Alliance entre IBM et Apple pour rendre les applications plus intelligentes

La marque à la pomme et le géant informatique IBM ont récemment conclu un accord de partenariat permettant de combiner leurs deux produits Core ML, un outil de conversion d’Apple et Watson le fameux système d’analyse de données développé par IBM.

À la suite de nombreuses collaborations entre les deux groupes, cette dernière se donne l’objectif de faciliter et d’améliorer la capacité d’apprentissage des applications fonctionnant sous iOS.

L’idée est de concevoir un modèle d’apprentissage automatique utilisant le système d’analyse et de reconnaissance de Watson. Les différentes données seront combinées au sein d’un référentiel constituant le modèle d’apprentissage. Le modèle ainsi obtenu sera converti à travers Core ML pour pouvoir l’intégrer dans l’application personnalisée iOS de l’utilisateur.

Avec ces innovations, un technicien effectuant la réparation d’une machine lambda aura juste à pointer la caméra du terminal sous iOS pour voir la marque et le modèle des pièces nécessaires.

Watson au cœur du modèle d’apprentissage

Le système d’analyse et de modélisation Watson va tirer parti des informations enregistrées dans le répertoire de données de l’entreprise pour comprendre et reconnaître les différentes machines sur lesquelles les techniciens travaillent.

La reconnaissance d’images permettra ensuite au système d’associer les différentes pièces à une quelconque machine présente dans le modèle d’apprentissage automatique. Une fois ce modèle construit, Core ML prendra le relais pour faciliter son transfert et son utilisation sur la plateforme iOS.

Un partenariat pour améliorer l’expérience utilisateur

Le modèle créé, une fois converti, sera exécuté avec les outils de Core ML et intégré dans l’application Apple.

IBM annonce également la création d’une console cloud dédiée qui permettra à l’utilisateur d’accéder à une connexion simplifiée entre le processus de création du modèle d’apprentissage automatique et l’exécution de l’application via le périphérique opérant sous iOS.

L’application installée communiquera par la suite les données à Watson pour améliorer l’algorithme du modèle d’apprentissage automatique. Même si elle n’est pas connectée en temps réel, les données enregistrées restent disponibles pour une intégration ultérieure à Watson, une fois la connexion établie, toujours pour une amélioration du modèle.

Selon Mahmoud Naghshineh, l’objectif d’un tel partenariat est de mettre à profit les nouvelles technologies afin de passer à l’étape suivante en ce qui concerne l’apprentissage automatique.

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