Société de services et de développement d’IA

L’intelligence artificielle (IA) ouvre la voie à un meilleur secteur de la santé grâce aux algorithmes, à la robotique et à l’analyse des données. Ces améliorations sont devenues plus évidentes pendant la pandémie de COVID-19, où des robots ont été déployés dans les hôpitaux et les cliniques pour désinfecter les chambres, effectuer des diagnostics et une surveillance à distance et transporter les échantillons vers les laboratoires.

Les progrès des logiciels et des technologies basées sur le cloud ont également conduit à l'automatisation de l'imagerie médicale, à la télésanté, à des diagnostics plus précis et à des soins personnalisés aux patients. Ces développements ont conduit à une augmentation des investissements dans les solutions d'IA dans l'industrie, y compris des sociétés de capital-risque finançant des projets d'IA liés aux soins de santé d'une valeur de $85 milliards de dollars, selon le cabinet de conseil McKinsey. L'entreprise a également souligné qu'environ 23 applications d'IA sont déjà largement utilisées dans le secteur. Dans cet article, nous aborderons certains de ces avantages et cas d'utilisation, ainsi que la manière dont ils transforment le secteur de la santé.

Avantages de l'IA dans les soins de santé

L’IA est sur le point de changer l’avenir des soins de santé, car l’analyse des données permet une prise de décision plus précise, fournit de meilleures références médicales et rationalise la recherche et le développement.

Analyse précise de l'imagerie médicale

Les images histopathologiques font partie des techniques d’imagerie médicale les plus utilisées pour identifier les cancers. Cependant, la charge de travail des pathologistes n’a cessé d’augmenter, conduisant à des erreurs de diagnostic. Une recherche de l’Université de Tulane en 2021 a montré que l’IA peut détecter et identifier avec précision le cancer colorectal grâce à l’analyse des tissus. Un programme d’apprentissage automatique a été utilisé pour analyser 13 000 images de cancer colorectal dans 13 centres de cancérologie en Chine, en Allemagne et aux États-Unis. À la fin de la recherche, l’algorithme était capable d’identifier le cancer avec une précision de 98 pour cent, [JC1] légèrement meilleure que celle du pathologiste humain moyen avec 97 pour cent. Les scientifiques sont optimistes quant au fait que l’analyse d’imagerie médicale basée sur l’IA peut accélérer considérablement les diagnostics.

Diagnostics et applications de traitement améliorés

Les erreurs de diagnostic comptent parmi les conséquences les plus graves d’un mauvais service de santé. Malheureusement, cela arrive trop souvent, car les prestataires de soins de santé manquent de personnel et les médecins sont trop sollicités. L'une des premières solutions d'IA pour automatiser le diagnostic était Watson for Health d'IBM, axée sur la médecine de précision, en particulier les traitements contre le cancer. Watson peut se référer à des milliers d'informations médicales, notamment des revues médicales, des études de cas, des plans de traitement et leurs résultats, ainsi que des symptômes. Une autre solution d'IA est DeepMind Health de Google, qui collabore avec des médecins et des chercheurs pour diagnostiquer des maladies réelles. Pour ce faire, la technologie utilise l’apprentissage automatique et les neurosciences pour créer un modèle d’apprentissage en profondeur capable de mieux connecter les informations. Un autre exemple est le révolutionnaire AlphaFold, qui utilise l’IA pour prédire les structures des protéines cellulaires afin de comprendre comment elles fonctionnent mal et conduisent à des maladies. Outre le diagnostic, cet outil peut grandement faire progresser le développement et la recherche de médicaments.

La détection précoce

Grâce à l’accès de l’IA à des milliers de bases de données sur les maladies, elle est devenue plus efficace dans la détection des maladies, en particulier du cancer. Selon l’American Cancer Society, avant l’IA, les mammographies donnaient souvent de faux résultats, ce qui conduisait à un diagnostic erroné d’une patiente en bonne santé sur deux. Grâce à l’IA, l’analyse des résultats de mammographie est désormais 30 fois plus rapide avec une précision de 99 %. Cela a éliminé le besoin de biopsies coûteuses et inutiles. Parallèlement, les patients à risque de comorbidités génétiques spécifiques comme le diabète peuvent désormais également être surveillés 24h/24 et 7j/7 à l'aide de dispositifs portables. Ces appareils peuvent alerter les médecins et les cliniques de toute irrégularité dans la fréquence cardiaque ou la glycémie de leurs patients. Les crises cardiaques potentielles sont également signalées précocement, ce qui donne aux patients plus de chances de se rétablir complètement.

