Applied Artificial Intelligence

Un programme d’intelligence artificielle suscite un débat sur la nature de l’art

Une œuvre d’art numérique qui a remporté un prix à la Colorado State Fair a ravivé une vieille rage sur ce qu’est l’art et comment les artistes créent de manière authentique.

Jason Allen a utilisé un programme d’intelligence artificielle pour générer une image intitulée, Théâtre D’opéra Spatial », qui évoque une scène d’opéra dans un décor de science-fiction. Plusieurs artistes de Bloomington-Normal ne semblent pas voir le débat sous un jour particulièrement sanguinaire.

L’artiste du programme d’IA utilisé par le concepteur de jeux Allen n’implique aucune technique pratique. Il n’y a pas de stylet numérique. Il n’y a pas de boîte à outils Photoshop. L’IA opère en transformant des mots et du texte en une image. Se pose alors la question du rapport entre les artistes, leur technique et le sujet : quelle est la place de l’IA là-dedans ?

L’artiste Rhea Edge a un studio au centre-ville de Bloomington et enseigne au Eureka College. Elle a déclaré que le programme AI est une version contemporaine du débat sur l’utilisation des outils techniques que les artistes ont eu depuis 400 avant JC et l’invention de la Camera Obscura, une pièce sombre avec un petit trou ou une lentille d’un côté à travers lequel un l’image peut être visualisée est projetée sur un mur.

Lorsque l’encre en tube est apparue pour la première fois, les puristes ont également soutenu que ceux qui l’utilisaient avaient échoué dans leurs muses parce qu’ils ne mélangeaient plus leurs propres couleurs à partir d’ingrédients bruts. Edge a déclaré que Jan Van Eyck, Caravaggio, DaVinci et bien d’autres ont utilisé la technologie de leur époque et ont été critiqués jusqu’à la dernière itération de l’argument (jusqu’à présent) dans les années 1970 et 1980.

« L’héritage de la génération photoréaliste a été transmis à nos propres artistes locaux Ken Holder et Harold Gregor. Ils ont utilisé des diapositives projetées sur leurs toiles pour commencer leurs peintures », a déclaré Edge.

Certains soutiennent que l’IA est plus complète que les outils précédents qui reposaient encore sur la main et l’esprit de l’artiste. L’IA est une interface de mots – aucune main n’est impliquée. En un sens, cependant, il est facile de dire que l’image est de l’art.

Herb Eaton a travaillé dans son studio d’art du centre-ville de Bloomington pendant des décennies, peignant, sculptant et travaillant dans d’autres médias.

« Un artiste est une personnalité qui aime manipuler le monde matériel. Et c’est ce qui fait de vous un artiste”, a cité Eaton, bien qu’il ait dit qu’il ne se souvenait pas de l’auteur de la déclaration.

C’est une définition assez large. En guise d’avertissement, Eaton a également cité le philosophe et critique d’art Arthur Danto disant que “vous pouvez faire de l’art avec n’importe quoi, même l’oreille d’un cochon. Mais cela ne veut pas dire que c’est un sac en soie”.

« Cela ne veut pas dire que c’est bon. Et cela ne veut pas dire que c’est bon pour les artistes », a déclaré Eaton.

Eaton a déclaré que l’artiste met ses propres perspectives et sa mémoire dans chaque œuvre. Il n’y a pas beaucoup de monde matériel dans celui-ci. Vous n’avez pas besoin d’avoir un grand sens de la couleur ou de la coordination œil-main. Il faut peindre avec des mots.

Rhea Edge a déclaré que cela amenait simplement l’art dans une direction différente. « Vers l’esprit humain et l’invention humaine, qui sera toujours en évolution. Et toute votre créativité. Tout cela est une découverte », a-t-elle déclaré.

Ce ne sera pas la dernière fois que le débat éclatera, a-t-il ajouté. Les artistes continueront à développer de nouvelles formes à mesure que de nouvelles technologies émergeront.

« Après des années et des années, le grand public rattrape ce que certains scientifiques et artistes ont commencé à découvrir. Et quand ils font cela, cela devient simplement accepté. Il suffit de regarder le rejet de l’impressionnisme en tant que style de peinture et à quel point il est répandu et courant aujourd’hui », a déclaré Edge.

Un autre artiste de Bloomington a offert un corollaire au cadrage d’Edge sur l’arc de l’avancement de l’art.

Brian Simpson a déclaré que chaque changement technologique affecte les disciplines précédentes, parfois négativement. « Toute innovation pour un autre art. La photographie a pratiquement tué la peinture de portraits miniatures », a-t-il déclaré.

