Solutions
Accélérateur d'innovation et d'IA
Data Operating System
IAO-DOS est une plateforme logicielle qui fournit une vue unifiée des données et accélère le développement et le déploiement d'applications d'IA. Elle est construite sur des technologies open source, telles que Docker et TensorFlow. IAO-DOS peut aider les organisations de toutes tailles à accélérer le développement et le déploiement d'applications d'IA en fournissant une vue unifiée des données et un ensemble d'outils et de services pour la gestion des données, la construction et l'entraînement de modèles d'IA et le déploiement d'applications d'IA. IAO-DOS est une plateforme flexible et évolutive qui peut être utilisée pour créer des applications d'IA pour une variété d'industries et d'applications.
Défis
- Silos de données : les silos de données peuvent rendre difficile la recherche et l'accès aux données dont vous avez besoin pour créer des applications d'IA. Cela peut entraîner des retards dans le développement, des modèles inexacts et un manque de visibilité sur les données.
- Qualité des données : Une mauvaise qualité des données peut conduire à des modèles d'IA inexacts. Cela peut avoir un impact négatif sur les performances des applications d'IA et entraîner des erreurs coûteuses.
- Développement de modèles et formation : L'élaboration et la formation de modèles d'IA peuvent être un processus complexe et chronophage. Cela peut nécessiter des compétences et des ressources spécialisées qui ne sont pas forcément à la disposition de toutes les organisations.
- Déploiement de modèles : Le déploiement d'applications d'IA en production peut s'avérer difficile. Cela nécessite une connaissance approfondie de l'environnement cible et la capacité de s'assurer que les applications sont sécurisées et fiables.
- Gouvernance de l'IA : La gouvernance de l'IA est essentielle pour garantir que les applications de l'IA sont utilisées de manière responsable et éthique. Il peut s'agir d'une tâche complexe et difficile, en particulier pour les organisations qui découvrent l'IA.
Résultats
- Le coût des opportunités perdues : L'IA peut être utilisée pour améliorer les opérations, prendre de meilleures décisions et créer de nouveaux produits et services. En n'adoptant pas l'IA, les entreprises risquent de rater des occasions d'améliorer leurs résultats et de garder une longueur d'avance sur la concurrence.
- Le risque d'être distancé : Le rythme de l'innovation en matière d'IA est rapide et les entreprises qui n'adoptent pas l'IA risquent d'être distancées par leurs concurrents. Cela peut entraîner une perte de parts de marché, une diminution des revenus et une baisse de la valorisation de l'entreprise.
- Le risque de conformité réglementaire : À mesure que l'utilisation de l'IA se généralise, le risque de problèmes de conformité réglementaire s'accroît. Les entreprises qui ne prennent pas de mesures pour se conformer à la loi s'exposent à des amendes ou à d'autres sanctions. Cela pourrait nuire à la réputation de l'entreprise et rendre difficile l'attraction de nouveaux clients et investisseurs.
Aperçu de la solution
Datakubes peut aider les organisations à surmonter les défis liés à l'absence d'IAO-DOS en fournissant une vue unifiée des données provenant de différentes sources, en améliorant la qualité des données, en automatisant certaines des tâches liées au développement et à l'entraînement des modèles, en déployant des applications d'IA en production et en mettant en œuvre une gouvernance de l'IA. En outre, Datakubes fournit également une bibliothèque d'apprentissage automatique intégrée, un cadre de service de modèle, des outils de gestion de la qualité et de la sécurité des données, des outils de surveillance des applications d'IA et une communauté d'experts qui peuvent aider les organisations dans leur parcours d'adoption de l'IA.
Accélérateur d'innovation en matière de données à la connaissance
À propos de DataKubes
DataKubes WorkShop, un module de DataKubes Orchestrator, est une plateforme de développement modulaire complète conçue pour gérer l'ensemble du processus d'extraction, d'apprentissage automatique et de visualisation pour tout type de problème de données.
Une fois que l'orchestrateur a fini d'intégrer le point de données et d'ajuster les modules pour l'exécution des modules AutoML ou personnalisés, il suffit de créer une DataApp à l'aide de notre DataApp Studio sans code pour créer une application utilisateur finale UX complète à déployer à l'intérieur ou à l'extérieur de l'organisation.