Développement et recherche accélérés de médicaments

Le développement de médicaments et de vaccins est l’un des projets les plus coûteux du secteur de la santé. Selon la California Biomedical Research Association, il faut environ 12 ans pour faire passer un médicament du laboratoire à la pratique clinique. En outre, les taux de réussite sont souvent faibles, avec seulement cinq médicaments sur 5 000 en phase d’essais précliniques passant aux tests sur l’homme. En moyenne, le développement d’un nouveau médicament coûte $359 millions de dollars. Cependant, la découverte de médicaments est devenue plus efficace et prend moins de temps grâce à l’IA et à l’apprentissage automatique. Une combinaison de logiciels et de robots physiques peut exécuter des expériences 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, surveiller les résultats, enregistrer les analyses et suggérer d'autres étapes. En plus de faciliter les tests en laboratoire, l’IA peut aider à préparer les centaines de documents complexes nécessaires au passage d’un nouveau médicament à chaque phase de recherche.

Comment AI Superior peut vous aider

Souhaitez-vous mettre en œuvre des solutions basées sur l'IA dans votre établissement de santé ou votre entreprise pharmaceutique ? Nous pouvons vous aider à identifier les processus que vous pouvez automatiser à l’aide de l’apprentissage automatique et du traitement du langage naturel. Nos services et solutions peuvent aider à la recherche et au développement de produits pharmaceutiques, y compris l'analyse et la traduction d'images sur le cancer. Nous examinons tous les facteurs qui affectent votre activité de soins de santé afin de pouvoir concevoir une solution d'IA personnalisée qui répond à tous vos besoins.

Contact nous pour toute question ou demande de démonstration.

Quand on parle du potentiel fascinant de «IA" technologie, nous visualisons un avenir de voitures autonomes, de robots effectuant des chirurgies de haute précision, d'une révolution de la technologie financière alimentée par la blockchain, du commerce électronique et bien plus encore. Nous remarquons rarement que l’intelligence artificielle modifie déjà notre vie quotidienne. Suggérer un itinéraire de trajet en fonction du trafic en temps réel, compléter des phrases dans des e-mails, recommander ce qu'il faut regarder sur YouTube en fonction de notre historique sont des exemples d'IA qui ont un impact irréversible sur nos vies pour le mieux. Les avantages subtils et progressifs des applications d’IA dans les activités de la chaîne d’approvisionnement ne sont pas suffisamment couverts, malgré leur énorme potentiel. Les solutions de business intelligence adaptées au secteur de la logistique peuvent utiliser une pile technologique moderne (IA, apprentissage automatique, science des données et analyse prédictive, cloud computing) pour optimiser les opérations existantes.

Le secteur de la logistique et de la chaîne d’approvisionnement est un candidat idéal pour subir des changements révolutionnaires. Il offre la possibilité d'intervenir à grande échelle et de fournir des résultats immédiats en offrant une efficacité des processus, des prévisions précises, une planification d'itinéraire optimisée, une gestion des stocks, des tableaux de bord en temps réel et bien plus encore.

Points faibles de l’industrie de la logistique

De nombreux opérateurs de chaîne d'approvisionnement s'appuient encore sur des processus logistiques manuels vieux de plusieurs décennies, tandis que les start-ups agiles et de la nouvelle ère grignotent leur clientèle. Ils doivent comprendre que l’adoption de technologies n’est plus une option pour obtenir un avantage concurrentiel : elle devient rapidement une nécessité pour rester pertinent.

Avant d’explorer l’utilisation de l’IA dans la logistique, soulignons les problèmes actuels qui entraînent des coûts et des délais inattendus.

• Sous-utilisation des données existantes
• Processus de gestion manuels des ateliers
• Prévisions de transport et d’itinéraire inexactes
• Prédiction de la demande inexacte
• Réacheminement manuel des colis égarés
• Expérience client fragmentée

84% des responsables de la chaîne d'approvisionnement soulignent le manque de visibilité du réseau comme la principale raison de l'inefficacité, qui couvre tous les points énumérés ci-dessus. L’heure est à l’adoption d’approches à la fois stratégiques et tactiques : la première produira des résultats à long terme tandis que la seconde apportera des avantages à court terme et la confiance nécessaire pour poursuivre le parcours de transformation numérique.

