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  • Lorsque nous parlons de reconnaissance optique de caractères (OCR), il s'agit d'un domaine de l'intelligence artificielle (IA) spécifiquement lié à la vision par ordinateur et à la reconnaissance de formes. L'OCR fait référence au processus d'extraction d'informations à partir de plusieurs formats de données tels que des images, des pdf, des notes manuscrites et des documents numérisés et à leur conversion au format numérique pour un traitement ultérieur.

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    Le système de surveillance du conducteur est une fonction de sécurité avancée qui utilise une caméra montée sur le tableau de bord pour surveiller la vigilance et la somnolence du conducteur. Dans le cas où le conducteur devient somnolent et distrait, le système de surveillance du conducteur génère une alerte et recommande de faire une pause.

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    Le traitement du langage naturel est un sous-domaine de l'intelligence artificielle capable de décomposer le langage humain et d'en transmettre les principes aux modèles intelligents. Avez-vous prévu d'utiliser la PNL comme technologie de formation de modèles ? Lisez la suite pour connaître les défis et les solutions pour les résoudre.

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    En plus de cela, l'IA conversationnelle apprend constamment des expériences précédentes en utilisant des ensembles de données d'apprentissage automatique pour offrir des informations en temps réel et un excellent service client. De plus, l'IA conversationnelle non seulement comprend et répond manuellement à nos requêtes, mais peut également être connectée à d'autres technologies d'IA telles que la recherche et la vision pour accélérer le processus.

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    La reconnaissance d'images est la capacité d'un logiciel à identifier des objets, des lieux, des personnes et des actions dans des images. À l'aide d'ensembles de données d'apprentissage automatique, les entreprises peuvent utiliser la reconnaissance d'images pour identifier et classer les objets en plusieurs catégories.

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    L'intelligence artificielle rend les machines plus intelligentes, point final ! Pourtant, la façon dont ils le font est aussi différente et intrigante que la verticale concernée. Par exemple, les goûts du traitement du langage naturel sont utiles si vous deviez concevoir et développer des chatbots et des assistants numériques pleins d'esprit. De même, si vous souhaitez rendre le secteur de l'assurance plus transparent et plus accommodant envers les utilisateurs, Computer Vision est le sous-domaine de l'IA sur lequel vous devez vous concentrer.

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    Les machines peuvent-elles détecter les émotions en scannant simplement le visage ? La bonne nouvelle est qu'ils le peuvent. Et la mauvaise nouvelle est que le marché a encore un long chemin à parcourir avant de se généraliser. Pourtant, les obstacles et les défis d'adoption n'empêchent pas les évangélistes de l'IA de mettre la « détection d'émotion » sur la carte de l'IA, de manière assez agressive.

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    La vision par ordinateur n'est pas aussi répandue que d'autres applications d'IA comme le traitement du langage naturel. Pourtant, il monte lentement dans les rangs, faisant de 2022 une année passionnante pour une adoption à plus grande échelle. Voici quelques-uns des potentiels de vision par ordinateur à la mode (principalement les domaines) qui devraient être mieux explorés par les entreprises en 2022.

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    Les entreprises du monde entier passent des documents papier au traitement numérique des données. Mais qu'est-ce que l'OCR ? Comment ça marche? Et dans quel processus métier peut-il être utilisé pour tirer parti de ses avantages ? Examinons dans cet article les avantages que l'OCR apporte à la table.

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    La réponse est la reconnaissance automatique de la parole (ASR). C'est un pas énorme pour transformer le mot parlé en forme écrite. La reconnaissance automatique de la parole (ASR) est une tendance qui devrait faire du bruit en 2022. Et l'augmentation de la croissance des assistants vocaux est due aux smartphones à assistant vocal intégrés et aux appareils vocaux intelligents comme Alexa.

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    Vous recherchez les cerveaux derrière les meilleurs modèles d'Intelligence Artificielle ? Eh bien, inclinez-vous devant les annotateurs de données. Même si l'annotation des données occupe une place centrale dans la préparation des ressources pertinentes pour chaque verticale axée sur l'IA, nous allons explorer le concept et en apprendre davantage sur les protagonistes de l'étiquetage du point de vue de l'IA de la santé.

