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La tendance avait été donnée lors de l’édition précédente de Solidworks avec le lancement de la place de marché destinée aux professionnels de la conception 3D et ce leitmotiv clamé par le CEO de Solidworks : « Nous voulons devenir l’Amazon des ingénieurs ». Elle s’est confirmée et amplifiée au cours de l’édition 2019 de Solidworks World qui se tenait la semaine dernière à Dallas devant un parterre de six-mille trois cent participants, essentiellement des partenaires, revendeurs et clients des solutions 3D CAD de Dassault Systèmes. Si une entreprise qui conçoit et distribue des logiciels professionnels a de par son activité un tropisme évident pour le numérique, il en va tout autrement de son organisation et de ses process, pour lesquels la fameuse transformation digitale s’opère également, et peut-être pas aussi naturellement que l’on pourrait le croire. Lors de cette conférence, Dassault Systèmes a cherché à démontrer que la mutation s’opérait dans tous les compartiments de l’entreprise.

3DEXPERIENCE Lab, l’accélérateur pour projets innovants

Quoi de mieux, pour un grand groupe, que de s’allier avec des startups ou de les aider à développer leur projets, pour booster sa propre créativité, mais également en termes d’image. C’est ce à quoi Dassault Systèmes s’est attelé avec la création de 3D Experience Lab, un programme maison d’incubateur/accélérateur pour jeunes entreprises innovantes. 3D Experience Lab est un nouveau laboratoire d’innovation ouverte qui fusionne l’intelligence collective avec une approche collaborative croisée pour favoriser l’entrepreneuriat et l’innovation. Il cible les entrepreneurs, créateurs et innovateurs du monde entier soucieux d’avoir un impact positif sur la société, par la création de projets innovants et révolutionnaires. Dassault Systèmes s’engage à les aider à donner vie à ces projets, dans l’espoir de les faire progresser et grandir. 3D Experience Lab a pour objet d’aider les jeunes pousses à accélérer l’innovation, prototyper et industrialiser leurs produits, d’explorer de nouvelles pistes d’idéation, et d’internationaliser leur rayon d’action. Les thèmes retenus sont transversaux, comme ceux de la ville, le mode de vie, l’internet des objets, les FabLabs ou encore la réalité virtuelle et immersive. Parmi les projets en développement, on notera XSUN, un projet français de drone solaire à longue portée ouvrant la voie vers des vols en continu, XYT, un véhicule électrique modulaire, ou encore SYOS, un étonnant projet de bec de saxophone créé sur mesure grâce à un algorithme qui le façonne en fonction du vocabulaire utilisé par le musicien et imprimé en 3D à la demande. 3D Experience Lab héberge et aide une vingtaine de projets essentiellement en Europe et aux USA.

3DEXPERIENCE.WORKS, un premier pas dans le Cloud

Dassault Systèmes a annoncé lors de la première keynote de la conférence la création de 3DEXPERIENCE.WORKS, un nouveau portefeuille d’applications sectorielles sur la plate-forme 3DEXPERIENCE qui est adapté aux besoins des clients de Solidworks et des petites et moyennes entreprises du monde entier. Cette plateforme à base de Cloud a pour objet la collaboration sociale avec les capacités de conception, de simulation et de fabrication d’ERP dans un environnement numérique unique pour aider les entreprises de croissance à devenir « plus inventives, efficaces et réactives ». La plateforme étend la facilité d’utilisation et la simplicité qui caractérisent les applications Solidworks depuis près de 25 ans, à une nouvelle catégorie de solutions métiers sur la plate-forme 3DEXPERIENCE composée d’applications affinées et simplifiées.

