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Debiopharm codirige un tour de table de série A de 10 millions de dollars pour accélérer le développement de médicaments génomiques grâce à l’intelligence artificielle

Le fonds d’innovation Debiopharm investit stratégiquement dans la mission de Whitelab Genomics visant à accélérer et alléger le développement de médicaments génomiques pour un accès plus efficace aux patients atteints de cancer à l’avenir

LAUSANE, Suisse, 13 septembre 2022 /PRNewswire/ — Debiopharm Innovation Fund, la branche d’investissement stratégique de la société biopharmaceutique suisse Debiopharm (www.debiopharm.com), a annoncé aujourd’hui son investissement dans Whitelab Genomics aux côtés de la société française de capital-risque Omnes Capital dans le cadre d’un tour de table de série A de 10 millions de dollars pour faire avancer sa mission d’accélération du développement de médicaments génomiques grâce à une technologie alimentée par l’intelligence artificielle (IA). La plate-forme informatique de Whitelab Genomics réduit le temps et le coût de développement des biothérapies, permettant un accès plus rapide au marché et des solutions thérapeutiques moins chères disponibles pour les patients dans le besoin. L’investissement de Debiopharm dans Whitelabs Genomics contribue au plan de croissance de l’équipe R&D et des opérations américaines de la start-up. Cet investissement s’inscrit dans la volonté de Debiopharm d’investir dans des solutions de santé numériques qui améliorent le parcours du patient atteint de cancer, transforment la R&D pharmaceutique et font évoluer les soins de santé vers une approche plus centrée sur le patient.

Fondée en 2019 par David Del BourgoMBA et Julien CotineauPh.D., avec une équipe de spécialistes des données de classe mondiale spécialisés dans l’IA, des biologistes computationnels, des biologistes moléculaires et des scientifiques de la médecine génomique, la start-up propose des simulations in silico personnalisées pour la découverte de cibles, le vecteur et la charge utile, l’évaluation de la génotoxicité et identification de protocoles expérimentaux pour des stratégies in vitro et in vivo.

Nous entrons dans une ère où la technologie basée sur l’IA jouera un rôle essentiel dans le développement de médicaments. Avec de meilleures façons de développer des médicaments, de réduire le risque d’actifs, de réduire le risque de toute toxicité et d’assurer l’efficacité, nous sommes en mesure d’apporter des médicaments plus personnalisés aux patients – c’est exactement ce que Whitelab Genomics a prouvé faire,déclaré Tanja DowePDG du fonds d’innovation Debiopharm.

La valeur de l’utilisation de cette plateforme basée sur l’IA est l’accélération potentielle de la phase préclinique et translationnelle, aidant les sociétés de recherche pharmaceutique à concevoir rapidement des charges utiles et des vecteurs et à identifier les meilleurs protocoles expérimentaux pour les tests in vitro et in vivo,a dit Hamzeh Abdul-HadiDirecteur d’Investissement du Fonds d’Innovation Debiopharm.

Nous sommes très heureux de clôturer cette première ronde d’investissements institutionnels avec des investisseurs aussi renommés et possédant une connaissance approfondie de l’environnement pharmaceutique. Grâce à ce financement, nous pouvons continuer à développer nos jeux de données et algorithmes propriétaires pour la charge utile et les vecteurs et développer nos collaborations avec nos clients.Express David Del BourgoPDG et co-fondateur de Whitelab Genomics.

À propos de Whitelab Genomics

WhiteLab Genomics, basé à Paris et Cambridge (MA) a été fondée en 2019 par David Del Bourgo et Julien Cotineau, spécialistes du développement et de la commercialisation de médicaments génomiques. WhiteLab Genomics vise à révolutionner le développement de thérapies génomiques en utilisant des données publiques et privées et des algorithmes d’IA internes. Whitelab Genomics accompagne ses clients tout au long des phases de développement in silico, leur permettant de développer rapidement des vecteurs cibles et des charges utiles et de gagner un temps précieux nécessaire pour donner aux patients l’accès à de nouvelles thérapies génomiques. En seulement 2 ans, Whitelab Genomics a convaincu de grandes entreprises biotechnologiques et pharmaceutiques européennes et nord-américaines d’utiliser ses solutions pour leurs programmes de développement de nouveaux médicaments, notamment l’ARN, l’ADN et les thérapies cellulaires. WhiteLab Genomics collabore également avec les laboratoires de renommée mondiale INSERM et Généthon et a été sélectionnée par Y-Combinator dans leur lot Hiver 2022. La société a remporté plusieurs prix, dont la Fondation Galien – nominée pour les startups, Polsky’s Alumni New Venture Fund Innovation Center à Université de Chicagoet le Future 40 de Station F.

Pour plus d’informations, s’il vous plaît visitez www.whitelabgx.com

À propos du Fonds d’innovation Debiopharm

Le Debiopharm Innovation Fund, la branche d’investissement stratégique de la société biopharmaceutique suisse Debiopharm, fournit un financement et des conseils stratégiques aux entreprises ayant l’ambition d’améliorer le parcours du patient, de réinventer la conduite des essais cliniques, ainsi qu’aux entreprises proposant des plateformes numériques qui soutiennent la technologie. technologies pharmaceutiques de pointe. Depuis 2017, Debiopharm a investi dans 14 entreprises de santé numérique, menant généralement les tours d’investissement.

Pour plus d’informations, visitez www.debiopharm.com/digital-health/
Nous sommes sur Twitter. Suivez-nous @DebiopharmNews sur http://twitter.com/DebiopharmNews

Contacter Debiopharm

Aube Bonine
Responsable Communication
[email protected]
Tél : +41 (0)21 321 01 11

SOURCE Debiopharm International SA

Le NIH lance le programme Bridge2AI pour étendre l’utilisation de l’intelligence artificielle dans la recherche biomédicale et comportementale

communiqué de presse

mardi 13 septembre 2022

Les National Institutes of Health investiront 130 millions de dollars sur quatre ans, selon la disponibilité des fonds, pour accélérer l’utilisation généralisée de l’intelligence artificielle (IA) par les communautés de recherche biomédicale et comportementale. Le pont vers l’intelligence artificielle du NIH Common Fund (Bridge2AI) rassemble des membres d’équipe issus de disciplines et d’horizons divers pour générer des outils, des ressources et des données richement détaillés qui répondent aux approches de l’IA. Dans le même temps, le programme veillera à ce que ses outils et ses données ne perpétuent pas les inégalités ou les problèmes éthiques pouvant survenir lors de la collecte et de l’analyse des données. Grâce à une vaste collaboration entre projets, les chercheurs de Bridge2AI créeront des orientations et des normes pour le développement d’ensembles de données prêts pour l’IA de nouvelle génération qui ont le potentiel d’aider à résoudre certains des défis les plus urgents en matière de santé humaine – comme déterminer comment génétique, comportemental et environnemental influencent la condition physique d’une personne tout au long de sa vie.

“La génération d’ensembles de données de haute qualité provenant de sources éthiques est essentielle pour permettre l’utilisation des technologies d’IA de nouvelle génération qui transforment notre façon de faire de la recherche”, a déclaré Lawrence A. Tabak, DDS, Ph.D., exerçant les fonctions du directeur du NIH . “Les solutions aux défis de longue date en matière de santé humaine sont à notre portée, et il est maintenant temps de connecter les chercheurs et les technologies d’IA pour aborder nos questions de recherche les plus difficiles et, en fin de compte, contribuer à améliorer la santé humaine.”

L’IA est autant un domaine scientifique qu’un ensemble de technologies qui permettent aux ordinateurs d’imiter la façon dont les humains ressentent, apprennent, raisonnent et agissent. Bien que l’IA soit déjà utilisée dans la recherche biomédicale et les soins de santé, son adoption généralisée a été limitée en partie en raison des défis liés à l’application des technologies d’IA à divers types de données. En effet, les ensembles de données biomédicales et comportementales collectées en routine sont souvent insuffisants, ce qui signifie qu’elles manquent d’informations contextuelles importantes sur le type de données, les conditions de collecte ou d’autres paramètres. Sans ces informations, les technologies d’IA ne peuvent pas analyser et interpréter avec précision les données. Les technologies d’IA peuvent également incorporer par inadvertance des préjugés ou des inégalités à moins qu’une attention particulière ne soit accordée aux contextes sociaux et éthiques dans lesquels les données sont collectées. Pour exploiter la puissance de l’IA pour la découverte biomédicale et accélérer son utilisation, les scientifiques ont d’abord besoin d’ensembles de données, de normes et de meilleures pratiques bien décrits et élaborés de manière éthique pour générer des données biomédicales et comportementales prêtes pour l’analyse de l’IA.

En développant des outils et des meilleures pratiques pour rendre les données prêtes pour l’IA, Bridge2AI produira également une variété de types de données divers prêts à être utilisés par la communauté de recherche pour l’analyse de l’IA. Ces types incluent la voix et d’autres données pour aider à identifier les changements anormaux dans le corps. Les chercheurs généreront également des données qui pourront être utilisées pour établir de nouveaux liens entre des voies génétiques complexes et des changements dans la forme ou la fonction des cellules afin de mieux comprendre comment ils travaillent ensemble pour influencer la santé. De plus, des données prêtes pour l’IA seront préparées pour aider à améliorer la prise de décision dans les établissements de soins intensifs afin d’accélérer le rétablissement après une maladie aiguë et aider à découvrir les processus biologiques complexes qui sous-tendent le rétablissement d’un individu après une maladie.