Bien que l’IA puisse être une extension du processus créatif, Simpson a déclaré qu’elle pouvait changer ce processus pour certains professionnels. Eaton a déclaré qu’une partie de son propre héritage en tant qu’artiste est de voir les influences qui l’ont façonné – ses professeurs et ses expériences dans le monde se reflètent dans son travail. Et l’intentionnalité de l’acte créatif, a-t-il dit, compte.

« Ce qui devient un problème, c’est de demander aux artistes : ‘De quoi êtes-vous satisfait ? dit Eaton.

Il est vrai qu’il y a une différence dans le sens romantique de ce qu’un artiste est censé faire physiquement que ce qu’une personne fait avec un programme d’IA. Cependant, Simpson a déclaré qu’il existe des similitudes entre l’art généré par l’IA et les élaborations précédentes du processus créatif.

« Il y a un esprit derrière tout ça. L’esprit décide que je veux cette image. Et avec cette image, c’est le mot que je veux utiliser. Il (Allen) en a fait 40 mais en a choisi un. On pourrait soutenir que le choix et l’auto-conservation font partie du processus artistique », a déclaré Simpson.

Un autre élément de ce processus est l’absorption extatique que les artistes ressentent lorsqu’ils travaillent. C’est profondément interne. C’est semblable à la méditation. Il suspend le temps.

Edge a déclaré que cela faisait partie de la “capacité humaine à abandonner les types de pensée linéaires hautement intellectuelles”, tandis que Simpson a déclaré qu’il ne pouvait pas trouver cette joie de vivre en utilisant un programme d’IA. Pas Edge. Quelqu’un d’autre pourrait.

“Je pense que vous feriez probablement la même chose en travaillant sur un ordinateur, car vous pouvez entrer dans un état où vous ne dictez pas tout ce que vous faites, qu’il y a quelque chose d’automatique qui prend le dessus”, a déclaré Borda.

Dans le cas de cette œuvre d’art en particulier, Eaton est resté sceptique, affirmant qu’il n’est pas clair que la poursuite menée par Jason Allen était pour l’art ou la publicité.

“Cela diminue ce jeune homme, en tant qu’artiste, une personnalité qui peut contribuer à façonner d’où il vient, les lieux et les gens d’où il vient, et en faire quelque chose, parce que tout est extravagant”, a déclaré Eaton.

Il s’est demandé si le processus de création de cette image était un acte artistique créatif ou “pour obtenir une augmentation de 90 jours sur une carrière de trois ans”, comme l’a dit un critique à propos d’un autre artiste. Eaton a déclaré qu’il se demandait si cela favorisait également le développement de cet artiste en particulier.

« Ce qui me frappe vraiment, c’est que c’est presque une exploration de ce type. Il est pour (jeune). Il se prépare à être vu de cette façon”, a déclaré Eaton, ajoutant qu’il sympathisait avec Allen parce que lui aussi était autrefois jeune et voulait faire des choses pour secouer le monde.

Mais Eaton est allé jusqu’à dire qu’il pense que ce gonflement pourrait être dangereux pour la croissance d’Allen.

Certains métiers sont entrés plus rapidement dans l’ère numérique que d’autres. La conception graphique est celle où le rythme du changement a été rapide. Il y a aussi une distinction à faire entre l’art graphique commercial et les beaux-arts. Simpson a déclaré que certaines personnes sont mécontentes de l’IA parce qu’il n’y a pas de formation impliquée dans le sens traditionnel qui vient de l’approche académique de l’art. Il a dit que cela aura des conséquences sur le marché.

“Cela va changer le domaine”, a-t-il déclaré. «Il y a tellement de demande pour les arts graphiques en termes de blogs, de conception graphique, et oui, cela pourrait très bien mettre certains graphistes en faillite. Ceci est similaire à la musique générée par ordinateur. Ce n’est pas aussi bon qu’une composition originale, mais cela sert de fond pour un podcast.

Pour le moment, Simpson a déclaré que les images générées par l’IA ressemblaient toujours à des peintures conventionnelles avec des pixels. Ce n’est peut-être pas toujours vrai. Pour ceux qui le critiquent maintenant, Simpson a dit de faire une pause.

« La photographie a mis peut-être 60 à 80 ans avant de commencer à comprendre ce que pouvait être sa propre forme d’art et à ne pas imiter la peinture. Cela peut donc prendre un certain temps à quelqu’un d’assez brillant pour comprendre que l’idée n’est pas d’imiter la peinture, mais de créer une forme d’art à part entière qui découle de la manipulation de l’IA », a déclaré Simpson.

