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Les sept “gaspillages” dans les projets d'intelligence artificielle
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.
7 juin 2019
Les avantages d'une usine d'IA interne
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.
3 juin 2019
Lancez une usine d'IA pour accélérer et créer de la valeur.
Les meilleurs conseils de Artefact pour la création d'un laboratoire d'IA
2 juin 2019
Conseil en data et IA : Hannes Weissensteiner quitte Deloitte Digital pour Artefact Allemagne
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.
2 mai 2019
IA et santé : L'IA nous guérira-t-elle tous demain ?
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.
3 avril 2019
L'explosion des adtechs est-elle en train de tuer les négociants en médias ?
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 ?
25 novembre 2018
Comment utiliser Tensorflow et ses contributions open source pour construire un modèle de reconnaissance de produits sur mesure ?
Imaginez que vous êtes le directeur d'une nouvelle start-up de haute technologie, qui cherche à vendre un tout nouveau produit (un nouveau dispositif IoT, disons) sur le marché. Vous avez participé à de nombreuses conférences, expositions et démonstrations afin de communiquer à l'avance sur votre produit et de le faire connaître. L'impact direct que vous attendez est que les ventes de votre produit, une fois lancé, soient suffisamment élevées pour atteindre vos objectifs.
26 octobre 2018













