Зарегистрируйтесь на getAbstract, чтобы получить доступ к этому краткому изложению.

Guide pratique de l’intelligence artificielle dans l’entreprise

Зарегистрируйтесь на getAbstract, чтобы получить доступ к этому краткому изложению.

Guide pratique de l’intelligence artificielle dans l’entreprise

Anticiper les transformations, mettre en place des solutions

Editions Eyrolles,

15 мин на чтение
5 основных идей
Есть текстовый формат

Что внутри?

Déployer l’intelligence artificielle au sein de l’entreprise n’est plus un luxe réservé à quelques privilégiés, mais une véritable nécessité pour tous. S’y soustraire vous expose au risque de perte de compétitivité.


Classement éditorial

8

Caractéristiques

  • Révélateur
  • Visionnaire
  • Exemples concrets

Commentaires

Que l’on se rassure : même si les progrès sont rapides en matière d’intelligence artificielle, il n’est pas envisageable, tout au moins dans un futur proche, de développer des machines dotées d’une intelligence artificielle forte et d’une conscience d’elles-mêmes qui remplaceraient l’humain. En revanche, exploiter les capacités de l’IA pour transformer les métiers de l’entreprise, améliorer la productivité, monter en performance et réduire les coûts apparaît comme un scénario bien plus probable. Les PDG ainsi que l’ensemble des responsables des services de l’entreprise trouveront dans cet ouvrage de précieux conseils et outils pour déployer l’IA au sein de leur organisation.

Résumé

D’Alan Turing au deep learning, l’intelligence artificielle a connu un développement rapide depuis la deuxième moitié du XXe siècle.

C’est un article publié par Alan Turing en 1950 qui marque les fondements de l’histoire moderne de l’intelligence artificielle. Dans cet article, Turing, devenu célèbre pour avoir décrypté le code Enigma des transmissions allemandes pendant la Seconde guerre mondiale, propose une méthode, le ‘test de Turing’, pour déterminer si un ordinateur a la capacité de penser comme un humain. Mais ce n’est qu’en 1956 que l’expression ‘intelligence artificielle’ est utilisée pour la première fois par John McCarthy et Marvin Minsky lors de la conférence de Dartmouth. Dès lors, deux courants de recherche vont s’opposer. Le ‘cognitivisme’ s’appuie sur ‘une vision symbolique de l’intelligence’. Le ‘connexionnisme’, quant à lui, entend modéliser le fonctionnement du cerveau humain en utilisant des neurones formels, qui sont une représentation mathématique des neurones biologiques. La puissance de calcul des ordinateurs s’améliorant au fil des décennies, ces théories ont pu être perfectionnées vers la fin des...

À propos de l’auteur

Ingénieur et diplômé de Stanford et de Coursera en machine learning et en deep learning, Stéphane Roder enseigne à l’ESSEC et a créé de nombreuses start-up à succès.


Commenter ce résumé

Plus d'infos sur ce thème

Compétences associées

Корпоративные финансы
Предпринимательство
Исполнительное руководство
Отдел кадров
Лидерство
Принимать оптимальные решения
Управление
Маркетинг
Производство и логистика
Продажи
Навыки работы на рабочем месте
Следовать правилам безопасности в работе с ИИ
Найти поставщиков ИИ
Применять ИИ для обеспечения кибербезопасности
Знать о возможностях и ограничениях ИИ
Применять ИИ для презентаций
Применять ИИ для приоритизации функций
Применять ИИ для генерации идей
Применять ИИ для обучения и развития
Применять ИИ для прогнозирования времени прибытия груза
Применять ИИ для исследования пользователей
Применение ИИ в отрасли потребительских товаров
Знать о влиянии ИИ на работу
Применять ИИ для коучинга и развития
Применять ИИ для принятия решений
Применять ИИ для проведения совещаний
Выбрать приоритеты для внедрения ИИ
Создать систему контроля за применением ИИ
Этично применять ИИ в роли лидера
Применять ИИ этично
Применять ИИ для прогнозирования спроса
Поставщики ИИ для разработки бизнес-стратегии
Применять ИИ в маркетинге
Знать о влиянии ИИ на бизнес и экономику
Применять ИИ в маркетинговой аналитике
Применять ИИ для планирования ресурсов
Применение ИИ в пищевой промышленности
Применение ИИ в отрасли страхования
Применять ИИ для оптимизации товарных запасов
Применять ИИ для мониторинга производительности
Применять ИИ для планирования производства
Применять ИИ для кадрового планирования
Руководить командами в процессе ИИ-трансформации
Применять ИИ при создании бизнес-стратегии
Знать об особенностях ИИ
Применять ИИ для составления карты путешествия клиента
Применять ИИ для финансового прогнозирования
Применять ИИ для проведения исследований
Применять ИИ для обучения и повышения квалификации
Применение ИИ в спортивной отрасли
Управлять внедрением ИИ в командах
Измерять влияние ИИ на результаты
Применять ИИ на производстве и в цепочке поставок
Применять ИИ для проспектинга
Применять ИИ для прогнозирования продаж
Применять ИИ для оптимизации работы склада
Спланировать ИИ-трансформацию персонала
Применять ИИ для коммуникации и написания текстов
Применение ИИ в розничной торговле
Применять ИИ в разработке продуктов
Применять ИИ для улучшения коммуникации
Применять ИИ для обеспечения комплаенса
Применять ИИ для повышения личной продуктивности
Применение ИИ в финансовой отрасли
Применять ИИ в задачах лидерства
Подготовить организацию к внедрению ИИ
Применять ИИ для анализа данных
Применение ИИ в промышленности
Создать видение и стратегию применения ИИ
Применение ИИ в юридической отрасли
Применять ИИ в управлении персоналом
Применение ИИ в консалтинге
Применять ИИ в повседневных задачах
Применять ИИ для автоматизации обслуживания клиентов
Применять ИИ для коммерческих предложений
Применять ИИ с корпоративной базой знаний
Примеры использования ИИ
Управлять ИИ-трансформацией
Применять ИИ в продажах
Применять ИИ в финансах
Применять ИИ-агентов
Применять ИИ для улучшения клиентского опыта
Применять ИИ в менеджменте
Применять ИИ для оптимизации процессов
Трансформация ИИ
Применять ИИ для автоматизации рабочих процессов