Comment l’IA peut vous aider à fournir des produits fiables

Alors que le monde évolue vers un mode de fonctionnement plus axé sur la technologie, les entreprises adoptent l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique. L’intelligence artificielle devient aujourd’hui une partie importante de la fabrication et de la fabrication et est utilisée dans les processus qui nécessitent une automatisation et une productivité accrue. L’intelligence artificielle imite l’intelligence humaine et réalise les projets plus rapidement et plus efficacement. Il fonctionne également 24h/24 et 7j/7.

AUL’étiquetage des données est l’un des composants essentiels de l’IA. Le balisage des données identifie les données brutes et ajoute des étiquettes significatives à partir desquelles les modèles d’apprentissage automatique peuvent apprendre. Cela peut être fait via une plate-forme de marquage de données qui peut aider à automatiser les processus pour gagner du temps et garantir l’exactitude. Lors du développement de produits de confiance, la plate-forme d’étiquetage de données sera l’épine dorsale de vos produits de confiance.

Voici comment l’IA peut vous aider à le faire :

1. Automatisation des processus métier grâce à l’étiquetage des données

L’automatisation des processus métier est l’une des premières étapes de la création d’un logiciel fiable. L’automatisation des tâches répétitives dans les logiciels, les sites Web ou les applications contribuera à réduire le besoin d’intervention humaine. Il favorise l’auto-assistance, facilite le support client 24h/24 et 7j/7 et fonctionne avec moins d’erreurs. Les machines peuvent apprendre des données collectées pour développer des modèles qui automatiseront les tâches répétitives. (1)

Vous pouvez utiliser des outils tels qu’une plate-forme d’étiquetage de données pour l’étiquetage manuel ou semi-automatique des données afin de gagner du temps et d’assurer l’exactitude des étiquettes de vos ensembles de données. Une fois les données correctement étiquetées, les modèles d’apprentissage automatique apprendront quoi faire avec les données invisibles, qu’il s’agisse d’audio, d’image, de vidéo ou de fichier texte. Il transformera ensuite les données en informations significatives. Par exemple, un logiciel CRM (gestion de la relation client) peut apprendre à identifier les e-mails, documents et autres communications et prendre les mesures nécessaires. (1)

2. Distribution réussie du produit

Avant le lancement de tout produit, les entreprises doivent être en mesure de fournir aux utilisateurs la date exacte à laquelle le produit sera disponible sur le marché. Pour que cela soit possible, ils doivent être en mesure de prévoir correctement les délais de livraison et de s’assurer qu’il n’y a pas de défauts dans le produit qui pourraient retarder le lancement ou entraîner des rappels. (2)

En tant que développeur ou informaticien (IT), vous savez à quel point il est important de s’assurer que votre logiciel fonctionne bien. La fiabilité est un facteur majeur affectant l’expérience client. Plus de 56 % des entreprises pensent que la fiabilité est essentielle pour offrir des expériences client exceptionnelles. C’est pourquoi une distribution de logiciels fiable est si importante. Et l’IA peut vous y aider. (2)

3. Prototypage rapide

L’intelligence artificielle aide les équipes de développement de produits à passer rapidement du concept au prototype. Le processus de conception basé sur l’IA peut réduire le temps consacré à un concept, améliorer la qualité et réduire les coûts. Le résultat est un meilleur prototype qui peut entrer en production plus rapidement. (2)

En automatisant certaines des étapes et processus clés liés au prototypage, l’IA réduit les reprises et la redondance et garantit que les erreurs sont corrigées plus rapidement et plus efficacement. L’IA peut également détecter les problèmes potentiels dans un prototype avant qu’il ne devienne un problème, ce qui permet d’économiser du temps et de l’argent en évitant les défaillances ou les rappels de produits coûteux. (2)

4. Maintenance prédictive

Les systèmes d’intelligence artificielle peuvent apprendre de l’expérience et modifier leur comportement en fonction de nouvelles données. Cela les rend idéales pour détecter les menaces de sécurité en temps réel avant qu’elles ne surviennent. Une fois qu’une menace particulière est détectée, les systèmes d’IA peuvent prendre des mesures immédiates pour arrêter cette menace. (3)

L’analyse prédictive peut améliorer la sécurité des produits en donnant la priorité aux vulnérabilités à traiter en premier. Cela peut également aider à identifier de nouvelles menaces. Ces modèles prédictifs sont généralement créés à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique, qui utilisent des données pour apprendre les propriétés d’un système et prédire ce qui pourrait se produire pendant son fonctionnement. Il s’agit d’une approche plus proactive que les pratiques de cybersécurité traditionnelles qui sont généralement réactives. (3)

Les modèles de prévision peuvent hiérarchiser les vulnérabilités en fonction de leur gravité et de la probabilité qu’elles soient exploitées lors d’une attaque. Cela signifie que les équipes produit disposant de ressources limitées pour les correctifs logiciels ou la gestion des problèmes de sécurité peuvent utiliser ces informations pour décider lesquelles doivent avoir la priorité sur les autres.

5. Grâce à l’assurance qualité et à l’inspection

Avec des milliers de produits parcourant la chaîne de production chaque jour, les entreprises ne peuvent pas tester chaque article en détail. Les inspections manuelles ne détectent que les problèmes évidents, car les inspecteurs humains se fient aux contrôles visuels et à leur jugement lors de l’évaluation des produits. (3)

Cependant, les fabricants peuvent automatiser l’assurance qualité avec l’intelligence artificielle en écrivant des algorithmes qui vérifient les défauts et les défauts avec une plus grande précision. Ces algorithmes peuvent détecter des problèmes qui ne seraient pas visibles à l’œil nu. Ils peuvent présenter des problèmes trop subtils pour que les humains les remarquent. (3)

AUConclusion

Avec le besoin croissant de produits plus fiables et plus efficaces, les fabricants et les développeurs se sont tournés vers l’IA pour les aider à développer leurs produits. Comme indiqué dans l’article, l’IA peut aider à automatiser le processus, à effectuer une maintenance prédictive et à fournir une assurance qualité. Par conséquent, il est devenu l’épine dorsale de la production de produits fiables.

Références:

  1. « Qu’est-ce que l’étiquetage des données et quelles sont ses applications », Source : https://thefutureofthings.com/16661-what-is-data-labelling-and-what-are-its-applications/
  2. « Comment l’IA transforme le processus de développement de produits », Source : https://www.devteam.space/blog/how-ai-is-transforming-the-product-development-process/
  3. « L’IA dans le développement de produits : rôle et avantages », Source : https://www.analyticssteps.com/blogs/ai-product-development-role-and-benefits

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