Le programme Bridge2AI s’engage à promouvoir constitution d’équipes de recherche très diverses dans les perspectives académiques et techniques, les origines et les disciplines. La diversité est essentielle pour la génération éthique d’ensembles de données et pour la formation des futures technologies d’IA afin de réduire les biais et d’améliorer l’efficacité pour toutes les populations, y compris celles qui sont sous-représentées dans la recherche biomédicale et comportementale. Bridge2AI développera des pratiques éthiques pour la génération et l’utilisation des données, en abordant des questions importantes telles que la confidentialité, la fiabilité des données et la réduction des biais.

Le NIH a publié quatre prix pour les projets de génération de données, et trois prix créer un Bridge Center pour les activités d’intégration, de diffusion et d’évaluation. Les projets de génération de données généreront de nouveaux ensembles de données biomédicales et comportementales prêts à être utilisés dans le développement de technologies d’IA, ainsi que créeront des normes et des outils de données pour garantir que les données sont trouvables, accessibles, interopérables et réutilisables, un principe connu sous le nom de FAIR. En outre, les projets de génération de données développeront des supports de formation qui favorisent une culture de la diversité et l’utilisation de pratiques éthiques tout au long du processus de génération de données. Le Bridge Centre sera chargé d’intégrer les activités et les connaissances dans les projets de génération de données et de diffuser les produits, les meilleures pratiques et le matériel de formation.

Le programme Bridge2AI est un effort à l’échelle du NIH géré en collaboration par le NIH Common Fund, le National Center for Complementary and Integrative Health, le National Eye Institute, le National Human Genome Research Institute, le National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering et le National Bibliothèque de médecine. Pour en savoir plus sur le programme Bridge2AI, visitez Musings from the Mezzanine Blog de la Bibliothèque nationale de médecine, et Regarde cette video sur le programme Bridge2AI.

À propos du Fonds commun des NIH : Le Fonds commun des NIH encourage la collaboration et soutient une gamme de programmes trans-NIH exceptionnellement percutants. Les programmes du Fonds commun sont administrés par le Bureau de la coordination stratégique de la Division de la coordination des programmes, de la planification et des initiatives stratégiques au sein du Bureau du directeur des NIH en partenariat avec les instituts, centres et bureaux des NIH. Plus d’informations sont disponibles sur le site Web du Fonds commun : https://commonfund.nih.gov.

À propos des Instituts nationaux de la santé (NIH) :
Le NIH, l’agence nationale de recherche médicale, comprend 27 instituts et centres et fait partie du département américain de la Santé et des Services sociaux. Le NIH est la principale agence fédérale qui mène et soutient la recherche médicale fondamentale, clinique et translationnelle et étudie les causes, les traitements et les remèdes pour les maladies courantes et rares. Pour plus d’informations sur le NIH et ses programmes, visitez www.nih.gov.

NIH… transformer la découverte en santé®

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USF Health et Weill Cornell Medicine obtiennent un financement inaugural dans le cadre de l’initiative Bridge2AI récemment lancée par les NIH et créeront une plateforme d’intelligence artificielle pour utiliser la voix pour diagnostiquer les maladies | Rédaction

une femme souriante pour un portrait

Tampa FL (13 septembre 2022) – L’intelligence artificielle pourrait bientôt aider les cliniciens à diagnostiquer et à traiter des maladies, notamment le cancer et la dépression, en se basant sur le son de la voix d’un patient, alors que 12 instituts de recherche de premier plan lancent une étape importante Institut national de la santé– projet académique financé qui peut établir la voix comme un biomarqueur utilisé dans les soins cliniques.

L’Université de Floride du Sud à Tampa, en Floride, est l’institution chef de file du projet en collaboration avec WeillCornell Medicine à New York, 10 autres institutions aux États-Unis et au Canada et la startup franco-américaine de biotechnologie de l’IA Owkin. La première année du projet comprend 3,8 millions de dollars du NIH, avec un financement ultérieur au cours des trois prochaines années, en fonction des crédits annuels du Congrès des NIH qui pourraient porter le prix total à 14 millions de dollars.

Appelé La voix comme biomarqueur de santé, La projet est l’un des nombreux récemment financés par le NIH Common Fund’s Bridge2AI programme, qui est conçu pour utiliser l’IA pour relever des défis biomédicaux complexes. Le projet Voice visera à créer une base de données éthique de diverses voix humaines, protégeant la vie privée des patients. À l’aide de ces données, des modèles d’apprentissage automatique seront formés pour détecter les maladies en détectant les changements dans la voix humaine, ce qui pourrait donner aux cliniciens un outil de diagnostic peu coûteux à utiliser en conjonction avec d’autres méthodes cliniques.

Sur la base de la littérature existante et des recherches en cours, l’équipe de recherche a identifié cinq catégories de cohortes de maladies pour lesquelles les changements de voix étaient associés à des maladies spécifiques avec des besoins non satisfaits bien reconnus. Les données recueillies pour ce projet porteront sur les catégories de maladies suivantes :

  • Troubles de la voix : (cancer du larynx, paralysie des cordes vocales, lésions bénignes du larynx)
  • Maladies neurologiques et neurodégénératives (Alzheimer, Parkinson, AVC, SLA)
  • Troubles de l’humeur et psychiatriques (dépression, schizophrénie, troubles bipolaires)
  • Troubles respiratoires (pneumonie, BPCO)
  • Troubles pédiatriques de la voix et de la parole (retards de la parole et du langage, autisme)

Bien que les travaux préliminaires sur les données vocales aient été prometteurs, les limites de l’intégration de la voix en tant que biomarqueur dans la pratique clinique ont été associées à de petits ensembles de données, à des préoccupations éthiques concernant la propriété et la confidentialité des données, à des biais et à un manque de diversité des données. . Pour les résoudre, le La voix comme biomarqueur de santé Le projet crée une vaste base de données vocales de haute qualité, multi-institutionnelle et diversifiée, liée à des biomarqueurs protégés par l’identité/non identifiables à partir d’autres données telles que la démographie, l’imagerie médicale et la génomique. La technologie d’apprentissage fédéré – un nouveau cadre d’IA qui permet de former des modèles d’apprentissage automatique sur des données sans que les données ne quittent leur source – sera déployée dans plusieurs centres de recherche par Owkin pour démontrer que la recherche intercentrique sur l’IA peut être menée tout en préservant la confidentialité et sécurité des données vocales sensibles.

Soutenu par des experts en intelligence artificielle, des bioéthiciens et des spécialistes des sciences sociales, le projet vise à transformer notre compréhension fondamentale de la maladie et à introduire une nouvelle méthode révolutionnaire de diagnostic et de traitement des maladies en milieu clinique. Parce que la voix humaine est peu coûteuse, facile à stocker et facilement disponible, diagnostiquer une maladie par la voix à l’aide de l’IA pourrait être une étape transformatrice dans la médecine de précision et abordable.

Dr. Yaël Bensoussan. Crédit Allison Long/USF Health.

La voix comme biomarqueur de santé est codirigé par le Dr. Yael Bensoussan, MD, da École de médecine USF Health Morsani et Olivier Elemento, PhD de la Médecine Weill Cornell, co-chercheurs principaux du projet. Le projet comprend également des chercheurs principaux de 10 autres universités d’Amérique du Nord; Alexandros Sigaras et Anaïs Rameau (Médecine Weill Cornell), Maria Powell (Université Vanderbilt), Ruth Bahr (Collège des sciences comportementales et communautaires de l’Université de Floride du Sud), Alistair Johnson (SickKids), Philippe Payne (Université de Washington à Saint-Louis), David Dorr (Université de la santé et des sciences de l’Oregon), Jean-Christophe Bélisle-Pipon (Université Simon Fraser), Vardit Ravitsky (Université de Montréal), Satrajit Ghosh (Massachusetts Institute of Technology (MIT)), Kathy Jenkins (Hôpital pour enfants de Boston), Frank Rudzizc et Jordan Lerner-Ellis (Université de Toronto), Gaëtane Michaud (École de médecine USF Health Morsani). Démarrage de l’IA Okkin déploie sa technologie d’apprentissage fédéré dans plusieurs instituts de recherche pour protéger la sécurité et la confidentialité des données vocales sensibles.

“La voix a le potentiel d’être un biomarqueur pour divers problèmes de santé”, a déclaré le Dr. Bensoussan, professeur adjoint au Département d’oto-rhino-laryngologie et directeur du USF Health Voice Center à l’USF Health Morsani College of Medicine. D’énormes ensembles de données utilisant le meilleur de la technologie actuelle de manière collaborative révolutionneront la façon dont la voix est utilisée comme outil pour aider les cliniciens à diagnostiquer les maladies et les troubles.

“Le potentiel de l’utilisation de la voix et des sons en conjonction avec des algorithmes d’IA avancés pour diagnostiquer avec précision certaines maladies est incroyable. Nos futures découvertes pourraient conduire à une révolution dans le domaine de la santé, où la surveillance vocale continue peut alerter les cliniciens plus tôt qu’actuellement sur certaines conditions, telles que les infections ou les maladies neurologiques », a déclaré le Dr. Element, directeur de l’Englander Institute for Precision Medicine et professeur. de physiologie et de biophysique à Weill Cornell Medicine.