L’art de l’IA et les formes traditionnelles d’art physique peuvent être fondamentalement différents dans le lien émotionnel qu’un artiste ressent avec son art, ou non. Edge a déclaré qu’il se pourrait que le spectacle plaise à un autre type d’artiste qui ressentira le même lien.

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Une nouvelle méthode de comparaison des réseaux de neurones expose le fonctionnement de l’intelligence artificielle

Une nouvelle méthode de comparaison des réseaux de neurones expose le fonctionnement de l'intelligence artificielle

Les chercheurs de Los Alamos cherchent de nouvelles façons de comparer les réseaux de neurones. Cette image a été créée avec un logiciel d’intelligence artificielle appelé Stable Diffusion, en utilisant l’invite “Regarder dans la boîte noire des réseaux de neurones”. Crédit : Laboratoire national de Los Alamos

Une équipe du Laboratoire national de Los Alamos a développé une nouvelle approche pour comparer les réseaux de neurones qui analysent la “boîte noire” de l’intelligence artificielle afin d’aider les chercheurs à comprendre le comportement des réseaux de neurones. Les réseaux de neurones reconnaissent les modèles dans les ensembles de données ; ils sont utilisés dans toute la société, dans des applications telles que les assistants virtuels, les systèmes de reconnaissance faciale et les voitures autonomes.

« La communauté de recherche sur l’IA n’a pas nécessairement une compréhension complète de ce que font les réseaux de neurones ; ils nous donnent de bons résultats, mais nous ne savons pas comment ni pourquoi », a déclaré Haydn Jones, chercheur au Advanced Research in Cyber ​​Systems Group à Los Alamos. “Notre nouvelle méthode fait un meilleur travail de comparaison des réseaux de neurones, ce qui est une étape cruciale vers une meilleure compréhension des mathématiques derrière l’IA.”

Jones est l’auteur principal de l’article « Si vous en avez formé un, vous les avez tous formés : la similarité inter-architecture augmente avec la robustesse », qui a récemment été présenté à la conférence sur l’incertitude dans l’intelligence artificielle. En plus d’étudier la similarité des réseaux, l’article est une étape cruciale vers la caractérisation du comportement des réseaux de neurones robustes.

Les réseaux de neurones sont performants mais fragiles. Par exemple, les voitures autonomes utilisent des réseaux de neurones pour détecter les signaux. Lorsque les conditions sont idéales, ils le font très bien. Cependant, la moindre aberration – comme un autocollant sur un signal d’arrêt – peut amener le réseau de neurones à mal identifier le signal et à ne jamais s’arrêter.

Pour améliorer les réseaux de neurones, les chercheurs cherchent des moyens d’améliorer la robustesse du réseau. Une approche de pointe consiste à “attaquer” les réseaux au cours de leur processus de formation. Les chercheurs introduisent intentionnellement des aberrations et entraînent l’IA à les ignorer. Ce processus s’appelle la formation contradictoire, et il rend essentiellement plus difficile de tromper les réseaux.

Jones, les collaborateurs de Los Alamos, Jacob Springer et Garrett Kenyon, et le mentor de Jones, Juston Moore, ont appliqué leur nouvelle métrique de similarité de réseau aux réseaux de neurones formés par l’adversaire et ont étonnamment découvert que la formation de l’adversaire fait converger les réseaux de neurones dans le domaine de la vision par ordinateur vers des représentations très similaires des données, quelle que soit l’architecture du réseau, à mesure que l’ampleur de l’attaque augmente.

“Nous avons constaté que lorsque nous entraînons des réseaux de neurones à être robustes contre les attaques adverses, ils commencent à faire les mêmes choses”, a déclaré Jones.

Il y a eu beaucoup d’efforts dans l’industrie et le milieu universitaire pour trouver la “bonne architecture” pour les réseaux de neurones, mais les conclusions de l’équipe de Los Alamos indiquent que l’introduction d’une formation contradictoire réduit considérablement cet espace de recherche. En conséquence, la communauté de recherche en IA n’aura peut-être pas besoin de passer autant de temps à explorer de nouvelles architectures, sachant que la formation contradictoire fait converger diverses architectures vers des solutions similaires.

“En découvrant que les réseaux de neurones robustes sont similaires les uns aux autres, nous facilitons la compréhension du fonctionnement réel de l’IA robuste. Nous pourrions même découvrir des indices sur la façon dont la perception se produit chez les humains et les autres animaux”, a déclaré Jones.


