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Intelligence Artificielle et Apprentissage Automatique

Des plateformes pour alimenter l'IA avec des données saines

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Il ne suffit pas de disposer d'une masse de données pour tirer profit de l'intelligence artificielle.

La véritable promesse de l'IA repose sur des données saines, c'est-à-dire des données accessibles, fiables et propres, qui permettent d'obtenir des informations de valeur.

Il est possible d'obtenir des données fiables et de haute qualité en mettant en place l'infrastructure sous-jacente et les platesformes de gestion de données adéquates telles que InterSystems IRIS et InterSystems IRIS for Health.

InterSystems a développé une plateforme de gestion de données unifiée qui accélère et simplifie le développement, le déploiement et la maintenance d'applications analytiques temps réel à forte intensité de données dans divers secteurs.

Exemples d'utilisation des capacités d'intelligence artificielle intégrées à des plateformes :

  • Les hôpitaux parviennent à mieux comprendre quels patients sont les plus exposés au risque de septicémie ou de réadmission
  • Les organismes financiers ont une vue directe sur les prêts qui pourraient faire défaut
  • Les organismes de financement sont en mesure de suggérer des interventions pour les personnes à risque afin de prévenir un incident de santé majeur
  • Les entreprises peuvent prévoir l'impact potentiel des événements météorologiques sur l'exécution des commandes et les chaînes d'approvisionnement
  • Les industriels peuvent identifier les équipements susceptibles de tomber en panne afin de programmer de manière préventive la maintenance nécessaire

Les technologies InterSystems permettent aux data scientists de collecter, d'intégrer et de normaliser plus rapidement et plus facilement les données nécessaires pour construire et régler des modèles d'IA précis et les incorporer dans des processus métier temps réel.
InterSystems IRIS et IRIS for Health offrent un ensemble complet de capacités d'intégration embarquées, y compris une connectivité clé en main pour un large éventail d'applications, de bases de données, de normes industrielles, de protocoles et de technologies.

Ainsi, les technologies InterSystems aident les entreprises à tirer avantage de l'IA et du big data pour proposer de nouveaux services innovants, créer de nouvelles sources de revenus, améliorer l'expérience client et rationaliser les processus métier afin d'acquérir un avantage concurrentiel et réaliser rapidement de la valeur.

15,7 mille milliards $
Selon PricewaterhouseCoopers LLP, l'IA devrait apporter des fonds à l'économie mondiale d'ici à 2030.
46% déclarés
Selon une étude IDC de 2020, le volume de données et la confiance dans les données figurent parmi les principaux facteurs critiques d'une adoption réussie de l'IA.

Richard Viot Coster, Directeur général, snext

Fonctions de soutien de l'IA

Les technologies InterSystems accélèrent et simplifient le développement, le déploiement et la maintenance d'applications analytiques temps réel et à forte intensité de données afin de prendre en charge diverses fonctions d'IA :

Aide à la décision
Exploiter des données évaluées par des pairs pour suggérer un diagnostic, ou permettre aux médecins de comprendre ce que les données disent sur ce qu'ils voient.

Gestion des ressources
Surveiller les stocks par rapport aux besoins pour s'assurer, par exemple, que les équipements médicaux sont disponibles et affectés là où ils sont le plus nécessaires.

Identification des cohortes
Identifier les bons candidats pour les essais cliniques et fournir des informations basées sur des données réelles; ou permettre au centre d'appels d'une compagnie d'assurance d'entrer en contact avec les patients de manière proactive pour leur suggérer des approches de bien-être, ce qui pourrait également réduire la charge des soins à long terme.

Analyse des risques
Identifier les prêts qui risquent de ne pas être remboursés, avant même qu'un client ne manque un paiement.

Analyse des tendances du marché
Analyser les tendances du marché et leur impact potentiel sur le traitement des transactions, y compris l'analyse des réseaux sociaux pour prédire les anomalies, telles que les évènements financiers.

Maintenance prédictive
Maximiser le temps de fonctionnement en surveillant
les dispositifs de fabrication pour prédire quand ils vont tomber en panne ou s'éteindre.

Faciliter les soins aux patients

technician looking at images

Une étude IDC de 2020, qui évalue la maturité d'adoption de l'IA par les prestataires de soins en Allemagne, aux États-Unis et au Royaume-Uni, a révélé que les trois principaux modèles d'application étaient le référencement pour améliorer la qualité des données, la lecture d'images pour faciliter les diagnostics et l'identification précoce des infections nosocomiales.

Prenons l'exemple des radiologues, qui se tournent de plus en plus vers les technologies alimentées par l'IA pour tirer le meilleur parti des volumes croissants de données en haute résolution fournies par les scanners d'imagerie.

Les systèmes d'imagerie médicale alimentés par l'IA peuvent produire des scans et aider les radiologues à identifier des schémas et à traiter plus rapidement les patients souffrant d'affections urgentes ou graves.

HBI Solutions offre un autre exemple de la puissance de la technologie de l'IA.

La modélisation des risques dans un service d'urgence utilise l'IA pour aider les médecins à comprendre si leurs patients ont besoin d'un soutien en matière de santé mentale.

Les prestataires peuvent alors planifier leurs soins en fonction des besoins, sur la base d'informations qui ne sont ni intuitives ni disponibles pour la plupart des médecins sur le lieu des soins.

Faire progresser les découvertes en bio-ingénierie

L'IA est essentielle pour analyser les 3 milliards de paires de bases du génome humain afin d'identifier les séquences génétiques responsables des maladies et de découvrir des traitements potentiels.

Elle permet à des domaines comme la biologie synthétique de faire progresser la recherche pour combattre la résistance aux antibiotiques, d'utiliser l'imagerie pour diagnostiquer les cancers de la peau et de contribuer à la mise au point de traitements médicamenteux individualisés pour toute une série de maladies.

Une technologie puissante comme InterSystems IntegratedML ouvre les portes à de nouvelles découvertes qui amélioreront l'expérience et les résultats des patients tout en réduisant le coût des soins.

Effectuer un suivi de la demande

La sociéte snext commercialise des applications SaaS basées sur l'IA et l'apprentissage automatique pour la catégorisation des produits, le contrôle des stocks et le suivi de la demande.

Les prochaines étapes de sa feuille de route incluent le développement de modèles d'IA et d'apprentissage automatique à partir des données historiques des systèmes, et l'intégration de ces modèles dans les processus connectés.

Richard Viot Coster, Directeur général, snext

Identifier les tendances et les anomalies

Certaines applications ne nécessitent que l'exécution indépendante de modèles d'IA en mode batch.

Cependant, beaucoup d'autres nécessitent l'intégration de modèles d'IA dans des processus métiers qui s'exécutent en temps réel en réponse à des événements, des transactions ou des actions des utilisateurs.

Par exemple, les modèles de détection des fraudes sont souvent intégrés aux systèmes de traitement des transactions par carte de crédit en temps réel afin d'identifier et d'interrompre les transactions potentiellement frauduleuses.

Évaluer et gérer les risques

Un client InterSystems dans le secteur de la santé a créé 113 000 fonctionnalités distinctes pour soutenir le développement de ses modèles de risques patients.

Pour traiter ces tâches avec une efficacité maximale, InterSystems IRIS stocke les données sous forme de tableaux multidimensionnels et utilise des techniques de mise à l'échelle horizontale.

InterSystems IRIS offre ainsi des performances élevées avec moins de ressources matérielles.

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