IBM et ESPN Fantasy Football

IBM Consulting et ESPN collaborent pour intégrer à l’application ESPN Fantasy des fonctionnalités populaires alimentées par l’IA, telles que les analyses Boom-and-Bust, les Trade Grades et les Waiver Grades. Et cette année, ils ont ajouté l’AI Weekly Preview avec IBM watsonx, un aperçu généré par l’IA de joueurs fascinants, chacun répondant aux critères de différentes catégories fondées sur les données. Vous voulez trouver des diamants bruts ? Vous avez besoin d’une valeur sûre ? Ou peut-être d’un Trade Bait ? L’IA d’IBM watsonx est la solution qu’il vous faut.

Les informations générées par l’IA que l’on trouve dans l’application ESPN Fantasy sont produites en transformant un volume énorme et une grande variété de données de football en informations significatives. Pour centraliser, intégrer et préparer ces données, qui proviennent de plusieurs sources, ESPN utilise watsonx.data, le seul data lakehouse hybride et ouvert pour l’IA et l’analytique d’entreprise.

Afin de renforcer la confiance dans les informations générées par l’IA, ESPN a demandé à IBM s’il pouvait aider les propriétaires d’équipes de fantasy à comprendre pourquoi les joueurs se voyaient attribuer des notes particulières. Pour ce faire, l’équipe a formé un modèle génératif IA appelé IBM Granite afin d’ajouter des « facteurs contributifs » à chaque note d’échange et de renonciation, expliquant la logique derrière les chiffres.

Pour développer les fonctionnalités d’IA dans l’application ESPN Fantasy, l’équipe a profité d’un puissant assistant d’IA afin d’augmenter l’efficacité et la précision de son code. IBM watsonx Code Assistant utilise l’IA générative à partir d’un modèle Granite conçu à cet effet pour accélérer le développement de logiciels, notamment en aidant les développeurs à générer du code à partir de prompts en langage naturel. L’équipe a utilisé cet outil pour analyser et expliquer des extraits de code, annoter le code pour faciliter la collaboration entre les développeurs, et compléter automatiquement les extraits de code analysés.

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