Briser les IA pour les améliorer


Plus d’information:
Haydn T. Jones et al. Si vous en avez formé une, vous les avez toutes formées : la similarité entre les architectures augmente avec la robustesse, (2022)

Fourni par le laboratoire national de Los Alamos

Devis: Une nouvelle méthode de comparaison des réseaux de neurones expose le fonctionnement de l’intelligence artificielle (2022, 13 septembre) récupéré le 13 septembre 2022 sur https://techxplore.com/news/2022-09-method-neural-networks-exposes-artificiel.html

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La loi proposée sur l’intelligence artificielle pourrait affecter les employeurs du monde entier

Les entreprises ayant des employés dans l’Union européenne (UE) pourraient être affectées par une proposition historique visant à réglementer l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) dans la région.

La loi sur l’intelligence artificielle de l’UE, actuellement en cours dans le processus législatif, devrait façonner la technologie et les normes dans le monde entier.

La loi comprend un large ensemble de règles visant à réglementer l’utilisation de l’IA dans tous les secteurs et activités sociales, a noté Jean-François Gerard, avocat chez Freshfields Bruckhaus Deringer à Bruxelles.

Le règlement sur l’IA propose une échelle mobile de règles basées sur le risque : plus le risque perçu est élevé, plus la règle est stricte, a-t-il déclaré. La proposition classerait différentes applications d’IA en risques inacceptables, élevés, limités ou minimes, selon un briefing client que Gerard a aidé à produire.

La proposition de loi, que la Commission européenne (CE) a introduite en avril 2021, devrait jouer un rôle important dans l’élaboration de l’IA dans l’UE, servir de modèle aux autorités de réglementation du monde entier et affecter les entreprises du monde entier qui ont des activités en Europe. .

“La loi sur l’IA vise à garantir que les systèmes d’IA placés et utilisés sur le marché européen sont sûrs et respectent la législation existante sur les droits fondamentaux et les valeurs de l’Union européenne, y compris le règlement général sur la protection des données. [GDPR]», a déclaré Johanne Boelhouwer, avocate chez Dentons à Amsterdam.

« De cette manière, la loi facilite un marché intérieur pour des systèmes d’IA sûrs et fiables, empêchant la fragmentation du marché. L’IA doit être légitime, éthique et techniquement robuste », a-t-il ajouté.

Une approche basée sur les risques

Dans son approche basée sur les risques, la loi sur l’IA fait la distinction entre autoriser un régime juridique léger pour les applications d’IA présentant un risque négligeable et interdire les applications présentant un risque inacceptable, a déclaré Boelhouwer. “Entre ces extrêmes, des réglementations plus strictes s’appliquent à mesure que le risque augmente. Elles vont des évaluations d’impact des lois d’autorégulation non contraignantes avec des codes de conduite aux exigences de conformité onéreuses et auditées en externe”, a-t-elle déclaré.

Les systèmes d’IA à haut risque seraient autorisés sur le marché européen s’ils satisfont aux exigences obligatoires et subissent une évaluation de conformité préalable, selon Boelhouwer, qui a déclaré que ces systèmes doivent respecter les règles relatives à la gestion des données, la transparence, la tenue des dossiers, la surveillance humaine, l’exactitude et la sécurité.

La proposition deviendra loi une fois que la CE – représentant les États membres de l’UE – et le Parlement européen se seront mis d’accord sur une version commune du texte, a-t-elle déclaré. Les négociations doivent être complexes, compte tenu des milliers d’amendements que les groupes politiques ont proposés au Parlement européen, a déclaré Boelhouwer.

En plus de son application dans les pays membres de l’UE, la loi devrait intégrer des normes et des valeurs dans l’architecture de la technologie de l’IA, étendant son influence au-delà de l’Europe, selon Marc Elshof, avocat chez Dentons à Amsterdam.

Usages de l’emploi : risque élevé

Les systèmes d’IA utilisés dans des contextes d’emploi tels que le recrutement et l’évaluation des performances seraient considérés comme “à haut risque” en vertu du projet de loi et soumis à de lourdes exigences de conformité, ont déclaré des experts juridiques.

“Ce sera nouveau pour de nombreux employeurs qui utilisent depuis des années des outils dits d’analyse des personnes avec des exigences de conformité limitées”, en plus de la confidentialité des données et, dans certaines juridictions, de la nécessité d’informer et de consulter les représentants des employés, a déclaré Gerard.