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    Et ne trouvez-vous pas fascinant que les acheteurs paient la facture au moment du paiement en représentant simplement un visage, et non une carte ou un portefeuille ? La reconnaissance faciale permet aux détaillants d'analyser l'humeur et les préférences des acheteurs en fonction de leurs achats passés.

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    Avec l'augmentation des paiements numériques effectués dans le monde entier, comment les organisations financières peuvent-elles assurer une conversion maximale des ventes et une acceptation des paiements, tout en minimisant l'exposition aux risques ? Cela semble alarmant ? Dans le secteur financier qui dépend fortement du traitement des données et des informations, le maintien d'un avantage marginal et la compréhension de la nuance naturelle des clients pour fournir une résolution à temps nécessitent une technologie liée à l'IA.

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    Les drones sont un outil viable pour la collecte de données et fournissent des informations en temps réel. L'utilisation de l'analyse de données permet d'inspecter plus facilement les ponts, l'exploitation minière et les prévisions météorologiques.

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    L'analyse des sentiments des centres d'appels consiste à traiter les données en identifiant la nuance naturelle du contexte client et en analysant les données pour rendre le service client plus empathique.

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    Eh bien, la première raison n'a pas besoin de validation. Les projets d'apprentissage automatique nécessitent des algorithmes, l'acquisition de données, des annotations de haute qualité et d'autres aspects complexes pris en charge.

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    En tant que branche de l'intelligence artificielle, la PNL consiste à rendre les machines sensibles au langage humain. En ce qui concerne l'aspect technique, la PNL utilise, à juste titre, l'informatique, la linguistique, les algorithmes et la structure globale du langage pour rendre les machines intelligentes. Les machines proactives et intuitives, quelle que soit leur construction, peuvent extraire, analyser et comprendre le véritable sens et le contexte de la parole et même du texte.

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    C'est là que l'annotation d'images médicales a un rôle à jouer car elle transmet efficacement les connaissances requises aux configurations de diagnostic médical alimentées par l'IA pour favoriser la présence d'une vision par ordinateur précise, en tant que technologie de développement de modèle sous-jacente.

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    L'intelligence artificielle n'a pas besoin d'être un sujet sinistre à discuter. Remplie de possibilités de devenir l'outil le plus transformateur dans les années à venir, l'IA se transforme rapidement en une ressource d'assistance au lieu de rester sur la bonne voie en tant que technologie écrasante.

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    Êtes-vous conscient des aspects techniques impliqués dans la création de modèles d'apprentissage automatique holistiques, intuitifs et percutants ? Si ce n'est pas le cas, vous devez d'abord comprendre comment chaque processus est globalement divisé en trois phases, c'est-à-dire Fun, Fonctionnalité et Finesse. Alors que la « Finesse » concerne la formation parfaite des algorithmes de ML en développant d'abord des programmes complexes à l'aide de langages de programmation pertinents, la partie « Fun » consiste à rendre les clients heureux en leur offrant un produit amusant, perspicace et intelligent.

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    Imaginez-vous vous réveiller un beau jour et voir tous vos contenants de cuisine marché en noir, vous aveuglant sur ce qu'il y a à l'intérieur. Et puis, trouver des morceaux de sucre pour votre thé sera un défi. Pourvu, vous pouvez trouver le thé en premier.

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    L'annotation des données est simplement le processus d'étiquetage des informations afin que les machines puissent les utiliser. Il est particulièrement utile pour l'apprentissage automatique supervisé (ML), où le système s'appuie sur des ensembles de données étiquetés pour traiter, comprendre et apprendre des modèles d'entrée pour arriver aux sorties souhaitées.

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    L'étiquetage des données n'est pas si difficile, a déclaré aucune organisation ! Mais malgré les défis en cours de route, peu de gens comprennent la nature exigeante des tâches à accomplir. L'étiquetage des ensembles de données, en particulier pour les rendre adaptés aux modèles d'IA et d'apprentissage automatique, est quelque chose qui nécessite des années d'expérience et une crédibilité pratique. Et pour couronner le tout, l'étiquetage des données n'est pas une approche unidimensionnelle et varie en fonction du type de modèle en cours.

