Comment les entreprises peuvent exploiter la technologie d’intelligence artificielle de Google

Les dirigeants d’entreprise dans le secteur de la technologie et des startups savent combien il est important de maîtriser l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. Ils réalisent comment cela peut aider à tirer des informations précieuses des données, à rationaliser les opérations grâce à une automatisation intelligente et à créer des expériences client uniques. Cependant, le développement de ces technologies d’intelligence artificielle et l’utilisation d’outils tels que l’API Google Maps pour les entreprises peuvent être chronophages et coûteux. La demande de professionnels de l’intelligence artificielle hautement qualifiés ajoute une couche supplémentaire au défi. Par conséquent, les entreprises technologiques et les startups sont sous pression pour utiliser judicieusement leurs ressources lorsqu’elles intègrent l’intelligence artificielle dans leurs stratégies commerciales.

Dans cet article, je partagerai une variété de stratégies que les entreprises technologiques et les startups peuvent utiliser pour stimuler l’innovation et réduire les dépenses grâce à l’application intelligente des technologies d’intelligence artificielle de Google.

Utilisation de l’intelligence artificielle pour l’efficacité opérationnelle et la croissance

De nombreuses entreprises de pointe d’aujourd’hui lancent des services ou des produits innovants qui seraient impossibles sans le pouvoir de l’intelligence artificielle. Cela ne signifie pas que ces entreprises construisent leur infrastructure et leurs flux de travail à partir de zéro. En exploitant les services d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique proposés par les fournisseurs de cloud, les entreprises peuvent débloquer de nouvelles opportunités de croissance, automatiser leurs processus et piloter leurs initiatives de réduction des coûts. Même les petites entreprises, dont l’objectif principal peut ne pas être centré sur l’intelligence artificielle, peuvent bénéficier de l’intégration de l’intelligence artificielle dans leur tissu opérationnel, ce qui aide à une gestion efficace des coûts à mesure qu’elles grandissent.

Accélération du développement de produits

Les startups visent souvent à diriger leur expertise technique vers des projets propriétaires qui ont un impact direct sur leur entreprise. Même si le développement de nouvelles technologies d’intelligence artificielle n’est pas leur objectif principal, l’intégration de fonctionnalités d’intelligence artificielle dans des applications nouvelles présente une valeur considérable. Dans de tels scénarios, l’utilisation d’API pré-entraînées offre une solution rapide et rentable. Cela donne aux organisations une base solide pour grandir et produire un travail exceptionnel.

Par exemple, de nombreuses entreprises qui intègrent l’intelligence artificielle conversationnelle dans leurs produits et services tirent parti des API Google Cloud, telles que Speech-to-Text et Natural Language. Ces API permettent aux développeurs d’intégrer sans effort des fonctionnalités telles que l’analyse des sentiments, la transcription, le filtrage des obscénités, la classification de contenu, etc. En exploitant cette technologie puissante, les entreprises peuvent se concentrer sur la création de produits innovants au lieu de consacrer du temps et des ressources au développement des technologies d’intelligence artificielle sous-jacentes.

Consultez cet article pour découvrir de grands exemples de pourquoi les entreprises technologiques optent pour les API de reconnaissance vocale de Google Cloud. Les cas d’utilisation présentés varient, de l’extraction d’informations client à l’incorporation de personnalités empathiques dans les robots. Pour une exploration plus approfondie, parcourez notre page de produits d’intelligence artificielle, qui propose des API supplémentaires telles que la traduction, la vision, et bien plus encore. Vous pouvez également explorer le programme Google Cloud Skills Boost, spécifiquement conçu pour les API de machine learning, qui offre un soutien et une expertise supplémentaires dans ce domaine.

Optimisation des charges de travail et des coûts

Pour relever les défis d’une infrastructure de machine learning coûteuse et complexe, de nombreuses entreprises se tournent de plus en plus vers les services cloud. Les plateformes cloud offrent l’avantage de l’optimisation des coûts, permettant aux entreprises de ne payer que les ressources dont elles ont besoin tout en étant en mesure de mettre à l’échelle facilement en fonction de leurs besoins évoluant.

Avec Google Cloud, les clients peuvent utiliser une gamme d’options d’infrastructure pour affiner leurs charges de travail de machine learning. Certains utilisent des unités centrales de traitement (CPU) pour la prototypage polyvalent, tandis que d’autres exploitent la puissance des unités de traitement graphique (GPU) pour les projets axés sur les images et les modèles plus importants – en particulier ceux qui nécessitent des opérations personnalisées TensorFlow qui s’exécutent partiellement sur des CPU. Certains choisissent les processeurs de machine learning propriétaires de Google, les unités de traitement de tenseur (TPU), tandis que de nombreux utilisent une combinaison de ces options adaptées à leurs cas d’utilisation spécifiques.

