Imaginez que vous construisez avec des briques LEGO. Chaque pièce s’intègre parfaitement ensemble, vous permettant de créer pratiquement tout ce que vous rêvez sans avoir besoin de remodeler ou de repenser chaque bloc. La facilité, la créativité et l’accessibilité pure de Lego sont une métaphore parfaite pour l’avenir que nous visons en technologie. C’est l’objectif des technologues et des entreprises depuis des années: prendre la complexité, abstraction du travail vers le cas d’utilisation ou le problème commercial et la suppression des obstacles techniques avec des développements tels que des environnements d’interface graphique, le renforcement des applications faible / sans code, les interfaces en langage naturel (y compris les environnements opérationnels axés sur la parole) et plus encore. Pourtant, aujourd’hui, de nombreuses entreprises sont confrontées à une réalité différente: les technologies complexes, en particulier l’intelligence artificielle (IA), nécessitent souvent une expertise technique approfondie – rendant l’innovation lente, coûteuse et inaccessible à celles sans compétences spécialisées.
La barrière de complexité dans l’adoption de l’IA
Au fur et à mesure que nous passons jusqu’en 2025, les obstacles à l’adoption de l’IA sont passés des limitations matérielles à des défis plus fondamentaux. Selon
Rupert Menezes, CTO sur le terrain à vastes données«Les plus grands goulots d’étranglement à l’adoption de l’IA ne sont plus la disponibilité des puces ou de l’énergie des super-ordinateurs, mais des obstacles liés aux compétences, à l’accès aux données et aux coûts.» Contrairement aux systèmes traditionnels, l’IA nécessite une expertise dans plusieurs disciplines – l’infrastructure, les DevOps, l’ingénierie des données et la conformité – qui fonctionnent généralement indépendamment les uns des autres. Cette complexité crée un obstacle important pour les organisations qui souhaitent tirer parti du potentiel transformateur de l’IA.
Et si le déploiement de solutions d’IA pouvait vraiment être aussi intuitive et universellement accessible que de jouer avec des briques LEGO? Il s’agit précisément de la promesse des communications du protocole de contexte modèle (MCP) et de l’agent-agent (A2A) dans le paysage actuel axé sur l’IA.
Comprendre le protocole de contexte du modèle (MCP)
Le
Protocole de contexte modèle (MCP)Fournit des moyens structurés et standardisés pour les modèles d’IA de décrire leurs capacités, limitations et cas d’utilisation optimaux. Considérez MCP comme le livret d’instructions détaillé que vous trouvez dans chaque boîte LEGO, communiquant clairement comment chaque composant devrait s’adapter à des résultats optimaux. En termes pratiques, MCP aide les entreprises à comprendre et à faire confiance à leurs outils d’IA en décrivant des directives claires sur l’intégration de ces technologies sophistiquées dans divers flux de travail.
Comme décrit par des experts dans le domaine, MCP agit comme un «port USB-C pour l’IA», offrant un moyen unique et standardisé pour les modèles d’IA de se connecter avec des outils commerciaux tels que les systèmes CRM, les logiciels de gestion de projet et les bases de données sans nécessiter de codage personnalisé pour chaque intégration. Cette normalisation réduit considérablement la complexité et l’incertitude entourant l’intégration d’IA, permettant aux organisations d’expérimenter en toute confiance, de déployer rapidement et
maximiser le rendement de leurs investissements en IA.
MCP permet aux modèles d’IA de découvrir et d’utiliser de manière autonome les outils disponibles, d’établir dynamiquement les protocoles d’interaction au besoin et de maintenir la continuité du contexte tout au long des engagements en cours. Cette capacité transforme la façon dont les entreprises abordent la mise en œuvre de l’IA, ce qui la rend accessible même aux équipes sans expertise technique spécialisée.
La puissance de l’interopérabilité de l’agent à agent (A2A)
Le MCP complémentaire est le
Protocole d’agent à agent (A2A)conçu explicitement pour permettre à différents systèmes ou agents dirigés par l’IA de communiquer et de collaborer de manière transparente, indépendamment de leurs créateurs ou de leurs technologies sous-jacentes. Alors que MCP connecte l’IA aux outils, A2A connecte les assistants spécialisés en AI les uns aux autres, créant un réseau d’agents d’IA qui peuvent fonctionner ensemble pour résoudre des problèmes complexes.