Les employeurs devraient s’assurer que les systèmes d’IA qu’ils envisagent d’utiliser dans ces contextes répondent à toutes les exigences de la loi, y compris qu’ils ont subi avec succès une évaluation de conformité et une certification de conformité, a déclaré Boelhouwer. L’évaluation de la conformité serait un must pour les fournisseurs de systèmes d’IA, mais les employeurs ne devraient pas utiliser des systèmes qui n’ont pas réussi l’évaluation, a-t-elle déclaré.

“Par exemple, les employeurs qui envisagent de donner aux employés une mauvaise évaluation des performances basée sur des algorithmes capables de lire les sentiments des gens à travers le texte, le ton de la voix, les expressions faciales et les gestes ne peuvent pas simplement mettre en œuvre ces systèmes sans garantir le respect de la loi sur l’IA”, a-t-elle déclaré. .

Impact discriminatoire

Ces systèmes d’IA peuvent grandement affecter les perspectives de carrière et les moyens de subsistance futurs des gens, a noté Boelhouwer.

“La loi souligne que les entreprises doivent être très attentives aux biais des systèmes d’IA tout au long du processus d’évaluation, de promotion ou de fidélisation de ces personnes. Ces systèmes d’IA peuvent entraîner des discriminations, par exemple, à l’égard des femmes, de certaines tranches d’âge, des personnes handicapées ou personnes de certaines origines raciales ou ethniques ou d’orientation sexuelle », a-t-elle déclaré.

Les systèmes d’IA utilisés pour surveiller les performances et le comportement des employés peuvent également affecter leurs droits à la protection des données et à la vie privée, et les employeurs doivent continuer à se conformer au RGPD lorsque l’utilisation des systèmes d’IA implique le traitement de données personnelles, a-t-il ajouté.

“Les algorithmes de recrutement, qui ont été largement utilisés par les grands employeurs, en particulier dans l’industrie technologique, ont conduit à une discussion animée sur les biais algorithmiques et la discrimination”, a déclaré Gerard, ajoutant que certains ont appelé à l’interdiction de l’IA dans le recrutement.

La loi s’appliquerait aux utilisateurs d’IA au sein de l’UE ainsi qu’aux utilisateurs d’autres pays si les résultats du système, tels que le contenu, les recommandations ou les décisions, affectaient l’activité dans l’UE.

Dinah Wisenberg Brin est une journaliste et écrivaine basée à Philadelphie.

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Métatron Inc. Restructuration de la dette des entreprises et lancement de la nouvelle division des applications d’intelligence artificielle

Douvres, DE, 13 septembre 2022 (GLOBE NEWSWIRE) — Metatron Inc. (OTC Pink : MRNJ), un pionnier des technologies mobiles et Web qui a développé plus de 2 000 applications sur iTunes et Google Play, est heureux d’annoncer que l’entreprise travaille actuellement à restructurer les dettes des entreprises, en plus du lancement officiel de Division des applications d’intelligence artificielle chez Metatron, Inc.

La Société travaille actuellement de bonne foi avec les créanciers pour consolider, restructurer et améliorer les dettes de la Société. Des conditions et une consolidation plus favorables aideront la Société à améliorer et à rationaliser son bilan et ses rapports financiers. Les détails de la restructuration seront annoncés lors de l’achèvement et de l’exécution finale.

Avec des années de succès dans les industries des technologies mobiles et Web, la société considère l’intelligence artificielle (IA) comme la bête débridée de la croissance technologique future. La taille du marché mondial de l’IA est évaluée à seulement 65 milliards de dollars américains en 2020. Les projections de croissance placent le taux de croissance annuel composé à 38 % jusqu’en 2030, date à laquelle l’industrie devrait atteindre 1,58 billion de dollars américains grâce à un accord avec Étude de marché alliée.

La demande de systèmes de renseignement devrait connaître une croissance phénoménale, entraînant le marché mondial de l’IA. L’Amérique du Nord a dominé le marché de l’IA en 2020 et l’Amérique du Nord devrait continuer à dominer l’industrie dans les années à venir, car des solutions d’IA à dépenses élevées sont attendues à la fois par le gouvernement et les secteurs publics.

Metatron construit la nouvelle division afin qu’elle puisse se concentrer uniquement sur les solutions d’IA. L’équipe en cours de constitution sera dirigée par une équipe basée ici aux États-Unis, ainsi que par des experts en programmation du monde entier. La société a déjà formé un comité de lancement de division (DLC) et les réunions préliminaires avec les chefs de projet en Europe incluent des discussions sur la constitution d’équipes de programmation en Amérique du Nord, en Europe et en Inde.

