Créez de la valeur à partir de données et d'initiatives IoT variées, à la périphérie, dans le cloud ou ailleurs, tout en progressant vers l'intelligence artificielle des objets (AIoT).

Non, le streaming IA ne s'applique pas à tous les secteurs, mais il apporte une forte valeur ajoutée dans les domaines qui traitent des données en temps réel, des événements ou des environnements dynamiques. Sa pertinence dépend de l'existence d'un flux de données continu dans le secteur, du besoin de prendre des décisions en temps réel et de l'existence de processus opérationnels qui tirent parti d'informations actualisées à la seconde près.

• Banque et finance : détection des fraudes, analyse des transactions en temps réel, surveillance de la conformité.
• Manufacturing : maintenance prédictive, contrôle des processus, assurance qualité.
• Grande distribution et e-commerce : tarification dynamique, suivi du comportement des clients, mises à jour des stocks en temps réel.
• Télécommunications : optimisation des réseaux, détection des pannes, orientation du service client.
• Transport et logistique : suivi des flottes, optimisation des itinéraires, prévision du trafic.
• Santé : surveillance des patients, détection d'anomalies dans les dispositifs médicaux, gestion des urgences.
• Énergie et services publics : gestion des réseaux intelligents, prévision de la charge, détection des pannes.
• Secteur public et défense : surveillance des frontières, détection des cybermenaces, affectation des services d'urgence.

Le computer vision permet aux machines d'interpréter les données visuelles et d'agir en conséquence. Voici les 10 principaux cas d'usage à travers divers secteurs :

1. Contrôle qualité : détection automatisée des défauts de fabrication.
2. Sécurité : reconnaissance faciale et détection d'intrusions.
3. Santé : analyse d'images médicales pour l'aide au diagnostic.
4. Grande distribution : suivi des stocks et analyse du comportement des clients.
5. Véhicules autonomes : détection des objets et des voies de circulation.
6. Agriculture : surveillance des cultures et du bétail.
7. Logistique : suivi des colis et détection des dommages.
8. Villes intelligentes : surveillance du trafic et gestion des déchets.
9. Sécurité au travail : contrôle du port des EPI et détection des situations dangereuses.
10. Traitement de documents : reconnaissance optique de caractères (OCR).

L'edge IA est une forme spécifique d'edge computing, axée sur l’exécution de modèles d'IA directement sur des dispositifs en périphérie. L'edge computing est un concept plus large qui implique le traitement de tout type de données à proximité de leur source afin de réduire la latence et l'utilisation de la bande passante.

Oui, SAS Event Stream Processing est une plateforme de données en streaming. Plus précisément, il s'agit d'un moteur d'analytique en temps réel. Il est conçu pour ingérer, traiter et analyser des flux de données à très grande vitesse pour détecter des schémas ou des anomalies et permettre une prise de décision à faible latence.

L'analytique de l'IoT de SAS prend en charge l'IA agentique en fournissant les capacités fondamentales nécessaires aux systèmes autonomes et axés sur les objectifs. Il permet aux agents IA de :

• Percevoir leur environnement grâce à l'ingestion de données en temps réel.
• Raisonner en appliquant des analyses et des modèles.
• Agir via le déploiement en périphérie (edge) et le contrôle des processus.
• S'adapter grâce à l'apprentissage continu et aux boucles de rétroaction.

L'IA générative (GenAI) est une grande catégorie d'IA capable de créer du nouveau contenu. Les LLM sont un type de GenAI spécialisé dans le texte, tandis que la RAG est une architecture qui améliore les LLM en y ajoutant des connaissances externes et en temps réel pour améliorer la précision.

Oui, SAS prend en charge la création et l'utilisation de jumeaux numériques en fournissant l'infrastructure de données, d'analytique et de machine learning nécessaire à leur fonctionnement. Bien que SAS ne propose pas de plateforme de modélisation 3D, la combinaison de l'ingestion de données en temps réel, de l'analytique en streaming et de la modélisation prédictive permet la simulation et l'optimisation des actifs physiques.

• Manufacturing : simulation de l'usure des équipements et des performances dans différentes conditions d’exploitation.
• Services publics : modélisation de la consommation d'énergie et du comportement du réseau pour optimiser l'équilibrage des charges.
• Transport : surveillance de l'état des véhicules et simulation de l'impact des itinéraires ou de la maintenance.
• Villes intelligentes : reproduction des systèmes de circulation ou des infrastructures hydrauliques pour planifier différents scénarios.