amazon en novembre a illustré l’engagement de l’entreprise envers l’IA en tant qu’outil pour ouvrir de nouvelles fonctionnalités et améliorer l’efficacité des entrepôts de données.
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)
