Maîtrisez l'IA dans les entreprises
Table of Contents
- Introduction
- Les défis de l'adoption de l'IA dans les entreprises
- Les attentes des gens
- Cas d'utilisation pour les entreprises
- Contraintes budgétaires
- Collecte des données
- Solutions pour surmonter les défis de l'IA
- Gestion des attentes et de la réalité
- Choix de cas d'utilisation appropriés
- Externalisation et services gérés
- Utilisation des services d'IA prêts à l'emploi
- L'architecture Ampere de NVIDIA et ses avantages pour l'IA
- Précision mixte
- Tensor Cores améliorés
- Sparsité structurelle
- Construction d'un pipeline d'analyse vidéo intelligent
- Formation des modèles
- Déploiement sur serveur ou edge
- Utilisation du SDK Metropolis
🤔 Comment faire face aux défis de l'IA dans les entreprises ?
L'intelligence artificielle (IA) est en plein essor, mais son adoption dans les entreprises présente des défis majeurs. L'un des principaux problèmes est la divergence entre les attentes des gens et ce que l'IA peut réellement faire. Les propriétaires d'entreprise sont souvent mal informés sur les capacités de l'IA et les difficultés liées à son déploiement. De plus, choisir les bons cas d'utilisation pour l'IA peut être un défi, car toutes les industries ne bénéficient pas de la même manière de cette technologie.
Outre ces défis, les contraintes budgétaires peuvent également constituer un obstacle à l'adoption de l'IA. La mise en place de l'infrastructure et l'embauche d'experts en IA peuvent entraîner des coûts élevés, surtout pour les petites et moyennes entreprises qui dépendent souvent de crédits. De plus, la collecte de données peut être un défi en raison des réglementations strictes sur la confidentialité des données. Les entreprises doivent donc trouver des moyens efficaces de collecter des données tout en respectant les lois.
Malgré ces défis, il existe des solutions pour surmonter ces obstacles et tirer le meilleur parti de l'IA dans les entreprises. La gestion des attentes et de la réalité est essentielle. Les entreprises doivent comprendre les limites de l'IA et identifier les cas d'utilisation les plus appropriés pour leur entreprise. Externaliser certaines tâches liées à l'IA ou utiliser des services gérés peut également aider les entreprises à réduire les coûts et à s'adapter plus rapidement.
💡 L'architecture Ampere de NVIDIA et ses avantages pour l'IA
L'architecture Ampere de NVIDIA offre de nombreux avantages pour l'IA. Tout d'abord, avec la précision mixte, il est possible de réduire la précision des nombres utilisés lors de l'entraînement des modèles sans perdre la qualité des résultats. Cela permet de réduire la quantité de mémoire nécessaire et d'accélérer les calculs.
De plus, les nouveaux Tensor Cores améliorés permettent d'effectuer des calculs matrice-matrice beaucoup plus rapidement, ce qui accélère les tâches d'entraînement et d'inférence. Enfin, grâce à la sparsité structurelle, il est possible de réduire la quantité de calculs inutiles en convertissant les matrices creuses en matrices denses. Cela permet d'optimiser les performances et de réduire la consommation d'énergie.
🔧 Construction d'un pipeline d'analyse vidéo intelligent
Un pipeline d'analyse vidéo intelligent peut être construit en utilisant des modèles pré-entraînés pour détecter et suivre les objets. Par exemple, dans le domaine de la distanciation sociale, il est possible d'utiliser des modèles de détection de personnes pour identifier les individus et tracer des cercles autour d'eux pour mesurer la distance sociale. Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour générer des rapports et des analyses sur le respect des mesures de distanciation sociale.
Pour déployer ce Type de solution, il est possible d'utiliser des outils tels que le kit de transfert d'apprentissage de NVIDIA, qui facilite l'entraînement des modèles avec vos propres données. Une fois le modèle entraîné, il peut être déployé sur un serveur ou un dispositif edge pour effectuer l'inférence en temps réel. Les résultats peuvent ensuite être visualisés à l'Aide d'un tableau de bord IoT connecté à un serveur cloud.
En conclusion, l'adoption de l'IA dans les entreprises présente des défis, mais il existe des solutions pour surmonter ces obstacles. En utilisant les bons outils et en comprenant les avantages de l'architecture Ampere de NVIDIA, les entreprises peuvent construire des pipelines d'analyse vidéo intelligent et exploiter pleinement le potentiel de l'IA dans leurs opérations.