“En utilisant l’IA pour analyser de minuscules changements dans la voix humaine, notre objectif est d’aider les cliniciens à diagnostiquer et à traiter des affections allant du cancer à la dépression. Les biomarqueurs vocaux devraient jouer un rôle de plus en plus important dans les soins de santé. Nous sommes ravis d’utiliser l’apprentissage fédéré, notre cadre d’IA préservant la confidentialité, pour connecter le monde médical dans la quête d’amélioration des résultats pour les patients », a déclaré Thomas Clozel MD, co-fondateur et PDG d’Owkin.

Ce projet est soutenu par le numéro de prix des National Institutes of Health : OT2OD032720.

À propos de l’USF Santé

La mission d’USF Health est d’imaginer et de mettre en œuvre l’avenir de la santé. Il s’agit d’un partenariat entre la Faculté de médecine Morsani de l’USF Saúde, la Faculté des sciences infirmières, la Faculté de santé publique, la Faculté de pharmacie Taneja, l’École de physiothérapie et des sciences de la réadaptation, les programmes d’études supérieures et postdoctorales en sciences biomédicales. et la Faculté de santé du groupe USF de médecins multispécialisés. L’Université de Floride du Sud est une université de recherche mondiale à fort impact dédiée à la réussite des étudiants. Au cours des 10 dernières années, aucune autre université publique du pays n’a progressé plus rapidement dans le classement national des universités US News and World Report que l’USF. Pour plus d’informations, visitez santé.usf.edu

À propos de Weill Cornell Medicine

Weill Cornell Medicine s’engage pour l’excellence dans les soins aux patients, la découverte scientifique et la formation des futurs médecins à New York et dans le monde. Les médecins et les scientifiques de Weill Cornell Medicine – professeurs au Weill Cornell Medical College, à la Weill Cornell Graduate School of Medical Sciences et à la Weill Cornell Physician Organization – sont impliqués dans des soins cliniques de classe mondiale et une recherche de pointe qui relie les patients aux dernières innovations thérapeutiques et les stratégies de prévention. Situé au cœur du corridor scientifique de l’Upper East Side, le puissant réseau de collaborateurs de Weill Cornell Medicine s’étend à son université mère, l’Université Cornell ; le Qatar, où Weill Cornell Medicine-Qatar propose un diplôme de médecine de l’Université Cornell ; et à des programmes en Tanzanie, en Haïti, au Brésil, en Autriche et en Turquie. La faculté de médecine de Weill Cornell fournit des soins exemplaires aux patients au NewYork-Presbyterian / Weill Cornell Medical Center, au NewYork-Presbyterian Westchester Behavioral Health Center, au NewYork-Presbyterian Lower Manhattan Hospital, au NewYork-Presbyterian Queens et au NewYork-Presbyterian Brooklyn Methodist Hospital. Weill Cornell Medicine est également affilié à Houston Methodist. Pour plus d’informations, visitez weill.cornell.edu.

Sphera signe un accord pour acquérir riskmethods, un leader des logiciels de gestion des risques de la chaîne d’approvisionnement en intelligence artificielle

CHICAGO ET MUNICH–(FIL D’AFFAIRES)–Sphera, l’un des principaux fournisseurs mondiaux de logiciels de gestion des risques, de données et de services de gestion des performances et des risques environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG), annonce qu’il a conclu un accord pour acquérir des méthodes de gestion des risques, une société primée avec des à Munich, en Allemagne, une société de logiciels spécialisée dans la gestion des risques de la chaîne d’approvisionnement (SCRM).

Fondée en 2013, la solution logicielle en tant que service (SaaS) de riskmethods s’appuie sur l’intelligence artificielle (IA) de pointe, le big data et l’apprentissage automatique pour sécuriser les réseaux de la chaîne d’approvisionnement de ses clients. Sa plate-forme logicielle collecte des données et des informations en temps réel sur les fournisseurs, distingue les signaux critiques du «bruit» et fournit aux utilisateurs le statut détaillé des fournisseurs afin qu’ils puissent éviter les risques de perturbation des activités avant qu’ils ne se matérialisent et gagner en transparence sur la chaîne d’approvisionnement.

« Le logiciel basé sur le cloud de Riskmethods identifie, analyse et aide à atténuer tous les types de risques de la chaîne d’approvisionnement, y compris la surveillance des pratiques de durabilité et la conformité ESG dans la chaîne d’approvisionnement. Son approche innovante de la SCRM renforce les capacités de Sphera à offrir une solution de surveillance et de reporting des émissions de portée 3 et poursuit notre mission de créer un monde plus sûr, plus durable et plus productif », a déclaré Paul Marushka, président et chef de la direction de Sphera. “Et sa présence en Europe et aux États-Unis renforce notre capacité à servir notre clientèle mondiale en expansion.”

La solution logicielle SCRM de la société est un outil robuste pour gérer les risques dans des chaînes d’approvisionnement de plus en plus complexes, ainsi que pour faire face à une conformité réglementaire en constante expansion. Alors que les entreprises mondiales opèrent dans un monde de perturbations et d’agitation – pandémies et changement climatique, pour n’en nommer que quelques-unes – riskmethods propose des solutions SCRM en temps réel qui permettent aux entreprises de gérer de manière proactive les risques potentiels de la chaîne d’approvisionnement et de se conformer aux réglementations opérationnelles et réglementaires ESG émergentes.

« Au cours des 10 dernières années, riskmethods a permis aux entreprises de maîtriser les risques de la chaîne d’approvisionnement et de créer des réseaux d’approvisionnement fiables », a déclaré Heiko Schwarz, PDG et fondateur de riskmethods. « L’ajout de notre solution logicielle avancée d’IA et d’apprentissage automatique SCRM au portefeuille de produits de Sphera nous permettra d’étendre notre portée dans le monde entier et d’aider encore plus de clients à gérer les risques de la chaîne d’approvisionnement. Nous sommes ravis de rejoindre la famille Sphera de logiciels, de données et de solutions de conseil ESG de premier plan. »

Kelly Wannop, directrice générale de Blackstone, a déclaré : « L’investissement de Blackstone en 2021 dans Sphera reflète notre conviction dans la mission et la croissance ESG de Sphera. L’acquisition prévue de méthodes de gestion des risques démontre une fois de plus notre engagement à aider Sphera à développer ses solutions ESG opérationnelles. Eli Nagler, directeur général principal de Blackstone, a poursuivi : « Nous sommes ravis d’accueillir Risk Methods chez Sphera et nous sommes impatients d’étendre leurs solutions SCRM à encore plus de clients.

ReedSmith LLP et Simpson Thatcher & Bartlett LLP ont agi en tant que conseillers juridiques de Sphera et Blackstone, tandis qu’Evercore a agi en tant que conseiller financier. Pour les vendeurs, DLA Piper a agi en tant que conseiller juridique et Stifel en tant que conseiller financier.

À propos de Sphère

Sphera est le principal fournisseur de logiciels de gestion des risques et de la performance environnementale, sociale et de gouvernance (ESG), de données et de services de conseil axés sur l’environnement, la santé, la sécurité et la durabilité (EHS&S), la gestion des risques opérationnels et des produits. Depuis plus de 30 ans, nous avons servi plus de 6 700 clients et plus d’un million d’utilisateurs dans 80 pays pour aider les entreprises à assurer la sécurité de leurs employés, la durabilité de leurs produits et la productivité de leurs opérations. En savoir plus sur Sphera sur www.sphere.com. Suivez Sphera sur LinkedIn.

À propos des méthodes de risque

riskmethods permet aux organisations du monde entier d’identifier, d’analyser et d’atténuer tous les types de gestion des risques de la chaîne d’approvisionnement (SCRM). Le logiciel riskmethods utilise l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique pour sécuriser le réseau de la chaîne d’approvisionnement de ses clients. Sa plate-forme logicielle collecte des données et des informations en temps réel sur les fournisseurs, distingue les signaux critiques du « bruit » et offre aux utilisateurs une visibilité sur plusieurs niveaux de votre chaîne d’approvisionnement afin qu’ils puissent atténuer les risques d’interruption des activités et gagner en transparence sur la chaîne d’approvisionnement. Les plus de 200 employés de la société répartis dans 4 bureaux à travers le monde servent plus de 225 entreprises clientes. Plus d’informations peuvent être trouvées à www.riskmethods.net.

À propos de Blackstone

Blackstone est la plus grande société d’investissement alternatif au monde. Nous cherchons à créer un impact économique positif et une valeur à long terme pour nos investisseurs, les entreprises dans lesquelles nous investissons et les communautés dans lesquelles nous travaillons. Pour ce faire, nous utilisons des personnes extraordinaires et un capital flexible pour aider les entreprises à résoudre leurs problèmes. Nos 941 milliards de dollars d’actifs sous gestion comprennent des véhicules d’investissement axés sur le capital-investissement, l’immobilier, la dette et les capitaux propres, les infrastructures, les sciences de la vie, les capitaux de croissance, le crédit opportuniste, les titres de qualité inférieure, les actifs réels et les fonds secondaires, le tout à l’échelle mondiale. Plus d’informations sont disponibles sur www.blackstone.com. Suivez Blackstone sur Twitter @Blackstone.

TriageLogic propose un nouvel outil d’intelligence artificielle pour les messages médicaux

Les infirmières de triage se coordonnent avec les services de santé depuis leurs bureaux séparés dans un centre d'appels médicaux.

Centre de services médicaux

…MedAnswer Assist a déjà démontré une augmentation de 30 % de la précision des renvois de messages urgents, ce qui équivaut à six (6) millions d’appels.

