Vous souhaitez tester des prototypes et applications d’intelligence artificielle (IA), mais votre entreprise ne dispose pas des capacités et compétences nécessaires ? De plus, vous craignez devoir faire face à des investissements élevés ? Grâce à des capacités de Cloud public rentables, l’intelligence artificielle devient abordable pour chaque entreprise. Utilisez les ressources d’Open Telekom Cloud de manière simple, flexible et rapide et démarrez sans plus attendre un projet IA !
Qu’il s’agisse d’assistants vocaux numériques, de prévisions précises du comportement client dans le domaine du marketing, ou de la maintenance prédictive de machines dans l’industrie 4.0, les cas d’utilisation de l’intelligence artificielle sont innombrables. Il s’agit d’algorithmes intelligents qui évaluent des quantités considérables de données issues de sources multiples, par exemple dans le cadre du machine learning ou des réseaux neuronaux. Ces dispositifs sont par ailleurs en mesure d’identifier des modèles et relations dont les humains sont incapables. Ils établissent des prévisions précises, sont évolutifs et se développent de manière autonome et en continu. Un tel système ne peut toutefois fonctionner que sous réserve de disposer d’une infrastructure performante, par exemple pour former des algorithmes avec de grandes quantités de données. Dans ce contexte, les entreprises bénéficient d’une combinaison pertinente de capacités sur site et de ressources informatiques dépendantes de la demande à partir d’un Cloud public. En termes de processeur, les entreprises vont pouvoir choisir en fonction des besoins, entre CPU, GPU, FPGA et autres.
Les applications d’intelligence artificielle nécessitent souvent des réponses en temps réel avant une latence minimale : par exemple pour des boutiques en ligne qui mettent à jour leurs prix, pour des plateformes de trading qui doivent réagir dans l’instant aux évolutions du marché ou encore pour des systèmes de prévisions météorologiques à court terme dans le cadre de l’émission d’avis de tempête. Lorsque vous voulez optimiser votre temps, les FPGA (Field Programmable Gate Arrays) d’Open Telekom Cloud constituent la meilleure des solutions.
Les FPGA sont des éléments matériels ou circuits intégrés programmables. Contrairement aux processeurs de types CPU et GPU, la séquence et le type d’utilisation de la puce, de la RAM, du réseau et d’autres paramètres ne sont pas spécifiés. Les circuits sont configurables, très flexibles du fait de leur reprogrammabilité et sont utilisés dans le contexte de l’IA, notamment pour le machine learning, la détection de fraude, la reconnaissance vocale ou l’analyse de tendances.
La start-up Xelera illustre parfaitement comment les FPGA peuvent être utilisés en tant qu’accélérateur applicatif, avec sa suite que vous pouvez directement commander sur l’Open Telekom Cloud. La suite Xelera est une interface indépendante de tout support matériel avec les plateformes FPGA, dans les centres de calcul et dans le Cloud. Elle permet d’accélérer les processus et applications dans les entreprises, sans même disposer d’un savoir-faire technologique spécifique : selon l’évolutivité, on peut multiplier par plus de 100 la performance.
Grâce aux capacités de l’Open Telekom Cloud, nous avons la possibilité d’implanter rapidement nos accélérateurs dans le Cloud et de les configurer selon le scénario d’utilisation d’application du client, comme par exemple l’accélération des bases de données standard comme SAP.
Pour le benchmark « Western Europe Cloud IaaS Analysis », le cabinet d’analystes Cloud Spectator a testé des machines virtuelles (VM) ultra-spécialisées de divers fournisseurs de services Cloud, notamment Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Compute Engine (GCE) ainsi que l’Open Telekom Cloud.