Selon Bernard Charlès, Vice-Président Directeur Général de Dassault Systèmes, « Les petites et moyennes entreprises du monde entier ont besoin de solutions numériques pour se développer, mais elles ont longtemps eu du mal à trouver celles qui conviennent à leur taille. En introduisant 3DEXPERIENCE.WORKS, nous leur apportons l’effet de plate-forme ». 3DEXPERIENCE.WORKS permettra aux petites et moyennes entreprises d’exploiter les avantages que la plate-forme 3DEXPERIENCE apporte aux leaders mondiaux et aux innovateurs : amélioration de la collaboration, efficacité de la production, agilité commerciale et renforcement de l’autonomie des employés.

SOLIDWORKS XR, pour réunir réalité augmentée et virtuelle

Quoi de plus logique que de concevoir des objets 3D dans un environnement en 3D ? Réalité augmentée et virtuelle marquent une nouvelle étape dans le design 3D, et Solidworks propose désormais des outils adaptés pour faciliter le travail des concepteurs. Selon David Randle, Senior Business Development Manager chez Dassault Systemes, la conception à l’aide de lunettes de réalité virtuelle permet de s’immerger complètement dans un projet et de mieux voir les détails d’un objet, tandis que la réalité augmentée va permettre de placer cet objet dans l’espace, de le situer à la bonne échelle dans un contexte, un lieu existant. Selon lui, la conception 3D assistée par AR et VR est juste émergente, les deux sont complémentaires et peuvent même intervenir sur les différentes étapes d’un même projet, et si ce n’est pas encore une lame de fond, c’est sans conteste une révolution dans les usages des métiers de la 3D. La nouvelle fonctionnalité 3DExperience ajoutée à la dernière version de l’application Solidworks permet aux équipes de développement de produits de mieux gérer de gros volumes de données et de capturer des représentations numériques plus précises d’un dessin ou modèle. La nouvelle technologie facilite également les projets collaboratifs, en particulier la possibilité de visualiser un projet en RA ou en VR pour des expériences interactives lors de réunions de conception ou d’ingénierie. L’une des principales nouveautés, XR (pour Extended reality), est une nouvelle application pour la publication de données de modélisation en VR et AR ou dans un visualiseur Web. Avec l’augmentation du choix de lunettes VR et AR abordables qui arrivent sur le marché, ce développement signifie que les concepteurs et les ingénieurs peuvent utiliser SOLIDWORKS XR pour améliorer les étapes de validation de conception en interne, de vendre plus efficacement les modélisations aux clients, et de former les utilisateurs à l’assemblage et à l’utilisation de nouveaux produits.

Solidworks et les luthiers 2.0, le cas Lava Drops

Et pour finir le compte-rendu de cette édition édition en beauté, impossible de ne pas parler du coup de cœur personnel de Solidworks 2019, signé Lava Drops, une marque lituanienne de guitares électriques exclusives et haut de gamme, qui utilise la solution xDesign pour designer, concevoir et fabriquer des guitares à partir de différents types de bois dont l’érable (notamment pour les manches) et d’aluminium. Leurs instruments sont superbes et offrent une caractéristique particulière, celle d’être construits d’un bloc, sans séparation entre le manche et le corps, ce qui assure une meilleure rigidité de l’ensemble, tout en conservant un manche réglable. Les différentes démos proposées par un guitar-hero maison furent ma foi assez convaincantes, d’autant plus qu’elles arrivaient dans un contexte « corporate » assez décalé, ce qui leur donnait toute leur saveur, voir vidéo ci-dessous…

Se réinventer en entreprise « agile », digitale et plus proche de ses clients, et notamment des plus petites structures, était l’un des objectifs de ce Solidworks 2019. Le pari est apparemment réussi. La prochaine édition 2020 de Solidworks se tiendra à Nashville, et selon ses organisateurs, sera encore plus interactive avec un focus toujours plus orienté vers l’innovation.

Avez-vous déjà rêvé d’une personne au hasard avec qui vous êtes allé au lycée ? Ou d’un rêve prémonitoire prédisant un embouteillage sur le trajet de votre travail ? Ou que diriez-vous d’un rêve insensé avec des monstres et d’étranges personnages, sans scénario bien précis, qui perturberait votre sommeil ?

