Dans cet épisode du podcast AI Business Asia, l'animateur Leo Jiang discute avec Joon-Seong, directeur général senior d'Accenture, du pouvoir transformateur de l'IA générative dans le monde de l'entreprise. De l'investissement de 14,3 milliards de dollars d'Accenture dans l'IA générative aux cas d'utilisation concrets et aux cadres stratégiques, cet épisode explore en profondeur la manière dont les entreprises peuvent tirer parti de l'IA pour stimuler la croissance et l'innovation.

🎯 Principaux sujets abordés :

[00:01] Introduction par Leo Jiang
[01:25] Présentation de l'invité : Joon-Seong
[05:58] Accenture investit 143 milliards de dollars dans l'IA générative
[08:42] Formation du Centre d'excellence en IA générative (COE)
[10:50] Le cadre « ABC » pour la mise en œuvre de l’IA
[13:44] Cas d'utilisation : l'IA pour BMW
[18:40] Transformer l'expérience client grâce à l'IA générative
[23:17] IA responsable et mesures de protection
[31:25] Cadre de raffinement de l'IA exclusif d'Accenture
[38:52] Perspectives du secteur : le secteur bancaire ouvre la voie à l'adoption de l'IA
[42:25] Passer des preuves de concept à la mise en œuvre stratégique de l'IA
[49:28] Les collaborations d'Accenture avec les startups
[53:17] L'IA transforme les front-offices et l'expérience client
[57:15] Conseils pour les cadres dirigeants

📌 À ne pas manquer :
Les points de vue d'expert de Jun sur la manière dont les entreprises peuvent aller au-delà des projets pilotes pour faire évoluer les initiatives d'IA et réinventer stratégiquement leurs opérations.

🎧 Écoutez, apprenez et transformez votre point de vue sur l’IA générative dans les applications d’entreprise.

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FlowiseAI est une plateforme open source low-code conçue pour faciliter le développement d'applications personnalisées utilisant de grands modèles de langage (LLM). Elle permet aux utilisateurs de créer des applications d'IA sophistiquées sans nécessiter de connaissances approfondies en programmation, ce qui la rend accessible à un public plus large. La plateforme dispose d'une interface glisser-déposer conviviale, permettant le prototypage et le déploiement rapides de solutions d'IA

Popularité sur GitHub : FlowiseAI a accumulé plus de 31 000 étoiles sur GitHub, ce qui indique un fort intérêt et un engagement de la part des développeurs. Il est fréquemment mis en avant pour sa facilité d'utilisation et sa fonctionnalité permettant de créer rapidement des applications LLM

L'entreprise a été cofondée par ZhenJing Heng (Henry) et Chung Yau Ong, qui souhaitaient rendre le développement d'applications d'IA accessible aux utilisateurs non techniques. Leur vision était de créer un outil qui simplifie le processus de création d'applications d'IA grâce à une interface glisser-déposer conviviale.

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Dans cette conversation, Leo Jiang interviewe Mayank, vice-président de l'ingénierie des produits d'IA de SAP, discutant de l'évolution de l'IA chez SAP, de l'impact de l'IA générative sur les processus métier et de la stratégie de l'entreprise pour intégrer l'IA dans ses offres.

Mayank partage ses réflexions sur le copilote de l’IA, les modèles fondamentaux, les partenariats avec les fournisseurs de LLM et l’importance de la stratégie de données pour les entreprises. La discussion aborde également l’avenir de l’IA dans les entreprises et la collaboration de SAP avec les startups pour favoriser l’innovation.

00:00 Introduction à AI Business Asia et au parcours de SAP
02:46 L'évolution de l'IA chez SAP
05:21 IA générative : transformer les processus métier
08:07 Stratégie d'IA commerciale et entreprises intelligentes de SAP
10:49 Présentation de Joule : le copilote IA
13h41 Modèles fondamentaux et SAP AI Hub
16:29 Évaluation des LLM : une approche flexible
19h14 L'avenir des LLM et de la stratégie de l'IA
22:01 Tendances en matière d'IA open source et d'IA à source fermée
24:22 Naviguer dans les premières étapes de la transformation technologique
25:08 Nouveaux cas d'utilisation en IA et automatisation
27:40 Comprendre les services et les flux de travail des agents
30:13 Informations de base : garantir l'exactitude des résultats de l'IA
33:20 Approche de SAP en matière d'automatisation des flux de travail et d'expérience utilisateur
35:23 Collaborer avec les startups : élargir l'écosystème
36:46 SAP App Store : un pôle d'innovation
39:49 Partenariats avec les leaders de l'IA : Intégration de nouveaux modèles
41:40 Innovation en matière d'IA en Asie : opportunités et défis
43:12 Conseiller les cadres dirigeants sur la stratégie de l'IA
48:26 L'avenir de l'IA : enthousiasme et attentes

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Dans cet épisode d'AI Business Asia, l'animateur Leo Jiang s'entretient avec le Dr Santoshi Karthikeyan, directeur technique mondial chez AstraZeneca, du rôle transformateur de l'IA dans l'industrie biopharmaceutique.