Cas d'utilisation de l'IA dans la logistique et la chaîne d'approvisionnement

Voici quelques-unes des solutions qui peuvent tirer parti des solutions technologiques modernes telles que l'IA, le ML, le Cloud Computing et l'analyse de données pour les guider sur la voie de la transformation numérique et rivaliser avec les entreprises natives du numérique.

Modernisation des stocks

Un entrepôt contient des articles de différentes catégories de produits répartis sur des hectares de surface au sol. Il est facile de perdre leur trace en s’appuyant sur une surveillance manuelle. Les données d'inventaire sont par nature sensibles au temps et doivent être constamment mises à jour afin de générer de la valeur. Les données d'aujourd'hui n'auront peut-être aucune valeur demain, ce qui nécessitera de tirer parti de l'IA et de l'automatisation pour les mettre à jour fréquemment.

Un drone doté d’une caméra embarquée passant quotidiennement dans les rayons peut répondre à ce besoin. Les données seraient introduites dans un processeur vidéo alimenté par l'IA, capable de lire les codes-barres et de déterminer avec précision l'emplacement et la quantité d'un article. Il offre les avantages récurrents suivants :

• Plus rapide, avec un taux d'erreur inférieur
• Économies de coûts à long terme
• Traitement des commandes rationalisé
• Sécurité au travail, puisque les salariés n’ont plus besoin de travailler en hauteur

Tri automatisé

Le tri des colis est un processus critique, long et peu susceptible d’erreur. Vous avez besoin de solutions automatisées et évolutives pour évoluer à la demande et suivre la croissance du commerce électronique. Avec les trieurs compatibles avec l’IA, la nécessité de consacrer davantage de main-d’œuvre au tri pendant les fêtes de fin d’année appartiendrait au passé.

La combinaison de lecteurs optiques avec des robots alimentés par l’IA peut automatiser l’ensemble du processus. Les trieurs organiseront automatiquement les colis selon des algorithmes prédéfinis. Fonctionnant à son plein potentiel, la solution peut rendre l'ensemble du cycle plus efficace : de la réception des stocks au traitement des commandes, en passant par la préparation, l'emballage et l'expédition. Les scanners optiques peuvent même déterminer les caractéristiques vitales de chaque colis, c'est-à-dire le poids, les dimensions, le code PIN de destination, etc. pour obtenir de meilleurs résultats, offrant ainsi ces avantages clés :

• Meilleure productivité
• Demande de main d’œuvre réduite
• Meilleure précision
• Coût d’exploitation réduit

Optimisation des itinéraires de transport et de livraison

Le problème du voyageur de commerce est l’un des problèmes logistiques les plus anciens et les plus difficiles. Il y a eu différentes approches pour le résoudre. La dernière étape de la Supply Chain – la livraison – est l’un des problèmes les plus complexes à résoudre, en raison des événements inattendus qui peuvent survenir à tout moment. Embouteillages, accidents de la route, fermeture de route, client non disponible, etc. sont des situations réelles et imprévisibles. Le besoin actuel est de disposer d’un algorithme flexible et auto-apprenant, capable de s’adapter selon les conditions.

Lorsqu'un agent de livraison quitte votre établissement avec un ensemble de 20 cartons à livrer à 20 adresses différentes, le superviseur lui remet un plan d'itinéraire pour lui permettre d'économiser du temps et des coûts de carburant. Ce qu’il ne prend pas (et ne peut pas) prendre en compte à ce moment-là, ce sont les conditions de circulation changeantes et les barrages routiers tout au long de la journée. C’est là que l’optimisation des itinéraires basée sur l’IA peut vous aider à garder une longueur d’avance. L'application de routage peut lire les données de trafic et météorologiques en temps réel pour déterminer en permanence le meilleur itinéraire et le cap correct lorsque cela est possible.

Conclusion

En tant que propriétaire d’une entreprise de logistique, vous n’avez pas besoin de résoudre tous les problèmes existants en même temps. Vous pouvez adopter la technologie de manière progressive, en commençant à récolter les avantages d’une solution avant d’investir dans une autre. Chez AI Superior, nous vous aidons à canaliser la technologie pour moderniser toutes les étapes de votre entreprise – de la création des commandes à la livraison et tout le reste. Nos solutions personnalisées vous aideront à être compétitif et à naviguer dans un environnement commercial en constante évolution.

Récemment, les modèles d’apprentissage automatique sont entrés avec confiance dans une nouvelle phase de leur évolution. À l’origine, ils étaient apparus comme classificateurs et prédicteurs, mais ils peuvent désormais générer eux-mêmes des données complètement nouvelles.

