Nous utilisons tous, quotidiennement et souvent sans le savoir, l’Intelligence Artificielle (IA).
En effet, les algorithmes d’IA sont présents dans de nombreux objets et services de notre environnement. Ils se trouvent dans les moteurs de recherche que nous utilisons pour naviguer sur Internet, dans les suggestions des plateformes de streaming audio ou visuel, mais aussi dans notre smartphone, à travers la reconnaissance faciale et les assistants vocaux.
Comment définir l’intelligence artificielle ?
Pour le Parlement européen, l’intelligence artificielle représente tout outil utilisé par une machine afin de « reproduire des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité ».
Cependant il reste pour le moment très difficile d’obtenir une définition consensuelle de l’intelligence artificielle. L’IA est une technologie à la croisée de l’informatique et des mathématiques qui, in fine, augmente nos capacités au quotidien.
Quelques termes et notions clés liées à l’IA
Dans l’histoire de la recherche pour le développement de l’intelligence artificielle, deux grandes approches s’opposent : l’approche symbolique et l’approche connexionniste. En fonction de l’approche que l’on utilise, les outils développés ne seront pas les mêmes.
Nées à peu près au même moment, ces deux mouvements sont souvent mis en opposition mais leurs logiques sont de plus en plus considérées comme complémentaires.
Le lien entre l’Intelligence Artificielle (IA), le Machine Learning (ML) et le Deep Learning (DL) est hiérarchique. Le ML ou apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA qui a lui-même pour sous-ensemble le DL ou apprentissage profond.
Récemment, les développements dans le domaine se sont accélérés grâce à trois évolutions croisées : une explosion de la disponibilité et des types de données, des innovations constantes et rapides en matière de puissance de calcul et le développement d’algorithmes nouveaux et plus sophistiqués.
« Fondamentalement, Xerox a toujours aidé ses clients à utiliser ou à inventer les meilleures technologies de chaque époque »
Lawrence Lee, vice-président Incubation et Stratégie chez Xerox
L’IA a certes récemment connu une popularité grandissante, mais Xerox exploite cette technologie depuis déjà plusieurs années, notamment dans les presses de production numériques.
Découvrez 5 exemples d’intelligence artificielle (IA) mise à profit pour le secteur de l’impression et découvrez les avantages de l’IA pour les imprimeurs :
- Les algorithmes du logiciel Xerox FreeFlow sélectionnent différentes mises en page des documents afin de minimiser l’utilisation du papier.
- Lors de l’envoi des tâches, le logiciel FreeFlow identifie les presses qui sont en activité et celles qui ne le sont pas, et achemine les tâches vers les presses disponibles.
- Les presses en auto-surveillance, comme la iGen 5, se contrôlent en permanence grâce à leurs nombreux capteurs. Les données permettent aux algorithmes de procéder aux ajustements en temps réel et pendant l’exécution de la tâche, comme l’alignement du papier et la qualité des images. De meilleurs résultats d’impression sont ainsi obtenus sans aucune intervention humaine.
- Les données sur la presse peuvent être envoyées à Xerox. Nos techniciens analysent les données de votre presse à l’aide d’outils et d’algorithmes, et les comparent à la performance attendue. Ils peuvent ainsi identifier et recommander des mises à jour logicielles ou des ajustements.
- Pour les applications de publipostage et catalogues, les données fournies par vos clients vous permettent de créer du contenu plus pertinent pour chaque client individuel. Cette automatisation renforce l’efficacité et la précision des processus.
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