Sinequa, leader du Cognitive Search & Analytics, annonce aujourd'hui l'intégration de fonctions d'Intelligence Artificielle (IA) avancées dans sa plateforme Cognitive Search & Analytics. Ces fonctionnalités s'appuient sur les outils Google Vision et Google Translate, ainsi que sur la solution IBM Watson Alchemy pour la reconnaissance d'images et la reconnaissance vocale. Ces nouveaux outils renforcent les fonctionnalités déjà disponibles grâce aux intégrations existantes pour Microsoft Azure Media Services (traitement d'image et de vidéo).
Ces fonctionnalités d'Intelligence Artificielle bénéficient de la formidable quantité de textes et d'images disponibles sur le Web, qui est nettement supérieure à celle dont dispose une entreprise en interne. Les clients de Sinequa pourront à présent traduire facilement des textes dans un grand nombre de langues, analyser et marquer des images, et retranscrire des conversations vidéo, tout en enrichissant le Logical Data Warehouse (LDW) de Sinequa avec les résultats obtenus.
« Par sa nature ouverte, notre plateforme permet d'intégrer rapidement et aisément les technologies tierces les plus performantes, qu'il s'agisse de reconnaissance vocale, de reconnaissance d'images ou de traitement vidéo, dans le but d'offrir à nos clients une solution complète. Le traitement de contenus multimédias riches améliore les connaissances accumulées dans notre plateforme en reconnaissant les sujets et concepts présents sous forme de textes et d'images, tout en les interconnectant », a déclaré Laurent Fanichet, vice-président marketing de Sinequa. « Plus important encore, nous laissons aux clients le choix de décider s'ils souhaitent extraire la valeur à partir de gigantesques volumes de données structurées et non structurées, soit dans des environnements « on-premise » ou dans le Cloud - ou des environnements hybrides - ce qui est tout à fait unique. »
« Les images, les données audio et les vidéos représentent une partie de plus en plus importante des données que la plupart des entreprises doivent traiter. L'utilisation d'une plateforme ouverte pour ajouter des fonctionnalités capables de gérer ces contenus d'une grande richesse avec simplicité et efficacité correspond parfaitement aux applications d'entreprise telles que la plateforme Cognitive Search and Analysis de Sinequa », a déclaré David Schubmehl, directeur d'études au cabinet IDC en charge des systèmes cognitifs et de l'Intelligence Artificielle. « En fonction du type de données et de leur sensibilité, les entreprises industrielles dont l'activité repose sur les données doivent disposer du niveau de souplesse qui leur permettra de décider quelles données seront stockées sur site ou sur le Cloud. La possibilité d'ingérer, comprendre, organiser et demander des contenus numériques à partir de multiples sources de données, que ce soit sur site ou sur le Cloud, constituera un facteur de différenciation-clé pour les solutions d'entreprise en général, et Sinequa en particulier. »
Une large connectivité avec les applications d'entreprise déployées sur site et les environnements Hadoop et le Cloud
Sinequa continue d'élargir la prise en charge des données professionnelles de plus en plus volumineuses et variées que les entreprises conservent sur le Cloud, en environnements Hadoop et dans des applications déployées sur site en enrichissant en permanence sa famille de plus de 150 connecteurs intelligents.
Ces fonctionnalités d'Intelligence Artificielle bénéficient de la formidable quantité de textes et d'images disponibles sur le Web, qui est nettement supérieure à celle dont dispose une entreprise en interne. Les clients de Sinequa pourront à présent traduire facilement des textes dans un grand nombre de langues, analyser et marquer des images, et retranscrire des conversations vidéo, tout en enrichissant le Logical Data Warehouse (LDW) de Sinequa avec les résultats obtenus.
« Par sa nature ouverte, notre plateforme permet d'intégrer rapidement et aisément les technologies tierces les plus performantes, qu'il s'agisse de reconnaissance vocale, de reconnaissance d'images ou de traitement vidéo, dans le but d'offrir à nos clients une solution complète. Le traitement de contenus multimédias riches améliore les connaissances accumulées dans notre plateforme en reconnaissant les sujets et concepts présents sous forme de textes et d'images, tout en les interconnectant », a déclaré Laurent Fanichet, vice-président marketing de Sinequa. « Plus important encore, nous laissons aux clients le choix de décider s'ils souhaitent extraire la valeur à partir de gigantesques volumes de données structurées et non structurées, soit dans des environnements « on-premise » ou dans le Cloud - ou des environnements hybrides - ce qui est tout à fait unique. »
« Les images, les données audio et les vidéos représentent une partie de plus en plus importante des données que la plupart des entreprises doivent traiter. L'utilisation d'une plateforme ouverte pour ajouter des fonctionnalités capables de gérer ces contenus d'une grande richesse avec simplicité et efficacité correspond parfaitement aux applications d'entreprise telles que la plateforme Cognitive Search and Analysis de Sinequa », a déclaré David Schubmehl, directeur d'études au cabinet IDC en charge des systèmes cognitifs et de l'Intelligence Artificielle. « En fonction du type de données et de leur sensibilité, les entreprises industrielles dont l'activité repose sur les données doivent disposer du niveau de souplesse qui leur permettra de décider quelles données seront stockées sur site ou sur le Cloud. La possibilité d'ingérer, comprendre, organiser et demander des contenus numériques à partir de multiples sources de données, que ce soit sur site ou sur le Cloud, constituera un facteur de différenciation-clé pour les solutions d'entreprise en général, et Sinequa en particulier. »
Une large connectivité avec les applications d'entreprise déployées sur site et les environnements Hadoop et le Cloud
Sinequa continue d'élargir la prise en charge des données professionnelles de plus en plus volumineuses et variées que les entreprises conservent sur le Cloud, en environnements Hadoop et dans des applications déployées sur site en enrichissant en permanence sa famille de plus de 150 connecteurs intelligents.