Les rêves font partie de l’expérience humaine, et ils déroutent les mystiques, les scientifiques et les gens ordinaires. En apparence, les rêves peuvent sembler profonds et déroutants et, en réalité, leur fondement scientifique continue d’échapper aux psychologues du rêve et aux biologistes. Les rêves pourraient-ils être un mystère mieux résolu grâce à l’intelligence artificielle ? Pourrions-nous un jour avoir un algorithme de machine learning qui pourrait prédire et analyser nos rêves ?

Les défis des rêves

Les rêves présentent une variété de défis pour les chercheurs en IA :

Compréhension scientifique

Malgré des années de collaboration entre biologistes, psychologues et autres professionnels scientifiques pour mieux comprendre les rêves, il y a encore beaucoup de choses que nous ne comprenons pas. Certaines théories prétendent que les rêves sont statiques au hasard dans le cerveau, tandis que d’autres les décrivent comme une sorte de simulateur pour nous préparer à la vie éveillée, et d’autres encore les voient comme un moyen de nous aider à consolider et à stocker des souvenirs à long terme. Sans cette compréhension de base, il est difficile d’élaborer une solution qui puisse les sonder et les disséquer.

Écart individuel

Tous les gens ne rêvent pas de la même façon. Un algorithme qui pourrait prédire les rêves d’une personne ne peut pas nécessairement prédire ceux d’une autre personne, selon ses antécédents, ses habitudes de sommeil et d’autres variables.

Motivation

C’est fascinant de réfléchir à ses rêves bizarres, de se demander ce qui vous a poussé à inventer ces images, mais au-delà de la curiosité, il n’y a pas beaucoup de motivation pour apprendre pourquoi et comment les gens rêvent. Il n’y a pas d’incitatif financier ou autre.

Enregistrement des rêves

Des chercheurs du Gallant Lab de l’Université de Californie ont déjà un algorithme qui peut traiter l’activité cérébrale pour former une image reconnaissable. Dans leur recherche, ils ont demandé aux participants de regarder des bandes-annonces de films et de réfléchir activement à ce qu’ils regardaient. En n’utilisant que des images cérébrales, ils ont pu recréer de vagues images des bandes-annonces qu’ils regardaient. Si la même technologie est appliquée aux rêves, elle pourrait nous permettre de voir des images associées aux rêves d’une personne.

Le principal problème ici est la résolution ; bien que les chercheurs aient été capables d’analyser certaines formes et couleurs, ils n’ont pas été capables de reconstruire une vidéo haute résolution des pensées d’une personne. L’intelligence artificielle pourrait aider à faire passer ces algorithmes à un niveau supérieur, bien qu’il ne soit pas certain que nous rêvions d’abord en haute résolution.

Analyse des habitudes de sommeil

Certaines entreprises émergent également, offrant des solutions basées sur l’IA qui aident les clients à comprendre leurs habitudes de sommeil, comme Sleep.ai. Ces applications pour les consommateurs surveillent habituellement des choses comme le ronflement, le grincement des dents, le balancement et la rotation à l’aide d’appareils portables ou de téléphones intelligents, puis fournissent des images de données et des outils de diagnostic pour aider les consommateurs à mieux dormir. Combiné à un certain niveau de surveillance des rêves, il pourrait être utilisé pour identifier et prédire les tendances futures.

Prévision des rêves et influence

La prochaine étape logique consisterait à utiliser l’IA d’abord pour reconnaître comment les gens rêvent, puis à utiliser ces données (combinées à des données historiques) pour prévoir comment une personne pourrait rêver dans l’avenir. Les techniques du rêve lucide familiarisent déjà les consommateurs avec les stratégies qu’ils peuvent utiliser pour maîtriser la conscience de leurs propres rêves. Le problème est de combler l’écart entre l’instinct du consommateur et l’analyse objective des données.

