Science des données et Intelligence artificielle

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Nos experts connaissent vos défis

Les grandes données modifient fondamentalement la façon dont les entreprises font des affaires. Du comportement des consommateurs à l’analyse prédictive, les entreprises de toutes tailles, dans des secteurs comme la finance, la santé, la vente au détail et autres, capturent, stockent et analysent désormais plus de données que jamais auparavant. Les entreprises espèrent utiliser ces données pour mieux comprendre leurs activités quotidiennes, en apprendre davantage sur le comportement des clients et, au final, concevoir de meilleurs produits et services. Si des outils et des technologies ont vu le jour pour accélérer le processus de collecte de données, transformer les données en connaissances reste un processus lourd. De plus en plus d’entreprises s’appuient désormais sur des équipes à part entière pour résoudre ce problème, ce qui entraîne une demande accrue de scientifiques, d’analystes et d’ingénieurs spécialisés dans les données.

Apprentissage machine

Les spécialistes des données utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour la formation des modèles, une étape hautement itérative dans le flux de travail global de la science des données. La formation des modèles est encore ralentie par le fait que ces algorithmes sont traditionnellement exécutés sur des unités centrales, ce qui la rend plus longue et plus susceptible de nuire à l’innovation.

Ressources informatiques

Les scientifiques utilisent aujourd’hui un large éventail de ressources informatiques, à commencer par des ressources partagées comme les CPU clusters, jusqu’aux ordinateurs personnels fabriqués ‘maison’, et parfois même des ordinateurs portables. Les entreprises essaient d’ajouter des ressources informatiques dans les centres de données, mais la réduction des budgets CapEx limite la capacité d’augmenter les ressources informatiques pour les projets de science des données. Lorsque le nombre de projets scientifiques augmente au sein d’une organisation, de nouveaux outils et de nouvelles technologies deviennent nécessaires pour fournir la puissance de calcul requise et maximiser l’efficacité des ressources scientifiques qui se font rares.

Prolifération des données

Les entreprises ont aujourd’hui accès à des quantités massives de données. Si ces données peuvent fournir aux entreprises des informations précieuses, le traitement et l’extraction des renseignements pertinents constituent un défi. Le temps nécessaire pour démêler, préparer et nettoyer ces ressources issues de plusieurs banques de données peut être considérable. Une fois les données préparées, des modélisations doivent être créées et c’est en les visualisant qu’il est possible d’en tirer un enseignement. Chaque étape de ce processus prend un temps considérable, en particulier lorsqu’elle s’exécute sur des processeurs traditionnels.

Workstations et serveurs sur mesure pour l'IA et le Data Science

Ou selon votre spécialité en DEEP LEARNING, MACHINE LEARNING ou INFERENCING.

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