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Abdeslam Jakimi : Maroc/Errachidia
Plusieurs pays dans le monde ont développé une stratégie numérique pour accroître la visibilité de la marque de leurs pays dans les réseaux sociaux. Cependant, cette stratégie reste insuffisante puisque les nouvelles attentes des clients demandent de plus en plus l’exploitation de IA dans le secteur du tourisme. En effet, l’IA peut être exploitée par exemple comme outil de recommandation ou comme assistants personnels.
En appliquant le concept d’intelligence pour répondre aux besoins des voyageurs avant, pendant et après leur voyage, les destinations pourraient accroître leur compétitivité. Ceci demande le développement d’applications mobiles offrant des fonctionnalités pour un tourisme intelligent. Le développement de ce genre d’applications mobiles demande un investissement en ressources humaines avec des expertises non seulement en développement logiciel, mais aussi en IA.
Une des solutions possibles pour réduire le coût de cet investissement est la construction d’une usine de logiciels pour le développement de ce genre d'applications.
Dans cette présentation nous allons présenter les enjeux rencontrés dans le développement d’applications mobiles pour un tourisme intelligent. Par la suite nous allons présenter une ébauche de notre vision d’une usine logicielle permettant de réduire l’effort de développement de ce genre d’applications.
L’apprentissage profond a permis plusieurs avancées dans des domaines historiquement difficiles tels que la classification des images. Cependant, peu de ces progrès ont été intégrés aux produits et aux processus. En effet, la plupart des résultats n’ont pas été appliqués à l’ensemble des problèmes qu’ils peuvent résoudre.
Dans ce colloque, nous nous intéressons à deux secteurs, le génie logiciel et la numérisation des processus industriels, qui sont à première vue très éloignés, mais qui en réalité peuvent être très proches quant à l’expérience de l’application de l’apprentissage profond à leurs problématiques.
Dans le domaine du génie logiciel, selon une analyse des articles publiés, l’apprentissage profond a été exploité pour aider les développeurs dans plusieurs tâches du génie logiciel, telles que la synthèse des programmes ou la prévision des défauts.
L’augmentation de la valeur ajoutée des produits et l’atteinte de l’excellence opérationnelle des processus sont entre autres les effets positifs de l’utilisation de l’apprentissage profond pour la numérisation en industrie. Plusieurs applications illustrent ces effets, comme la maintenance prédictive et la prise de décision en temps réel. Ces applications présentent des opportunités, mais aussi des défis. L’automatisation intelligente des processus par l’intermédiaire de la mécatronique a contribué à l’émergence de l’industrie 4.0.
L’avènement de l’apprentissage profond, les avancées de celui-ci et la démocratisation des outils utilisés dans le domaine ont suscité un grand intérêt, mais n’ont pas donné de résultats convaincants pour le génie logiciel ni pour le développement de solutions pouvant être moins coûteuses, par exemple dans le monde de l’industrie.
Ces dernières années, de grands investissements ont été consentis pour intégrer les progrès de l’apprentissage profond dans de nouveaux produits. Cependant, il est clair que plusieurs secteurs ont été délaissés, car le rendement de l’investissement semble moins prometteur.
Ce colloque, organisé par le Laboratoire de recherche en génie logiciel et en intelligence artificielle (GLIA) de l’UQAR, offrira une occasion exceptionnelle de :
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