La pandémie de Covid-19 a accéléré l’adoption de l’IA, déclare le directeur technique d’IBM Inde »TechnoCodex

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IBM, qui travaille sur de nombreux projets Covid-19 à travers le monde, est convaincu que la pandémie a déclenché une accélération de l'innovation et de l'adoption de technologies comme l'intelligence artificielle, avec de nouveaux cas d'utilisation dans le commerce de détail et la banque, mais surtout dans la gestion et maintenant l'atténuation une pandémie mondiale.

Subram Natarajan, directeur de la technologie d'IBM Inde, a été témoin de «changements spectaculaires» cette année, ainsi que de «pas mal de confluence de diverses technologies, l'IA étant l'une d'entre elles». Alors que le verrouillage a contraint de nombreuses entreprises à passer au numérique pour survivre et adopter des technologies comme l'IA, Natarajan affirme que c'est l'efficacité de l'intelligence artificielle dans les services aux citoyens qui a eu l'impact le plus significatif.

Natarajan cite la collaboration du Conseil indien pour la recherche médicale (ICMR) avec IBM pour implémenter Watson Assistant (un système de réponse aux requêtes basé sur l'IA) sur son portail afin de répondre aux requêtes spécifiques sur Covid-19 du personnel de première ligne et des opérateurs de saisie de données lors des tests et des installations de diagnostic à travers l'Inde. «Ils (ICMR) avaient un ensemble fermé de professionnels de la santé, que ce soit le front-end, les personnes qui administrent les tests, font l'analyse, le personnel de soutien ou les principaux professionnels de la santé en backend. Ils essayaient de vraiment comprendre comment faire passer le message unifié à l'ensemble de la population en Inde », se souvient-il d'une époque où« il y avait plus de questions que de réponses ».

«Les questions venaient de pratiquement tous les angles, que ce soit la population en général ou les professionnels de la santé.»

La mission nationale de santé de l'Andhra Pradesh dispose également d'un agent virtuel Watson qui diffuse des informations relatives à Covid-19 en anglais, en télougou et en hindi sur les efforts et les mesures de réponse du ministère de la Santé, de la Santé et de la Famille. À l'échelle mondiale, IBM Research a développé un service de recherche sur l'IA basé sur le cloud qui a ingéré des milliers d'articles du jeu de données de recherche ouvert Covid-19 (CORD-19) et des bases de données sous licence de DrugBank, Clinicaltrials.gov et GenBank, permettant aux utilisateurs de faire des requêtes spécifiques pour extraire des connaissances critiques sur le COVID-19.

«L'adoption de l'IA a connu une métamorphose progressive… Cette pandémie a accéléré la façon dont nous, en tant qu'individus, en tant que personnes normales, consommons l'IA», explique Natarajan, qui travaille chez IBM depuis plus de deux décennies.

«Les services bancaires, qui étaient déjà sur le point d'être en quelque sorte numérisés dans une certaine mesure, sont soudainement devenus plus de 90 pour cent de toutes les transactions traitées par le numérique», dit-il. Même du côté des consommateurs, cela a accéléré l'acceptation de l'IA et d'autres technologies numériques. «Je ne pense pas que nous reviendrions à un jour où les choses sont beaucoup plus humaines… Nous nous attendrions à une implication et à un engagement humains dans une partie beaucoup plus appréciée du flux de travail», explique-t-il, ajoutant que les utilisateurs ont également commencé à s'attendre à des bots. pour répondre aux requêtes les plus banales.

Avec les grandes entreprises, l'acceptation n'est cependant pas si simple. Mais Natarajan dit que ce n'est «plus un choix». Il élabore sur l'exemple de la chaîne d'approvisionnement de Parle qui était autrefois régie par la sagesse conventionnelle, davantage de statistiques conduites avec une projection immédiate de la quantité de biens consommés. «Mais avec la pandémie, personne n'a été en mesure de prédire la quantité d'inventaire à détenir principalement parce que le modèle de consommation a été complètement perturbé. Il y avait beaucoup plus de facteurs en jeu », dit-il. C’est là que la solution de «chaîne logistique intelligente» optimisée par Watson d’IBM entre en jeu. «Une fois que ces paramètres supplémentaires concernant Covid-19 ont été intégrés, nous avons pu prédire la demande de manière plus intelligente, aidant Parle à réduire les délais de mise sur le marché et à dimensionner correctement l'inventaire de ses denrées périssables.

Cette gestion de la chaîne d'approvisionnement basée sur l'IA sera également en jeu lorsque IBM aidera les gouvernements à déployer les vaccins auprès de millions de citoyens. «L'idée serait de comprendre clairement les différents modèles de la pandémie, où se situe la densité, où se trouvent les personnes vulnérables, où la capacité de distribution du vaccin est très élevée. Il existe donc des centaines de caractéristiques ou de paramètres de données. Une fois que vous avez nourri un modèle bien défini de la manière la plus efficace de distribuer le vaccin… une manière normative de manipuler le vaccin qui peut être fourni, et l'IA joue un rôle vital dans toute cette distribution », explique Natarajan.

IBM a mis à disposition une plate-forme ouverte de gestion des vaccins pour faciliter la livraison en associant la puissance de la blockchain, des données et de l'IA, de la sécurité et du cloud hybride. Il y a aussi le consortium de calcul haute performance – une initiative mondiale d'IBM en collaboration avec le département américain de l'énergie – créé juste après la pandémie pour mettre des centaines de pétaoctets de capacité de calcul à la disposition de la population scientifique du monde entier, en particulier ceux du espace des soins de santé et des sciences de la vie. NIT Warangal a récemment été approuvé pour mener une expérience dans le cadre de la même chose.

«L'IA est comme un enfant, vous commencez à l'enseigner et elle devient lentement beaucoup plus informée. Nous n'avons pas eu beaucoup de simulations de cette échelle (pandémie de Covid-19) auparavant », dit Natarajan, ajoutant que cependant, l'un des enseignements de cette année a été qu'un événement dans une géographie particulière peut être répété ailleurs. «Un bon exemple est la deuxième vague. Beaucoup de pays sont passés par là… certains pays étaient en quelque sorte à la traîne, d'autres étaient en avance sur la courbe », dit-il, ajoutant comment cet apprentissage peut être utilisé pour prédire et se préparer à une deuxième vague ailleurs.
Natarajan souligne que tout cela a montré que l'IA n'est plus une option. "Il s'agit de savoir comment et quand monter à bord."



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