Les initiatives A2A établissent des normes d’interopérabilité universelle, permettant aux agents de l’IA de partager efficacement des données, de coordonner les tâches et de résoudre collectivement des problèmes complexes. Cela élimine le besoin d’un codage personnalisé étendu ou d’une surveillance informatique, rationalisant davantage le processus d’intégration des capacités avancées d’IA dans les fonctions commerciales quotidiennes.
Lorsque MCP et A2A combinent des forces, votre assistant personnel emploie A2A pour collaborer avec un réseau d’agents d’IA spécialisés, chacun exploite MCP pour accéder et interagir de manière transparente avec les outils précis requis pour leurs tâches. Le résultat est un réseau d’assistants d’IA, chacun avec ses propres capacités spécialisées, tous travaillant ensemble en votre nom, comme avoir à la fois une équipe de consultants experts (A2A) et donner à chaque consultant leur propre équipement spécialisé (MCP).
Démocratiser l’innovation de l’IA
Pourquoi ces progrès sont-ils si transformateurs? Principalement, ils
démocratiser l’innovationet accélérer la valeur commerciale dérivée des investissements en IA. Avec MCP et A2A, les rôles ont traditionnellement considéré comme non technique – comme des analystes commerciaux, des spécialistes du marketing ou des professionnels de la finance – peuvent désormais dire directement les fonctionnalités sophistiquées d’IA.
La mise à la disposition d’outils d’IA, de plates-formes et de capacités à la disposition des organisations de toutes tailles – y compris les startups, les petites entreprises et les entreprises du marché intermédiaire – dirige le terrain de jeu précédemment dominé par les grandes entreprises. Alors que les solutions innovantes réduisent le besoin d’expertise technique, les coûts excessifs et la formation spécialisée, chaque entreprise acquiert la possibilité d’exploiter l’automatisation, l’analyse et l’innovation pour un avantage concurrentiel.
Cette accessibilité est particulièrement importante car l’adoption de l’IA continue de monter à l’échelle mondiale. Selon
Données présentées par Altindex.coml’adoption mondiale de l’IA devrait sauter de 20% supplémentaires et atteindre 378 millions d’utilisateurs en 2025. Le même rapport montre que 78% des entreprises mondiales rapportent en utilisant l’IA dans leur entreprise, 71% des entreprises ayant déclaré avoir utilisé une IA générative dans au moins une fonction commerciale au sein de leur organisation.
L’abstraction intuitive et dirigée par l’UI soutiend ces normes signifie que les individus les plus proches des problèmes commerciaux du monde réel peuvent participer activement à l’innovation axée sur l’IA sans avoir besoin d’une formation technique approfondie. Cette démocratisation transforme la façon dont les entreprises abordent la mise en œuvre de l’IA, ce qui en fait une solution pratique, rapide et rentable, même pour les fondateurs non techniques et les industries traditionnelles.
Cas d’utilisation pratiques axés sur l’IA
Marketing et sentiment des clients
Considérez une équipe marketing visant à comprendre profondément le sentiment des clients. Traditionnellement, le déploiement de l’analyse des sentiments a impliqué des ressources informatiques importantes, un codage complet et des processus d’intégration longs. Désormais, en utilisant les protocoles MCP et A2A, l’équipe marketing peut sélectionner et déployer de manière autonome un outil d’analyse des sentiments alimentés par l’IA, l’intégrant sans effort dans leurs plateformes existantes.
Dans ce scénario, l’équipe marketing n’a pas besoin de comprendre les complexités techniques des modèles d’IA ou de l’intégration des données. Au lieu de cela, ils peuvent se concentrer sur ce qu’ils font le mieux –
Interprétation des idées des clientset élaborer des stratégies de marketing efficaces. Ils peuvent rapidement extraire des informations précieuses pour améliorer immédiatement l’engagement et l’expérience des clients, le tout sans écrire une seule ligne de code.
Finance et analyse prédictive
De même, imaginez votre service financier qui cherche à améliorer la précision des prévisions. L’analyse prédictive, historiquement considérée comme techniquement exigeante et à forte intensité de ressources, est instantanément accessible. Grâce aux normes MCP et A2A, les professionnels de la finance peuvent rapidement intégrer des modèles prédictifs avancés dans leurs flux de travail réguliers, améliorant considérablement la prise de décision stratégique et la planification à long terme.