Cela a été rendu possible grâce à l’extension de l’apprentissage non supervisé à la modélisation générative pouvant être appliquée aux données visuelles.

Dans cet article, nous expliquerons quel type d’esprit artificiel est à l’origine de la génération d’images et quelles en sont les implications, de la culture populaire aux industries qui sauvent des vies.
Que sont les réseaux antagonistes génératifs ?
Les réseaux adverses génératifs (GAN) se sont révélés être l’un des processeurs d’images les plus efficaces.

Les GAN sont des réseaux de neurones qui fonctionnent par paires.

Chaque paire possède un générateur et un discriminateur. Le générateur consomme les données d'entraînement puis génère de nouvelles données qui devraient posséder les mêmes qualités que l'ensemble de données d'origine et passeraient pour naturelles. pour les humains. Par exemple, si le générateur était alimenté avec des portraits de chats, il devrait générer une toute nouvelle photographie d'un chat d'apparence naturelle.

Cependant, ce n’est pas un humain qui évalue le caractère naturel des données générées. C'est la tâche du deuxième réseau : le discriminateur. Le discriminateur consomme à la fois les données d'entraînement ainsi que la sortie du générateur. Il approuve ou rejette la sortie du générateur comme étant fausse. Les deux réseaux sont engagés dans une course évolutive connue de la nature où un prédateur développe des capacités pour mieux chasser tandis que sa victime développe de meilleures capacités d'évasion.

Une fois que le discriminateur marque l'entrée comme fausse et qu'elle est fausse, le générateur met à jour son algorithme de génération pour simuler les données plus efficacement. Le but de la formation est de rendre le générateur parfait en simulant.

Mais simuler ne signifie pas de mal dans ce cas. Cela permet de combler définitivement les lacunes des données visuelles.
Applications culturelles (Pop) du GAN
De nos jours, il n’est pas nécessaire de faire partie de l’industrie de l’IA pour entrer en contact avec les technologies de traitement d’images.

Tu te souviens du chat ? De telles images sont appelées contrefaçons profondes. Les deepfakes sont utilisés, par exemple, dans l’industrie cinématographique. Dans Star Wars, les cinéastes ont remplacé l'actrice déjà décédée Carry Fisher par son deepfake pour insérer une scène avec la princesse Leia dans l'un des spin-offs de la saga.

L'industrie du mobile et de l'Internet est en plein essor avec des applications qui vous permettent de créer un selfie à la Van-Gogh en utilisant la technique de transfert de style. Des scientifiques ou de simples curieux colorisent des images en noir et blanc pour reconstituer l’histoire et les souvenirs de leur famille ou d’événements importants du passé.

Les GAN ont même fait un pas de plus vers un esprit totalement autonome en permettant aux IA de créer des images basées sur des instructions écrites. L’inverse fonctionne également : donnez une image à un GAN et il vous dira dans un langage naturel qui ou quoi est représenté dessus.

Examinons en profondeur comment tout cela fonctionne.

Comment fonctionnent les GAN pour les industries critiques

Adaptation du domaine : médecine et pharmacie

Nous avons évoqué la traduction image-texte ou texte-imaginaire dans la partie précédente. De plus, la traduction image à image est également possible. Le transfert de style à des fins de divertissement n’en est qu’une partie.

Dans un secteur critique, comme celui des soins médicaux, traduction d'image à image peut être utilisé pour faciliter la recherche et le traitement réel des patients. Par exemple, l’analyse des tissus permet de suivre l’évolution de la maladie et de définir le remède le plus efficace. Lors d'une analyse, un tissu est coloré avec un réactif. Cependant, différents réactifs existent à cet effet. Il faudrait beaucoup de temps et d'efforts pour collecter des images réelles de toutes les variations possibles de l'évolution de la maladie et des tissus colorés avec tous les réactifs disponibles.

Au lieu de cela, la traduction image à image permet de générer de telles images avec un haut niveau de précision. Chez AI Superior, nous étions fiers d'obtenir une telle expérience en faisant du transfert de taches : traitement d'images de tissus cancéreux, réalisé pour une société pharmaceutique. Le plus grand défi de ce projet était l’absence d’images appariées qui démontreraient à quoi ressemble le même tissu après avoir été traité par différents réactifs. Néanmoins, l'équipe d'AI Superior a exploité des technologies de pointe pour surmonter ce problème et a créé un GAN qui a réussi à générer des images réalistes d'un autre domaine en préservant les caractéristiques critiques pour une analyse plus approfondie.

