La collaboration entre SAP et NVIDIA révolutionne l'IA

Table of Contents

1. Introduction
2. SAP and NVIDIA Partnership
3. Benefits of SAP Leonardo Machine Learning Services
4. Automation of Standard Processes
5. Improving Service Ticketing
6. Enhancing Customer Service
7. Practical Technology Perspective
8. Making AI Accessible for Enterprises
9. Use Cases in Healthcare
10. Transforming Industries with AI
11. Pushing Technology to the Edge
12. Use Cases for Edge Computing
13. NVIDIA's AI Reference Architecture with NetApp
14. The Impact of Data Gravity
15. Limits and Potential of Edge Computing
16. Conclusion

SAP et NVIDIA : L'innovation au service de l'intelligence artificielle

🤝 Introduction

La collaboration entre SAP et NVIDIA a ouvert de nouvelles perspectives dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA). Grâce à SAP Leonardo Machine Learning Services, les entreprises peuvent désormais automatiser leurs processus standard, améliorer leur service client et transformer leurs industries respectives. Dans cet article, nous explorerons les avantages de cette collaboration et les solutions mises en place pour faciliter l'utilisation de l'IA dans les entreprises.

1. SAP et NVIDIA : un partenariat solide

La coopération entre SAP et NVIDIA a permis de repousser les limites de l'IA et de la technologie de deep learning. NVIDIA joue un rôle clé dans le développement des services de machine learning de SAP Leonardo. Avec son expertise dans les GPU et les frameworks de développement, NVIDIA facilite l'utilisation de l'IA au sein des entreprises.

2. Les avantages des services de machine learning de SAP Leonardo

Les services de machine learning de SAP Leonardo offrent de nombreux avantages aux entreprises. Ils permettent d'automatiser des processus standard qui prenaient autrefois des semaines pour être effectués manuellement. Par exemple, la clôture des factures en fin de trimestre peut désormais être réalisée instantanément grâce à l'IA et au deep learning.

3. L'automatisation des processus standard

L'IA permet également d'automatiser les processus standard tels que le traitement des tickets de service. Au lieu de devoir prendre des appels téléphoniques et collecter manuellement les informations des clients, il est maintenant possible de gérer tout cela par email. Grâce à l'IA, les informations sur le client peuvent être analysées automatiquement et acheminées vers la personne appropriée, qui dispose déjà d'un certain nombre d'informations sur le client.

Les bases de connaissances peuvent également être consultées pour fournir des réponses prédictives aux problèmes courants. Cela permet aux représentants du service client d'avoir accès à une grande quantité d'informations sur le client dès le début de l'interaction, ce qui accélère le processus et améliore l'expérience client.

4. Une perspective technologique pratique

Lorsque l'on parle d'IA et de machine learning, il est courant de penser que cela nécessite de nombreux experts et spécialistes techniques. Cependant, grâce à la collaboration entre SAP et NVIDIA, les entreprises peuvent plus facilement exploiter ces technologies sans avoir une équipe spécialisée en interne.

L'approche de SAP consiste à rendre l'IA accessible aux entreprises en proposant des services de machine learning préconstruits. De cette manière, même les entreprises qui ne disposent pas de compétences techniques avancées peuvent bénéficier de l'IA dans leurs processus métier. De plus, SAP met à disposition une infrastructure permettant aux développeurs d'entreprises de créer des applications personnalisées basées sur le framework de machine learning Leonardo.

NVIDIA, de son côté, apporte son expertise en matière de GPU et de deep learning pour accélérer le processus d'entraînement des modèles d'IA. Grâce à la combinaison des technologies SAP et NVIDIA, les entreprises peuvent tirer pleinement parti de l'IA sans avoir à investir massivement dans des ressources techniques.

5. Applications dans le domaine de la santé

L'IA a un potentiel énorme dans le domaine de la santé. Grâce à l'IA, les hôpitaux et les centres de recherche peuvent automatiser différents processus, ce qui permet d'accélérer le diagnostic et d'améliorer les soins aux patients.

Par exemple, le Massachusetts General Hospital utilise l'IA pour automatiser l'analyse des scanners osseux. Grâce à des réseaux neuronaux entraînés sur de nombreux scanners, il est maintenant possible d'obtenir des résultats en quelques minutes au lieu d'attendre plusieurs jours. Cela permet de réduire le stress pour les patients et d'accélérer la prise de décision médicale.

L'IA peut également être utilisée pour détecter des anomalies dans les images médicales, telles que des cellules cancéreuses ou des signes de maladies. Grâce à cette technologie, il est possible d'établir des diagnostics plus précis et d'initier des traitements plus rapidement.

6. Transformer les industries grâce à l'IA

L'IA a un impact significatif sur de nombreuses industries, allant de la logistique à la vente au détail. Grâce à l'IA, les entreprises peuvent améliorer leurs processus de production, optimiser la gestion de leurs stocks et personnaliser leurs offres pour leurs clients.

Dans le domaine de l'agriculture, par exemple, l'IA peut être utilisée pour optimiser la production alimentaire. Les tracteurs équipés de capteurs peuvent analyser les plantes et déterminer si elles ont besoin d'eau, d'engrais ou de pesticides. De plus, les entrepôts intelligents utilisent des drones pour repérer les produits qui doivent être livrés en priorité, ce qui permet d'améliorer l'efficacité de la chaîne de distribution.

Les véhicules autonomes jouent également un rôle important dans l'industrie de la livraison. Les systèmes de livraison automatisés peuvent fonctionner la nuit, lorsque le trafic est moins dense, ce qui permet de livrer les produits frais plus rapidement aux clients.

L'IA est en train de transformer radicalement de nombreuses industries, ouvrant de nouvelles possibilités et créant des modèles commerciaux innovants.

7. Pousser la technologie à la limite

L'IA et le machine learning nécessitent de grandes quantités de données, ce qui pose un défi en matière de stockage et de traitement. Pour répondre à cette problématique, les entreprises doivent repousser les limites de la technologie en déployant des solutions de traitement des données à la périphérie du réseau.

L'informatique en périphérie (edge computing) permet de traiter les données localement, plutôt que de les envoyer vers le cloud ou vers le centre de données central. Cela permet d'accélérer l'analyse des données en réduisant le temps de latence et de préserver la bande passante réseau.

NVIDIA travaille sur des cas d'utilisation où le traitement des données doit être effectué à la périphérie du réseau. Par exemple, des drones peuvent collecter des données dans des zones reculées et les analyser sur place à l'Aide de stations DGX-1 embarquées. Cette approche permet de réduire les coûts et d'accélérer le processus d'analyse des données.

Bien que l'informatique en périphérie présente de nombreux avantages, il y a aussi des limites quant à la quantité de données qui peuvent être traitées localement. Il est important de trouver le juste équilibre entre le traitement local et le transfert des données vers le centre de données principal, en fonction des besoins spécifiques de chaque cas d'utilisation.

8. Conclusion

La collaboration entre SAP et NVIDIA ouvre de nouvelles perspectives dans le domaine de l'IA. Grâce à leur partenariat, les entreprises peuvent automatiser leurs processus, améliorer leur service client, transformer leurs industries respectives et repousser les limites de la technologie. L'IA est en train de révolutionner la manière dont les entreprises fonctionnent et offre de nouvelles opportunités pour créer de la valeur ajoutée. RESTEZ TUNÉ POUR LES BONUS.