Dans une mise en œuvre du monde réel, les sociétés de services financiers utilisent ces protocoles pour relier les données de transaction, les modèles de détection de fraude et les API bancaires. Lorsqu’un agent de fraude détecte un schéma suspect, il utilise MCP pour tirer l’historique des transactions en temps réel et collabore via A2A avec un agent de service client pour vérifier l’activité. Cette intégration et collaboration transparentes entre différents systèmes d’IA améliorent considérablement l’efficacité et l’efficacité de la détection et de la prévention de la fraude.
Accélérer le déploiement et la valeur de l’IA
De plus, cette accessibilité et cette facilité d’utilisation réduisent considérablement les délais typiques associés au déploiement des solutions d’IA. Les entreprises ne doivent plus investir des mois ou même des années dans une formation technique approfondie ou des projets de mise en œuvre prolongés. Au lieu de cela, avec des directives claires de MCP et une interopérabilité fluide fournies par A2A, ils peuvent rapidement prototyper, tester et mettre à l’échelle les initiatives alimentées par l’IA.
Cette agilité accélère non seulement l’innovation, mais amplifie également rapidement la valeur commerciale tangible dérivée de l’IA.
Selon une étude IDC92% des déploiements d’IA réussis offrent un retour sur investissement positif dans les 12 mois, 40% des organisations déclarant un rendement positif en seulement 6 mois. En moyenne, les entreprises déclarent un rendement de 3,5 fois leur investissement dans l’IA, les principales entreprises atteignant un retour sur investissement de 13% sur les projets d’IA.
Les avantages coûts de la mise en œuvre de l’IA sont substantiels.
Recherche du groupe de conseil de Boston
suggère que l’automatisation axée sur l’IA peut réduire les coûts opérationnels jusqu’à 20 à 30% dans certains secteurs, dans plusieurs cas d’utilisation clés. En plus,
Un rapport de DeloitteSouligne comment l’IA réduit l’erreur humaine dans les prévisions et les rapports financiers, ce qui permet d’économiser des millions par an. Selon
Une étude de PWCL’IA peut réduire le gaspillage des ressources jusqu’à 25% dans des secteurs comme le commerce de détail et
fabricationAmélioration de l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement.
Au progrès, nous nous engageons à
Décomposer les obstacles à l’adoption de l’IAdonc les technologies puissantes deviennent accessibles et pratiques pour tout le monde, pas seulement des spécialistes techniques. En défendant l’adoption des protocoles MCP et A2A ainsi que d’autres normes et innovations, nous permettons aux entreprises de débloquer rapidement et de maximiser la valeur de leurs investissements en IA.
Construire un avenir plus simple, plus innovant et connecté
L’avenir que nous construisons ensemble ne concerne pas la complexité – il s’agit de connectivité, de simplicité et d’autonomisation de chaque individu au sein d’une organisation pour innover sans effort. Tout comme l’assemblage de briques LEGO, l’objectif est de permettre à tous les membres de l’équipe de contribuer de manière créative et significative, construisant rapidement des solutions d’IA remarquables qui résolvent efficacement et efficacement les défis commerciaux du monde réel.
Alors que nous regardons vers l’avenir, la combinaison des protocoles MCP et A2A représente une étape importante pour rendre l’IA vraiment accessible et précieuse pour les entreprises de toutes tailles. En standardisant comment les systèmes d’IA communiquent avec les outils et entre eux, ces protocoles suppriment les obstacles techniques qui ont historiquement limité l’adoption de l’IA.
La véritable puissance de ces protocoles réside dans leur capacité à créer un écosystème d’IA plus inclusif – une expertise technique n’est plus une condition préalable à l’innovation. Alors que de plus en plus d’entreprises adoptent ces normes, nous pouvons nous attendre à voir une nouvelle vague de solutions axées sur l’IA émergeant de endroits inattendus, car les équipes non techniques trouvent de nouvelles façons de tirer parti de l’IA pour résoudre leurs défis uniques.
Dans ce nouveau paysage, les organisations les plus prospères seront celles qui adopteront ces protocoles et permettent à leurs équipes d’expérimenter, d’innover et de collaborer à l’aide de l’IA. L’avenir de l’IA ne concerne pas seulement les technologies avancées – il s’agit de rendre cette technologie accessible, compréhensible et précieuse pour tout le monde.
