IBM installe son centre d’expertise Watson IoT à Munich

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Huit mois après avoir annoncé un investissement de 3 milliards de dollars dans les objets connectés, IBM passe la vitesse supérieure et annonce l’ouverture de 8 centres d’expérience client dédiés à l’IoT. Ces espaces ouvriront partout dans le monde et seront pilotés à partir d’un siège mondial, installé à Munich en Allemagne.
Cette annonce intervient après l’annonce d’IBM de l’ouverture de 2 divisions dans l’IoT et l’éducation et coincide avec le lancement de Watson API Services pour l’IoT, intégrée au sein de l’offre Cloud d’IBM.
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Avec le rachat de The Weather Company puis désormais l’ouverture de son siège mondial « Watson IoT » à Munich, Big Blue veut étendre la puissance de l’informatique cognitive à un monde toujours plus connecté.
Afin d’accélérer ses efforts sur ce marché qui dépassera les 1.700 milliards de dollars en 2020, IBM va dédié une équipe de 1.000 ingénieurs spécialisés –ou data scientists–, chercheurs et programmeurs aux sujets entourant l’informatique cognitive.
C’est aussi le plus important investissement d’IBM en Europe depuis 20 ans.
Pilotés à partir de Munich, les 8 centres d’expérience client dédiés à l’IoT seront ouverts en Asie et aux Etats-Unis au cours des 18 prochains mois afin d’accompagner le lancement des Watson API Services, disponible sur la plateforme Watson IoT Cloud dédiée à l’Internet des objets.

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Destinés aux développeurs, ces outils permettent le développement de services et de solutions cognitives en lien avec les objets connectés et permettront de fournir aux clients d’IBM des solutions pour traiter le volume et la variété des données dans un monde de plus en plus digital.
Les nouveautés proposées par IBM sont :

  • Le traitement du langage naturel (NLP) permet aux utilisateurs d’interagir avec les systèmes et les appareils utilisant simplement le langage humain.
  • Le Machine Learning Watson automatise le traitement des données et surveille en permanence les nouvelles données et les interactions entre utilisateurs afin de classer les résultats en fonction des priorités au préalable fixées.
  • L’analyse des vidéos et images permet la surveillance des données non structurées à partir de flux vidéo et d’images instantanées pour identifier des scènes et des motifs.

Via / image : shutterstock

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