Introduction aux applications d'intelligence artificielle
L'application d'intelligence artificielle est un sujet largement répandu dans le monde de l'informatique depuis plus de 4 décennies et elle était en laboratoire tout au long.
Dans le monde numérique d'aujourd'hui, la disponibilité abondante de
- Données générées à partir de plusieurs sources (Big data)
- Ressources de calcul et de stockage (sur site et cloud)
- Bande passante Internet
- Des algorithmes complexes permettant de tirer des enseignements des mégadonnées ont facilité le développement d'applications d'IA utilisant une variété de nouvelles technologies. Des plates-formes d'IA sont en cours de construction pour les anciens cas commerciaux, mais ne sont pas mises en œuvre en raison des limitations technologiques et des nouveaux cas d'utilisation qui ont évolué avec la technologie de l'IA.
Qu'est-ce que les applications d'intelligence artificielle?
L'IA consiste à intégrer l'intelligence dans des machines pour lui permettre d'effectuer des tâches humaines avec précision pour les opérations connues. Il emballe également des machines avec beaucoup de points de données pour que les machines apprennent et gèrent des situations inconnues. L'IA simule des machines pour travailler, apprendre, penser et réagir comme des êtres humains.
Dans cet article, voyons les applications développées à l'aide des technologies de l'IA.
Technologies d'IA les plus adoptées
Traitement du langage naturel
La PNL est une méthode de fabrication de machines pour comprendre le langage naturel que l'homme parle ou interagit avec lui. Il permet également à une machine de répondre à l'humain après avoir traité sa demande, de la manière que l'humain comprend. La syntaxe et la sémantique sont les paramètres clés de la PNL.
Apprentissage automatique
ML permet à la machine de s'auto-apprendre automatiquement en utilisant les points de données à sa disposition sans dépendre d'instructions externes. L'algorithme ML aide la machine à gérer les situations inconnues et à les gérer. Le deep learning est un sous-ensemble du ML et il fonctionne avec des mégadonnées non structurées avec une approche de couche structurée comme le cerveau humain pour dériver des informations profondes.
Automatisation de processus robotique
Il automatise le processus de transaction manuel banal avec le robot logiciel. Ce robot parcourt les étapes du logiciel ERP / CRM / FSM et termine la transaction de la même manière qu'un humain. Il améliore l'efficacité des opérations commerciales et libère des ressources manuelles pour le travail à valeur ajoutée.
La reconnaissance faciale
Il aide à identifier le visage humain à l'aide de la technologie. L'utilisation des caractéristiques biométriques du visage humain est mappée à partir d'une vidéo ou d'une photo et mise en correspondance avec la base de données pour trouver une correspondance. Le problème de la confidentialité est un défi majeur dans l'utilisation de cette technologie.
Liste des meilleures applications d'intelligence artificielle
Les applications sont en cours de création à l'aide des technologies de l'IA pour les industries, l'agriculture, l'éducation et le commerce électronique. Des applications comme Digital Assistant, développées sur la technologie de reconnaissance vocale, sont largement utilisées dans le domaine public. Les applications AI sont à différents niveaux de maturité. La liste des meilleures applications d'IA sur différents segments est
1. Transport
- Les conducteurs bénéficient de fonctionnalités d'IA telles que le stationnement en libre-service, des régulateurs de vitesse avancés pour les aider.
- Les techniques d'IA sont utilisées pour améliorer le système de gestion du trafic qui réduit les temps d'attente, la consommation de carburant et les émissions de 25%
- Système de transmission automatique
- Une voiture sans conducteur (autonome) est en phase pilote.
2. Fabrication
- Robot en fabrication dans des conditions non ergonomiques.
- Maintenance intelligente prédictive pour éviter les pertes de production
- Alerte précoce sur les problèmes de qualité probables dans la chaîne de fabrication en raison du comportement de la machine ou de la qualité des matières premières, etc.,
3. Santé
- Diagnostic plus rapide à l'aide des données de santé du patient et d'autres données connexes (Watson d'IBM)
- Numérisation d'images médicales pour la détection de maladies.
- Système d'aide à la décision clinique utilisant l'exploration de données
- Robot pour effectuer des travaux répétitifs en chirurgie et soins aux patients
4. Finance et banque
- Mesurer la solvabilité des clients et le décaissement de prêts sans risque en utilisant les données des médias sociaux et d'autres sources.