Pour plus d’informations sur les innovations sur les progrès,
Visitez notre page Solutions AI.
juillet 18, 2025
Comment les protocoles MCP et A2A accélèrent l’intégration
Imaginez que vous construisez avec des briques LEGO. Chaque pièce s’intègre parfaitement ensemble, vous permettant de créer pratiquement tout ce que vous rêvez sans avoir besoin de remodeler ou de repenser chaque bloc. La facilité, la créativité et l’accessibilité pure de Lego sont une métaphore parfaite pour l’avenir que nous visons en technologie. C’est l’objectif des technologues et des entreprises depuis des années: prendre la complexité, abstraction du travail vers le cas d’utilisation ou le problème commercial et la suppression des obstacles techniques avec des développements tels que des environnements d’interface graphique, le renforcement des applications faible / sans code, les interfaces en langage naturel (y compris les environnements opérationnels axés sur la parole) et plus encore. Pourtant, aujourd’hui, de nombreuses entreprises sont confrontées à une réalité différente: les technologies complexes, en particulier l’intelligence artificielle (IA), nécessitent souvent une expertise technique approfondie – rendant l’innovation lente, coûteuse et inaccessible à celles sans compétences spécialisées.
La barrière de complexité dans l’adoption de l’IA
Au fur et à mesure que nous passons jusqu’en 2025, les obstacles à l’adoption de l’IA sont passés des limitations matérielles à des défis plus fondamentaux. Selon
Rupert Menezes, CTO sur le terrain à vastes données«Les plus grands goulots d’étranglement à l’adoption de l’IA ne sont plus la disponibilité des puces ou de l’énergie des super-ordinateurs, mais des obstacles liés aux compétences, à l’accès aux données et aux coûts.» Contrairement aux systèmes traditionnels, l’IA nécessite une expertise dans plusieurs disciplines – l’infrastructure, les DevOps, l’ingénierie des données et la conformité – qui fonctionnent généralement indépendamment les uns des autres. Cette complexité crée un obstacle important pour les organisations qui souhaitent tirer parti du potentiel transformateur de l’IA.
Et si le déploiement de solutions d’IA pouvait vraiment être aussi intuitive et universellement accessible que de jouer avec des briques LEGO? Il s’agit précisément de la promesse des communications du protocole de contexte modèle (MCP) et de l’agent-agent (A2A) dans le paysage actuel axé sur l’IA.
Comprendre le protocole de contexte du modèle (MCP)
Le
Protocole de contexte modèle (MCP)Fournit des moyens structurés et standardisés pour les modèles d’IA de décrire leurs capacités, limitations et cas d’utilisation optimaux. Considérez MCP comme le livret d’instructions détaillé que vous trouvez dans chaque boîte LEGO, communiquant clairement comment chaque composant devrait s’adapter à des résultats optimaux. En termes pratiques, MCP aide les entreprises à comprendre et à faire confiance à leurs outils d’IA en décrivant des directives claires sur l’intégration de ces technologies sophistiquées dans divers flux de travail.
Comme décrit par des experts dans le domaine, MCP agit comme un «port USB-C pour l’IA», offrant un moyen unique et standardisé pour les modèles d’IA de se connecter avec des outils commerciaux tels que les systèmes CRM, les logiciels de gestion de projet et les bases de données sans nécessiter de codage personnalisé pour chaque intégration. Cette normalisation réduit considérablement la complexité et l’incertitude entourant l’intégration d’IA, permettant aux organisations d’expérimenter en toute confiance, de déployer rapidement et
maximiser le rendement de leurs investissements en IA.
MCP permet aux modèles d’IA de découvrir et d’utiliser de manière autonome les outils disponibles, d’établir dynamiquement les protocoles d’interaction au besoin et de maintenir la continuité du contexte tout au long des engagements en cours. Cette capacité transforme la façon dont les entreprises abordent la mise en œuvre de l’IA, ce qui la rend accessible même aux équipes sans expertise technique spécialisée.
La puissance de l’interopérabilité de l’agent à agent (A2A)
Le MCP complémentaire est le
Protocole d’agent à agent (A2A)conçu explicitement pour permettre à différents systèmes ou agents dirigés par l’IA de communiquer et de collaborer de manière transparente, indépendamment de leurs créateurs ou de leurs technologies sous-jacentes. Alors que MCP connecte l’IA aux outils, A2A connecte les assistants spécialisés en AI les uns aux autres, créant un réseau d’agents d’IA qui peuvent fonctionner ensemble pour résoudre des problèmes complexes.
