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IA et apprentissage automatique

comme Skynet mais bon pour vous

Vous cherchez des réponses à partir d'un ensemble de concepts abstraits et de données difficiles ? Votre organisation peut utiliser de puissants outils de reconnaissance et de découverte pour transformer des quantités massives de contenu en prophéties profitables.

les choses à venir

ce n'est pas une fantaisie visionnaire
c'est une force de l'industrie aujourd'hui

Les organisations recherchent une meilleure façon de tirer le maximum de valeur de leurs données, de l'ingestion à la sortie. Les problèmes les plus redoutables de votre entreprise aujourd'hui peuvent avoir des couches et des connexions invisibles, et parmi le chaos peuvent se trouver des solutions ou une automatisation à haut rendement. C'est là que notre équipe d'experts analytiques et nos plateformes de rendu en nuage à la pointe de la technologie entrent en jeu.

voir le monde comme un superordinateur psychique

profiter de l'automatisation pour gagner du temps

Les solutions d'IA et de ML peuvent réduire les inefficacités dans la plupart des coins de votre entreprise, libérant le personnel pour travailler sur des tâches à haute valeur ajoutée et plus gratifiantes. Supprimez la répétition et donnez à vos collaborateurs des tâches ciblées dans lesquelles ils peuvent exceller. Les tâches courantes peuvent désormais être automatisées et transformées en processus fiables.

améliorer l'expérience des clients

Il est plus coûteux d'acquérir de nouveaux clients que de les fidéliser. L'IA peut améliorer les efforts de marketing, les programmes de fidélisation et trouver des liens profonds entre l'action et la réaction, ce qui vous permet d'adapter vos opérations aux habitudes éprouvées de votre clientèle.

augmenter les revenus et réduire les coûts

Combinez l'automatisation, les connaissances approfondies et la résolution de problèmes complexes à grande échelle pour développer votre recette d'économies. Améliorez l'expérience de vos clients, réduisez les charges de travail et améliorez le rendement grâce à une technologie de pointe qui vous permet de franchir une nouvelle étape.

reconnaissance visuelle

alias l'apprentissage automatique

Imaginez un œil qui voit tout, capable de scanner des millions d'images ou de vidéos, d'établir des modèles de problèmes communs et de découvrir des schémas cachés. C'est ce que nous faisons tous les jours.

Qu'est-ce que c'est ?

Imaginons, par exemple, que vous deviez inspecter un pipeline. Vous recherchez des courbures, des déformations, de la rouille, des fissures et des dommages causés par la nature. Votre pipeline s'étend sur une grande distance et une inspection humaine serait... trop coûteuse. L'inspection terrestre prendrait des mois à travers une forêt épaisse, les équipes d'inspection aérienne auraient besoin de beaucoup trop de temps pour bien comprendre ce qu'elles voient, sans parler du coût du carburant. Les montgolfières ne sont pas une option. La dernière solution consiste à collecter des milliers (ou des centaines de milliers) de photos depuis le ciel et à demander à des personnes au sol de les regarder toutes.
One. Par. One.

Et si l'IA pilotée par le cloud pouvait inspecter les photos et les vidéos de ce pipeline ? Comment cela fonctionnerait-il ?
‍La suite.

nous commençons par un modèle

Vous gérez votre entreprise depuis un certain temps ; vous avez des images des problèmes courants, vous avez aussi des images de ce à quoi les choses devraient ressembler. Il est temps d'alimenter la machine, une ingestion numérique qui nous permet d'enseigner à l'un des 10 superordinateurs les plus puissants de la planète les significations qui se cachent derrière les images.

Notre système piloté apprend à faire la différence entre une fissure qui se développe et une branche pendante, entre la rouille et le feuillage. Azure système apprend à faire la différence entre une fissure grandissante et une branche basse, entre la rouille et les déchets, il évolue pour voir les irrégularités de forme avant que votre tuyau ne commence à s'affaisser. Grâce à ce processus, le modèle d'IA développe sa propre idée de ce qu'est un problème, apprenant à voir des problèmes que, souvent, même les humains ne peuvent pas voir. La machine se met ensuite au travail, en examinant de plus en plus de données, en demandant à de vraies personnes "Est-ce que c'est bien ce que je pense ?", et en acquérant une solide connaissance de la manière de trouver des problèmes que même des yeux experts ne peuvent pas voir. Cette nouvelle compréhension de ce qu'il faut rechercher constitue le modèle.

l'ingestion rapide est synonyme d'économies

Alors qu'il faudrait des mois à une grande équipe pour inspecter des milliers d'images capturées par des avions de passage, par exemple, nous réduisons le délai à quelques heures (ou minutes).

Notre processus de reconnaissance visuelle réduit la masse d'informations à une petite collection prioritaire de problèmes potentiels que votre personnel qualifié peut finir de vérifier. Éliminez la fatigue des inspecteurs et le contenu négligé ; il ne vous reste plus que les supports de problèmes potentiels à confirmer, ce qui permet d'économiser un nombre incalculable d'heures de travail tout en augmentant considérablement le taux de drapeaux rouges qualifiés.

De plus, chaque fois que vous exécutez le modèle, il s'améliore. Il progresse en apprenant où se trouvaient les zones de maintenance précédentes, en étant capable de prendre en compte les rapports de terrain et de les faire correspondre aux images qu'il a vues dans le passé. Chaque exécution peut également être comparée à la précédente, à la recherche de changements lents et progressifs, ce qui dépasse les capacités humaines dans le cadre d'un projet d'une telle ampleur.

la prévoyance permet un changement proactif

Obtenir des réponses plus rapidement signifie que vous pouvez mettre en œuvre des changements, des inspections et des réparations immédiatement, avant qu'un problème futur ne devienne une défaillance. Nos modèles peuvent également prendre en compte l'usure, ce qui vous permet de planifier la maintenance et les mises à niveau de manière plus rentable, et souvent de repérer les problèmes avant que l'œil humain ne puisse le faire.

Réduisez les inspections à grande échelle et déterminez où envoyer les équipes, réagissez plus rapidement qu'auparavant et économisez de l'argent.

Cet exemple peut s'appliquer à de nombreux secteurs, qu'il s'agisse du contrôle de la qualité, de la reconnaissance de masse de textes/documents et de la parole, de projets spatiaux tels que la géologie ou la logistique, de prédictions à travers des statistiques de masse, ou de la plupart des domaines dans lesquels de nombreuses personnes doivent examiner d'importants volumes de données.

Azure

des performances incroyables en matière d'analyse d'images

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