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Apprentissage automatique: l’étape suivante


Les organisations les plus compétitives réalisent des investissements stratégiques en IA, notamment en apprentissage automatique, en utilisant les données géographiques comme fil conducteur pour automatiser les processus, améliorer la modélisation prévisionnelle et dégager des avantages commerciaux.

Ces organisations innovantes recourent déjà aux analyses spatiales pour mettre à jour des phénomènes cachés, acquérir des informations cruciales et se démarquer de la concurrence. À présent, il est possible de tirer parti plus rapidement de l’intelligence géographique avec l’apprentissage automatique.

L’intelligence géographique, étayée par l’apprentissage automatique, est un moteur d’innovations et de connaissances en temps réel


L’intelligence géographique, optimisée par la technologie moderne des systèmes d’informations géographiques (SIG), amplifiée par l’automatisation de l’apprentissage automatique et réalisée en temps réel, concourt à la transformation industrielle.

Commerce de détail

Les commerçants font appel à l’apprentissage automatique et à l’intelligence géographique dans le cadre de la sélection de leur site d’implantation, de l’amélioration de l’assistance client, de la détermination des prix, de l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement, des offres publicitaires géolocalisées et de la fourniture d’expériences clients sur mesure.

Finance

Les banques et les analystes financiers font appel à l’apprentissage automatique pour détecter les fraudes, prévoir l’emplacement d’une agence voire d’un réseau de divers sites et procéder à une évaluation prévisionnelle des risques.

Industrie manufacturière

Grâce aux systèmes d’IA, les fabricants sont en mesure d’optimiser la logistique de la chaîne d’approvisionnement, d’automatiser les inspections et le contrôle qualité, de planifier la maintenance prédictive et de signaler les activités inhabituelles avant que celles-ci n’entraînent un ralentissement de la production.

Gouvernement

Les organismes publics appliquent des algorithmes d’apprentissage automatique aux images satellite ou géoréférencées par des drones pour automatiser le travail sur le terrain, modéliser les scénarios de croissance, prévoir les rendements des cultures et déterminer la qualité des cultures en temps réel.

Logistique

Les responsables des opérations, les planificateurs d’itinéraires et les chauffeurs exploitent l’IA pour combler les lacunes des bases de données du réseau routier, suivre les ressources en temps réel, prédire avec précision les heures d’arrivée et anticiper les besoins d’approvisionnement futurs afin de garder une longueur d’avance.

PODCAST

Joseph Sirosh, Corporate Vice President de la plateforme IA sur le cloud de Microsoft, décrit la puissance prédictive de l’IA et de l’analyse spatiale.

PODCAST

L’ingénieur de solutions Esri Alberto Nieto explique l’influence disruptive de l’intelligence géographique associée à l’IA.

MAGAZINE WHERENEXT

Marianna Kantor et Jay Theodore proposent un guide destiné aux dirigeants sur la puissance commerciale de l’IA: quelle approche, qui doit la détenir et comment en tirer une valeur ajoutée.

MAGAZINE WHERENEXT

En utilisant les analyses de Big Data, l’IA et l’intelligence géographique, les entreprises accélèrent la prise de décision, favorisent l’autonomie de leurs équipes et fidélisent leur clientèle.

75 % des entreprises du classement Fortune 500 collaborent déjà avec Esri.

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Vous y trouverez des exemples montrant comment des organisations de différents secteurs d’activités peuvent tirer parti de l’intelligence géographique optimisée par un SIG pour activer les applications d’apprentissage automatique.
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