TriageLogic est fier d’annoncer son nouvel outil basé sur l’intelligence artificielle (IA) en instance de brevet pour les preneurs de messages médicaux. Connu comme Aide MedAnswer, ce module autonome invite les opérateurs du service client (ASO) avec les questions appropriées à poser aux patients appelants pour vérifier qu’ils présentent des symptômes qui justifient une évaluation médicale urgente. Ensuite, nous expliquons pourquoi cette technologie est si révolutionnaire, comment elle profite aux services de santé, aux infirmières et aux médecins, et comment les organisations de santé peuvent tirer parti de ce service pour les soins de leurs propres patients.

Pourquoi MedAnswer Assist est si important

Il incombe à tous les professionnels de la santé (médecins ou infirmières de triage en télésanté) d’amener les appelants vers les patients aux niveaux de soins appropriés dans les délais appropriés. Les retards de soins sont dangereux pour la santé du patient et exercer la responsabilité. Cependant, les médecins et les infirmières ne sont souvent pas les premiers points de contact qu’un patient a avec un professionnel de la santé. Au lieu de cela, il s’agit généralement d’un service de réception de messages, tel qu’un bureau d’accueil, un portail de messagerie ou un opérateur travaillant dans un service de messagerie vocale. Ces opérateurs relaient les messages téléphoniques des patients vers les prestataires.

Certains symptômes du patient peuvent être relativement faciles à identifier comme urgents, comme un nouveau-né avec de la fièvre ou un adulte avec des douleurs thoraciques. Mais les patients qui appellent pour des commandes de ravitaillement, par exemple, peuvent ne pas mentionner un symptôme grave qui est plus grave, voire mortel. Cela peut se produire lorsque les patients ne sont tout simplement pas conscients de l’urgence de leurs symptômes ou si la personne qui le reçoit ne sait pas quand poser plus de questions.

C’est là qu’intervient MedAnswer Assist : il analyse le texte saisi et invite automatiquement l’utilisateur avec les questions appropriées afin qu’il puisse documenter les symptômes qu’un prestataire doit connaître. Cela aide les prestataires à réduire la morbidité et la mortalité dues au manque d’informations.

Résultats du centre d’appel médical

La mise en œuvre de MedAnswer Assist peut avoir une influence considérable sur les résultats de santé des patients. Environ 100 millions de messages sont relayés aux médecins et aux infirmières aux États-Unis au cours d’un mois donné. Parmi ceux-ci, environ 20 millions sont des cas urgents. Dans l’une des études de TriageLogic, MedAnswer Assist a déjà démontré une augmentation de 30 % de la précision du transfert de messages urgents, égal à six (6) millions d’appels.

Mise en œuvre de MedAnswer Assist

MedAnswer Assist est conçu pour faciliter la mise en œuvre dans n’importe quel centre d’appel médical. Comme l’explique TriageLogic, il nécessite une formation minimale pour démarrer et ajoute très peu de temps au processus d’appel entrant.

Comme indiqué précédemment, cet outil est autonome : les ASO peuvent l’utiliser directement, ou il peut être intégré de manière transparente au logiciel d’exécution d’un fournisseur existant via les API et les modules d’intégration prédéfinis de MedAnswer Assist.

Soutien du centre de soins médicaux

Le chiffre d’affaires a affecté une grande partie de l’industrie de la santé ces dernières années, avant même la propagation du COVID-19. C’est pourquoi TriageLogic propose des services d’assistance en plus de son outil MedAnswer Assist.

Pour les prestataires ayant besoin de soins médicaux, TriageLogic propose également Dépistage des infirmières en service. Ce programme fonctionne à partir de son propre centre d’appels médicaux, qui comprend du personnel clinique et non clinique. Vos ASO et infirmières autorisées peuvent devenir une extension de la pratique d’un fournisseur, offrant des instructions personnalisées sur les modalités de soins spécifiques à ce fournisseur. Les ASO utilisent MedAnswer Assist pour répondre aux appels entrants des patients, tandis que les IA agissent en tant qu’infirmières de triage pour répondre à ces rappels dans créneaux horaires appropriés. Le support clinique et non clinique est disponible 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. De plus, les infirmières de TriageLogic profitent de l’étalon-or de protocoles de dépistage infirmiers des Drs. Schmitt et Thompson pour évaluer la sévérité des symptômes du patient.

Évaluations de dépistage et formation des infirmières

TriageLogic garantit que tous les IA passent par un processus d’évaluation rigoureux. Cela comprend la vérification de vos connaissances et de votre expérience médicales, vos capacités d’écoute pour aborder les patients par téléphone, ainsi que vos compétences pour gérer les appels difficiles et toujours obtenir les informations dont ils ont besoin pour générer des dispositions précises pour les soins.

TriageLogic offre également des formations internes et des cours de certification pour les infirmières intéressées à élargir leurs compétences dans les domaines du triage et de l’assistance téléphonique. Vous trouverez des informations sur cette formation dans votre Centre d’apprentissageou discutés lors d’une évaluation directe des besoins avec le personnel d’un fournisseur.

Partage et sécurité des données patient (SOC 2 Type 2)

Pour les systèmes de santé qui choisissent de s’associer à TriageLogic pour l’assistance d’un centre d’appel médical tiers, toutes les interactions avec les patients sont documentées dans leur logiciel de triage infirmier, myTriageChecklist. Ces données sur les patients sont ensuite partagées directement avec les prestataires appropriés pour la continuité des soins. Les données peuvent être intégrées directement au DSE existant d’un fournisseur ou via des fichiers qui le prennent en charge.

Toutes les informations sont conformes à la loi HIPAA et cryptées, conformément aux meilleures pratiques de cybersécurité des soins de santé. TriageLogic obtient également Certification SOC2.

Contactez TriageLogic pour plus d’informations

Les prestataires et les centres de santé intéressés par l’utilisation de MedAnswer Assist pour améliorer les résultats de santé de leurs patients sont encouragés à contacter TriageLogic pour programmer un appel de présentation. Des informations sur les services de TriageLogic – y compris le triage des infirmières sur appel, myTriageChecklist, les protocoles de triage des infirmières et la surveillance à distance des patients (RPM) – sont également disponibles sur son site Web.

À propos de TriageLogic

TriageLogic est un fournisseur de technologies de télésanté infirmière de haute qualité, de surveillance à distance des patients et de solutions de centres d’appels médicaux, dirigé par des médecins et accrédité par l’URAC. Fondé en 2007, TriageLogic Group dessert aujourd’hui plus de 9 000 médecins et couvre plus de 25 millions de vies à l’échelle nationale. Apprenez-en plus sur l’entreprise et ses services en visitant triagélogique. avec.

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L’industrie mondiale des robots IA devrait atteindre 38,4 milliards de dollars d’ici 2027 – ResearchAndMarkets.com

DUBLIN–(FIL D’AFFAIRES)–O “Rapport d’étude de marché sur les robots d’intelligence artificielle par offre (matériel et logiciel), type de robot, technologie, mode de déploiement, application, région (Amériques, Asie-Pacifique et Europe, Moyen-Orient et Afrique) – Prévisions mondiales pour 2027 – Impact cumulé du COVID -19” rapport a été ajouté à ResearchAndMarkets.com offrir.

La taille du marché mondial des robots d’intelligence artificielle a été estimée à 5 860,10 millions de dollars américains en 2021, 8 003,14 millions de dollars américains en 2022 et devrait croître à un TCAC de 36,82 % pour atteindre 38 450,19 millions de dollars américains jusqu’en 2027.

Fenêtre stratégique compétitive :

La fenêtre concurrentielle stratégique analyse le paysage concurrentiel en termes de marchés, d’applications et de zones géographiques pour aider le fournisseur à définir un alignement ou une adéquation entre ses capacités et ses opportunités pour les perspectives de croissance future. Il décrit l’ajustement optimal ou favorable pour que les fournisseurs adoptent des stratégies successives de fusion et d’acquisition, d’expansion géographique, de recherche et développement et d’introduction de nouveaux produits afin d’exécuter une expansion et une croissance commerciales supplémentaires sur une période de prévision.

Matrice de positionnement FPNV :

La matrice de positionnement de FPNV évalue et catégorise les fournisseurs sur le marché des robots IA en fonction de la stratégie commerciale (croissance de l’entreprise, couverture de l’industrie, viabilité financière et support des canaux) et de la satisfaction du produit (rapport qualité-prix, facilité d’utilisation, fonctionnalités du produit et support client) qui aide les entreprises à prendre de meilleures décisions et à comprendre le paysage concurrentiel.

Analyse des parts de marché :

L’analyse de la part de marché propose l’analyse des fournisseurs en tenant compte de leur contribution au marché global. Cela vous donne une idée de votre génération de revenus sur le marché global par rapport aux autres fournisseurs de l’espace. Il fournit des informations sur les performances des fournisseurs en termes de génération de revenus et de clientèle par rapport aux autres. Connaître la part de marché donne une idée de la taille et de la compétitivité des fournisseurs pour l’année de référence. Il révèle les caractéristiques du marché en termes de traits d’accumulation, de fragmentation, de dominance et d’amalgamation.