Ils discutent du parcours du Dr Santosh dans le domaine de la science des données, des défis de la découverte de médicaments et de la manière dont l’IA est intégrée aux essais cliniques et aux processus réglementaires. La conversation met en évidence l’importance d’une IA responsable, la collaboration entre les startups et les entreprises établies, et le potentiel futur de l’IA pour améliorer le développement de médicaments et les soins aux patients.

Mots clés

#IA #produits biopharmaceutiques #essais cliniques #découverte de médicaments #IA responsable #science des données #conformité réglementaire #startups #technologie #innovation #soins de santé

00:00 Introduction à l'IA dans les produits biopharmaceutiques
03:01 Le parcours du Dr Santosh dans le domaine de l'IA et de la science des données
06:03 L'IA au service des essais cliniques
08:55 Les défis de la découverte de médicaments
11:59 Le rôle de l'IA dans la conformité réglementaire
14:57 Cas d'utilisation de l'IA dans le secteur biopharmaceutique
17:58 Évaluation des modèles d'IA pour la biopharmacie
21:03 Solutions d'IA open source et fermées
24:03 Le rôle des startups dans l'innovation en IA
26:59 L'avenir de l'IA dans les produits biopharmaceutiques
29:59 Créer des cadres d'IA responsables
32:57 Conseils pour les pairs de l'industrie et les startups

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L'animateur Leo Jiang interviewe Adeel Khan de Microsoft et parle de divers sujets tels que la manière dont CoPilot est utilisé dans les grandes organisations et change l'avenir du travail. Comment l'IA est-elle utilisée dans le secteur médical, comment les managers peuvent-ils tirer le meilleur parti d'AI Copilot, comment les entreprises du Fortune 500 peuvent-elles utiliser l'IA à tous les niveaux de la main-d'œuvre ?

0:00 Introduction
0:56 Présentation d'Adeel
1:25 Le voyage et les idées d'Adeel sur Copilot
7:27 Qu'est-ce que Microsoft Copilot ?
12:28 Utilisation de Co-Pilot dans les applications d'entreprise
13:50 Cas d'utilisation de Co-Pilot dans le secteur de la santé
22h30 Les défis de l'adoption de Co-Pilot
30:42 Défis culturels et biais de l'IA
33:22 L'avenir de l'IA dans la société
39:22 Adoption de l'IA en Asie et en Occident
43:00 Points clés à retenir pour les managers et les dirigeants

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Leo Jiang d'AI Business Asia s'entretient avec Bob van Lujit, cofondateur et PDG de Weaviate. Il s'agit de la base de données vectorielles la plus populaire au monde, avec plus d'un million de téléchargements.

00:00 Introduction
00:20 Invité
01:10 Voyage dans les bases de données et les logiciels
03:35 Types de bases de données
04:45 Bases de données vectorielles
07h00 Business Insight pour les startups en IA et en technologie
08h00 Adaptabilité du marché des produits pour les produits d'IA
14h00 Vues sur le modèle de revenus
17:03 Problème commercial que Weaviate résout
21h30 Qu'est-ce que la recherche hybride ?
25:20 Qu'est-ce que RAG ?
30:15 Comment les données sont-elles structurées ?
33:40 Vitesse d'adoption des technologies - Startups VS Enterprise
35:20 Comment vendre à une entreprise ?
39:00 Réflexions sur la communauté Open Source
45:15 Importance de la communauté pour les startups
48:15 Développeurs de différentes régions
50:25 Startups chinoises similaires
51:40 Perspectives commerciales régionales
54:50 Moyen de consommation en Chine
57:00 Quelle est la prochaine étape pour Weaviate ?
59:00 L'avenir des bases de données vectorielles
1:01:00 Conseils pour les fondateurs de startups



Certains des sujets que nous avons abordés :

Comment avez-vous créé l’une des startups d’IA les plus prometteuses en 2024 ?
Comment avez-vous trouvé votre produit adapté au marché ?
Qu'est-ce que la génération augmentée de récupération ?
Pourquoi commencer par l’open source et la puissance de la communauté open source ?
Comment vendre aux entreprises ?

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Dans ce 3e épisode du podcast AI Business Asia, Leo Jiang a interviewé Andrew Senduk (directeur général de Workmate). L'épisode couvre un large éventail de sujets, notamment la manière dont Andrew a créé la startup d'IA à la croissance la plus rapide en Asie et son parcours, de la vente d'oreillers à la gestion de 100 000 travailleurs.