La société prévoit de fournir des mises à jour supplémentaires sur la nouvelle division des applications d’intelligence artificielle dans les jours et les semaines à venir. Metatron suit rapidement le lancement de cette nouvelle division alors qu’elle cherche à acquérir une forte présence dans l’industrie en pleine expansion. La société prévoit d’annoncer le développement de son premier produit d’IA au cours du mois de septembre.

Énoncés prospectifs : Toutes les déclarations faites dans ce communiqué de presse qui ne sont pas des faits historiques contiennent certains énoncés prospectifs, tels que ce terme est défini dans le Private Litigation Reform Act de 1995, concernant les développements potentiels affectant l’entreprise, les perspectives, la situation financière et d’autres aspects de l’entreprise auxquels ce communiqué se rapporte. Ces déclarations prospectives impliquent des risques connus et inconnus, des incertitudes et d’autres facteurs qui pourraient faire en sorte que nos résultats réels des éléments spécifiques décrits dans ce communiqué et les opérations de la société en général diffèrent sensiblement de ce qui est projeté dans ces déclarations prospectives. Bien que ces déclarations soient fondées sur le meilleur jugement de la direction de la société à la date de ce communiqué, des écarts importants dans l’ampleur, le calendrier et d’autres facteurs pourraient résulter de risques commerciaux et d’incertitudes, y compris, sans s’y limiter, le besoin de financement supplémentaire de la société, qui n’est pas assuré et qui peut entraîner une dilution des actionnaires, le statut de l’entreprise en tant que petite entreprise avec un historique d’exploitation limité, la dépendance à l’égard de tiers et la popularité continue du système d’exploitation iOS, les conditions générales du marché et économiques, les facteurs techniques, la perception des revenus et d’autres facteurs, dont beaucoup échappent au contrôle de l’entreprise. Bien que nous estimions que les attentes reflétées dans les déclarations prospectives sont raisonnables, nous ne pouvons garantir les résultats, les niveaux d’activité, les performances ou les réalisations futurs. De plus, ni nous ni aucune autre personne n’assumons la responsabilité de l’exactitude et de l’exhaustivité de ces déclarations, et nous déclinons toute obligation de mettre à jour les informations contenues dans les déclarations prospectives. Metatron ne cultive, ne vend ni ne distribue de substances qui enfreignent la loi américaine ou le Controlled Substance Act.

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De nouveaux outils basés sur l’IA pour surveiller la maladie de Parkinson à l’aide d’appareils portables

De nouveaux résultats du PPMI Data Modeling Core révèlent la puissance des technologies numériques de la santé pour détecter à distance les symptômes moteurs de la maladie de Parkinson

NEW YORK, 13 septembre 2022 /PRNewswire/ — L’organisation à but non lucratif de recherche et de défense du cerveau Cohen Veterans Bioscience (CVB) annonce la publication des résultats de son programme de recherche en santé numérique analysant les données de la Parkinson’s Progression Markers Initiative (PPMI) pour détecter la présence ou l’absence de la maladie de Parkinson (PD ).

Publié dans le journal capteurs https://www.mdpi.com/1424-8220/22/18/6831/htm le 9 septembre 2022, l’article intitulé “Apprentissage en profondeur pour la surveillance quotidienne de la maladie de Parkinson en dehors de la clinique à l’aide de capteurs portables” présente les résultats d’une nouvelle analyse d’apprentissage automatique dirigée par CVB et soutenue par la Fondation Michael J. Fox ( MJFF ), démontrant le potentiel de l’utilisation de capteurs, de la reconnaissance de l’activité humaine et de l’apprentissage en profondeur pour faciliter la classification de la MP.

La MP est l’un des troubles neurologiques les plus courants et à la croissance la plus rapide qui entraîne un déclin progressif des symptômes moteurs et non moteurs (par exemple, la cognition et l’humeur). Comme il n’existe actuellement aucun biomarqueur objectif dans la MP, le diagnostic est compliqué et implique généralement des questionnaires subjectifs administrés cliniquement pour évaluer la gravité des symptômes, ce qui peut conduire à des symptômes non détectés ou mal classés.

La technologie des capteurs s’est révélée prometteuse pour aider à la détection et à la classification de maladies telles que la MP, mais a une validation très limitée dans des contextes réels. Dans le cadre de l’étude de cohorte de l’Initiative des marqueurs de progression de la maladie de Parkinson (PPMI), les chercheurs ont collecté passivement et en continu des données à l’aide de la Verily Study Watch dans l’environnement naturel d’un sujet. À l’aide de ces données, les chercheurs du CVB, en collaboration avec les chercheurs du PPMI, ont utilisé de nouvelles techniques d’intelligence artificielle (IA) d’apprentissage en profondeur pour explorer le potentiel de prédiction de la présence de la MP par le biais d’activités réelles.