Le rapport donne un aperçu des indicateurs suivants :

1. Pénétration du marché : Fournit des informations complètes sur le marché proposées par les principaux acteurs

2. Développement du marché : Fournit des informations détaillées sur les marchés émergents rentables et analyse la pénétration dans les segments de marché matures

3. Diversification du marché : Fournit des informations détaillées sur les lancements de nouveaux produits, les zones géographiques inexploitées, les développements et les investissements récents

4. Évaluation et veille concurrentielles : Fournit une évaluation exhaustive des parts de marché, des stratégies, des produits, de la certification, des approbations réglementaires, du paysage des brevets et des capacités de fabrication des principaux acteurs

5. Développement de produits et innovation : Fournit des informations intelligentes sur les technologies futures, les activités de R&D et les développements de produits innovants

Le rapport répond à des questions telles que :

1. Quelle est la taille du marché et les prévisions du marché mondial des robots d’intelligence artificielle?

2. Quels sont les facteurs inhibiteurs et l’impact du COVID-19 sur le marché mondial des robots d’intelligence artificielle au cours de la période de prévision ?

3. Quels sont les produits/segments/applications/domaines dans lesquels investir au cours de la période de prévision sur le marché mondial des robots d’intelligence artificielle ?

4. Quelle est la fenêtre concurrentielle stratégique pour les opportunités sur le marché mondial des robots d’intelligence artificielle?

5. Quelles sont les tendances technologiques et les cadres réglementaires sur le marché mondial des robots d’intelligence artificielle?

6. Quelle est la part de marché des principaux fournisseurs sur le marché mondial des robots d’intelligence artificielle ?

7. Quels modes et mouvements stratégiques sont considérés comme appropriés pour entrer sur le marché mondial des robots d’intelligence artificielle?

dynamique du marché

Conducteurs

  • Forte adoption des robots à usage personnel

  • Adoption croissante des robots IA dans le secteur de la santé

  • Demande croissante de robots industriels pour l’automatisation

restrictions

  • Réticence à adopter de nouvelles technologies

Opportunités

  • Concentrez-vous sur le développement de robots avec des cas d’application spéciaux qui fonctionnent et ajoutent de la valeur

  • L’augmentation de la population vieillissante à travers le monde augmente la demande de robots basés sur l’IA pour les soins aux personnes âgées

Défis

  • Long délai de mise sur le marché des robots et coût de maintenance élevé

Entreprises citées

  • ROBOTIQUE ET AMI DE LA GRENOUILLE BLEUE

  • Boston Dynamics, Inc.

  • Comau SpA

  • Diligent Robotique Inc.

  • F&P Robotics SA

  • FANUC UK Ltd.

  • FRANKA EMIKA GmbH

  • HARMAN International

  • Société intel

  • Société internationale des machines commerciales

  • Jibo, Inc.

  • Kuka SA

  • Société LG

  • Microsoft Corporation

  • Nvidia Corporation

  • Robotique PAL

  • Promobot LLC

  • Repenser la robotique

  • SoftBank Robotics Corp

  • Staubli International SA

Pour plus d’informations sur ce rapport, visitez https://www.researchandmarkets.com/r/s13vtl

La taille du marché de l’IA atteindra 1 394,30 milliards de dollars d’ici 2029

Pune, Inde, 13 septembre 2022 (GLOBE NEWSWIRE) — Le monde Taille du marché de l’IA devrait passer de 387,45 milliards de dollars américains en 2022 à 1 394,30 milliards de dollars américains en 2029 à un TCAC de 20,1 % au cours de la période de prévision. Des investissements croissants dans la technologie de l’IA par des entreprises de toutes tailles dans tous les secteurs pour prendre de l’ampleur dans les années à venir. Fortune Business Insights™ a publié ces informations dans son récent rapport intitulé “Prévisions du marché de l’intelligence artificielle, 2022-2029”. Selon le rapport, la taille du marché mondial était de 328,34 milliards de dollars en 2021.

La demande croissante de technologie d’intelligence artificielle dans divers secteurs moteurs tels que la vente au détail, la BFSI, la santé, l’alimentation et les boissons, l’automobile et la logistique contribue de manière significative à la croissance du marché mondial.

Demandez un exemplaire du rapport de recherche :

https://www.fortunebusinessinsights.com/enquiry/request-sample-pdf/artificial-intelligence-market-100114

Développement clé de l’industrie :

Avril 2021 – Microsoft Corporation, la multinationale technologique basée aux États-Unis, a annoncé l’acquisition de Nuance Communications, Inc., l’un des principaux fournisseurs de logiciels d’intelligence artificielle et de cloud. Nuance sert principalement le secteur de la santé et son acquisition prendrait en charge Microsoft Cloud for Healthcare.

Portée et segmentation du rapport

Couverture du rapport Détails
période de prévision 2022 à 2029
Période de prévision 2022 à 2029 CAGR 20,1 %
Projection de valeur 2029 1 394,30 milliards de dollars américains
année de référence 2021
Taille du marché de l’IA en 2021 328,34 milliards de dollars américains
données historiques pour 2018 à 2020
nombre de pages 160
segments couverts Composant, Fonction, Déploiement, Industrie et Géographie
Moteurs de croissance du marché de l’IA Les acteurs clés mettent l’accent sur la R&D et les achats pour fournir des solutions personnalisées
La demande croissante de soins de santé a entraîné une augmentation de 150% de la croissance du marché en 2020
Avancement du paysage de l’Internet artificiel des objets (AIoT) pour ouvrir de nouvelles opportunités de croissance
L’Amérique du Nord a généré 143,49 milliards de dollars en 2021 et augmentera considérablement jusqu’en 2029

Les applications croissantes et les modes de déploiement faciles ont attiré l’attention des gouvernements sur la technologie de l’IA, ce qui a conduit à la croissance des investissements gouvernementaux dans l’IA et les technologies connexes. En outre, les progrès de l’apprentissage en profondeur et des réseaux de neurones artificiels (ANN) ont également alimenté l’adoption de l’intelligence artificielle (IA) dans diverses industries telles que l’aérospatiale, la santé, la fabrication et l’automobile. De plus, la croissance de la demande d’analyse et d’interprétation de grandes quantités de données augmente la demande de solutions industrielles d’intelligence artificielle.

La demande croissante en soins de santé a entraîné une augmentation de 150 % de la croissance du marché de l’IA

La croissance du marché de l’intelligence artificielle a connu une tendance à la hausse pendant la pandémie de COVID-19, car l’adoption de l’IA a augmenté dans les soins de santé. Par rapport à 2019, une augmentation vertigineuse de 150 % de la croissance du marché a été observée en 2020. L’IA est devenue une technologie très recherchée dans le domaine de la santé pendant le COVID-19, qu’il s’agisse de relever les défis liés à la pandémie ou de fournir des modèles efficaces et fiables pour de meilleurs résultats. . La découverte de médicaments est également un domaine d’application important pour la technologie de l’IA. Récemment, Facebook AI et Tata Consultancy Services ont été vus utiliser l’IA pour mieux comprendre le coronavirus et identifier les molécules potentielles contre la pandémie. Outre les soins de santé, la vente au détail, le commerce électronique, la logistique et le transport figurent parmi les principaux utilisateurs de la technologie.

Cliquez ici pour l’impact à court et à long terme de COVID-19 sur ce marché :

https://www.fortunebusinessinsights.com/industry-reports/artificial-intelligence-market-100114

Pilotes et restrictions:

Accent croissant sur le développement de l’autonomie des robots

La technologie de l’IA stimule considérablement l’industrie de la robotique. La compétitivité croissante du marché a encouragé les entreprises à adopter des robots entièrement automatisés capables d’interagir et de percevoir l’environnement. L’apprentissage en profondeur, l’apprentissage automatique et d’autres technologies d’IA gagnent du terrain dans le développement de robots automatisés dans le monde entier. La demande croissante de robotique dans divers secteurs d’utilisation finale devrait stimuler la croissance du marché de l’intelligence artificielle au cours de la période de prévision.

Avancement du paysage de l’Internet artificiel des objets (AIoT) pour ouvrir de nouvelles opportunités de croissance

Alors que l’adoption de l’IoT a décuplé ces dernières années, les appareils connectés ont relativement moins de mémoire, ce qui rend plus complexe la collecte et l’analyse des données en temps réel. Par conséquent, l’intelligence artificielle des objets (AIoT) gagne rapidement du terrain à travers le monde. La technologie permet d’augmenter l’efficacité opérationnelle, d’améliorer l’évolutivité de l’IoT, d’improviser des solutions et des services, d’améliorer la gestion des risques et de réduire les temps d’arrêt imprévus et les coûts associés. De nouvelles solutions AIoT arrivent constamment sur le marché. Citant un cas récent, en mai 2021, Bosch a présenté The Phantom Edge – une nouvelle plate-forme AIoT qui fournit des données en temps réel sur la consommation d’énergie dans les installations de fabrication.

Cependant, malgré la pénétration croissante de l’IA, son application peut être limitée en raison de facteurs tels que la protection des données et les problèmes de confidentialité.

Faits saillants du rapport :

  • Étude détaillée individuelle et collective de tous les segments de marché ;
  • Analyse complète des facteurs qui stimulent et ralentissent la croissance du marché ;
  • Évaluation complète des développements régionaux influençant le marché ; et
  • Profilage et examen approfondis des principaux acteurs du marché et de leurs stratégies dominantes.

Avez-vous un doute? Demandez à nos experts : https://www.fortunebusinessinsights.com/enquiry/speak-to-analyst/artificial-intelligence-market-100114

Les segments du marché:

En termes de composants, la part de marché de l’intelligence artificielle est segmentée en logiciels, matériels et services.