Deux types de machines virtuelles (VM) ont été testés : d’une part, des machines virtuelles ultra-performantes avec la spécification d’interface NVMe ou un stockage SSD local, d’autre part, des machines virtuelles optimisées en mémoire, dotées de performances de lecture et d’écriture élevées. Toutes ces machines virtuelles satisfont aux exigences nécessaires pour gérer des applications spécifiques telles que les processus qui nécessitent un débit de données par seconde extrêmement élevé (IOPS), les opérations en virgule flottante, les analyses en temps réel, le traitement de gros volumes de données ou la réalisation d’opérations de base de données associées à une haute fréquence en mémoire vive (RAM).
Conclusion : « L’analyse de Cloud Spectator a montré que le portefeuille Open Telekom Cloud de T-Systems propose des solutions premium, comparativement supérieures aux offres d’hyperscale. » En fin d’étude, Cloud Spectator de conclure : « Les deux types de VM proposées par Telekom qui ont été testées, affichent des avantages considérables sur leurs concurrents ».
L’IA a tout ce qu’il faut pour refonder complètement les entreprises. Presque tous les secteurs d’activité et tous les domaines techniques peuvent profiter de l’intelligence artificielle. Découvrez ici comment vous aussi pouvez bénéficier de l’IA.
Le marketing personnalisé dans le commerce de détail
Des systèmes intelligents sur écrans numériques dans les locaux de vente aident au traitement des images et à la reconnaissance de modèles pour adapter la publicité, s’adresser aux clients de manière ciblée, et faire des offres personnalisées. Pour ce faire, les systèmes d’IA analysent des caractéristiques telles que la posture et le temps d’observation face à certains achalandages. Lorsque plusieurs appareils sont mis en réseau, ces derniers apprennent les uns des autres, augmentant ainsi l’efficacité globale de l’IA.
Marketing audio intelligent dans les magasins
La sélection musicale de fond influence le comportement d’achat des clients. Une IA va permettre d’identifier le nombre et l’âge des personnes évoluant dans un magasin et d’associer ces données à des données commerciales telles que les niveaux de stock, les influences extérieures, comme par exemple la météo et des événements locaux. L’IA va se fonder sur cette analyse pour ajuster la musique de fond et les spots promotionnels, afin d’offrir aux clients une expérience d’achat agréable.
Apprendre à partir des données clients et prévoir le comportement de ces derniers
Les processus de machine learning (ML) permettent de traiter les données des clients de sorte à générer des prévisions de comportement d’achat. On va par exemple pouvoir analyser le temps que passe un client sur un site Web, le nombre et les prix des produits dans ses paniers de commande, son âge et l’historique de ses commandes. Le système de machine learning peut en dériver des modèles et prévisions, par exemple, que les clients vont plus rapidement acheter des produits moins chers, que les consultations récurrentes d’un produit vont augmenter sa probabilité d’être commandé, ou que certains produits auront plutôt tendance à être achetés par des clients d’une certaine catégorie d’âge.
Traquer les tendances et préférences des clients sur les réseaux sociaux
Mais l’utilisation des processus IA, telle que le machine learning, ne se limite pas aux bases de données internes à une entreprise. L’IA va également être capable d’analyser des contributions, publications et tweets sur Facebook ou Twitter, ou bien la fréquence des mots et le contenu émotionnel (sentiments), ou encore le nombre de hashtags et de likes. Ces systèmes savent par ailleurs tenir compte de la météo et de l’actualité et les intégrer dans les prévisions des comportements de la clientèle. Le machine learning permet aux systèmes d’IA d’identifier et d’analyser des caractéristiques pertinentes et des valeurs seuils, en toute autonomie. En outre, une intelligence artificielle ne connaît pas de statu quo, puisqu’elle apprend et se développe constamment.
Assurance qualité dans la production : vérification de l’article
Une analyse de surface auto-apprenante garantit la détection fiable des défauts de surface, saletés et autres variations dans les modèles d’articles. Pour ce faire, l’institut Fraunhofer IPA a développé un processus d’inspection optique adaptatif. Celui-ci s’appuie sur un processus d’apprentissage non supervisé, dans lequel le système d’inspection optique s’ajuste automatiquement à des structures surfaciques changeantes.