Les résultats de cette recherche sont prometteurs. Dans un échantillon pilote, les chercheurs ont pu faire la distinction entre les individus avec et sans diagnostic de MP avec une précision de près de 90 % dans les mesures de marche simples et une précision de 100 % lors de l’évaluation des données accumulées au cours d’une journée.

“Cette étude montre la faisabilité d’exploiter des données de capteurs portables sans restriction et sans étiquette pour détecter avec précision la maladie de Parkinson à l’aide de puissantes méthodes d’apprentissage en profondeur.,” dit Lee Lancashire, chercheur principal de l’étude et directeur de l’information du CVB. “Grâce à cette combinaison de dispositifs portables et d’IA, nous nous rapprochons de la surveillance des activités individuelles liées à la santé telles que la fonction motrice en dehors de la clinique, libérant ainsi le potentiel de détection et de diagnostic précoces d’affections telles que la maladie de Parkinson.”

Les résultats de cette nouvelle étude de preuve de concept pourraient ouvrir la voie à l’utilisation de capteurs comme outil précieux pour surveiller plus objectivement et plus fréquemment la progression des symptômes de la MP. États Co-auteur Mark Fraserle directeur scientifique du MJFF: “Bien que d’autres études soient nécessaires, nous sommes enthousiasmés par la possibilité d’utiliser les données de capteurs obtenues grâce à l’activité normale d’un patient pour permettre aux cliniciens de surveiller et de classer les symptômes de la MP grâce à des mesures objectives faciles à obtenir qui peuvent être utilisées pour améliorer la décision clinique- faire et guider les interventions thérapeutiques.

Ce travail a été financé conjointement par Cohen Veterans Bioscience (COH-0003) et une généreuse subvention à CVB de la Fondation Michael J. Fox dans le cadre de l’Initiative des marqueurs de progression de la maladie de Parkinson. (MJFF-020749).

Atri, R.; Urbain, K. ; Marebwa, B.; Simuni, T.; Tanner, C.; Siderowf, A.; Frasier, M.; Haas, M.; Lancashire, L. Apprentissage en profondeur pour la surveillance quotidienne de la maladie de Parkinson en dehors de la clinique à l’aide de capteurs portables. Capteurs 2022, 22, 6831. https://doi.org/10.3390/s22186831

À propos de Cohen Vétérans Bioscience

Cohen Vétérans Biosciences est une organisation à but non lucratif de technologie et de recherche biomédicales 501(c)(3) dédiée à l’amélioration de la santé du cerveau grâce à des diagnostics de précision accélérés et à des thérapies personnalisées. Pour soutenir et en savoir plus sur nos efforts de recherche dans le domaine de la santé numérique et des maladies informatiques, visitez www.cohenveteransbioscience.org.

SOURCE Cohen Vétérans Biosciences

Votre Intelligence Artificielle est-elle un Service ou un Produit ? | Shook, Hardy & Bacon LLP

Aujourd’hui, les principales entreprises de soins de santé investissent massivement dans divers appareils alimentés par l’IA. Par exemple, Zimmer Biomet et le Hospital for Special Surgery de New York ont ​​récemment signé un accord de trois ans pour créer le HSS/Zimmer Biomet Innovation Center for Artificial Intelligence in Robotic Joint Replacement. “La collaboration vise à développer des outils d’aide à la décision – alimentés par la collecte de données et l’apprentissage automatique – pour aider les chirurgiens à planifier et à prédire les résultats des arthroplasties assistées par robot.” En outre, Johnson & Johnson a déclaré qu’il voyait “une formidable opportunité de tirer parti des données, de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle pour aider à orienter la prise de décision à tous les niveaux des soins de santé”. Alors que l’intelligence artificielle commence à jouer un rôle plus important dans l’espace des soins de santé modernes, une question cruciale devra être résolue : les solutions basées sur l’IA sont-elles des produits ou des services ?

