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Intelligence Artificielle et Cognitive business

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Présentation

L'Intelligence Artificielle ou IA est au cœur de nombreux débats et est le fer de lance de la majorité des entreprises. Il ne se passe plus une journée sans qu'une communication ne soit faite sur une nouvelle intelligence artificielle capable d'en faire plus que la précédente. La guerre industrielle est lancée et tout prête à imaginer qu'elle ne se terminera que par une entité artificielle égale ou supérieure à l'humain. C'est dans ce nouveau monde qui se prépare qu'apparaît la branche cognitive de l'intelligence artificielle qui s'appuie sur des domaines et outils tels que l'apprentissage et l'auto-apprentissage, les réseaux de neurones, la langue naturelle, les arbres de décision, et dont les objectifs sont de déduire des faits marquants, repérer des motifs, prédire des tendances, imaginer de nouveaux services à mettre en place et ainsi aider l'humain à décider.

J'ai voulu ce livre accessible au plus grand nombre, même s'il aborde parfois des points techniques assez pointus, chacun pourra y trouver les informations au niveau qu'il le désire ainsi que des sources d'information qui lui permettront, si nécessaire, d'aller plus loin.

La structure de ce livre est une progression, néanmoins les chapitres peuvent être abordés séparément. Je décris tout d'abord les aspects et les domaines de l'intelligence artificielle, j'aborde ensuite les différents types de données et leur utilisation, puis je détaille le processus cognitif et par extension ce qu'est le « Cognitive Business». Un chapitre est consacré à la transformation digitale des entreprises et je fournis des exemples concrets de cette digitalisation. Enfin, pour terminer ce livre, je fais le tour des futurs probables de l'intelligence artificielle, leurs avantages et leurs risques, tels qu'ils sont décrits par certains de nos scientifiques, chercheurs et entrepreneurs.


Les chapitres du livre :
Introduction – Les domaines de l'Intelligence Artificielle – Les données – Le Cognitive Business – La transformation digitale – Le futur de l'Intelligence Artificielle – Conclusion

