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Kits de référence pré-formés pour l'IA

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Accélérez le temps de compréhension grâce à l'intelligence artificielle et au Deep Learning

Réduisez le temps entre le développement et le déploiement de l'intelligence artificielle (IA) à l'échelle en utilisant le portefeuille complet de solutions matérielles, logicielles et partenaires d'Intel pour l'ensemble du pipeline de données.

Faites évoluer l'IA plus rapidement avec la technologie que vous connaissez

Effectuez des calculs complexes et exécutez efficacement l'IA à l'échelle avec vos compétences et votre infrastructure actuelles améliorées par les technologies Intel® AI et les solutions partenaires. Plus de 70 % des déploiements d'inférence d'IA réussis dans le centre de données fonctionnent déjà sur la technologie Intel®1.

Réalisez vos ambitions en matière d'IA en tirant parti d'une gamme inégalée d'outils open source et gratuits, de bibliothèques, d'infrastructures logicielles optimisées et d'un portefeuille matériel d'IA, y compris des accélérateurs intégrés, pour des pipelines de Machine Learning de bout en bout. Accédez à des innovations prêtes à être commercialisées grâce à notre écosystème de partenaires pour répondre à l'ensemble des besoins en matière d'intelligence artificielle, de la périphérie au Cloud, pour toute une série de cas d'utilisation.

Simplifier l'IA avec une accélération prête à l'emploi

Rationaliser le développement grâce aux optimisations des modèles et Frameworks d'IA les plus populaires

Sécurisez vos données au niveau de l'électron

Développer et exécuter des distributions open source en toute confiance

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Résoudre les défis commerciaux importants avec l'IA


Qu'il s'agisse d'accélérer la recherche scientifique pour améliorer les résultats des patients ou d'aider les institutions financières à identifier les fraudes et à atténuer les risques pour améliorer l'expérience client, Intel aide les entreprises de tous les secteurs à exploiter la puissance de l'IA pour résoudre les défis les plus complexes d'aujourd'hui.

Explorer les cas d'utilisation de l'IA dans votre secteur

Une suite complète de technologies logicielles et matérielles pour l'ensemble du pipeline de données et du Machine Learning

Obtenez des résultats rapides grâce à un matériel d'IA flexible

Utilisez le portefeuille Intel® pour le matériel d'IA afin de répondre aux besoins de votre projet et de votre infrastructure à chaque étape, du développement au déploiement.

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Accélérez le développement de votre IA et optimisez les performances de production grâce aux outils logiciels et aux optimisations d'Intel®.

Améliorer la prise de décision grâce à l'analytique avancée

Débloquez une valeur maximale grâce à des informations en temps quasi réel provenant de l'ensemble du pipeline de données de l'entreprise grâce à un matériel haute performance, optimisé pour les logiciels que vous utilisez.

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Planifiez, déployez et évaluez les solutions d'IA Intel® conçues pour une valorisation rapide

Que vous recherchiez une solution d'IA existante ou que vous souhaitiez en créer une vous-même, Intel peut vous aider à accélérer votre parcours, du concept à la réussite dans le monde réel.

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Accélérez le développement de vos solutions d'IA grâce aux services et solutions de déploiement d'IA développés par Intel.

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GE Healthcare améliore l'accès des zones rurales à l'imagerie

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Burger King aide ses clients avec un système de recommandation adapté au contexte

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FAQ

Foire aux questions

Le terme « intelligence artificielle » (IA) désigne une catégorie étendue de systèmes qui permettent aux machines d'imiter les capacités avancées des êtres humains. Le Machine Learning (ML) est une classe de méthodes statistiques qui utilisent des paramètres à partir des données existantes connues, puis prédisent des résultats sur des données nouvelles similaires, telles que la récession, les arbres de décision et les machines à vecteurs d'état. Le Deep Learning (DL) est un sous-ensemble de ML qui utilise plusieurs couches et algorithmes inspirés par la structure et la fonction du cerveau, appelés réseaux neuraux artificiels, pour apprendre à partir de quantités importantes de données. Le Deep Learning est utilisé pour des projets tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, les moteurs de recommandation et d'autres.

Au départ, les données sont créées et saisies dans le système, puis elles sont soumises à un prétraitement pour garantir la cohérence de la forme, du type et de la qualité des données. Lorsque la propreté des données est assurée, elles entrent dans un processus de modélisation et d'optimisation pour prendre en charge une analytique plus intelligente et plus rapide. Une fois que le modèle d'IA a fait ses preuves, il peut être déployé pour répondre aux exigences du projet.

L'analytique transforme de grandes quantités de données en modèles pour prédire les résultats futurs. L'IA automatise le traitement des données pour la vitesse, la découverte des motifs et la surface des relations de données qui permettent de bénéficier d'une vue exploitable par la suite.

No. Les processeurs graphiques (GPU) ont historiquement été le choix pour les projets d'IA car ils peuvent traiter efficacement de grands ensembles de données. Cependant, les processeurs (CPU) d'aujourd'hui sont souvent un meilleur choix pour les projets d'IA. À moins que vous n'exécutiez un Deep Learning complexe sur des ensembles de données étendus, les CPU sont plus accessibles, plus abordables et plus efficaces sur le plan énergétique2.

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Infos sur le produit et ses performances

1« Leading in AI: A Holistic Approach that is Uniquely Intel » (Diriger l'IA : une approche holistique unique à Intel), Intel, 9 février 2022, intel.com/content/www/us/en/newsroom/opinion/leading-ai-holistic-approach-uniquely-intel.html.
2« What’s a CPU vs. GPU: Pros and Cons » (Qu'est-ce qu'un CPU par rapport à un GPU ? Avantages et inconvénients), Intel, 26 septembre 2022, https://www.run.ai/guides/multi-gpu/cpu-vs-gpu.
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