Cette distinction est très importante car les produits font l’objet de réclamations en responsabilité stricte et pour négligence, tandis que les services ne font l’objet que de réclamations pour négligence. Dans une action pour négligence, le demandeur peut obtenir des dommages-intérêts s’il peut prouver que la négligence ou l’imprudence du défendeur a causé ses blessures. Mais dans une action en responsabilité stricte, un demandeur peut obtenir des dommages-intérêts même si le défendeur n’a pas été négligent ou fautif. En d’autres termes, une entreprise peut être tenue responsable non pas parce qu’elle n’a pas fait preuve d’un certain niveau de diligence, mais simplement parce que ses actions (vente d’un produit) ont entraîné un certain type de préjudice.

La distinction entre produit et service est également importante car elle soulève la question de savoir si les programmeurs peuvent commettre une forme de négligence si leur IA s’avère inadéquate. Il existe une industrie en pleine croissance qui vend une assurance responsabilité aux programmeurs. Il s’agit d’une assurance responsabilité civile générale pour protéger les programmeurs contre les réclamations de tiers en cas de blessures corporelles et de dommages matériels pouvant résulter de leur travail. Cette assurance responsabilité professionnelle offre une couverture contre les réclamations pour négligence, fautes ou fautes en rapport avec les services professionnels des programmeurs. Et certaines entreprises qui vendent des technologies basées sur l’IA achètent en fait cette couverture pour leurs programmeurs.

À ce stade, la législation dans ce domaine est encore peu développée. Mais de bonnes analogies peuvent être tirées de cas qui traitent de problèmes similaires dans d’autres espaces différents. Ces analogies fournissent des indications précieuses sur la façon dont cette question est susceptible d’être répondue.

Traditionnellement, le logiciel est considéré comme un service, et non comme un produit, à des fins de responsabilité du fait des produits, et la négligence est la norme pertinente. Voir, par exemple, Rodgers c. Christie19-2616, 2020 WL 1079233 (3d Cir. 6 mars 2020) (confirmant l’octroi de la demande basée sur le fait qu’un outil algorithmique d’évaluation des risques avant le procès n’était pas un « produit » en vertu de la loi du New Jersey sur la responsabilité du fait des produits car il ne s’agit ni d’un “bien meuble corporel” ni d’un quelconque “semblable à celui-ci”).

Mais lorsque l’IA est intégrée dans des appareils physiques, tels que des robots chirurgicaux, il y a de bonnes raisons de croire que les théories de la responsabilité du fait des produits peuvent être appliquées. Par exemple, dans Dans l’affaire Toyota Motor Corp. Marketing d’accélération involontaire, pratiques de vente et litige en responsabilité du fait des produits, l’exécuteur testamentaire d’un conducteur a poursuivi un constructeur automobile pour obtenir réparation des dommages subis lorsque son véhicule a accéléré de manière inattendue sans qu’elle appuie sur la pédale d’accélérateur. 978 F. Sup. 2d 1053 (CD Cal. 2013). L’auteur a déposé plusieurs réclamations, y compris une réclamation en responsabilité stricte basée sur un prétendu défaut logiciel qui a causé l’accélération inattendue.

Bien que cette affaire ne concerne pas l’IA, de nombreuses allégations du demandeur concernant le défaut logiciel allégué peuvent être dirigées contre les systèmes d’IA. Par exemple, le demandeur a affirmé que le logiciel était “complexe” et n’était pas conforme à certaines normes de codage dans sa conception. Il a également été affirmé que la complexité du code entraînait une augmentation du nombre de bogues, ainsi que l’impossibilité de corriger un bogue sans en introduire un nouveau. Et l’auteur a déclaré que certains bogues logiciels peuvent provoquer une corruption de la mémoire, ce qui peut entraîner des résultats imprévisibles et des pannes logicielles susceptibles de provoquer une supposée accélération inattendue.

Cette affaire est importante car, bien qu’elle n’implique pas spécifiquement l’IA, la réclamation pour défaut de conception du demandeur a survécu au jugement sommaire. Cela suggère fortement que lorsque des logiciels – tels que l’IA – sont intégrés à des machines physiques, les tribunaux sont susceptibles de les traiter comme un « produit » aux fins de la responsabilité du fait des produits.

Au fur et à mesure que le temps passe et que de plus en plus d’affaires impliquant l’IA arrivent devant nos tribunaux, la loi commencera à rattraper son retard et nous gagnerons en clarté sur la manière dont les litiges impliquant cette nouvelle technologie s’intègrent dans notre cadre existant de responsabilité du fait des produits. Les entreprises qui développent et/ou utilisent l’IA doivent s’associer de manière proactive à des conseillers juridiques expérimentés pour surveiller les tendances et les développements dans ce domaine et concevoir des stratégies juridiques efficaces pour éliminer ou atténuer leur exposition à la responsabilité.

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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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.

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