Abstrait

Machine Learning 2018 : Machine learning : un outil de stratégie commerciale et d'innovation - Sylvester Juwe - British Gas

Sylvestre Juwe

Le changement informatisé est une excursion qui provient de convictions solides dans l'économie de pointe par la haute direction renforcée par un système de changement informatisé. La méthodologie est beaucoup plus difficile à envoyer qu'à créer et elle peut être accomplie lorsque le changement est impulsé par des PDG renforcés par des capacités de développement. Malheureusement, la plupart des projets de changement avancé ont échoué dans le passé et beaucoup d'autres échoueront à l'avenir. Ces échecs ont été essentiellement dus aux organisations qui ont entrepris un changement informatisé plutôt qu'un changement avancé malgré le manque de capacités et la non-préparation de l'organisation à faire face à ce changement. Les nouvelles innovations en matière de développement informatisé restent l'épine dorsale et l'influence habilitante de tout exercice de changement avancé. La numérisation des tâches, de la main-d'œuvre, du marketing et des nouveaux plans d'action avancés sera reconnue par l'union de toutes les nouvelles innovations informatiques émergentes à travers de nouveaux produits/services, de nouveaux prix, de l'expérience client et des valeurs de niveau. Dans cette discussion, les sciences de l'information, l'IA, la recherche, les mégadonnées, l'IOT et leurs interrelations seront illustrés. Des exemples de la manière dont les activités informatisées pourraient aider l'entreprise en améliorant la productivité, en évitant les déplacements, en réduisant le temps personnel impromptu et en passant d'une maintenance sensible au temps à une maintenance conditionnelle seront également décrits. L'IA est une intelligence indépendante comprise par les ordinateurs. Cette définition simple de l'IA constitue une rupture significative avec la notion traditionnelle de l'informatique où les humains développent un code d'application, puis saisissent des informations pour que le code les traite de manière déterministe et fournisse une sortie conformément aux règles du code. L'IA, en revanche, est capable d'auto-adapter le code et les règles et algorithmes associés pour atteindre un objectif. De nombreux articles sur la fréquence de l'IA font référence à des mécanismes mécaniques tels que la robotique. Cependant, l'IA vit dans le logiciel - le code, les règles associées et surtout les algorithmes. Les mécanismes mécaniques ne sont qu'une forme d'application de l'IA. Et, peut-être, il est conceptuellement plus facile de parler du concept d'IA en utilisant des exemples tangibles qui manifestent l'utilisation quotidienne de l'IA. Par exemple, le concept de véhicules « autonomes » à conduite autonome (voitures, camions, porte-conteneurs et avions) est un excellent exemple de l’état actuel de l’IA et de la direction dans laquelle elle évolue. Plus loin dans cet article, je fournirai des exemples de processus d’entreprise et de relations interentreprises de l’IA. Pourquoi la « transformation numérique » est-elle un sujet si brûlant aujourd’hui ? De toute évidence, l’informatique mobile, le cloud computing, les logiciels d’application d’entreprise, les logiciels en tant que service et l’intégration de services Web sont des facteurs clés de la transformation numérique. Ces facteurs sont toutefois courants à ce stade, bien compris et déjà intégrés dans la grande majorité des stratégies de modernisation organisationnelle et informatique et des initiatives de solutions. Il existe, à mon avis,trois outils de transformation numérique qui ne sont pas encore aussi courants mais qui émergent rapidement et sont intégrés dans les stratégies de modernisation organisationnelle et informatique des innovateurs technologiques, des premiers utilisateurs et de certains des premiers majoritaires. Ces outils comprennent l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, le Big Data et l'analyse prédictive et l'automatisation des processus métier. Dans cet article, je décris comment l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique bouleversent les modèles industriels traditionnels et les pratiques commerciales pour offrir une valeur client et commerciale exceptionnelle afin de créer un avantage concurrentiel durable (existentiel) pour votre organisation.

Biographie:

Sylvester Juwe est un responsable de l'intelligence artificielle hautement qualifié et expérimenté. Il est actuellement responsable senior de la science des données chez British Gas, au Royaume-Uni. Opérant à des niveaux stratégiques, il dirige l'exploitation de l'apprentissage automatique sophistiqué et des capacités d'analyse du big data pour permettre et piloter la stratégie commerciale, créant ainsi de la valeur commerciale. Il possède une expérience dans l'exploitation d'une gamme de techniques d'exploration de données, d'analyse avancée et d'intelligence artificielle pour comprendre le comportement des clients, en tirer des informations critiques, optimiser les opérations et résoudre des problèmes commerciaux complexes.