Adaptation du domaine : analyse géospatiale

Un autre domaine complet de nos services qui implique les GAN est l’analyse géospatiale. Pour les entités intéressées par les inspections extérieures, notamment les sociétés de développement, les exploitants de parcs nationaux, les municipalités, les sociétés pétrolières et gazières, etc., nous aidons à traduire les données radar à synthèse d'ouverture fournies par les satellites en données visuelles conviviales, en niveaux de gris ou en niveaux de gris. couleur. Nos clients voient un paysage naturel ou industriel exactement tel qu’il existe sur le terrain. Cette technologie permet une prise de décision plus rapide en utilisant des vues cartographiques qui ne nécessitent aucune interprétation. De plus, les données géospatiales peuvent être superposées à des données non spatiales ou étiquetées. Les balises classent les objets physiques vous permettant de repérer rapidement les écarts, comme un objet qui n'appartient pas à la zone, réduisant ainsi l'effort manuel et le temps de réponse.

Cela fonctionne parfaitement aussi bien pour les installations à usage commercial que non commercial, empêchant les dommages physiques de se propager ou de générer un impact négatif.

Traitement et amélioration des images

Outre ces deux domaines assez spécifiques, diverses applications inter-domaines des GAN sont possibles pour différentes industries.

Fondamentalement, les GAN permettent la manipulation d'images sur la base de la « compréhension » formée du GAN de ce que devrait être une image parfaite ou appropriée.

Par exemple, les images incomplètes peuvent récupérer leurs parties manquantes, ou les parties endommagées d'une image (bien souvent, d'une vieille photographie ou œuvre d'art) peuvent être restaurées. Cette technique est appelée peinture d'image et répond aux besoins de nombreux scientifiques, restaurateurs, particuliers et de toute personne intéressée par l'amélioration d'images numériques, purement numériques ou comportant un artefact physique derrière.

Ensuite, les GAN amènent les techniques connues de Photoshop et de logiciels similaires à un nouveau niveau. Ils permettent de rendre les images floues plus nettes. Les GAN peuvent augmenter artificiellement la résolution d'une image en ajoutant de petites parties de l'image, non traçables pour un œil humain, en les empruntant à une image similaire qu'ils ont précédemment apprise.

Les GAN peuvent non seulement ajouter des éléments à une image, mais également supprimer et remplacer des parties de l'image par ce qui est plus approprié. Ils peuvent effacer les taches de saleté des copies numériques d'anciennes photographies ou, plus important encore, effectuer des débruitage d'images. Les enquêteurs criminels sont certainement ceux qui peuvent profiter de cette technique.

Génération de données synthétiques

En étant capables de générer des données visuelles, les réseaux antagonistes génératifs aident d’autres réseaux de neurones à apprendre et leurs créateurs à obtenir pour eux des ensembles de données peu coûteux et réalistes. L’exemple le plus frappant est celui des algorithmes de reconnaissance d’images intégrés aux voitures autonomes qui ont besoin de beaucoup de visuels pour apprendre à naviguer en toute sécurité parmi la grande quantité d’objets réels, vivants et artificiels.

Les données visuelles synthétiques peuvent être utiles pour anonymiser les données réelles. Nous connaissons tous le problème de Google Street View. C'est une bonne chose quand on veut mieux connaître un endroit éloigné, mais c'est un mal si son propre visage y est attrapé. Actuellement, Google brouille les visages et les plaques d'immatriculation, mais à l'avenir, ce serait formidable de remplacer les vrais visages par des deepfakes : des personnes inexistantes qui ne se soucieraient pas de leur vie privée.

Il est intéressant de noter que l’un des domaines d’application des données synthétiques était autrefois l’avant-poste le plus puissant de la créativité humaine : la mode. Cependant, pour une raison ou pour une autre, la mode semble adopter volontiers les algorithmes d’IA. Mais moins pour générer des idées complètement nouvelles. À l’instar des créateurs de jeux vidéo, les créateurs de mode font appel à l’IA pour imiter le comportement naturel des vêtements sur un corps humain. Cela permet de prédire la popularité des nouveaux vêtements, car non seulement leur look compte pour les clients, mais aussi la façon dont le tissu repose sur leur corps.