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    L'acquisition de données pour les projets vocaux est simplifiée lorsque vous adoptez une approche systématique. Lisez notre article exclusif sur l'acquisition de données pour les projets vocaux et obtenez de la clarté.

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    En termes simples, l'annotation de texte consiste à étiqueter des documents spécifiques, des fichiers numériques et même le contenu associé. Une fois ces ressources étiquetées ou étiquetées, elles deviennent compréhensibles et peuvent être déployées par les algorithmes d'apprentissage automatique pour entraîner les modèles à la perfection.

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    Aujourd'hui, nous avons sélectionné Vatsal Ghiya pour passer son interview. Vatsal Ghiya est un entrepreneur en série avec plus de 20 ans d'expérience dans les logiciels et services d'IA pour la santé. Il est le PDG et co-fondateur de Shaip, qui permet la mise à l'échelle à la demande de notre plate-forme, de nos processus et de nos collaborateurs pour les entreprises ayant les initiatives d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle les plus exigeantes.

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    Les services financiers se sont métamorphosés au fil du temps. L'essor des paiements mobiles, des solutions bancaires personnelles, une meilleure surveillance du crédit et d'autres modèles financiers garantit en outre que le domaine des inclusions monétaires n'est plus ce qu'il était il y a quelques années. En 2021, il ne s'agit pas seulement de la « Fin » ou de la finance, mais de toutes les « FinTech » avec des technologies financières perturbatrices qui font sentir leur présence pour changer l'expérience client, le modus operandi des organisations concernées ou l'arène fiscale dans son ensemble pour être exact.

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    Malgré l'ascension opportune de l'industrie automobile, la verticale laisse beaucoup de place à des améliorations progressives. De la réduction des accidents de la circulation à l'amélioration de la fabrication des véhicules et du déploiement des ressources, l'intelligence artificielle semble être la solution la plus probable pour faire avancer les choses.

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    L'intelligence artificielle ressemble plus à du jargon marketing de nos jours. Chaque entreprise, startup ou entreprise que vous connaissez fait désormais la promotion de ses produits et services avec le terme « alimenté par l'IA » comme USP. Fidèle à cela, l'intelligence artificielle semble bien être inévitable de nos jours. Si vous remarquez, presque tout ce que vous avez autour de vous est alimenté par l'IA. Des moteurs de recommandation sur Netflix et des algorithmes dans les applications de rencontres à certaines des entités les plus complexes du secteur de la santé qui aident en oncologie, l'intelligence artificielle est au cœur de tout aujourd'hui.

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    L'apprentissage automatique a probablement les définitions et interprétations les plus mitigées au monde. Ce qui est arrivé comme un mot à la mode il y a quelques années continue de dérouter beaucoup de gens grâce à la façon dont il a été décrit et présenté.

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    L'intelligence artificielle (IA) est ambitieuse et extrêmement bénéfique pour l'avancement de l'humanité. Dans un espace comme les soins de santé, en particulier, l'intelligence artificielle entraîne des changements remarquables dans la façon dont nous abordons le diagnostic des maladies, leurs traitements, les soins aux patients et le suivi des patients. Sans oublier la recherche et le développement impliqués dans le développement de nouveaux médicaments, de nouvelles façons de découvrir les problèmes et les conditions sous-jacentes, et plus encore.

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    La santé, en tant que verticale, n'a jamais été statique. Mais alors, cela n'a jamais été aussi dynamique, avec la confluence d'informations médicales disparates, nous faisant regarder inanimés des piles de données non structurées. Pour être honnête, le volume gargantuesque de données n'est même plus un problème. C'est une réalité, qui a même dépassé la barre des 2,000 2020 Exaoctets fin XNUMX.

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    L'intelligence artificielle est la technologie qui permet aux machines d'imiter les comportements humains. Il s'agit d'enseigner aux machines comment apprendre et penser de manière autonome et utiliser les résultats pour réagir et répondre en conséquence.

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    Chaque fois que votre système de navigation GPS vous demande de faire un détour pour éviter la circulation, sachez que cette analyse et ces résultats précis viennent après plusieurs centaines d'heures de formation. Chaque fois que votre application Google Lens identifie avec précision un objet ou un produit, comprenez que des milliers après des milliers d'images ont été traitées par son module AI (Intelligence Artificielle) pour une identification exacte.

