SAS, entreprise spécialisée dans les solutions de données et d’intelligence artificielle, a récemment dévoilé une approche révolutionnaire visant à aider les organisations à relever les défis commerciaux. En proposant des modèles d’IA légers et spécifiques à chaque industrie pour une licence individuelle, SAS vise à fournir aux organisations une technologie d’IA facilement déployable pour des cas d’utilisation concrets et efficaces.
Chandana Gopal, directrice de recherche chez IDC, a souligné l’évolution du portefeuille de SAS pour répondre aux besoins des utilisateurs et conquérir des parts de marché grâce à des offres innovantes basées sur l’expérience de collaboration avec les clients. Cette approche permet à SAS de proposer des modèles d’IA déterministes éprouvés pour des secteurs spécifiques tels que la détection de fraudes, l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement, la gestion des entités, la conversation documentaire et l’intégrité des paiements des soins de santé.
Contrairement aux implémentations traditionnelles d’IA qui peuvent être lourdes et longues, les modèles spécifiques à l’industrie de SAS sont conçus pour une intégration rapide, offrant aux organisations la possibilité de mettre en place une technologie d’IA fiable et d’accélérer la réalisation de résultats tangibles.
Cette initiative s’inscrit dans le cadre de l’engagement de SAS à hauteur d’un milliard de dollars pour proposer des solutions industrielles basées sur l’IA, afin de répondre aux besoins du secteur bancaire, gouvernemental, des soins de santé, et plus encore. Udo Sglavo, vice-président de l’IA et de l’analyse chez SAS, a souligné que ces modèles d’IA sont complémentaires aux solutions existantes de SAS et répondent aux besoins variés des entreprises, assurant que l’innovation touche tous les aspects de l’écosystème.
SAS vise à démocratiser l’IA en proposant des modèles d’IA légers et prêts à l’emploi pour rendre cette technologie accessible à tous, même aux utilisateurs non techniques. Ces modèles, tels que l’assistant d’IA pour l’optimisation de l’espace d’entrepôt, permettent de traduire les interactions en flux de travail optimisés pour faciliter les décisions de planification.
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