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Apple et Intel se lancent dans la course à l’intelligence artificielle





L’un après l’autre les deux géants de l’informatique viennent d’annoncer l’acquisition d’une start-up spécialisée dans l’intelligence artificielle. Apple et Intel confirme une tendance générale à la course vers ces technologies et particulièrement du « machine learning ».


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Appel et Intel viennent tour à tour d’annoncer les acquisitions de deux startups spécialisées dans le développement de technologies d’intelligence artificielle.  « Début août, on apprenait ainsi qu'Apple venait de racheter la société Turi, basée à Seattle, pour un montant estimé à 200 millions de dollars. Entre autres produits, Turi développe notamment GraphLab Create, un framework qui réunit diverses interfaces de programmation et bibliothèques nécessaires à la création d'applications ou de services orientés vers le machine learning. La start-up propose également un outil, Turi Distributed, dédié à l'administration des serveurs qui sous-tendront la production » précise le site Clubic.

De son côté Intel s’est payé Nervana pour un montant estimé de 400 millions de dollars. Cette stratup est spécialisée dans les solutions technologiques pour l’intelligence artificielle et notamment dans la conception de puces dédiées. « Pour Intel, les actifs et les brevets déjà déposés par Nervana nourriront l'expertise du groupe et le développement de ses produits phare dans l'univers des serveurs et du machine learning, à commencer par les processeurs Xeon et les calculateurs Xeon Phi. Ils seront sans doute nécessaires au vu de l'intense compétition qui s'annonce » continue le site spécialisé.
 

Des possibilités inépuisables

Si les cadors des nouvelles technologies se bousculent pour acquérir de nouvelles compétences en matière d’intelligence artificielle et notamment de machine learning (technologie qui se passe des algorithmes classiques et préétablis pour fonctionner), c’est que les utilisations concrètes de ces technologies sont immenses.

Pour la gestion de sites, la création d’application, le développement de nouvelles fonctionnalités pour de produits, sans parler de la commercialisation pure et simple de cette fonction aux possibilités inépuisables. « L’analyse prédictive d’un panier d’achat d’un consommateur est sans doute l’usage le plus commun. La détection de fraude dans les transactions bancaires ou l’estimation du risque de non-remboursement d’un prêt en fonction du passé financier d’un demandeur de crédit sont d’autres exemples. Les technologies de reconnaissance de forme au sens large, comme la reconnaissance optique de caractères (OCR) ou celle des visages, la reconnaissance du langage naturel ou la traduction automatique relèvent toutes du ML. Dans le champ des études sociales, citons l’analyse de sentiments qui cherche à classer des documents selon leur tonalité émotionnelle dominante » liste de manière non exhaustive Le Journal du Net.