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    4 choses de base à savoir sur la désidentification des données, avec la génération de données à raison de 2.5 quintillions d'octets chaque jour, nous, les internautes, avons généré près de 1.7 Mo chaque seconde en 2020.

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    Maintenant que la planète entière est en ligne et connectée, nous générons collectivement des quantités incommensurables de données. Une industrie, une entreprise, un segment de marché ou toute autre entité considérerait les données comme une seule unité. Pourtant, en ce qui concerne les individus, les données sont mieux appelées notre empreinte numérique.

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    Des données de qualité se traduisent par des réussites, tandis que la mauvaise qualité des données constitue une bonne étude de cas. Certaines des études de cas les plus percutantes sur la fonctionnalité de l'IA découlent d'un manque d'ensembles de données de qualité. Alors que les entreprises sont toutes enthousiastes et ambitieuses à propos de leurs projets et produits d'IA, l'enthousiasme ne se reflète pas sur la collecte de données et les pratiques de formation. En se concentrant davantage sur la production que sur la formation, plusieurs entreprises finissent par retarder leur mise sur le marché, perdre des financements ou même fermer leurs portes pour l'éternité.

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    Un processus pour annoter ou marquer les données générées, cela permet aux algorithmes d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle d'identifier efficacement chaque type de données et de décider ce qu'il faut en apprendre et quoi en faire. Plus chaque ensemble de données est bien défini ou étiqueté, mieux les algorithmes peuvent le traiter pour des résultats optimisés.

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    Alexa, y a-t-il un restaurant de sushi près de chez moi ? Souvent, nous posons souvent des questions ouvertes à nos assistants virtuels. Poser des questions comme celles-ci à nos semblables est compréhensible étant donné que c'est ainsi que nous sommes habitués à parler et à interagir. Cependant, poser une question très informelle à une machine qui n'a pratiquement aucune connaissance du langage et des subtilités de la conversation n'a aucun sens, n'est-ce pas ?

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    Eh bien, derrière chaque incident aussi surprenant, il y a des concepts en action comme l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et, plus important encore, le NLP (Natural Language Processing). L'une des plus grandes percées de notre époque récente est la PNL, où les machines évoluent progressivement pour comprendre comment les humains parlent, émoussent, comprennent, répondent, analysent et même imitent les conversations humaines et les comportements axés sur les sentiments. Ce concept a eu une grande influence dans le développement de chatbots, d'outils de synthèse vocale, de reconnaissance vocale, d'assistants virtuels, etc.

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    Bien qu'il s'agisse d'un concept introduit dans les années 1950, l'intelligence artificielle (IA) n'est devenue un nom familier qu'il y a quelques années. L'évolution de l'IA a été progressive et il a fallu près de 6 décennies pour offrir les caractéristiques et fonctionnalités insensées qu'elle offre aujourd'hui. Tout cela a été immensément possible grâce à l'évolution simultanée des périphériques matériels, des infrastructures technologiques, des concepts connexes tels que le cloud computing, les systèmes de stockage et de traitement de données (Big Data et analytique), la pénétration et la commercialisation d'Internet, etc. Tout ensemble a conduit à cette phase étonnante de la chronologie technologique, où l'IA et l'apprentissage automatique (ML) ne font pas qu'alimenter les innovations, mais deviennent également des concepts inévitables sans lesquels il faut vivre.

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    Chaque système d'IA a besoin d'énormes volumes de données de qualité pour s'entraîner et fournir des résultats précis. Maintenant, il y a deux mots-clés dans cette phrase - des volumes massifs et des données de qualité. Discutons des deux individuellement.

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    Jusqu'à présent, toutes les conversations et discussions sur le déploiement de l'intelligence artificielle à des fins commerciales et opérationnelles n'ont été que superficielles. Certains parlent des avantages de les mettre en œuvre tandis que d'autres discutent de la façon dont un module d'IA peut augmenter la productivité de 40 %. Mais nous abordons à peine les vrais défis liés à leur intégration à nos fins commerciales.