Table des matières

  • Introduction
    • 1. Introduction
    • 2. Pourquoi ce livre, pour qui ?
    • 3. Qu’est-ce que l’intelligence ?
    • 4. Des formes variées d’intelligence
    • 5. Utiliser son intelligence pour décider
    • 6. L’intelligence d’une machine
    • 7. Mesurer l’intelligence d’une machine
    • 8. La prise de décision
    • 9. Qu’appelle-t-on intelligence artificielle ?
    • 10. Deux formes d’intelligence artificielle
    • 11. Un peu d’histoire
    • 12. De 2001 à nos jours
  • Les domaines de l'Intelligence Artificielle
    • 1. Introduction
    • 2. Le test de Turing
      • 2.1 Description
      • 2.2 Les champs possibles d’applications et solutions
        • 2.2.1 Mieux choisir
        • 2.2.2 Résoudre des problèmes
        • 2.2.3 Créer de l’information
        • 2.2.4 Tenir compagnie
    • 3. La vision
      • 3.1 Description
      • 3.2 Les champs possibles d’applications et solutions
    • 4. La robotique
      • 4.1 Description
        • 4.1.1 Des robots de différents types
        • 4.1.2 Le robot
      • 4.2 Les champs possibles d’applications et solutions
    • 5. La connaissance
      • 5.1 Description
        • 5.1.1 La gestion de la connaissance
        • 5.1.2 Le raisonnement
      • 5.2 Les champs possibles d’applications et solutions
    • 6. La planification automatique et l’ordonnancement
      • 6.1 Description
      • 6.2 Les champs possibles d’applications et solutions
    • 7. Le langage naturel
      • 7.1 Description
        • 7.1.1 La recherche sur le traitement automatique du langage naturel
      • 7.2 Les champs possibles d’applications et solutions
    • 8. L’apprentissage
      • 8.1 Description
        • 8.1.1 La classification
        • 8.1.2 La régression
        • 8.1.3 Le clustering
        • 8.1.4 Apprentissage par renforcement
      • 8.2 Les champs possibles d’applications et solutions
        • 8.2.1 Apprentissage supervisé
        • 8.2.2 Apprentissage non supervisé
        • 8.2.3 Apprentissage par renforcement
    • 9. Le raisonnement
      • 9.1 Description
      • 9.2 Les outils et techniques du raisonnement automatisé
      • 9.3 Les champs possibles d’applications et solutions
    • 10. La prise de décision
      • 10.1 Description
      • 10.2 Les champs possibles d’applications et solutions
    • 11. En conclusion
    • 12. Sources et références
  • Les données
    • 1. Introduction
    • 2. Données structurées et non structurées
      • 2.1 Les données structurées
      • 2.2 Les données non structurées
    • 3. La donnée : une ressource naturelle
      • 3.1 Data@Edge
      • 3.2 Les données distribuées, liées sémantiquement
      • 3.3 Les données classiques
      • 3.4 La transmission des données
        • 3.4.1 Le calcul de l’indice de gravité
      • 3.5 L’impact sur les infrastructures existantes
    • 4. Les architectures de données liées à l’informatique cognitive
      • 4.1 L’architecture de Business Intelligence
      • 4.2 La Landing Zone
        • 4.2.1 Les sources
        • 4.2.2 L’infrastructure de la Landing Zone
      • 4.3 L’architecture Lambda
      • 4.4 Les motifs ou « Patterns »
        • 4.4.1 La découverte de motifs
        • 4.4.2 Le filtrage par motif (« Pattern Matching »)
    • 5. La sécurisation des données (non structurées)
    • 6. Sources et références
  • Le Cognitive Business
    • 1. Introduction
    • 2. Le processus cognitif
      • 2.1 Le cas d’école
      • 2.2 L’observation
      • 2.3 L’interprétation
      • 2.4 L’évaluation
      • 2.5 La décision
    • 3. L’informatique cognitive
      • 3.1 Les domaines du cognitif
      • 3.2 Les outils cognitifs
    • 4. Les technologies de l’informatique cognitive
      • 4.1 Les processeurs, les ordinateurs, les infrastructures
      • 4.2 Des nouveaux types de traitement
        • 4.2.1 Le processeur neuronal
        • 4.2.2 Les ordinateurs quantiques
        • 4.2.3 Le traitement approximatif
      • 4.3 L’informatique cognitive et le cloud
      • 4.4 Le concept de l’informatique hybride
        • 4.4.1 Le concept de Computing@Edge
        • 4.4.2 Les algorithmes ou heuristiques accédant aux réseaux sémantiques
        • 4.4.3 L’informatique traditionnelle
        • 4.4.4 L’informatique hybride
      • 4.5 La donnée : une ressource naturelle
    • 5. L’informatique cognitive au service du « cognitive business »
      • 5.1 L’informatique cognitive et le monde des affaires
        • 5.1.1 Les fournisseurs de technologies
        • 5.1.2 L’utilisation des outils cognitifs
        • 5.1.3 Une méthode pour comprendre l’intérêt de l’intelligence cognitive
      • 5.2 Les compétences nécessaires à la mise en œuvre de ces outils
        • 5.2.1 L’impact de l’informatique cognitive sur le monde professionnel
      • 5.3 Les cas d’usage
        • 5.3.1 Qu’est-ce qu’un cas d’usage ?
        • 5.3.2 Formaliser un cas d’usage
        • 5.3.3 Quelques exemples de cas d’usage
    • 6. L’éthique et les comités d'éthique
      • 6.1 Les principes à suivre
      • 6.2 L’intelligence artificielle, l’informatique cognitive et le juridique
        • 6.2.1 En France
        • 6.2.2 En Europe
      • 6.3 Les comités d’éthique
    • 7. En conclusion
    • 8. Sources et références
  • La transformation digitale
    • 1. Introduction
    • 2. L’objectif de la transformation digitale
      • 2.1 L’historique
      • 2.2 L’objectif pour les entreprises
      • 2.3 Les challenges, enjeux et défis de la transformation digitale
      • 2.4 Les bénéfices attendus
    • 3. La stratégie de transformation digitale
      • 3.1 Les étapes de la stratégie de transformation digitale
    • 4. Quelques exemples de transformation digitale
      • 4.1 Introduction
      • 4.2 L’ubérisation
      • 4.3 L’architecture d’un service « ubérisé »
      • 4.4 Les domaines économiques ubérisés
      • 4.5 Les entreprises marquantes
        • 4.5.1 Uber : les taxis
        • 4.5.2 BlaBlaCar : le covoiturage
        • 4.5.3 Airbnb : la réservation de logements
        • 4.5.4 Le MOOC : la formation en ligne
        • 4.5.5 La banque en ligne
        • 4.5.6 Amazon.com, inc. : le commerce électronique
        • 4.5.7 Roadie : la livraison
        • 4.5.8 Le transport des biens et des personnes
        • 4.5.9 VoiciMonBien : l’immobilier
    • 5. Le futur de la transformation digitale
      • 5.1 L'entreprise
      • 5.2 La formation et les compétences
      • 5.3 L'emploi
      • 5.4 La mobilité et la flexibilité
      • 5.5 Les technologies et l'innovation
      • 5.6 L'automatisation
      • 5.7 Le Droit
    • 6. En conclusion
    • 7. Sources et références
  • Le futur de l'Intelligence Artificielle
    • 1. Introduction
    • 2. Les technologies
      • 2.1 Le cerveau
      • 2.2 La robotique
      • 2.3 L’interaction avec l’environnement
      • 2.4 L’énergie
    • 3. L’éducation et la formation
      • 3.1 L’éducation des élèves
      • 3.2 L’IA au service de l’éducation
    • 4. La société
    • 5. L’économie
    • 6. Les acteurs
      • 6.1 Les grandes entreprises
      • 6.2 Les jeunes pousses (start-up) françaises
      • 6.3 Les investisseurs
    • 7. Sources et références
  • Conclusion
  • Index

Auteur

Jean-Michel RODRIGUEZEn savoir plus

Jean-Michel Rodriguez possède un Doctorat en Intelligence Artificielle obtenu à l'Université des Sciences et Techniques du Languedoc. Ses travaux de recherche sont axés sur l'évolution de l'Intelligence Artificielle, le traitement de la donnée et sur la gestion et le partage de la connaissance. Il donne, partout dans le monde, de nombreuses conférences sur le sujet. Il travaille actuellement chez IBM où il dirige une équipe internationale de développement ; l'innovation est au centre de ses activités et ayant déposé de nombreux brevets, il est devenu Master Inventor chez IBM. Il enseigne également à l'Université et au CNAM de Montpellier dans des domaines aussi variés que les architectures de systèmes, les systèmes d'exploitation, le commerce électronique et les systèmes et applications distribués.

Caractéristiques

  • Niveau Initié à Confirmé
  • Nombre de pages 344 pages
  • Parution avril 2018
    • Livre (broché) - 17 x 21 cm
    • ISBN : 978-2-409-01342-3
    • EAN : 9782409013423
    • Ref. ENI : DPIACB
  • Niveau Initié à Confirmé
  • Parution avril 2018
    • HTML
    • ISBN : 978-2-409-01343-0
    • EAN : 9782409013430
    • Ref. ENI : LNDPIACB

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