C'est terminé ! Ces trois derniers jours à la CogX 2019 ont été inspirants et exaltants. Nous avons pleinement apprécié d'être à l'épicentre mondial de l'IA et de Data, de parler à des titans futurs et actuels de l'industrie à notre stand et d'absorber une immense profondeur de connaissances à la fois sur des perspectives très excitantes et des questions profondément pressantes qui sont associées à notre avenir collectif.
Data déluge Deuxième jour de la CogEx (ou #SogEx comme certains l'ont baptisé sur Twitter après les pluies diluviennes d'hier), le ciel est heureusement resté dégagé et la positivité s'est manifestée. C'est ce qui ressort de la session d'ouverture d'aujourd'hui sur la scène principale, intitulée ‘La transformation à l'ère des machines’, présentée par Salim Ismail d'OpenEXO.
Inspiré par les sept « gaspillages » popularisés par le lean manufacturing, Artefact a adapté ce concept au domaine du artificial intelligence. Cette étude est basée sur plus de 30 projets artificial intelligence au cours des trois dernières années.
La compréhension et l'expérience croissantes de artificial intelligence par les organisations peuvent sembler contradictoires compte tenu de l'absence de mise en œuvre significative de l'IA dans la plupart des entreprises.
Les meilleurs conseils de Artefact pour la création d'un laboratoire d'IA
Artefact combine le dynamisme et l'esprit d'innovation d'une start-up avec le professionnalisme d'une entreprise active à l'échelle mondiale, en se concentrant clairement sur les thèmes centraux de data et de l'IA. Nous aidons à initier le processus de changement, à évaluer les avantages et à développer les connaissances avec nos clients afin de créer des avantages concurrentiels clairs.
Les fantasmes sont monnaie courante lorsqu'il s'agit d'IA. Cependant, il est nécessaire de trouver le bon environnement pour la mise en œuvre afin d'intégrer pleinement l'IA dans le domaine des soins de santé.
C'est particulièrement vrai lorsqu'il s'agit de savoir quelle data est la plus importante pour comprendre les consommateurs. Il s'agit moins de savoir QUI ils sont, CE qu'ils ont fait, que de savoir COMMENT ils se sont comportés. La façon dont les consommateurs se comportent sur une plateforme en ligne vous en dira plus sur leur propension à dépenser que d'autres facteurs. Les marques doivent saisir cette data, ce que beaucoup ne font pas.
À l'origine des achats programmatiques, la promesse était de s'appuyer sur un algorithme pour acheter la bonne publicité au bon moment pour le bon utilisateur. Comment ? En analysant en temps réel plus de 40 variables publicitaires en quelques millisecondes. Si les ordres d'achat et les enchères d'aujourd'hui sont pilotés par un algorithme, à quoi sert le marchand de médias si ce n'est à appuyer sur un bouton pour lancer une campagne ?