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    Il est difficile d'imaginer lutter contre une pandémie mondiale sans des technologies telles que l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML). La montée exponentielle des cas de Covid-19 dans le monde a paralysé de nombreuses infrastructures de santé. Cependant, les institutions, les gouvernements et les organisations ont pu riposter à l'aide de technologies de pointe. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, autrefois considérés comme un luxe pour des modes de vie et une productivité élevés, sont devenus des agents salvateurs dans la lutte contre le Covid grâce à leurs innombrables applications.

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    La douleur est ressentie plus intensément chez certains groupes de personnes. Des études ont montré que les individus issus de groupes minoritaires et défavorisés ont tendance à ressentir plus de douleur physique que la population générale en raison du stress, de l'état de santé général et d'autres facteurs.

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    Avant même d'envisager de vous procurer les données, l'une des considérations les plus importantes pour déterminer combien vous devriez dépenser pour vos données d'entraînement à l'IA. Dans cet article, nous vous donnerons des idées pour développer un budget efficace pour les données de formation à l'IA.

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    Shaip est une plate-forme en ligne qui se concentre sur les solutions de données d'IA pour la santé et propose des données de santé sous licence conçues pour aider à construire des modèles d'IA. Il fournit des dossiers médicaux et des données de réclamation sous forme de texte, des enregistrements audio tels que des enregistrements de médecins ou des conversations patient/médecin, ainsi que des images et des vidéos sous forme de radiographies, de tomodensitogrammes et de résultats d'IRM.

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    Les données sont l'un des éléments les plus importants dans le développement d'un algorithme d'IA. N'oubliez pas que ce n'est pas parce que les données sont générées plus rapidement que jamais qu'il est facile de trouver les bonnes données. Des données de mauvaise qualité, biaisées ou mal annotées peuvent (au mieux) ajouter une autre étape. Ces étapes supplémentaires vous ralentiront car les équipes de science des données et de développement doivent les parcourir pour aboutir à une application fonctionnelle.

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    On a beaucoup parlé du potentiel de l'intelligence artificielle pour transformer le secteur de la santé, et pour cause. Les plateformes d'IA sophistiquées sont alimentées par les données, et les organisations de santé en ont en abondance. Alors pourquoi l'industrie a-t-elle pris du retard par rapport aux autres en termes d'adoption de l'IA ? C'est une question à multiples facettes avec de nombreuses réponses possibles. Tous, cependant, mettront sans aucun doute en évidence un obstacle en particulier : de grandes quantités de données non structurées.

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    Cependant, ce qui semble simple est fastidieux à développer et à déployer comme tout autre système d'IA complexe. Avant que votre appareil puisse reconnaître l'image que vous capturez et que les modules d'apprentissage automatique (ML) puissent la traiter, un annotateur de données ou une équipe d'entre eux aurait passé des milliers d'heures à annoter les données pour les rendre compréhensibles par les machines.

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    Dans ce reportage spécial, Vatsal Ghiya, PDG et co-fondateur de Shaip, explore les trois facteurs qui, selon lui, permettront à l'IA basée sur les données d'atteindre son plein potentiel à l'avenir : le talent et les ressources nécessaires pour construire des algorithmes innovants, un une immense quantité de données pour entraîner avec précision ces algorithmes et une puissance de traitement suffisante pour extraire efficacement ces données. Vatsal est un entrepreneur en série avec plus de 20 ans d'expérience dans les logiciels et services d'IA pour la santé. Shaip permet la mise à l'échelle à la demande de sa plate-forme, de ses processus et de son personnel pour les entreprises ayant les initiatives d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle les plus exigeantes.

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    Les processus des systèmes d'intelligence artificielle (IA) sont évolutifs. Contrairement à d'autres produits, services ou systèmes sur le marché, les modèles d'IA n'offrent pas de cas d'utilisation instantanés ou de résultats immédiatement précis à 100 %. Les résultats évoluent avec plus de traitement de données pertinentes et de qualité. C'est comme la façon dont un bébé apprend à parler ou comment un musicien commence par apprendre les cinq premiers accords majeurs et les développe ensuite. Les réalisations ne sont pas débloquées du jour au lendemain, mais la formation se déroule systématiquement pour l'excellence.