L’un des plus gros problèmes ici est la disponibilité des données ; il y a d’innombrables variables qui affectent la façon dont nous dormons et rêvons, dont beaucoup sont encore mal comprises par les scientifiques. Bien que nous ayons les outils nécessaires pour recueillir ces données, nous n’avons pas nécessairement les outils nécessaires pour mesurer objectivement leur impact sur les rêves (c.-à-d., enregistrer des images de rêves).

L’autre problème, c’est d’établir des prévisions raisonnablement exactes à partir de ces chiffres et des données fournies par les consommateurs. Ce problème pourrait être résolu avec une IA suffisamment avancée, même avec nos capacités actuelles, mais il faudrait encore du temps pour qu’il se développe.

Est-ce vraiment possible ?

Est-il donc possible pour nous d’utiliser le machine learning pour mieux comprendre nos rêves ? Presque certainement. Nous sommes déjà sur le point de comprendre pleinement ce que sont les rêves et comment ils fonctionnent, et nous serons bientôt en mesure de projeter les rêves des gens comme s’ils étaient sur un projecteur de film. Il faudra quand même une combinaison d’innovation technologique, de connaissances scientifiques et d’un désir collectif de faire progresser cette technologie jusqu’au stade du développement, ce qui pourrait prendre des années, voire des décennies, avant que nous ayons un algorithme ou un dispositif fonctionnel.

Plusieurs nouveaux outils d’IA sont en cours d’introduction qui pourraient permettre de détecter les risques futurs de crise cardiaque ou même de prioriser et de diriger les appels d’urgence en fonction de la probabilité que le patient soit victime d’un accident cardiaque. Jetez un coup d’œil à ces projets passionnants qui visent à faire en sorte que les décès par crise cardiaque appartiennent au passé.

Réduire les erreurs médicales

Nous appelons les services d’urgence parce que nous avons besoin de soins immédiats, mais tous les appels d’urgence ne sont pas aussi urgents que les autres. C’est pourquoi, pour tenter d’établir l’ordre de priorité des réponses aux appels, quatre pays européens sont en train de déployer un algorithme d’IA capable de détecter les arrêts cardiaques avec une précision pouvant atteindre 95 %. Dans les études du développeur de l’IA, les répartiteurs humains ne pouvaient accomplir cette tâche qu’avec une précision d’environ 74 %.

Les patients victimes d’un arrêt cardiaque ont besoin des soins les plus rapides s’ils espèrent être réanimés, d’où l’importance pour les répartiteurs d’évaluer rapidement et précisément les appels reçus. Grâce à l’IA qui dirige les appels, un plus grand nombre de patients peuvent recevoir des soins accélérés, ce qui permet de prévenir les lésions au cerveau et aux organes ou la mort.

L’IA décisionnelle est l’une des principales nouvelles frontières de la médecine assistée par ordinateur, et ce système de répartition n’en est qu’un exemple. D’autres programmes d’IA comprennent un programme israélien de détection des hémorragies intracrâniennes, ainsi qu’un programme conçu par des scientifiques de Stanford, qui permet d’identifier les marques cancéreuses de la peau.

Bien qu’il y aura toujours un art du diagnostic, en particulier pour les maladies rares, l’IA améliore les résultats pour les patients à travers le monde en aidant les médecins à prendre de meilleures décisions thérapeutiques. Malgré tout le battage médiatique, le rôle de l’IA est de réduire les erreurs médicales ; elle ne remplace pas les médecins.

Prédire l’évolution des maladies

Il est évidemment important de maximiser l’intervention du répartiteur d’urgence en cas d’arrêt cardiaque, mais que se passerait-il si nous pouvions traiter les problèmes cardiaques avant qu’ils ne se manifestent ? C’est l’objectif premier des programmes de cardiologie préventive – s’attaquer aux facteurs de risque cardiaques tels que l’hypertension artérielle, les antécédents familiaux, l’obésité et les syndromes métaboliques avant qu’ils deviennent critiques. Récemment, cependant, Google a publié un nouvel algorithme qui examine un critère entièrement différent pour évaluer le risque cardiaque : les yeux.

