L’intelligence artificielle était au centre de l’attention d’IBM, lors de l’événement Think 2021. Ainsi, toutes les annonces tournaient autour du sujet.
En effet, lors de sa conférence annuelle, dans chacune des activités mentionnées, IBM inclut l’intelligence artificielle et le cloud hybride. D’autre part, la fusion avec Red Hat a été réaffirmée.
L’intelligence artificielle au cœur des annonces d’IBM
Entre autres, IBM Research annonce le lancement de CodeNet. Il s’agit d’un ensemble de données dans lequel sont regroupés 14 millions d’échantillons de code et 500 millions de lignes. Ce projet open source contient plus de 50 langages de programmation pour permettre au cloud et à l’intelligence artificielle de traduire les codes. Afin d’y procéder, CodeNet recherche le code ainsi que ses similarités et ses contraintes.
Et toujours en matière de code, la Mono2Micro de Websphere Hybrid Edition va permettre aux entreprises de transformer les architectures monolithes en microservices. En analysant un code, elle peut prendre des décisions plus efficaces. Jim Whitehurst, président d’IBM, insiste sur l’importance de lier l’intelligence artificielle au cloud hybride pour rendre les applications plus modernes.
D’autre part, la société américaine propose également le Watson Orchestrate. Cet outil automatise certaines tâches de routines, les ventes ainsi que les ressources humaines pour améliorer la productivité des collaborateurs. Il se base sur une NLP (Natural Language Processing) et ne requiert pas des compétences particulières en informatique.
Enfin, dans le cadre de la bancassurance, IBM annonce la création, avec EY, d’un centre d’excellence pour numériser les services financiers. Combiné au cloud hybride, il exploite Red Hat Openshift.
IBM et Red Hat
Au cours de l’événement, Jim Whitehurst a évoqué sa collaboration avec Red Hat qui a été remise en question. Il décrit la position neutre de Red Hat tandis que pour les services de consulting, IBM s’appuie sur Red Hat Openshift.
Outre toutes ces annonces, IBM a aussi mis l’accent sur les distinctions entre l’intelligence artificielle symbolique et le machine learning.
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