Encodage et décodage des données

Nvidia a proposé une belle amélioration pour utilisateurs de visioconférence. Vous savez sans doute combien il est étrange de ne pas croiser le regard de son interlocuteur lors d'une visioconférence pour la simple raison que nos webcams ne sont jamais placées au milieu de l'écran, à l'endroit que l'on cherche naturellement à regarder. Nvidia a développé une technique qui permet de transformer les images de votre caméra de l'autre côté de l'appel et de vous faire regarder dans les yeux de votre interlocuteur.

Cela signifie non seulement une communication humaine meilleure et plus naturelle, mais aussi une charge moindre pour les équipements de communication. Au lieu de transmettre l’intégralité de la séquence tout au long de l’appel, votre image n’est transmise qu’une seule fois. Ensuite, seuls quelques points de référence sur votre visage sont suivis pour capturer votre mimique. Votre expression faciale est ensuite reconstruite à l’autre bout du fil. Cette méthode réduit la quantité de charge utile transmise dans les deux sens, qui consommait auparavant une énorme bande passante et des capacités de calcul.

Conclusion

Chez AI Superior, nous surveillons constamment les dernières tendances en matière d’apprentissage automatique. Nos clients nous fournissent les meilleurs exemples de la façon dont l’IA et le traitement d’images remodèlent nos vies, faisant de ce monde un endroit plus sûr où vivre. Nous sommes prêts à partager notre expertise dans l’application des GAN aux soins médicaux et à la recherche ainsi qu’à l’analyse géospatiale et à d’autres industries.

$4,4 milliards USD.

C’est la valeur prévisionnelle du marché mondial de l’intelligence artificielle (IA) dans l’industrie de la mode d’ici 2027, selon le cabinet d’études Statista.

Qu’est-ce qui motive l’intégration rapide de l’IA dans le commerce de détail de mode ? Au cours des deux dernières années, la nécessité de migrer vers les services numériques a montré à quel point les entreprises de mode devaient s'appuyer sur les données et l'automatisation pour survivre. Rien qu'en 2020, des détaillants établis comme JC Penney, Neiman Marcus et J.Crew ont fermé boutique parce qu'ils ne pouvaient pas anticiper les tendances perturbatrices.

L’adoption de l’IA dans la mode – de la conception à la fabrication en passant par la distribution – devrait se généraliser au cours des prochaines années, à mesure que de plus en plus de détaillants comprendront la puissance de l’exploitation des données pour la personnalisation des consommateurs et l’optimisation des processus.

Application de l'IA dans l'industrie de la mode

Pour mieux comprendre comment l’IA transforme la façon dont la mode est produite et consommée, examinons comment la science des données est utilisée dans l’industrie de la mode.

Expériences d'achat personnalisées et dressings virtuels

Alors que de plus en plus de clients se tournent vers la commodité du commerce électronique, les applications de vente au détail deviendront plus nécessaires que jamais. Les algorithmes peuvent formuler des recommandations précises basées sur les données capturées à partir des habitudes d'achat des clients. Non seulement il est facile de parcourir les catégories de produits, mais les clients reçoivent également des articles connexes qui complètent leurs choix. De plus, des marques telles que ASOS et Macy's utilisent une plate-forme d'IA qui superpose les vêtements aux photos des acheteurs potentiels, qu'ils téléchargent sur l'application. Le résultat est un dressing virtuel transparent.

Cette personnalisation répond aux options limitées auxquelles la plupart des consommateurs sont confrontés lorsqu'ils visitent des magasins physiques. L'analyse démographique stratégique peut également aider à identifier les clients potentiels et leurs habitudes de dépenses, ce qui se traduit par de meilleures campagnes marketing ciblant le bon public.

Analyse des tendances et prévision de la demande

Grâce à l’analyse des données, les algorithmes peuvent effectuer des prévisions de mode, notamment en analysant le Web à la recherche de tendances émergentes et futures. L'IA collecte des données sur les réseaux sociaux, les défilés de mode, les résultats de recherche, les enquêtes et les sentiments des consommateurs pour mieux prédire quels vêtements seront vendus à quels clients. L’algorithme identifie ensuite les modèles récurrents, les préférences démographiques et les styles en développement.

L'analyse des données répond au principal défi des détaillants consistant à anticiper les opportunités commerciales. Les plateformes de médias sociaux comme TikTok et Instagram sont souvent des points chauds pour les tendances de la mode, mais de nombreuses entreprises ne parviennent pas à analyser correctement et à intégrer ces évolutions dans leurs stratégies commerciales, ce qui entraîne des pertes d'opportunités.