- La décision d'investissement des institutions financières est assistée par des moteurs d'IA.
- Le trading algorithmique, des systèmes d'IA complexes, est utilisé pour automatiser la prise de décision commerciale.
5. Ressources humaines
- Recrutement assisté par IA
- Prédire l'attrition des employés
6. Agriculture
- Techniques d'IA pour augmenter le rendement des cultures et suggérer des méthodes pour augmenter l'efficacité en agriculture.
- Surveillance de l'état des cultures et des sols pour suivre la santé des cultures
- Entrées de données aux agriculteurs sur les changements des conditions météorologiques, l'environnement du marché pour planter leurs cultures
7. Éducation
- AI Tutor: soins individuels pour les étudiants dans les zones où ils ont besoin d'entrées supplémentaires.
- AI propose un programme d'apprentissage adaptatif qui correspond aux préférences des étudiants
8. Commerce électronique
- Recherche visuelle pour identifier les articles à acheter
- Chatbot pour fournir des contenus d'information
- Affichage automatique des produits en fonction de l'historique de navigation
9. Assistant numérique
Les applications de reconnaissance vocale sont populaires dans le domaine public et il existe de nombreuses plates-formes d'assistant numérique sur le marché qui interagissent avec les gens et fournissent des contenus d'information selon leurs besoins sur n'importe quoi sur terre. Siri (Apple), Alexa (Amazon), Google Now, Cortana (Microsoft), Facebook Messenger, Blackberry Assistant, Teneo, Speaktoit Assistant, Hound et Braina sont les plateformes logicielles d'assistant numérique les plus populaires. Ce logiciel est soit intégré aux appareils des utilisateurs finaux comme le téléphone et la tablette, soit commercialisé en tant que gadgets séparés comme Amazon Echo, Google Home, etc.
10. AI intégrée dans les appareils
Les applications d'IA sont intégrées dans des appareils connectés tels que des machines, un réfrigérateur, des unités de climatisation, des raccords électriques et les rendent plus intelligents. Les gens peuvent interagir avec ces appareils et les activer et les désactiver à distance et ces appareils peuvent parler à d'autres systèmes et exécuter certaines fonctions.
11. ERP
Les fonctionnalités d'IA sont des ERP standard intégrés. SAP, Oracle et d'autres fournisseurs d'ERP construisent des modules AI supplémentaires dans leur ERP et les rendent ERP intelligents et intelligents.
Caractéristiques des fonctionnalités des applications d'intelligence artificielle
Il peut être classé dans les fonctions ci-dessous
Applications d'intelligence artificielle étroite
Dans l'IA étroite, les systèmes sont conçus pour effectuer des tâches spécifiées de manière réactive. De nombreuses implémentations d'IA réussies comme le système de reconnaissance vocale, le RPA, la reconnaissance faciale et l'intelligence des données appartiennent à cette catégorie et ces applications subissent des améliorations continues.
Fortes applications d'intelligence artificielle
Dans Strong AI, les systèmes sont conçus pour faire correspondre les capacités cognitives humaines à penser, à décider comme les êtres humains lorsqu'ils sont confrontés à des scénarios inconnus. L'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones font partie de cette catégorie. Les données historiques et les données des systèmes environnants sont essentielles pour intégrer l'intelligence dans ces systèmes. Les véhicules autonomes / sans conducteur et les systèmes de prise de décision sont conçus de cette manière.
Autres caractéristiques des applications d'intelligence artificielle
Des compétences telles que la connaissance, le raisonnement, la résolution de problèmes, la perception, l'apprentissage, la planification et la manipulation, et le mouvement physique devront figurer dans la programmation de l'IA. L'accès aux données à partir de plusieurs sources et des algorithmes intuitifs intégrés au programme aident l'IA à acquérir ces compétences.
Conclusion - Applications d'intelligence artificielle
Plus de 50% des principales industries dans le monde ont mis en œuvre au moins un cas d'utilisation dans la technologie de l'IA et l'adoption de l'IA est sur la voie rapide. Il existe des implémentations d'IA réussies dans l'automatisation des tâches banales (RPA, Chatbot), la reconnaissance vocale, la gestion des appels de service, les zones Data Intelligence. Une tendance actuelle de l'IA est maintenant de migrer de l'IA d'aide à la décision vers l'IA de prise de décision.
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