Au-delà de l’association de l’appareil matériel approprié avec vos scénarios d’utilisation spécifiques et de bénéficier de la scalabilité et de la simplicité opérationnelle des services gérés, les entreprises devraient considérer les fonctionnalités de configuration qui aident à la gestion des coûts. Par exemple, Google Cloud propose des capacités de partage de temps et de multi-instance pour les GPU, ainsi que des fonctionnalités telles que Vertex AI, explicitement conçues pour optimiser l’utilisation et les coûts des GPU.

Vertex AI Workbench s’intègre sans effort avec le catalogue NVIDIA NGC, permettant le déploiement d’un seul clic de frameworks, de kits de développement logiciel et de cahiers Jupyter. Cette intégration, couplée avec le serveur de réduction, montre comment les entreprises peuvent améliorer l’efficacité de l’intelligence artificielle et réduire les coûts en exploitant les services gérés.

Amélioration de l’efficacité opérationnelle

Outre l’utilisation d’API pré-entraînées et le développement de modèles de machine learning pour la création de produits, les entreprises peuvent améliorer l’efficacité opérationnelle, en particulier pendant leur phase de croissance, en adoptant des solutions d’intelligence artificielle conçues pour répondre à des besoins commerciaux et fonctionnels spécifiques. Ces solutions, y compris le traitement des contrats ou le service client, ouvrent la voie à des processus commerciaux rationalisés et à une meilleure distribution des ressources.

Un excellent exemple de telle solution est DocumentAI de Google Cloud. Ces produits exploitent la puissance de l’apprentissage automatique pour analyser et extraire des informations à partir de texte, répondant à divers cas d’utilisation tels que la gestion du cycle de vie des contrats et le traitement des hypothèques. En utilisant DocumentAI, les entreprises peuvent automatiser les flux de travail liés aux documents, ce qui leur permet de gagner du temps et d’améliorer la précision.

Contact Center AI offre une assistance précieuse aux entreprises qui connaissent une augmentation des besoins de support client. Cette solution permet aux organisations de créer des agents virtuels intelligents, de faciliter des transitions sans heurts entre les agents virtuels et les agents humains au besoin, et de dériver des informations exploitables à partir des interactions avec le centre de contact. En exploitant ces outils d’intelligence artificielle, les entreprises technologiques et les startups peuvent allouer plus de ressources à l’innovation et à la croissance tout en améliorant le service client et en optimisant l’efficacité globale.

Évolution du développement de la machine learning, déploiement de modèles rationalisé et amélioration de la précision

Les entreprises technologiques et les startups ont souvent besoin de modèles personnalisés pour extraire des informations de leurs données ou mettre en œuvre de nouveaux cas d’utilisation. Cependant, le lancement de ces modèles dans des environnements de production peut s’avérer difficile et gourmand en ressources. Les plateformes cloud gérées offrent une solution en permettant aux organisations de passer de la prototypage à l’expérimentation évolutive et au déploiement régulier de modèles de production.

La plateforme Vertex AI a gagné en popularité parmi les clients, car elle accélère le développement de la machine learning, réduisant le temps de production de jusqu’à 80 % par rapport aux méthodes alternatives. Elle propose une gamme complète de capacités de ML Ops, permettant aux ingénieurs de machine learning, aux data scientists et aux développeurs de contribuer efficacement. Avec l’inclusion de fonctionnalités telles que AutoML, même les personnes qui ne possèdent pas d’expertise approfondie en machine learning peuvent former des modèles à haute performance en utilisant des fonctions à code faible et conviviales.

L’utilisation de Vertex AI Workbench a connu une croissance considérable, les clients bénéficiant de fonctionnalités telles que l’accélération des tâches d’entraînement de grands modèles d’un facteur dix et l’amélioration de la précision de la modélisation de 80 % à 98 %. Consultez la série de vidéos pour un guide étape par étape sur la transition des modèles d’un prototype à une production. De plus, plongez dans les articles qui mettent en lumière la contribution de Vertex AI à la mesure du changement climatique, l’intégration de BigQuery pour les prédictions sans code, la synergie entre Vertex AI et BigQuery pour une analyse de données enrichie, et cet article sur les explications basées sur des exemples de Vertex AI pour permettre une itération de modèle intuitive et efficace.