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IBM partage quatre principes fondamentaux pour mener la révolution de l'intelligence artificielle d'entreprise

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2023-11-27 18:01:19750parcourir

(Global TMT, 27 novembre 2023) Si 2023 est considérée comme l'année où l'intelligence artificielle prendra la tête du marché grand public, alors 2024 sera certainement l'année où l'intelligence artificielle au niveau de l'entreprise fera un pas en avant radical. Comment les chefs d’entreprise de tous horizons saisissent-ils les opportunités ? Li Hongyan, directeur général des activités d'intelligence artificielle et d'automatisation des données d'IBM dans la Grande Chine, a publié un article signé partageant le point de vue d'IBM.

IBM partage quatre principes fondamentaux pour mener la révolution de lintelligence artificielle dentreprise

Le directeur général de l'activité d'intelligence artificielle et d'automatisation des données d'IBM pour la Grande Chine est Li Hongyan

IBM estime que les entreprises proactives et désireuses de mener la révolution de l'intelligence artificielle doivent sérieusement prendre en compte quatre principes de base lorsqu'elles décident de se lancer dans l'aventure de l'IA. Ces principes ne sont pas seulement le point de départ du parcours d’innovation de l’IA d’entreprise, mais peuvent également devenir un guide pour guider le parcours de l’IA d’entreprise à l’avenir

Premier principe : les entreprises doivent devenir créatrices de valeur avec des atouts majeurs en IA.

L'IA au niveau de l'entreprise a trois modèles d'utilisation ou de consommation différents : l'un consiste à acheter des logiciels d'application intégrés à l'IA au niveau de l'entreprise ; l'autre consiste à appeler des modèles tiers via des API ; le troisième consiste à utiliser des données publiques et privées pour créer et interrogez votre propre modèle de base. Afin de conserver un avantage concurrentiel dans le domaine de l’IA et de maximiser la valeur positive de l’IA, les entreprises devraient participer activement à la création de modèles de base. IBM a lancé une nouvelle génération de plate-forme d'IA et de données Watsonx, qui peut pleinement aider les entreprises à créer et à adopter des modèles de base crédibles et une IA générative

Le deuxième principe est le suivant : les entreprises doivent miser sur un écosystème ouvert

Promouvoir la révolution de l'IA nécessite de mobiliser l'énergie et la sagesse de l'ensemble de la communauté écologique et doit s'appuyer sur un écosystème ouvert. La coopération entre IBM et Hugging Face vise à mettre en œuvre et à promouvoir ce principe. Hugging Face compte actuellement plus de 250 000 modèles d’IA ouverts et partagés. L'intégration de Hugging Face dans la plate-forme IBM WatsonX vise à aider les clients WatsonX à profiter de la créativité et de la diversité de la communauté.

Le troisième principe : les entreprises doivent permettre à l'IA de "fonctionner n'importe où" et de "fonctionner efficacement".

Pour que l'intelligence artificielle joue le rôle qui lui revient, les entreprises doivent utiliser la technologie de cloud hybride ouvert pour créer des systèmes d'intelligence artificielle afin qu'elles puissent analyser efficacement les données internes et externes. Ce n’est qu’ainsi que les entreprises pourront réussir à optimiser leurs coûts, à améliorer leurs performances et à réduire la latence. Étant donné qu'une grande quantité de données d'une entreprise est distribuée sur différentes plates-formes et systèmes, notamment sur site, dans des cloud privés, sur plusieurs cloud publics et même en périphérie, l'adoption d'une technologie de cloud hybride ouvert est essentielle

Le quatrième principe : alors que les entreprises progressent rapidement dans le domaine de l'intelligence artificielle, elles doivent assumer la responsabilité de construire et de déployer l'intelligence artificielle

Toutes les entreprises disposant d'un « AI Innovation Engine » doivent au préalable obtenir une licence « Trust ». IBM a publié le premier lot de séries de modèles Watsonx Granite développées par IBM et a annoncé les détails de l'ensemble de données de formation du modèle Granite qui suivra

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