Ces tâches répétitives qui pourraient être automatisées. Selon une étude OnePoll / Automation Anywhere, de nombreuses tâches manuelles et répétitives sont rébarbatives mais automatisables.
PublicitéChez les employés de bureau, trois heures par jour sont consacrées à des tâches manuelles et répétitives selon une étude réalisée par OnePoll pour le compte de l'éditeur Automation Anywhere. Cette situation n'est pas satisfaisante pour les collaborateurs concernés, qui se plaignent. Evidemment, leurs employeurs pourraient aussi mieux utiliser cette force de travail, les tâches concernées pouvant souvent être automatisées via la RPA (robotisation des processus). 47 % des répondants de l'enquête trouvent les tâches administratives rébarbatives, 48 % que leurs compétences sont sous-utilisées lors de celles-ci.
Pour 51 % (80 % en Inde), ce sont des tâches gênant la réalisation des missions prioritaires et, pour 64 %, réduisant leur productivité. Article rédigé par Laurent Mavallet, Journaliste Partager cet article. Vidéo Jean-Louis Amat, Académie de Reims : « On ne sait pas modéliser des modèles chaotiques » Microsoft ajoute des fonctions à base d'IA à Dynamics 365. La solution cloud Dynamics 365 de Microsoft, qui combine ERP et CRM, enrichit ses outils basés sur l'IA et accueille plusieurs applications complémentaires, notamment destinées aux entreprises du secteur du retail.
Parmi les nouveautés, Product Insights permet d'exploiter les données de télémétrie remontées des produits ou services connectés utilisés par les clients. Il y a un an, Microsoft injectait des fonctions basées sur l’intelligence artificielle dans son application cloud Dynamics 365 qui combine les fonctionnalités d’un ERP et d’un outil de CRM.
Pour mieux hiérarchiser les actions sur les ventes et faciliter l’accès aux données pour le service client, il lançait notamment Dynamics 365 AI for Sales Insights et Dynamics AI for Customer Service Insights. Quelques mois plus tard, en avril, l’éditeur de Redmond a livré Customer Insights pour procurer une vue 360 des clients et déterminer les actions susceptibles de personnaliser leur engagement à grande échelle. L'Intelligence Artificielle au centre de la solution de Criteo. Criteo, la plateforme publicitaire pour l'Internet ouvert, révolutionne, grâce à l'Intelligence artificielle (IA), l'interaction entre les consommateurs et les marques.
Afin de tirer profit de toutes les possibilités offertes par l'IA, l'entreprise s'appuie sur les avantages que présentent les architectures d'Intel. Criteo, start-up créée en France en 2005 par JB Rudelle, est reconnue aujourd’hui comme un leader mondial de la publicité en ligne personnalisée. Criteo offre à ses clients des annonces efficaces sur tous les canaux, en appliquant une technologie de Machine Learning avancée, liée à des ensembles de données inégalés. Grâce à son centre de Recherche et Développement (R&D), l’entreprise fournit à ses clients une plateforme publicitaire intelligente capable de cibler efficacement les consommateurs sur tous les canaux, répondant avec précision et rapidité à leurs besoins. Adoption de l'IA au travail : les Français restent très frileux. D'après une étude sponsorisée par Oracle, l'adoption de l'intelligence artificielle sur le lieu de travail devient de plus en plus naturelle.
Elle pourrait même repenser le rôle des managers dans l'entreprise. Mais des craintes subsistent, et en la matière, la France est parmi les moins enthousiastes. L’IA est là pour rester. C’est une des conclusions de l’étude menée par Oracle et l’institut de recherche Future Workplace sur l’intelligence artificielle sur le lieu de travail. 8 000 employés, responsables RH et responsables d’équipes issus de dix pays différents ont été interrogés sur la perception et leur usage de l’IA au quotidien au bureau.
La première constatation faite est que la moitié des répondants ont indiqué utiliser au moins une forme de cette technologie. Ensuite, la peur de l’IA s’estompe. Extraire de la valeur des contenus non structurés grâce à l'Intelligence Artificielle (IA) Les contenus non structurés contiennent une valeur inexploitée qui peut jouer un rôle de plus en plus important dans la prise de décisions stratégiques et dans la course à la différenciation.
Nous savons aussi que ces données sont difficiles à collecter et à analyser. L'intégration de l'intelligence artificielle, comme le machine learning (ML), et le traitement du langage naturel (Natural Language Processing - NLP) à des processus opérationnels peut permettre aux entreprises de surmonter ce défi, d'aller chercher l'information pertinente là où elle se trouve, et de tirer le meilleur parti de leurs données. Des données très majoritairement non structurées Selon le cabinet d'analystes IDC, d'ici 2022, 93 % des données d'entreprise seront des données non structurées, essentiellement sous forme de vidéos, de photos, de fichiers audios, de présentations et de documents de traitement de texte. Un accès facilité grâce à l’IA Les avantages d’un référentiel de contenu centralisé.