Par fonction, la part de marché est ventilée en marketing et ventes, ressources humaines, déploiement de produits/services, risque, exploitation des services, gestion de la chaîne d’approvisionnement, etc. Le segment des autres est divisé en finance et stratégie d’entreprise.

Sur la base du déploiement, la part de marché est divisée en sur site et dans le cloud.

Selon l’industrie, la part de marché est divisée en soins de santé, informatique et télécommunications, vente au détail, BFSI, publicité et médias, automobile, fabrication et autres.

En termes de région, la part de marché est répartie entre l’Amérique du Nord, l’Amérique latine, l’Asie-Pacifique, l’Europe et le Moyen-Orient et l’Afrique.

Informations régionales:

L’Amérique du Nord a généré 143,49 milliards de dollars en 2021 et augmentera considérablement jusqu’en 2029

L’Amérique du Nord a dominé la part de marché mondiale de l’IA en 2020, enregistrant 143,49 milliards de dollars de revenus annuels. Dirigée par les États-Unis, la région devrait afficher des tendances similaires dans les années à venir. La présence d’entreprises d’IA établies et l’émergence de nouvelles startups renforceront les perspectives régionales.

Le marché de l’Asie-Pacifique devrait croître au TCAC le plus rapide entre 2022 et 2029, tiré par l’augmentation du déploiement de la 5G en Chine, au Japon, en Corée du Sud, en Inde et à Singapour. Pendant ce temps, le marché européen de l’IA se développera en raison de l’augmentation du financement fédéral dans la technologie de l’IA.

Liste des principales entreprises opérant sur le marché de l’intelligence artificielle:

  • Amazon, Inc. (Washington, États-Unis)
  • IBM Corporation (New York, États-Unis)
  • Microsoft Corporation (Washington, États-Unis)
  • Salesforce.com Inc. (Californie, États-Unis)
  • Alphabet inc. (Google LLC) (Californie, États-Unis)
  • NVIDIA Corporation (Californie, États-Unis)
  • Baidu, Inc. (Pékin, Chine)
  • SAP SE (Walldorf, Allemagne)
  • Oracle Corporation (Texas, États-Unis)
  • Hewlett Packard Enterprise Company (Texas, États-Unis)
  • Institut SAS Inc. (Caroline du Nord, États-Unis)

Achat rapide – Rapport d’étude de marché sur l’intelligence artificielle (IA):

https://www.fortunebusinessinsights.com/checkout-page/100114

Principaux points de l’indice :

  • Estimations et prévisions de la taille du marché mondial de l’IA (données quantitatives), par segments, 2018-2029
    • Principales conclusions
    • Par composant (USD)
      • Matériel
      • Logiciel/Plateforme
      • prestations de service
    • Par fonction (USD)
      • Ressources humaines
      • marketing et ventes
      • Mise en œuvre de produits/services
      • opération de service
      • Risque
      • Gestion de la chaîne logistique
      • Autres (Stratégie d’entreprise et Finance)
    • Par déploiement (USD)
    • Par secteur (USD)
      • Soins de santé
      • détail
      • Informatique et Télécom
      • BFSI
      • Automobile
      • Publicité et médias
      • fabrication
      • Les autres
    • Par région (USD)
      • Amérique du Nord
      • L’Europe 
      • Moyen-Orient et Afrique
      • Asie-Pacifique
      • Amérique latine
  • Estimations et prévisions de la taille du marché de l’intelligence artificielle en Amérique du Nord (données quantitatives), par segments, 2018-2029
    • Principales conclusions
    • Par composant (USD)
      • Matériel
      • Logiciel/Plateforme
      • prestations de service
    • Par fonction (USD)
      • Ressources humaines
      • marketing et ventes
      • Mise en œuvre de produits/services
      • opération de service
      • Risque
      • Gestion de la chaîne logistique
      • Autres (Stratégie d’entreprise et Finance)
    • Par déploiement (USD)
    • Par secteur (USD)
      • Soins de santé
      • détail
      • Informatique et Télécom
      • BFSI
      • Automobile
      • Publicité et médias
      • fabrication
      • Les autres
    • Par pays (USD)
  • Estimations et prévisions de la taille du marché de l’intelligence artificielle en Europe (données quantitatives), par segments, 2018-2029
    • Principales conclusions
    • Par composant (USD)
      • Matériel
      • Logiciel/Plateforme
      • prestations de service
    • Par fonction (USD)
      • Ressources humaines
      • marketing et ventes
      • Mise en œuvre de produits/services
      • opération de service
      • Risque
      • Gestion de la chaîne logistique
      • Autres (Stratégie d’entreprise et Finance)
    • Par déploiement (USD)
    • Par secteur (USD)
      • Soins de santé
      • détail
      • Informatique et Télécom
      • BFSI
      • Automobile
      • Publicité et médias
      • fabrication
      • Les autres

TOC Suite…!

Questions courantes

Quelle est la taille du marché de l’IA ?

La taille du marché de l’IA était de 328,34 milliards de dollars en 2021.

À quelle vitesse le marché de l’IA se développe-t-il ?

Le marché de l’IA affichera un TCAC de 20,1% au cours de la période de prévision, 2022-2029

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La nouvelle intelligence artificielle audio de voiture peut améliorer plus que la musique

Hollywood a toujours décrit l’intelligence artificielle (IA) comme la couche opérationnelle de robots dystopiques qui remplacent les humains sans méfiance et créent le conflit central croissant. Dans une meilleure référence, vous pouvez imaginer un jeune Hailey Joel Osment jouant David, l’enfant gêné et artificiel dans le monde de Spielberg des villes côtières non gelées et inondées (cela vous semble familier?) IA : Intelligence Artificielle que (alerte spoiler) vous ne faites que vous tuer. Ou peut-être vous souvenez-vous de la voix de Robin Williams comme Homme bicentenaire qui, encore une fois, est un robot conscient de lui-même essayant de prospérer qui (encore une fois en alerte spoiler) finit par être sa seule victime. Et, bien sûr, il y a la référence presque clichée à Terminateur et son monde post-apocalyptique avec des machines essayant de détruire les humains et, eh bien, (alerte pas si spoiler) de nombreuses victimes au cours de quelques décennies. Dans aucun de ces scénarios, cependant, les humains ne coexistent avec une vie meilleure, sans parler d’un divertissement et d’une sécurité améliorés.

Ceci, cependant, est la nouvelle réalité. Des algorithmes d’intelligence artificielle peuvent être inclus dans les conceptions audio et continuellement améliorés grâce à des mises à jour sans fil pour améliorer l’expérience de conduite. Et en contradiction directe avec ces exemples hollywoodiens, cette IA peut en fait améliorer la probabilité de survie humaine.

juste pour le plaisir

Jusqu’à récemment, toutes les interfaces utilisateur (UI), y compris le développement audio, nécessitaient une programmation complexe par des codeurs experts pendant les trente-six (36) mois standard d’un programme de véhicule. Le style des tôles et des boîtiers électroniques sont spécifiés, acquis et développés en parallèle uniquement pour calibrer les éléments individuels en fin de développement. Sons de marque. Signatures acoustiques. Toutes des initiatives distinctes au sein du même projet de système anémique qui coûtent des milliards aux fabricants.

Mais l’intelligence artificielle a permis une approche beaucoup plus flexible et efficace de la conception de l’expérience audio. “Ce que nous voyons, c’est la convergence des tendances”, déclare Josh Morris, responsable de l’ingénierie de l’apprentissage automatique chez DSP Concept. “L’audio devient une caractéristique plus dominante dans le secteur automobile, mais en même temps, vous voyez les processeurs modernes devenir plus puissants avec plus de mémoire et de ressources.”

Et ce faisant, en utilisant une plate-forme de développement axée sur les systèmes, l’intelligence artificielle et ces processeurs plus puissants offrent aux conducteurs et aux passagers un nouveau niveau de réactivité adaptative en temps réel. . “Plutôt que le besoin historique d’écrire des tonnes de code pour chaque scénario imaginable, l’IA pilote la réactivité du système basée sur une prise de conscience acquise des conditions et des événements environnementaux”, déclare Steve Ernst, responsable du développement commercial automobile chez DSP Concept. .

La façon la plus évidente d’utiliser ce système d’apprentissage est de “réduire le bruit” du véhicule afin que l’audio premium puisse être adapté et amélioré malgré l’échange de pneus d’hiver ou d’autres changements d’environnement. Mais LG Electronics a développé des algorithmes fonctionnant sur Audio Weaver de DSP Concept plate-forme pour permettre des améliorations vocales du dialogue de film pendant le divertissement de siège arrière pour l’accentuer par rapport aux explosions dans le film, permettant ainsi au passager de mieux entendre le contenu critique

Un autre aspect non évident serait la façon dont les sons audio de la marque sont orchestrés au milieu d’autres bruits. Ce véhicule particulier nécessite-t-il que la séquence de démarrage ascendante soit jouée tandis que d’autres sons tels que la radio et les cloches sont automatiquement coupés ? Chaque expérience peut être modifiée.

Plus susceptibles de prospérer

Alors que le monde se précipite vers les véhicules électriques et la conduite autonome, la fréquence et les besoins des avertissements sonores sont susceptibles de changer radicalement. Par exemple, l’ingénieur de sécurité d’un taxi autonome ne peut pas supposer que les passagers sont à proximité d’un écran visuel lorsqu’une alerte opportune est nécessaire. Et à quel point cet avertissement est-il audible pour le près de 25 millions d’Américains handicapés pour qui les véhicules autonomes devraient-ils ouvrir de nouvelles possibilités de mobilité ? “L’audio ne sert plus seulement à écouter votre musique préférée”, déclare Ernst. “Avec la conduite autonome, il y a toutes sortes d’alertes dont vous avez besoin pour garder le conducteur engagé ou pour alerter le conducteur non engagé des choses qui se passent autour de lui.”