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    Chaque fois que nous parlons d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML), nous imaginons instantanément de puissantes entreprises technologiques, des solutions pratiques et futuristes, des voitures autonomes sophistiquées et, fondamentalement, tout ce qui est esthétique, créatif et intellectuellement agréable. Ce qui est à peine projeté aux gens, c'est le monde réel derrière toutes les commodités et les expériences de style de vie offertes par l'IA.

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    Une interview exclusive où Utsav, chef d'entreprise - Shaip interagit avec Sunil, rédacteur en chef de My Startup pour lui expliquer comment Shaip améliore la vie humaine en résolvant les problèmes du futur avec ses offres d'IA conversationnelle et d'IA de soins de santé. Il explique en outre comment l'IA et le ML sont sur le point de révolutionner notre façon de faire des affaires et comment Shaip contribuera au développement des technologies de nouvelle génération.

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    La pandémie de Covid-19 a peut-être créé une incertitude économique, mais cela témoigne de l'incroyable enthousiasme entourant l'innovation de l'IA que les investissements dans l'espace ont largement résisté à la tempête : seulement 7 % des investissements ont diminué et 16 % ont été temporairement suspendus en 2020, tandis que 47 pour cent est resté inchangé et 30 pour cent ont été mis à augmenter.

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    L'intelligence artificielle (IA) améliore nos modes de vie grâce à de meilleures recommandations de films, à des suggestions de restaurants, à la résolution de conflits via des chatbots, etc. La puissance, le potentiel et les capacités de l'IA sont de plus en plus utilisés à bon escient dans toutes les industries et dans des domaines auxquels personne n'a probablement pensé. En fait, l'IA est explorée et mise en œuvre dans des domaines tels que la santé, la vente au détail, la banque, la justice pénale, la surveillance, l'embauche, la correction des écarts salariaux, etc.

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    Nous avons tous vu ce qui se passe lorsque le développement de l'IA tourne mal. Considérez la tentative d'Amazon de créer un système de recrutement d'IA, qui était un excellent moyen d'analyser les curriculum vitae et d'identifier les candidats les plus qualifiés, à condition que ces candidats soient des hommes.

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    L'industrie de la santé a été mise à l'épreuve l'année dernière en raison de la pandémie, et de nombreuses innovations ont brillé, des nouveaux médicaments et dispositifs médicaux aux percées de la chaîne d'approvisionnement et aux meilleurs processus de collaboration. Les chefs d'entreprise de tous les secteurs de l'industrie ont trouvé de nouvelles façons d'accélérer la croissance pour soutenir le bien commun et générer des revenus essentiels.

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    Nous les avons vus dans des films, nous en avons lu dans des livres et nous les avons vécus dans la vraie vie. Aussi science-fiction que cela puisse paraître, nous devons faire face aux faits – la reconnaissance faciale est là pour rester. La technologie évolue à un rythme dynamique et avec les divers cas d'utilisation qui apparaissent dans tous les secteurs, le large éventail de développements de la reconnaissance faciale semble tout simplement inévitable et infini.

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    Les chatbots multilingues transforment le monde des affaires. Les chatbots ont parcouru un long chemin depuis leurs débuts, où ils fournissaient des réponses simples en un mot. Un chatbot peut désormais discuter couramment dans des dizaines de langues, permettant aux entreprises de se développer sur un marché mondial plus large.

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    La santé est souvent considérée comme une industrie à la pointe de l'innovation technologique. C'est vrai à bien des égards, mais l'espace de la santé est également très réglementé par une législation radicale telle que le RGPD et la HIPAA, ainsi que de nombreuses autres directives et restrictions locales.

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    Un rapport de 2018 a révélé que nous avons généré près de 2.5 quintillions d'octets de données chaque jour. Contrairement à la croyance populaire, toutes les données que nous générons ne peuvent pas être traitées à des fins d'analyse.

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    L'intelligence artificielle devient de plus en plus intelligente de jour en jour. Aujourd'hui, de puissants algorithmes d'apprentissage automatique sont à la portée des entreprises normales, et les algorithmes nécessitant une puissance de traitement qui auraient été autrefois réservés aux gros ordinateurs centraux peuvent désormais être déployés sur des serveurs cloud abordables.

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