Optimisation de la chaîne d'approvisionnement et automatisation des processus

Une chaîne d'approvisionnement alimentée par l'IA garantit que les détaillants maîtrisent leur processus de fabrication – de l'approvisionnement en conceptions à la sélection des matériaux jusqu'à l'expédition des produits dans le monde entier. Grâce à une combinaison de dispositifs interconnectés tels que des capteurs, des caméras et des codes QR, les logiciels peuvent désormais identifier le moyen le plus efficace de couper le tissu et de livrer les matériaux dans les usines.

Une chaîne d'approvisionnement automatisée peut réduire les coûts d'électricité et de main-d'œuvre, ainsi que les retards d'expédition. Les opérations sont rationalisées pour remplacer efficacement les articles à vente rapide, et de nouveaux styles sont rapidement développés et produits.

Les défis de la mise en œuvre de l'IA dans le commerce de détail de mode

L’intégration du machine learning dans la mode présente trois défis principaux.

• Manque de collecte et de traitement de données standardisés et centralisés. Bien que de nombreux détaillants soient présents en ligne, ils ne disposent pas d'une application ou d'un logiciel intuitif pour collecter efficacement des données et créer des rapports ou des récits significatifs. Même si certaines entreprises de mode disposent d’une base de données ou de connaissances existante, celles-ci peuvent être désorganisées et ne pas être aussi mises à jour qu’elles devraient l’être.

• Intégration lente de l’automatisation dans les processus existants. De nombreuses usines fabriquent encore des vêtements de manière traditionnelle, ce qui entraîne une production inefficace, des pratiques contraires à l'éthique et une faible production. Certaines entreprises hésitent également à investir dans l’automatisation car le capital initial est coûteux, y compris la formation du personnel.

• Adoption lente des services cloud et des plateformes en ligne. Même avec de nombreuses entreprises proposant des logiciels en tant que service (SaaS) et des plateformes en tant que service (PaaS), de nombreux détaillants ne savent toujours pas comment créer des sites de commerce électronique optimisés et utiliser la science des données pour rationaliser leur production. processus.

Comment AI Superior peut vous aider

Cherchez-vous à mettre en œuvre des solutions basées sur l'IA dans votre entreprise de vente au détail de mode, mais vous ne savez pas par où commencer ? Nous pouvons vous aider à identifier les processus que vous pouvez automatiser grâce au machine learning. Nos services et solutions peuvent relever les défis liés à la mise en œuvre de la science des données dans vos flux de travail, chaînes d'approvisionnement et stratégies commerciales, y compris la collecte et l'analyse de données. En prenant en compte tous les facteurs qui affectent votre activité de vente au détail, nous pouvons concevoir une solution d'IA personnalisée qui répond à tous vos besoins. Contactez -nous pour toute question ou demande de démonstration.

Au cours de la décennie écoulée, aucune discussion sur les tendances technologiques émergentes n’a été complète sans la mention de l’intelligence artificielle (IA). Elle est désormais devenue une technologie courante, touchant tous les aspects de notre vie : travail, déplacements domicile-travail, divertissement, shopping, voyages et bien plus encore. La technologie et l’environnement sont souvent projetés du côté opposé dans le débat sur la durabilité. Dans cet article, nous proposons une perspective différente et explorons comment le Big Data est utilisé dans les sciences de l’environnement.

La science des données peut-elle sauver l’environnement ?

Le changement climatique est ici et maintenant. Les villes manquent d’eau, les glaciers fondent, les espèces disparaissent et nos sources d’énergie non renouvelables s’épuisent. Nous sommes probablement la première génération d’humains à ressentir ses effets néfastes et la dernière génération à avoir le temps de faire quelque chose. Les milliards d’appareils intelligents, les voitures les plus rapides, les missions spatiales sophistiquées, les robots miniatures pour nous nettoyer les veines et les capitalisations boursières astronomiques des géants de la technologie seraient de peu d’utilité s’il n’y avait pas d’humains pour en récolter les fruits. Voici quelques façons dont l’IA peut nous aider à construire un avenir meilleur et durable.

Projets de villes intelligentes

Il s’agit sans doute du cas d’utilisation le plus important et global de l’exploitation de la science des données au service de l’environnement. Si nous exploitons efficacement l'apprentissage automatique pour la durabilité, nous pouvons avoir des villes dotées de bâtiments écologiques, utilisant de l'eau recyclée pour une utilisation extérieure, une empreinte carbone minimale, une gestion durable de l'énergie grâce à la prévision de la demande, une concentration sur les sources d'énergie renouvelables et bien plus encore. Cela allégera le fardeau des infrastructures existantes et mettra fin à une course à la construction sans fin et non durable à laquelle nous assistons partout dans le monde.