« Et ce qui rend les choses plus difficiles », ajoute Adam Levenson, directeur marketing chez DSP Concepts, « c’est que tout est géré simultanément à l’intérieur de la voiture : téléphonie, son immersif ou spatial, bruit du moteur, bruit de la route, alerte acoustique du véhicule, systèmes vocaux, etc. Nous aimons dire que le produit audio le plus complexe est la voiture.

Par exemple, imaginez le scénario dans lequel un conducteur a activé le mode de conduite autonome sur la route, a augmenté le volume et ignore agréablement qu’un véhicule d’urgence arrive en sens inverse. Avec quelle précision (et distance) de détection de la sirène à l’aide du ou des microphones du véhicule, la voiture alerte-t-elle son conducteur presque distrait ? Comment présenter cette alerte pour s’affranchir du bruit ambiant, apporter une attention suffisante, mais ne pas effrayer inutilement le conducteur ? Tout cela peut être réglé via des modèles prédéfinis, une formation initiale avec différents sondeurs et un réglage ultérieur basé sur le cloud. “C’est là que l’orchestration globale devient vraiment importante”, explique Morris. « Nous pouvons prendre la sortie du [AI’s detection] modèle et dirigez-le vers différents endroits de la voiture. Peut-être que vous baissez le son, déclenchez une alerte sonore et allumez quelque chose sur le tableau de bord pour que le conducteur fasse attention.

Il en va de même pour les alertes externes. Par exemple, un véhicule électrique silencieux peut avoir des alarmes adaptées aux piétons. Ainsi, de nouveaux étalonnages peuvent être créés hors ligne et téléchargés sur les véhicules sous forme de mises à jour logicielles basées sur l’innovation activée.

Innover partout. Et l’intelligence artificielle alimente l’expérience utopique plutôt que de créer le monde dystopique d’Hollywood.

Prédiction de l’auteur

Voici ma prédiction pour la semaine (et ce n’est que mardi, les amis) : la prochaine évolution de l’audio devrait inclure une boucle de rétroaction complète et instantanée, y compris le plaisir subtil et en temps réel des utilisateurs. Oui, une grande partie de la conception actuelle est susceptible d’améliorer l’expérience, mais un étalonnage continu de la conception centrée sur l’utilisateur (UCD) peut être encore amélioré en fonction des expressions, du langage corporel et des commentaires des passagers, en ajustant individuellement la satisfaction en temps réel. Tous les catalyseurs sont là : caméra, IA, processeurs et une plate-forme adaptable.

Oui, nous avons entendu éclairage ambiant adaptatif et détection à distance de l’ennui, du stress, etc. pour améliorer la sécurité, mais rien qui améliore l’expérience combinée basée sur des algorithmes d’apprentissage en temps réel de tous les capteurs orientés vers l’utilisateur.

Peut-être que j’extrapole trop. Mais comme le personnage de Robin Williams, j’ai traversé deux siècles… alors peut-être que je suis aussi sensible à ce que les humains pourraient vouloir.

Intelligence artificielle 101 : c’est mathématique, pas magique

Le terme intelligence artificielle (IA) peut être un peu trompeur. Alors que le support du renseignement est conçu (et, en ce sens, artificiel ou créé par l’homme), l’intelligence elle-même est basée sur des données très réelles. Cependant, la plupart des gens entendent “IA” et pensent à des robots futuristes ou à des scènes de films de science-fiction, sans reconnaître que l’origine de l’IA n’est ni fictive ni magique – ce sont les mathématiques.

Les mathématiques et les données sont au cœur des méthodes de formation à l’IA et à l’apprentissage automatique (ML). De cette façon, le processus n’est pas si éloigné des projets d’ingénierie pilotés par l’homme. Pourtant, l’IA a reçu quelques critiques en cours de route, largement basées sur un malentendu et une méfiance ultérieure à l’égard de l’IA.

Parallèlement à cela, il y a une peur et un léger dégoût de la possibilité que des machines alimentées par l’IA puissent un jour remplacer les humains sur le lieu de travail. Mais c’est aussi une version déformée de ce qu’est réellement ou peut être l’IA. L’IA contribue bien plus au domaine de l’ingénierie qu’elle ne pourrait jamais supprimer ou remplacer.

La relation entre l’IA et l’ingénierie est plus symbiotique et similaire à la connexion que nous voyons avec simulation et IA, ou simulation et ingénierie. Chaque relation complète et renforce l’autre.

Pour dissiper certaines des idées fausses autour de l’IA, passons en revue certains des ingrédients clés du processus d’IA, comment la simulation s’emboîte et comment l’IA et la simulation profitent de manière significative à l’ingénierie.

Connaître les faits : données basées sur la simulation

Les données sont la partie la plus critique de l’ingénierie basée sur l’IA. Comme mentionné précédemment, l’IA est essentiellement constituée de beaucoup de mathématiques, composées d’algorithmes, de calculs et d’autres types de données. Il s’agit de la formation en arrière-plan ou en coulisse que la plupart des gens ne voient pas. Cependant, tout comme vous devez former vos équipes humaines, vous devez former votre IA.

Pour les humains en milieu de travail, cela pourrait prendre la forme d’un module de formation ou d’une session pratique avec un membre senior de l’équipe. La formation se présente sous une forme différente pour l’IA, mais il existe toujours une formation basée sur l’information. L’ingénieur entraîne l’IA en lui fournissant les données dont elle a besoin pour effectuer la tâche à accomplir. Comme vous pouvez l’imaginer, l’exactitude des données est essentielle pour les mêmes raisons que vous ne formeriez pas un humain à l’aide d’informations inexactes. Par conséquent, l’intégration AI/ML n’est pas une révolution, mais une évolution des méthodes comparable à la formation d’un ingénieur ou d’un concepteur à une nouvelle approche de conception ou de flux de travail qui donne de meilleurs résultats.

Une différence, cependant, est le volume considérable de données nécessaires pour préparer pleinement l’IA, d’autant plus que l’IA manque des éléments humains de bon sens ou de réflexion rapide. Bien que ce soit une autre raison d’hésitation pour certains, c’est là que la simulation peut fournir une grande aide avec une précision prédictive, une grande capacité de données, des capacités d’analyse presque illimitées et des résultats rapides. Pour cette raison, l’intégration de l’IA/ML à la simulation est un élément fondamental pour réaliser l’ingénierie de l’IA à grande échelle.

Avec des logiciels de simulation couvrant l’analyse par éléments finis (FEA), la dynamique des fluides computationnelle (CFD), l’électromagnétisme et d’autres modélisations basées sur la physique, le vaste portefeuille d’Ansys dispose des outils pour pratiquement tous les projets d’ingénierie. Grâce à ces outils, les ingénieurs peuvent collecter les données les plus précises possibles et visualiser les performances. Encore plus avantageux, Ansys élimine la charge mathématique de l’ingénieur ou du concepteur en simplifiant les calculs ou les techniques de codage et en encapsulant ces tâches dans des outils intégrés faciles à utiliser. Aujourd’hui, la simulation est beaucoup plus accessible au non-spécialiste de la simulation.

Une fois que la quantité de données souhaitée est collectée, les membres de l’équipe peuvent à nouveau se tourner vers la simulation pour l’étape suivante : la formation de l’IA. Une méthode de formation tire parti de la technologie du jumeau numérique, telle que Ansys Twin Builder. Un jumeau numérique peut être utilisé conjointement avec des méthodes ML pour générer de grandes quantités de données afin de former l’IA beaucoup plus rapidement et à moindre coût que l’utilisation de machines physiques pour la génération de données.

L’intelligence artificielle joue un rôle clé dans les jumeaux numériques hybrides.

Selon consortium de jumeaux numériques, un jumeau numérique est une représentation virtuelle d’entités et de processus du monde réel, synchronisés à une fréquence et une fidélité spécifiées. En créant des jumeaux numériques avec le Twin Builder et en intégrant l’IA/ML, les ingénieurs peuvent fusionner des modèles basés sur les données et la physique pour créer des jumeaux numériques hybrides.

Avec les jumeaux numériques hybrides, la technologie des jumeaux numériques se combine avec la simulation basée sur la physique d’Ansys pour transporter les détails des simulations 3D – par exemple, l’analyse structurelle et les modèles mécaniques – dans des modèles d’ordre réduit (ROM), ce qui réduit la complexité des calculs et produit un système plus efficace. -modèles de niveau avec le même niveau de précision fiable.

Un autre avantage des méthodes basées sur l’IA/ML est la possibilité d’utiliser des données historiques. Généralement, lorsqu’un volume de données est collecté, il est de la responsabilité de trier ces informations pour en extraire ce qui est le plus nécessaire, ce qui est le moins utile et ce qui doit être jeté. Les données historiques moins utiles ou rejetées sont souvent stockées dans d’anciens formats sur les disques durs des ordinateurs, ce qui les rend pour la plupart inaccessibles et apparemment sans valeur. Cependant, l’IA/ML se nourrit d’une accumulation de données et en fait un grand usage.

