L'intelligence artificielle (IA) transforme les données en connaissances pour de meilleurs soins.

Expérimentez nos systèmes et solutions intégrant l'IA, qui transforment les informations en données décisionnelles.

L'intelligence artificielle (IA) transforme les données en connaissances pour de meilleurs soins.
 
Nous contacter

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
L'intelligence artificielle est un processus assisté par ordinateur, qui permet de résoudre des problèmes complexes généralement réservés aux humains. Il s'agit par exemple de la vision par ordinateur, de la reconnaissance des formes, de la reconnaissance vocale et, plus largement, de la prise de décision fondée sur les connaissances. On distingue les algorithmes classiques, qui suivent un chemin établi définitivement par le développeur, et les applications d'apprentissage automatique, qui élaborent le chemin vers la solution de manière autonome, à partir de modèles de données.

Plus performant que les algorithmes d'apprentissage automatique classiques dans de nombreux domaines, l'apprentissage profond, ou « Deep Learning », joue un rôle particulier. Ce type d'algorithme est formé et amélioré en ajoutant en continu de grands volumes de données, qui permettent d'améliorer sans cesse les attentes en termes de taux d'erreur.
 

L'intelligence artificielle désigne l'état d'une machine qui imite les fonctions « cognitives » que les humains associent à d'autres esprits humains.¹

L'apprentissage automatique permet à la machine de s'adapter à de nouvelles situations, ainsi que de détecter et extrapoler des modèles.¹

Les algorithmes d'apprentissage automatique traditionnels sont : artisanaux, codés en dur et destinés à rechercher des fonctions précises. Ils sont « spécialisés » et ne peuvent pas être facilement utilisés pour d'autres tâches ; en d'autres termes, ils restent fidèles à ce pourquoi ils ont été conçus à l'origine.

L'apprentissage (automatique) profond est un type d'apprentissage automatique qui exploite des réseaux de neurones multicouches, où plusieurs couches masquées sont insérées entre les couches d'entrée et de sortie. Cela permet de développer les algorithmes plus rapidement et d'obtenir des résultats plus précis. En outre, les algorithmes d'apprentissage profond peuvent identifier des relations que les techniques traditionnelles ne reconnaissent pas toujours.ps that may not have been recognized by traditional techniques.

1Artificial Intelligence, Russell & Norvig, 2016