La gestion des déchets

La science des données et l’environnement peuvent sembler à première vue des concepts sans rapport. Cependant, un examen plus approfondi de chacun ouvre des possibilités illimitées en matière de durabilité et de gestion des déchets. La Banque mondiale estime que nous générons chaque année 2,01 milliards de tonnes de déchets solides municipaux, dont au moins 331 TP3T nuisent à l’environnement. Le tri des déchets constitue un goulot d’étranglement majeur pour le recyclage et une grande partie de celui-ci se fait manuellement. L’IA, l’apprentissage automatique et la science des données peuvent être exploités pour prédire les catégories de déchets en lisant des images et des données de poids. Cela peut améliorer nos processus de tri des déchets, à la fois en termes de rapidité et de précision. À mesure que les systèmes d’auto-apprentissage consomment davantage de données, ils deviennent plus intelligents et plus précis dans l’estimation des tendances futures.

Gestion du trafic

Le trafic passagers et commercial contribue largement à la pollution de l’environnement, principalement par le biais des émissions et du bruit. Les systèmes intelligents de gestion du trafic basés sur l'IA peuvent aider à contrôler les feux de circulation en analysant les données passées et en réglant les minuteries des feux en conséquence. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent lire les images des caméras et détecter les infractions au code de la route, les violations des limites de vitesse, la conduite sans casque, le blocage des virages à gauche libres, la conduite à contresens, les infractions aux voies, etc. Ce sont quelques-uns des nombreux cas d'utilisation de l'apprentissage automatique pour la durabilité.

Gestion des ressources alimentaires

Avec une population mondiale toujours croissante et une espérance de vie croissante, le secteur agricole du monde entier est soumis à une pression énorme pour augmenter sa production. Des études des Nations Unies indiquent que près de la moitié de tous les fruits et légumes produits dans le monde sont gaspillés chaque année. Rien que dans les pays développés comme les États-Unis, 30% de toute la nourriture produite (d’une valeur de 48,3 milliards de dollars) sont jetés. Les dégâts sont aggravés lorsque l’on considère le gaspillage correspondant des ressources utilisées pour produire ces ressources – eau, sol, main-d’œuvre, électricité, transports, énergie, etc. L’IA et la science des données sont des outils puissants pour minimiser ce gaspillage, une fois que l’on sait comment fonctionnent les mégadonnées.

Défis

Le développement durable nécessite une approche saine à laquelle tous les participants et parties prenantes adhèrent. Il existe des défis réglementaires, technologiques et opérationnels pour sa mise en œuvre sur le terrain, parmi lesquels :

Données hétérogènes

Nous disposons de nombreuses données dispersées, non formatées et hétérogènes. Dans un monde idéal, nos systèmes exigent que leurs données soient nettoyées à la source et introduites dans un format universel facile à traiter, analyser, présenter, communiquer et intégrer. Si nous voulons que la science des données aide l’environnement, nous devons réaligner notre stratégie de données pour développer un écosystème homogène où tous les participants tendent vers un objectif commun.

Investissement

Les agences gouvernementales et les acteurs privés doivent unir leurs forces pour réaliser le rêve de la durabilité. Cela nécessite de l’expertise, des ressources, de l’engagement et de la coordination tout au long de la chaîne de valeur. Compte tenu de l’échelle de nos villes, il s’agit d’un défi majeur qui peut être résolu par la surveillance de l’éducation et du leadership.

Cohérence réglementaire

Des startups axées sur l'environnement et des acteurs privés du monde entier développent des solutions pour nous permettre de faire les premiers pas vers un avenir vert, propre et durable. Ils ont besoin de l’adhésion et des directives des régulateurs. Des décideurs politiques agiles, avec le soutien du gouvernement, sont une nécessité du moment, car l'horloge environnementale tourne chaque jour. Cette liste n'est en aucun cas exhaustive et l'application de l'IA pour améliorer notre environnement n'est limitée que par notre imagination. Dans un article consacré à la manière dont l’IA aide l’environnement, le magazine Nature estime que l’IA pourrait contribuer à atteindre l’objectif 79% des objectifs de développement durable (ODD).