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IBM : étendre Watson à l’IoT

IoT - Par Tristan Karache - Publié le 18 décembre 2015
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IBM continue sa stratégie IoT avec l’ouverture de 8 nouveaux centres d’expérience client dédié à l’IoT et l’ouverture d’un siège mondial « Watson IoT » à Munich.

IBM : étendre Watson à l’IoT

Après avoir ouvert son IBM Studios à Paris, IBM continue de multiplier les lieux de rencontre pour démontrer la puissance de ses solutions et notamment celle de son bijou de technologie qu’est Watson. Huit mois auparavant, la firme américaine annonçait des investissements à hauteur de 3 milliards de dollars juste pour le domaine des objets connectés, et ce dans l’optique de couvrir les futurs besoins d’un marché qui devrait dépasser les 1700 milliards de dollars en 2020.  

IBM annonce ainsi l’ouverture d’un siège mondial dédié à l’IoT et Watson. La particularité de ce nouvel établissement se situe dans l’impressionnante armada qui la compose issant cette initiative à la première place des investissements menés en Europe durant ces deux dernières décennies par IBM. En effet, 1000 experts Data Scientists, chercheurs et programmeurs auront la tâche d’aider les entreprises dans le choix de leur stratégie future autant sur le plan technologique que stratégique sur le sujet de l’IoT, notamment autour de Watson et ses cas d’usage. Effort devant se reproduire dans le monde avec l’avènement de 8 centres d’expérience dédiés à l’IoT et déployés vraisemblablement en Asie et aux Etats-Unis.

En parallèle, IBM rend disponible Watson API Services sur la plateforme Watson IoT Cloud pour séduire les développeurs et les pousser à créer des solutions et services avec pour base la puissance de l’informatique cognitive. Côté nouveautés, on note le traitement du langage naturel pour une interaction simple entre les systèmes et les utilisateurs, le Machine Learning Watson pour automatiser le traitement des données avec la surveillance permanente de sources d’origine humaine (réseaux sociaux), l’analyse des vidéos et images pour identifier en instantané des scènes et motifs, l’analyse de texte pour exploiter les données issues des transcriptions des centres d’appels clients, les manuels des techniciens de maintenance, des commentaires de blog ou tweets pour les corréler et dégager des modèles.

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