Andrew Ng est l’une des figures de l’intelligence artificielle les plus réputées. Professeur à l’Université de Stanford, fondateur de deeplearning.ai et co-créateur de Coursera, il a dirigé des équipes de recherches en IA chez Google et Baidu.
L’intelligence artificielle, une révolution comparable à celle de l’électricité
Depuis plusieurs mois, Andrew Ng développait l’idée que l’intelligence artificielle était la “nouvelle électricité”, une révolution qui allait transformer pour toujours nos vies et nos industries. Comme l’indique The Associated Press, cet expert IA prolifique a lancé une nouvelle start-up basée à Palo Alto. Landing.AI aura pour objectif de soutenir les entreprises industrielles dans l’utilisation d’algorithmes IA “pour réduire les coûts, améliorer le contrôle de qualité, supprimer les goulots d’étrangement dans la chaîne d’approvisionnement, entre autres”.
C’est au cours d’une réunion ce mardi à San Francisco qu’Andrew Ng a dévoilé quelques informations au sujet de cette nouvelle start-up. Landing.AI fournira des solutions à des partenaires industriels travaillant dans les processus de fabrication. La start-up se basera pour ce faire sur les technologies d’intelligence artificielle de pointe, dont le machine learning, et comptera une douzaine d’employés.
Des solutions basées sur l’IA et optimisées pour les industries
Le 25 janvier dernier, dans la vidéo ci-dessous, Andrew Ng avait donné une conférence à la Stanford Graduate School of Business intitulée : “L’intelligence artificielle est la nouvelle électricité”. Il y expliquait comment ce domaine allait changer le futur et transformer toutes les industries existantes. Landing.AI répond donc à la demande de ces entreprises. The Associated Press rapporte que le premier partenaire de la start-up d’Andrew Ng sera Foxconn, le géant taïwanais et l’un des fabricants des iPhones.
L’intégration optimisée de techniques de machine learning au niveau des entreprises industrielles, grâce à des systèmes basés sur l’intelligence artificielle, pourrait améliorer nettement les rendements tout en minimisant les taux d’erreur. Dans le cas de Foxconn, qui emploie des centaines de personnes pour réaliser des tâches minutieuses de vérification de défauts sur de petits éléments tels que les lentilles des caméras, ce type d’outils serait particulièrement intéressant.
