IBM inaugure un siège central pour l'internet des choses à Munich

16/12/15 à 12:57 - Mise à jour à 12:57

Source: Datanews

IBM ouvre à Munich son siège central mondial pour applications IoT (Internet of Things). Plus de mille experts y connecteront la puissance du système informatique cognitif 'Watson' à l'internet des choses.

IBM inaugure un siège central pour l'internet des choses à Munich

© iStock

Plus de 3 milliards de dollars ont été investis dans ce centre. Il s'agit en l'occurrence du plus important investissement d'IBM en Europe depuis deux décennies.

"L'internet des choses sera bientôt la principale source de données au monde, alors que nous n'exploiterons absolument pas 90 pour cent de celles-ci", explique Harriet Green, general manager de la nouvelle division Watson IoT d'IBM.

En regroupant plus de mille développeurs, consultants, designers et chercheurs au sein du centre d'innovation européen Watson, IBM entend, d'après elle, amener l'internet des choses 'à un niveau supérieur'.

En outre, l'entreprise va lancer quatre nouvelles API Watson pour son nuage Watson IoT:

• Natural Language Processing (NLP) permettra aux utilisateurs de communiquer avec des appareils et des systèmes en langage humain. Watson combinera ce dernier à d'autres sources de données, qui se chargeront du contexte adéquat. C'est ainsi qu'un technicien pourra demander à Watson ce qui provoque une vibration déterminée dans un appareil. Le système identifiera automatiquement l'intention sous-jacente à la question et la reliera à des sources de données relatives à la maintenance de l'appareil en question par exemple, puis prodiguera un conseil en vue de mettre fin à la vibration.

• Les solutions Watson d'apprentissage machine automatisent les processus data et contrôlent les gisements de données. Il en résulte que le système est à même de percevoir les tendances et de prodiguer des recommandations, lorsqu'un problème se manifeste.

• L'analytique des vidéos et des images contrôle les gisements de données non structurés d'images et de vidéos et identifie les tendances et modèles.

• L'analytique textuelle permet d'éplucher de grandes quantités de texte et d'identifier des modèles (gabarits). Pensons par exemple aux transcriptions de centres d'appels, aux tweets, aux commentaires de blogs, etc.

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