En fait, l’IA/ML peut transformer des données obsolètes en un actif de grande valeur. Comme mentionné précédemment, il faut beaucoup de données (et de mathématiques) pour entraîner correctement l’IA. De cette façon, AI/ML peut bénéficier de données inutilisées ou anciennes en les recyclant pour les utiliser comme matériel de formation. L’utilisation des résultats et des données des simulations précédentes pour apprendre et relever de nouveaux défis de conception revient à tirer parti de l’expérience d’une équipe de concepteurs expérimentés, mais avec un plus grand avantage.

Cela contribue également aux préoccupations de durabilité. De gros volumes de données doivent être stockés, ce qui consomme inutilement de l’énergie et de l’énergie, surtout si les données ne sont pas utilisées. En utilisant l’IA/ML pour classer, consolider et utiliser les anciennes données, nous pouvons réduire l’énergie et la consommation d’énergie à long terme.

Pour développer cela, nous pouvons nous efforcer de créer un cadre de développement gourmand en données avec une plate-forme ouverte où les algorithmes de machines modernes peuvent régulièrement consommer des données et se nourrir d’informations provenant de plusieurs sources.

Des liens mutuellement bénéfiques

Alors que l’IA bénéficie de la simulation, la simulation bénéficie également de l’IA. L’IA peut accélérer la simulation jusqu’à 100 fois plus vite, comme nous le voyons avec des simulations basées sur l’IA ou des simulations utilisant des systèmes basés sur ML.

Par exemple, nous pouvons tirer parti du ML pour générer des conceptions de produits de transition en formant des réseaux de neurones pour prédire, optimiser et fournir automatiquement des conceptions au niveau de la production basées sur des conceptions précédentes. Nous pouvons également utiliser ML pour définir automatiquement les paramètres du modèle ou appliquer des solveurs de flux basés sur ML pour permettre une simulation augmentée.

De même, l’IA/ML peut piloter la conception avec l’optimisation de la topologie tout en simplifiant les flux de travail et en réduisant finalement les coûts. Par exemple, AI/ML peut être appliqué à Ansys optiSLang logiciel d’intégration de processus et d’optimisation de la conception pour les inducteurs en silicium avancés pour les applications à ondes millimétriques utilisant l’IA/ML pour produire des modèles de blocs de construction synthétiques en une fraction du temps.

Pourtant, même avec la myriade d’avantages de la simulation, de l’IA/ML, de l’automatisation ou d’une assistance informatique similaire, il existe une place critique et axée sur la valeur pour les humains. Non seulement des ingénieurs, mais aussi des concepteurs et d’autres professionnels sont encore nécessaires pour former l’IA et combler le fossé entre l’IA, la simulation et l’ingénierie en fournissant une formation, des informations et une direction essentielles. Ces professionnels sont mieux équipés avec des outils de conception alimentés par l’IA qui libèrent une créativité incroyable.

Pour savoir comment intégrer l’IA dans votre opération ou créer des jumeaux numériques hybrides, demandez l’accès aux webinaires à la demande d’Ansys : Comment accélérer les innovations de produits et évoluer avec succès grâce à l’IA ou Jumeaux numériques hybrides : réunir le meilleur de l’IA et de la physiquerespectivement.

Urvi Aradhya de K Raheja Corp — People Matters

Avec l’avènement de la technologie, les transformations du lieu de travail ont été constantes. Ce processus a été fortement stimulé par les fermetures soudaines causées par la pandémie. Aujourd’hui, les experts en affaires prédisent que l’avenir n’est pas loin, lorsque de nombreux processus commerciaux seront automatisés et exploités par l’intelligence artificielle, ce qui remodèlera la main-d’œuvre avec de nouveaux rôles et compétences.

Pour approfondir l’océan des compétences qui seront pertinentes dans un tel avenir, nous avons parlé avec Urvi Aradhya, CHRO, K Raheja Corp. Voici quelques extraits de l’interaction.

1. Selon vous, à quoi ressemblera l’avenir du travail ?

Les lieux de travail et les philosophies de travail ont connu un changement radical au cours des deux dernières années. La transformation des modèles d’entreprise et l’évolution des rôles ont eu leur impact sur les rôles des employés à tous les niveaux, niveaux, industries et organisations. L’environnement d’aujourd’hui exige une plus grande flexibilité et agilité de la part des membres de l’équipe pour développer et affiner les compétences nécessaires pour collaborer à travers les emplacements et les fuseaux horaires, en temps réel, pour atteindre avec succès vos objectifs commerciaux. Au fur et à mesure que le scénario se déroule, la technologie a été à l’avant-garde pour permettre cette transition.

Les styles de travail verront des éléments hybrides. Les bureaux, cependant, sont là pour rester en tant que lieu de rassemblement, de camaraderie, de mentorat, d’interactions, de formation, d’apprentissage et de développement, qui bénéficient énormément des interactions interpersonnelles.

2. Quel est le rapport probable entre l’IA et les ressources humaines dans l’avenir du travail ?

C’est une question fréquemment posée, avec de nombreux commentaires sur la perte d’emplois au profit des machines, etc. Mais en dehors du domaine de la science-fiction, l’IA ou tout autre progrès technologique facilitera la vie.

Il ne faut pas oublier que l’IA reste un outil. Un marteau, aussi intelligent soit-il, ne pourra toujours rien faire sans personne pour le soulever.

Beaucoup a également été écrit sur la technologie en tant que catalyseur et cela n’a jamais été aussi vrai. Le volume de données à traiter augmentant de plus en plus et les temps d’attente diminuant de jour en jour, nous avons atteint un point où l’automatisation est plus efficace. Et les fonctions et les domaines dans lesquels l’IA est mise en œuvre sont souvent banals et monotones pour les gens. Plutôt que de perdre des employés à cause de l’épuisement professionnel et des licenciements silencieux en raison de l’insatisfaction à l’égard de leur travail, cela aide à automatiser les fonctions exécutables par la machine et permet aux employés de mieux utiliser leur talent dans les domaines où ils peuvent le mieux contribuer.

3. On prévoit que les aînés moyens actuels seront des leaders dans 10 à 15 ans. Comment Raheja Corp prévoit-elle d’investir dans ses compétences pour s’assurer qu’elle dirige de manière transparente une main-d’œuvre prête pour l’avenir ?

Identifier les futurs leaders et leur fournir la formation et le mentorat appropriés est un engagement continu de K Raheja Corp. Cela nous aide à attirer un ensemble diversifié de leaders, de différents endroits, ethnies, origines et spécialités.

Chez K Raheja Corp, nous avons développé un programme intuitif d’amélioration du leadership – « Shikhar ». Il s’agit d’un parcours d’apprentissage mixte à haut potentiel de six à huit mois qui nous permet d’évaluer les performances des employés, de comprendre leurs inclinations naturelles et d’évaluer leur potentiel de leadership.

Une autre offre est la politique de relance, par laquelle nous embauchons des talents qui souhaitent retourner au travail après un congé sabbatique. Pour ces talents qui reviennent, nous proposons une formation spécifique à leur rôle pour les mettre à jour sur les dernières compétences et informations nécessaires en marketing numérique, architecture, ingénierie, ainsi que des sessions de recyclage sur les compétences non techniques, la santé mentale, le bien-être émotionnel et bien plus encore. !

Nous nous engageons à préparer nos talents de manière holistique pour qu’ils deviennent de meilleurs managers et des leaders inspirants.

4. Selon vous, quel sera le plus grand mantra de succès pour les leaders à l’ère de l’automatisation ?

L’officier de sous-marin américain Don Walsh a dit un jour : « Gérez les machines, dirigez les gens. Et c’est la meilleure façon de faire entrer les entreprises dans la nouvelle ère des lieux de travail axés sur la technologie.

Les machines et la technologie améliorent l’efficacité humaine ; ils ne les remplacent pas.

C’est pourquoi les employés hautement qualifiés ne se démoderont jamais. Nous ne sommes pas à une époque d’obsolescence induite par la technologie, mais à une époque de transformation facilitée par la technologie. Le succès des dirigeants d’aujourd’hui dépend de leur capacité à tirer parti de la technologie pour prendre les meilleures décisions possibles, car cela affecte toutes les parties prenantes, en particulier les employés et les clients.

5. La main-d’œuvre qui se joindra à l’avenir est susceptible d’être dans les écoles et de terminer ses études maintenant. On s’attend donc à ce qu’ils soient prêts à maîtriser l’IA et d’autres compétences techniques. Alors, comment vous préparez-vous à diriger cette main-d’œuvre vers l’avenir ?

Nous nous dirigeons vers une ère de travail collaboratif.

Nous voyons déjà des équipes exploiter la puissance de l’intelligence artificielle grâce à l’analyse prédictive, à l’exploration de données, à l’automatisation des processus métier et à d’autres voies. Et les compétences pour cela sont semées dans les écoles aujourd’hui.

La voie du succès pour une organisation progressiste consiste à se transformer au fil du temps, non seulement pour améliorer son efficacité, mais aussi pour attirer et inspirer les générations futures. Comme les bots assistent dans divers processus et opérations de bas niveau, les employés pourront perfectionner leurs compétences dans leurs domaines respectifs pour obtenir de meilleures performances et optimiser les ressources.

Chez K Raheja Corp, nous développons continuellement notre empreinte numérique et technologique pour être prêts pour l’avenir – avec une main-d’œuvre qui possède les compétences nécessaires pour utiliser les dernières technologies tout en remplissant les caractéristiques des rôles humains traditionnels, ravissant nos clients et nos parties prenantes. .

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