Que peuvent nous dire les yeux sur la santé cardiaque future ? La paroi arrière de l’œil, appelée fond de l’œil, est riche en vaisseaux sanguins. En balayant ces vaisseaux, l’algorithme de Google peut détecter des facteurs tels que l’âge, le tabagisme, le niveau de pression artérielle et plus encore. À l’heure actuelle, l’algorithme peut prédire correctement le risque cardiaque 70 % du temps, un taux légèrement inférieur à la norme médicale, le test SCORE, qui est précis à environ 72 %.

La principale différence entre quelque chose comme l’algorithme de Google et le test SCORE est qu’il est peu probable que le test SCORE devienne beaucoup plus précis, mais avec plus d’exposition et de tests, l’algorithme de Google deviendra plus sensible aux petits détails. L’apprentissage machine rend la plupart des algorithmes ouverts et constamment en développement. Plus ils « voient » et plus ils reçoivent de feedback, plus ils sont performants.

L’importance des détails

La plupart des connaissances médicales sont très générales. Les médecins diront aux patients qu’ils ont une probabilité de x pour cent d’avoir une condition particulière, par exemple, mais ce nombre peut être basé sur l’ensemble de la population – et les chiffres de la population sont souvent basés sur des études comprenant principalement des hommes blancs. Bien que nous observions dans la pratique des niveaux différents d’efficacité des médicaments et de risque de maladie dans les populations minoritaires, les études et les statistiques reflètent rarement ces différences.

En partenariat avec le réseau d’IA de Microsoft pour les soins de santé, les hôpitaux Apollo en Inde ont développé une IA d’évaluation cardiaque basée sur la population indienne. Même en Inde, où vit près d’un septième de la population mondiale, la plupart des technologies et des outils d’évaluation actuellement utilisés ont été développés à partir des populations occidentales. Il en est résulté des erreurs de diagnostic et une mauvaise prévention des maladies. L’IA de l’hôpital Apollo est la première du genre à repenser qui est centré sur la technologie diagnostique.

Les maladies cardiovasculaires sont la principale cause de décès dans le monde, et elles sont à la hausse dans les pays à revenu faible et moyen, car les habitudes alimentaires occidentales sont exportées et l’augmentation de la richesse entraîne une consommation accrue de viande et un mode de vie plus sédentaire. Ce profil de risque rend la détection des maladies et les efforts de prévention plus importants que jamais auparavant – et les outils d’IA sont prêts à changer la donne.

Choisir le bon fournisseur public de cloud computing devient une discussion de plus en plus nuancée qui va bien au-delà de l’échelle. Nous connaissons tous les grands acteurs du cloud – AWS, Google Cloud Platform, IBM Cloud et Microsoft Azure – mais leur empilement dépend des besoins de votre entreprise.

Voici une faille dans l’empilement des fournisseurs de cloud computing et comment Oracle et Alibaba se positionnent dans le jeu sur la base des taux d’exécution annuels.

Tout d’abord, quelques points à noter : Cette liste de fournisseurs de services dans les nuages publics s’articule autour des fournisseurs de services qui offrent des offres de logiciels, de plates-formes et d’infrastructures sous forme de services. Il y a beaucoup plus de fournisseurs de cloud qui se spécialisent dans une partie de la pile logicielle de l’entreprise.

De plus en plus, les entreprises combineront les grands fournisseurs publics de cloud computing avec un spécialiste. En d’autres termes, Salesforce a des partenariats avec Amazon Web Services, Google Cloud Platform et travaille également avec IBM. Workday et IBM sont étroitement liés sur de nombreux fronts.

Parmi les plus grands acteurs du cloud public, la divulgation et la transparence des produits, des données financières et des prix sont meilleures que jamais. En gardant cette réalité à l’esprit, voici un aperçu des grands acteurs du cloud public basé sur les commentaires du public, les rapports de résultats et le rapport 2018 de RightScale sur l’état du Cloud.