Horodatages :

00:00 Présentation de Workmate
02:10 Le voyage d'Andrew
03:50 $40 000 ventes en 24 heures
09h00 Problème commercial que Workmate résout
12:58 Modèle d'affaires de Workmate
14h00 Le plus gros problème pour les employeurs
14h40 Utilisation de l'IA sur la plateforme
15h50 Techniques de collecte de données auprès des travailleurs
17h50 Données démographiques et cas d'utilisation
18h30 Utilisation de points de données spécifiques à l'industrie
20h00 Comment gérer les différents marchés
21h55 Intégration et outils d'IA
26:35 Comment convaincre les gens d'adopter une nouvelle technologie
29h00 Opportunité pour la révolution de l'IA et de la technologie en Chine
33:11 Comment un collègue a survécu aux difficultés du Covid
35:30 Comment Workmate se différencierait de la concurrence
36:00 Quel est le plus grand cas d'utilisation de l'IA dans l'entreprise
37:49 Quelle est la durée de conservation des données ?
40:50 Aspirations futures
46:00 Le livre d'Andrew (Ignite Millennial Leadership)
52:40 Conseils pour travailler avec VC

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Leo s'entretient avec Lewis Liu, chef de produit de groupe chez Google, Gemini et Vertex AI, sur l'impact des modèles d'IA génératifs sur l'expérience utilisateur et la préparation de l'entreprise à l'IA. Voici quelques questions clés abordées :
(1) Comment ancrer l'IA pour qu'elle travaille pour nous, au lieu de travailler pour elle-même 
(2) À quoi ressemble l’expérience de l’IA adaptée à l’entreprise ? 
(3) Devrions-nous rechercher des repères/classements de qualité ? 
(4) Qu’est-ce qui compte réellement pour optimiser les capacités du modèle ? 

La discussion porte sur l'impact transformateur des modèles d'IA génératifs sur la préparation des entreprises et l'expérience utilisateur. Les principaux sujets abordés comprennent l'évolution rapide de l'IA générative, le mélange d'architectures d'experts et le rôle des modèles de langage (LLM) dans les applications d'entreprise.

Il met en évidence l’importance de fonder l’IA sur des informations factuelles et explore la banalisation des LLM, leur expansion vers les appareils de pointe et leur impact sur les méthodes de recherche traditionnelles et l’évolution des modes d’acquisition des connaissances. Il aborde également les défis et les opportunités pour les startups dans le domaine de l’IA, en soulignant la nécessité d’une flexibilité dans les sources et les cadres de données. Cet épisode est essentiel pour les professionnels de la technologie, les fondateurs et les dirigeants d’entreprise qui souhaitent tirer parti de l’IA pour obtenir un avantage concurrentiel.

Cet épisode est essentiel pour les professionnels de la technologie, les fondateurs et les dirigeants d'entreprise qui souhaitent tirer parti de l'IA pour obtenir un avantage concurrentiel.

Chapitres:

04:28 Le parcours de l'IA générative chez Google
07:13 Automatisation de la génération et de l'achèvement du code
09:48 Débloquer les limites des données sensibles
12:53 La promesse d'un mix d'experts en architecture
18:22 Le rôle des données dans la progression des LLM
20:13 Ajout d'expertise humaine pour améliorer la factualité
23:50 Avantages des investissements dans les données et les infrastructures de première main
26:38 Ancrer l'IA dans des informations factuelles
30h00 Créer une expérience d'IA adaptée à l'entreprise
32:07 Améliorer la facticité et la contextualité dans les réponses des modèles
35:09 Le rôle de la recherche Google dans les modèles linguistiques
36:57 Gestion des signaux de données contradictoires dans les LLM
40:17 LLM dans les startups et les cas d'utilisation en entreprise
49:48 La marchandisation des LLM et les segments différenciés
55:54 Changer les modes d'acquisition des connaissances
01:03:13 L'identité des LLM et la nécessité de frontières nationales

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Dans cet épisode, Leo Jiang interroge le Dr Ashley Fernandez, responsable des données et de l'IA chez Huawei, sur l'impact de l'IA générative sur la créativité humaine et l'intelligence cognitive. Questions clés posées :
1. L’IA est-elle un stimulant ou un obstacle à l’intelligence humaine, et
2. Comment l’IA change-t-elle profondément le monde d’aujourd’hui tout en orientant profondément et silencieusement la direction de notre avenir ? ».

L’un des aspects clés que nous allons approfondir est la manière dont l’IA générative engendre une dépendance subtile aux outils d’IA, contournant souvent les processus cognitifs fondamentaux comme l’acquisition et la synthèse d’informations. Cette dépendance peut affecter notre capacité à découvrir, rationaliser et imaginer, car nous renonçons aux étapes qui construisent et enrichissent nos référentiels cognitifs.

Chapitres:

00:00 Introduction et aperçu
03:24 L'évolution des outils d'IA et le déclin des compétences
06:42 L'importance des connaissances fondamentales en IA
17h40 Les inconvénients d'une dépendance excessive aux outils d'IA
23:01 Le déclin de la capacité d'attention et de la persévérance cognitive
28:14 Équilibrer l'IA et l'intelligence humaine

Le podcast est également disponible sur Spotify (https://shorturl.at/LTOsU) et Apple (https://shorturl.at/K4u9f)

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