Les initiatives A2A établissent des normes d’interopérabilité universelle, permettant aux agents de l’IA de partager efficacement des données, de coordonner les tâches et de résoudre collectivement des problèmes complexes. Cela élimine le besoin d’un codage personnalisé étendu ou d’une surveillance informatique, rationalisant davantage le processus d’intégration des capacités avancées d’IA dans les fonctions commerciales quotidiennes.
Lorsque MCP et A2A combinent des forces, votre assistant personnel emploie A2A pour collaborer avec un réseau d’agents d’IA spécialisés, chacun exploite MCP pour accéder et interagir de manière transparente avec les outils précis requis pour leurs tâches. Le résultat est un réseau d’assistants d’IA, chacun avec ses propres capacités spécialisées, tous travaillant ensemble en votre nom, comme avoir à la fois une équipe de consultants experts (A2A) et donner à chaque consultant leur propre équipement spécialisé (MCP).
Démocratiser l’innovation de l’IA
Pourquoi ces progrès sont-ils si transformateurs? Principalement, ils
démocratiser l’innovationet accélérer la valeur commerciale dérivée des investissements en IA. Avec MCP et A2A, les rôles ont traditionnellement considéré comme non technique – comme des analystes commerciaux, des spécialistes du marketing ou des professionnels de la finance – peuvent désormais dire directement les fonctionnalités sophistiquées d’IA.
La mise à la disposition d’outils d’IA, de plates-formes et de capacités à la disposition des organisations de toutes tailles – y compris les startups, les petites entreprises et les entreprises du marché intermédiaire – dirige le terrain de jeu précédemment dominé par les grandes entreprises. Alors que les solutions innovantes réduisent le besoin d’expertise technique, les coûts excessifs et la formation spécialisée, chaque entreprise acquiert la possibilité d’exploiter l’automatisation, l’analyse et l’innovation pour un avantage concurrentiel.
Cette accessibilité est particulièrement importante car l’adoption de l’IA continue de monter à l’échelle mondiale. Selon
Données présentées par Altindex.coml’adoption mondiale de l’IA devrait sauter de 20% supplémentaires et atteindre 378 millions d’utilisateurs en 2025. Le même rapport montre que 78% des entreprises mondiales rapportent en utilisant l’IA dans leur entreprise, 71% des entreprises ayant déclaré avoir utilisé une IA générative dans au moins une fonction commerciale au sein de leur organisation.
L’abstraction intuitive et dirigée par l’UI soutiend ces normes signifie que les individus les plus proches des problèmes commerciaux du monde réel peuvent participer activement à l’innovation axée sur l’IA sans avoir besoin d’une formation technique approfondie. Cette démocratisation transforme la façon dont les entreprises abordent la mise en œuvre de l’IA, ce qui en fait une solution pratique, rapide et rentable, même pour les fondateurs non techniques et les industries traditionnelles.
Cas d’utilisation pratiques axés sur l’IA
Marketing et sentiment des clients
Considérez une équipe marketing visant à comprendre profondément le sentiment des clients. Traditionnellement, le déploiement de l’analyse des sentiments a impliqué des ressources informatiques importantes, un codage complet et des processus d’intégration longs. Désormais, en utilisant les protocoles MCP et A2A, l’équipe marketing peut sélectionner et déployer de manière autonome un outil d’analyse des sentiments alimentés par l’IA, l’intégrant sans effort dans leurs plateformes existantes.
Dans ce scénario, l’équipe marketing n’a pas besoin de comprendre les complexités techniques des modèles d’IA ou de l’intégration des données. Au lieu de cela, ils peuvent se concentrer sur ce qu’ils font le mieux –
Interprétation des idées des clientset élaborer des stratégies de marketing efficaces. Ils peuvent rapidement extraire des informations précieuses pour améliorer immédiatement l’engagement et l’expérience des clients, le tout sans écrire une seule ligne de code.
Finance et analyse prédictive
De même, imaginez votre service financier qui cherche à améliorer la précision des prévisions. L’analyse prédictive, historiquement considérée comme techniquement exigeante et à forte intensité de ressources, est instantanément accessible. Grâce aux normes MCP et A2A, les professionnels de la finance peuvent rapidement intégrer des modèles prédictifs avancés dans leurs flux de travail réguliers, améliorant considérablement la prise de décision stratégique et la planification à long terme.