L’assurance qualité dans l’industrie : le recyclage
Un système de classification d’objets auto-apprenant facilite l’identification des anciens, appareils tels que les catalyseurs. Bien souvent, ces derniers sont en mauvais état en raison de la corrosion, de déformations ou de dommages. Les appareils sont numérisés en trois dimensions grâce à un capteur linéaire laser, avant d’être catégorisés sur un réseau de neurones artificiels, en fonction de diverses caractéristiques, comme le contour et la courbure de l’objet. Lors de ces travaux, les chercheurs du Fraunhofer ont atteint un taux de classification de plus de 90%.
Assurance qualité dans le domaine pharmaceutique : inspections visuelles
Les domaines de la pharmacie et de la biologie nécessitent des quantités considérables d’œufs de poisson-zèbre fécondés. Une inspection visuelle automatisée permet d’identifier les œufs fécondés automatiquement et de les distinguer des œufs non fécondés. À ces fins, une photo de chaque œuf est prise par une caméra, puis analysée par un réseau d’apprentissage en profondeur. Le taux de reconnaissance est de l’ordre de 99,8%.
Smart Wearables - Vision synoptique avec les lunettes intelligentes
Les systèmes d’IA portés, équipés de capteurs sur le corps ou intégrés aux vêtements, fournissent des services utiles. Les lunettes intelligentes, par exemple, aident les employés à préparer leurs commandes en scannant les conteneurs, les codes d’entrepôt et des articles. Ainsi, des marquages colorés sur les lunettes peuvent guider la recherche de la bonne étagère ou bien l’utilisateur va pouvoir consulter des instructions d’entretien. Cela fait gagner du temps précieux en plus de réduire le taux d’erreur.
Piloter des véhicules sur plus de 4 000 kilomètres
En collaboration avec la startup israélienne Ottopia, T-Systems a montré comment on peut contrôler des véhicules à distance, les transférer d’un site à l’autre, ou les utiliser en tant que taxi et ce à plusieurs milliers de kilomètres. Pour éviter des temps de réponse trop longs lors du transfert d’énormes quantités de données, Ottopia utilise une application IA qui prédit l’utilisation des cellules radio en temps réel. Cela permet de délivrer des services ininterrompus, même sur des réseaux LTE publics dans des lieux éloignés.
La planification des itinéraires basée sur l’IA réduit les taux de vacance
Sur les routes d’Allemagne, un camion sur trois roule à vide. Une planification des itinéraires basée sur une IA qui prend en compte des facteurs tels que la météo, les événements et le comportement d’achat de la clientèle selon la période de l’année, va permettre de réduire le nombre de déplacements à vide, ainsi que les temps de repos. L’IA prédit les prix du marché pour les itinéraires en camion et détermine les prix pour les capacités qui se libèrent. Cela permet de combiner rapidement et efficacement l’offre et la demande, et par la même de concevoir des transports plus responsables.
Une IA pour trier le courrier - Saisie automatique des pièces
Les solutions d’IA utilisant la reconnaissance d’images et d’objets peuvent traiter et distribuer automatiquement les lettres, e-mails, factures et autres pièces justificatives. Les documents parvenant souvent dans les entreprises dans des formats variés, en particulier dans les entreprises internationales, l’utilisation d’une IA auto-apprenante qui peut correctement analyser le texte, les nombres et les valeurs, est fortement recommandée.
Une compréhension correcte des textes, grâce à la fouille de textes (Text Mining)
La fouille de textes est une aide à la lecture et à la compréhension assistée par IA, qui s’appuie sur des méthodes telles que le traitement automatique des langues et l’apprentissage en profondeur. Cette technologie reconnaît et traite les relations conceptuelles dans des documents, qu’ils soient structurés ou non. Ce sont nombre de processus qui peuvent en profiter : l’analyse des commentaires clients dans les e-mails va par exemple, permettre de générer automatiquement une réponse appropriée du service client. La fouille de textes peut également s’avérer très utile pour analyser des textes contractuels et autres documents commerciaux.
