Présentation

Comment la science des données peut-elle contribuer à votre transformation IA ?

Le portefeuille de science des données au cœur de la transformation IA va vous permettre d'élaborer et de faire évoluer l'IA en toute fiabilité et transparence. Il offre en parallèle des formations aux utilisateurs via des tutoriels de démarrage rapide. Nos produits, allant de l'analyse prédictive à l'analyse prescriptive, permettent l'automatisation de tâches répétitives fastidieuses, la prévision des résultats et mènent à une prise de décisions davantage fondée sur les données. Ouvert par conception et optimisé par IBM Research, ce portefeuille de produits dédiés au cycle de vie de l'IA et de la science des données multicloud offre une gamme de fonctionnalités qui aident les entreprises à mieux tirer parti de l'intelligence machine et humaine.

Cas d'utilisation

Donner une impulsion à la transformation numérique

Personne travaillant sur un ordinateur.

Donner une impulsion à la transformation numérique

Améliorez les résultats de votre entreprise en introduisant l'intelligence artificielle dans les décisions quotidiennes, grâce à une combinaison d'automatisation, de prédiction et d'optimisation.

Personnaliser les expériences

Personne buvant un café.

Personnaliser les expériences

Obtenez une vision approfondie de vos clients afin de leur fournir des services améliorés et de prévoir leurs besoins futurs grâce à la science des données et à l'IA.

Nouveautés

Découvrez les nouveautés du portefeuille IBM dans le domaine de la science des données et de l'IA

IBM désigné comme leader

IBM a été désignée comme une entreprise leader dans le Magic Quadrant 2021 de Gartner pour les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique.

Analyse de texte dans Watson Studio Desktop

Apprenez à analyser avec Text Analytics des données non structurées telles que des e-mails, des journaux d'appel et des pages Web.

IBM Watson OpenScale génère la confiance en l'IA

Découvrez comment IBM Watson OpenScale permet aux entreprises d'implémenter l'IA à grande échelle, tout en renforçant la confiance en l'IA via la surveillance, l'équité et l'explicabilité.

Ressources

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