Dans une mise en œuvre du monde réel, les sociétés de services financiers utilisent ces protocoles pour relier les données de transaction, les modèles de détection de fraude et les API bancaires. Lorsqu’un agent de fraude détecte un schéma suspect, il utilise MCP pour tirer l’historique des transactions en temps réel et collabore via A2A avec un agent de service client pour vérifier l’activité. Cette intégration et collaboration transparentes entre différents systèmes d’IA améliorent considérablement l’efficacité et l’efficacité de la détection et de la prévention de la fraude.
Accélérer le déploiement et la valeur de l’IA
De plus, cette accessibilité et cette facilité d’utilisation réduisent considérablement les délais typiques associés au déploiement des solutions d’IA. Les entreprises ne doivent plus investir des mois ou même des années dans une formation technique approfondie ou des projets de mise en œuvre prolongés. Au lieu de cela, avec des directives claires de MCP et une interopérabilité fluide fournies par A2A, ils peuvent rapidement prototyper, tester et mettre à l’échelle les initiatives alimentées par l’IA.
Cette agilité accélère non seulement l’innovation, mais amplifie également rapidement la valeur commerciale tangible dérivée de l’IA.
Selon une étude IDC92% des déploiements d’IA réussis offrent un retour sur investissement positif dans les 12 mois, 40% des organisations déclarant un rendement positif en seulement 6 mois. En moyenne, les entreprises déclarent un rendement de 3,5 fois leur investissement dans l’IA, les principales entreprises atteignant un retour sur investissement de 13% sur les projets d’IA.
Les avantages coûts de la mise en œuvre de l’IA sont substantiels.
Recherche du groupe de conseil de Boston
suggère que l’automatisation axée sur l’IA peut réduire les coûts opérationnels jusqu’à 20 à 30% dans certains secteurs, dans plusieurs cas d’utilisation clés. En plus,
Un rapport de DeloitteSouligne comment l’IA réduit l’erreur humaine dans les prévisions et les rapports financiers, ce qui permet d’économiser des millions par an. Selon
Une étude de PWCL’IA peut réduire le gaspillage des ressources jusqu’à 25% dans des secteurs comme le commerce de détail et
fabricationAmélioration de l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement.
Au progrès, nous nous engageons à
Décomposer les obstacles à l’adoption de l’IAdonc les technologies puissantes deviennent accessibles et pratiques pour tout le monde, pas seulement des spécialistes techniques. En défendant l’adoption des protocoles MCP et A2A ainsi que d’autres normes et innovations, nous permettons aux entreprises de débloquer rapidement et de maximiser la valeur de leurs investissements en IA.
Construire un avenir plus simple, plus innovant et connecté
L’avenir que nous construisons ensemble ne concerne pas la complexité – il s’agit de connectivité, de simplicité et d’autonomisation de chaque individu au sein d’une organisation pour innover sans effort. Tout comme l’assemblage de briques LEGO, l’objectif est de permettre à tous les membres de l’équipe de contribuer de manière créative et significative, construisant rapidement des solutions d’IA remarquables qui résolvent efficacement et efficacement les défis commerciaux du monde réel.
Alors que nous regardons vers l’avenir, la combinaison des protocoles MCP et A2A représente une étape importante pour rendre l’IA vraiment accessible et précieuse pour les entreprises de toutes tailles. En standardisant comment les systèmes d’IA communiquent avec les outils et entre eux, ces protocoles suppriment les obstacles techniques qui ont historiquement limité l’adoption de l’IA.
La véritable puissance de ces protocoles réside dans leur capacité à créer un écosystème d’IA plus inclusif – une expertise technique n’est plus une condition préalable à l’innovation. Alors que de plus en plus d’entreprises adoptent ces normes, nous pouvons nous attendre à voir une nouvelle vague de solutions axées sur l’IA émergeant de endroits inattendus, car les équipes non techniques trouvent de nouvelles façons de tirer parti de l’IA pour résoudre leurs défis uniques.
Dans ce nouveau paysage, les organisations les plus prospères seront celles qui adopteront ces protocoles et permettent à leurs équipes d’expérimenter, d’innover et de collaborer à l’aide de l’IA. L’avenir de l’IA ne concerne pas seulement les technologies avancées – il s’agit de rendre cette technologie accessible, compréhensible et précieuse pour tout le monde.
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