Utilisation de l'intelligence artificielle pour la détection de cyberattaques : retour d'expérience : OpenStudio. À l’image des récentes cyberattaques qui ont paralysé plusieurs centres hospitaliers ces dernières semaines, la cybercriminalité est en pleine recrudescence.
L’objectif des hackers est d’obtenir des informations personnelles afin de les exploiter ou de les revendre. L’intelligence artificielle change la donne en matière de cybersécurité en analysant des quantités massives de données. Cet article présente une utilisation de ces méthodes capables d’analyser des millions d’événements informatiques (logs) pour détecter les intrusions dans un réseau informatique. Retour d’expérience : Comment l’intelligence artificielle aide les acteurs de la cybersécurité à lutter contre les rançongiciels ? Depuis le début de la crise sanitaire, les entreprises, organisations publiques et associations ont dû s’adapter rapidement et déployer massivement des outils digitaux leur permettant d’assurer la continuité de leurs activités.
Dans le même temps, ces organisations ont dû faire face à une véritable explosion du nombre de cyberattaques. D’après l’Autorité Nationale de la Sécurité des Systèmes d’Information (ANSSI), le nombre de cyberattaques en France a été multiplié par quatre en 2020 et leur sophistication est de plus en plus élevée [1]. Ce chiffre s’explique en grande partie par le manque de sensibilisation aux risques cyber, l’absence de maîtrise des systèmes d’information, le non-respect des mesures d’hygiène informatique, la pénurie d’experts en cybersécurité et, dans une certaine mesure, l’augmentation de la surface d’attaque du fait de la généralisation du télétravail qui sont autant de faiblesses exploitées par les cybercriminels [2]. Kévin Cortial, Data Scientist chez OpenStudio. Quand la détection des ransomwares combine IA et hackathon.
L’agence de développement web Open Studio a développé une approche originale pour aider à se prémunir des ransomwares.
Via un hackathon, les équipes vont exploiter des algorithmes pour évaluer comment les cybercriminels s’introduisent dans un réseau informatique. Plus nombreux, agressifs et sophistiqués, les rançongiciels (ransomwares) qui agitent la Toile ciblent en particulier les entreprises. IA & emploi : 5 applications en ressources humaines. L’IA va fournir des données qui permettent d’apporter une réponse individualisée dans presque tous les domaines de la fonction RH.
Focus sur quelques apports de cette technologie en ressources humaines. Recrutement, gestion des absences, des parcours, bien-être au travail, sécurité, prévention… : nombreux sont les domaines des ressources humaines où l’intelligence artificielle trouve une application. Recruter avec l’intelligence artificielle : comment faire ? + Exemples.
Si vous êtes recruteur, vous avez probablement déjà entendu parler de l’intelligence artificielle dans le recrutement.
Pourtant, cette notion reste très peu comprise et très peu utilisée par les recruteurs. En effet, l’intelligence artificielle est une notion très peu utilisée dans le monde du recrutement mais qui offre pourtant de nombreux avantages comme l’automatisation de certaines tâches, notamment sur le sourcing ou le traitement des candidatures. De plus, elle permet aussi de pouvoir mieux identifier les talents qui pourraient être en adéquation avec le poste à pourvoir et l’entreprise. Mais alors, qu’est-ce que l’intelligence artificielle exactement et comment pouvons-nous nous en servir en tant que recruteur ?
Dans cet article, nous vous expliquerons ce qu’est l’intelligence artificielle sous toutes ses coutures, ses avantages comme ses inconvénients dans le recrutement. L'intelligence artificielle et ses applications dans le domaine de l'énergie. L'intelligence artificielle et ses applications dans le domaine de l'environnement. Intelligence Artificielle et BTP - Scient. Les applications potentielles de machine learning et de l’IA dans la construction sont vastes.
Le machine learning s’apparente à un assistant intelligent capable d’analyser une quantité astronomique de données. Il alerte ensuite les chefs de projet des éléments critiques qui nécessitent leur attention. IA&Défense. Comment utiliser l'intelligence artificielle et la réalité virtuelle pour la maintenance de l'usine du futur - Le blog de Factoryyy. Le fonctionnement Logiciel d’IA: recueille des informations à partir de capteurs,surveille les anomalies et utilise des modèles prédictifs,utilise cette information pour demander une intervention humaine.
Pour la maintenance prédictive, l’intelligence artificielle surveille les informations provenant des machines de deux manières différentes: Anomalie: le système lit les données générées à partir de l’équipement et détecte toute variation par rapport aux conditions de fonctionnement normales. How To Get Started With Aiops. Intelligence artificielle : quelles applications pour la banque ? Que ce soit via des labs internes, comme à la BNP Paribas, ou par un recours aux prestataires (généralement des startups), les banques ont résolument intégré l’intelligence artificielle (IA) à leur chaîne de valeur.
L’IA consiste à faire assimiler à une machine des mécanismes et des processus de traitement de données habituellement attribués à l’être humain, comme l’auto-apprentissage, l’adaptation, le dialogue ou la compréhension. Souvent freinée par des contraintes financières et surtout technologiques – le terme existe tout de même depuis 1950 – l’IA a récemment vu son développement stimulé par l’émergence du big data, permettant à de grands volumes de données d’être analysés afin de guider la décision. Quelles sont ses applications pour la banque et à quels besoins répond-elle ? Pourquoi le secteur bancaire se prête-t-il particulièrement à l’utilisation de l’intelligence artificielle ? Analyser les données et accélérer les processus.
Intelligence Artificielle en Logistique : 6 applications concrètes et leurs bénéfices. Optimisation des tournées de livraison La dernière étape de la chaîne logistique, la livraison au client final, reste la plus complexe et difficile à gérer en raison des nombreux aléas qui peuvent intervenir.
Un embouteillage, une panne de véhicule, une rue barrée, un client absent, des créneaux de livraison spécifiques… les contraintes peuvent être infinies et y réagir manuellement n’est pas la façon la plus optimale. Les solutions d’optimisation de tournées basées sur l’IA vont permettre de créer des tournées performantes en temps réel en tenant compte du contexte du terrain afin que les chauffeurs-livreurs apportent une meilleure qualité de service au client. Comment ?