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IBM annonce l’ouverture de son siège mondial « Watson IoT » et étend la puissance de l’informatique cognitive à un monde toujours plus connecté


Rédigé par Communiqué de IBM le 19 Décembre 2015

- 8 centres d'expérience client dédiés à l'IoT ouvrent dans le monde
- Introduction de Watson API Services pour l’IoT dans le Cloud IBM



IBM annonce l’ouverture de son siège mondial « Watson IoT » à Munich
IBM annonce l’ouverture de son siège mondial « Watson IoT » à Munich
Il y a huit mois IBM annonçait son investissement de 3 milliards de dollars dans l’Internet Des Objets ; afin d’accélérer ses efforts sur ce marché qui dépassera les 1700 milliards de dollars en 2020, IBM annonce aujourd’hui l’ouverture de son siège mondial Watson IoT à Munich, comptant 1 000 data scientists, chercheurs et programmeurs, ce qui en fait le plus important investissement d’IBM en Europe depuis ces deux dernières décennies. De plus, 8 centres d'expérience client dédiés à l'IoT similaires dans le monde sont aussi annoncés en Asie et aux Etats-Unis.

IBM lance également Watson API Services, disponible sur la plateforme Watson IoT Cloud, dédiée à l’Internet des objets ainsi qu’aux développeurs, afin de permettre le développement de services et solutions cognitives pour l’IoT et de fournir aux clients d’IBM des solutions pour traiter le volume et la variété des données dans un monde de plus en plus digital. Les nouveautés proposées sont :
Le traitement du langage naturel (NLP) permet aux utilisateurs d'interagir avec les systèmes et les appareils utilisant simplement le langage humain.
Le Machine Learning Watson automatise le traitement des données et surveille en permanence les nouvelles données et les interactions entre utilisateurs afin de classer les résultats en fonction des priorités au préalable fixées.
L’analyse des vidéos et images permet la surveillance des données non structurées à partir de flux vidéo et d'images instantanées pour identifier des scènes et des motifs.
· L’Analyse de texte permet l’exploitation des données textuelles non structurées, y compris les transcriptions des centres d'appels clients, les manuels des techniciens de maintenance, les commentaires de blog, et les tweets afin de trouver des corrélations et des modèles dans ces vastes quantités de données.




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