Stratégie des groupes internationaux (Etats-Unis)
Recherche et Développement
Stratégie
d’Acquisitions de
start-ups en IA
Implantations R&D en
France
Priorités pour l’IA
Google
Investissements en infrastructure et en recherche. Publications
ouvertes de référence
Partenariats en Europe avec des universités GB, Allemagne et
Suisse. Investissements importants avec les universités
decanadiennes autour du deep learning.
Poursuite active de leurs activités de
croissance en IA par acquisitions
de start-ups en IA.
Sans R&D en France
Zurich (150 chercheurs), Londres, Dublin
Augmenter l’interactivité et connaître
l’utilisateur pour proposer des services.
Apprentissage profond, TALN, vision.
Facebook
Recherche active et présente sur le plan international
(publications ouvertes de référence). Partenariats extérieurs
sélectifs, notamment avec l’INRIA.
Peu de développement d’acquisitions en
IA, à l’exception de Wit.ai en 2015.
Laboratoire de recherche en IA entre Paris
(FAIR) et New York, avec une centaine de
chercheurs.
Compréhension activités vidéo, traduction
automatique.
Apprentissage profond, TALN, vision,
assistants.
SAP
Niveau de recherche interne en IA concentré sur quelques
aspects du machine learning.
Besoins d’acquérir des compétences en
IA, notamment par acquisitions.
Laboratoire en France, sur les usages de
leurs produits (Levallois-Perret, Hauts de
Seine).
« Machine learning » pour big data sur le
cloud. Offrir des solutions au plus près du
client.
Microsoft
Investissements massifs autour de la recherche l’IA et du cloud
intelligent, en recherche et développement.
Partenariats notamment en France avec l’INRIA (laboratoire
commun). Investissements importants avec les universités
decanadiennes autour du deep learning.
Développement affirmé de
développement via l’acquisition de startups en IA. En particulier engagement
avec le cluster Canadien de start-ups en
deep learning.
Centres en IA autour de la région de New
York (avec des plans pour la création d’un
centre de 5000 ingénieurs/chercheurs en
IA). En Europe le centre de M/S research à
Cambridge.
Organiser le collaboratif H/M.
Cloud intelligent (Azure), périphériques
intelligents et assistants (Cortana, système
à langage naturel).
Oracle
Très fort engagement dans le développement pour des
nouveaux produits, mais avec moins de recherche qu’avec les
groupes du GAFAM
Développement stratégique via des
acquisitions en IA.
Centres de recherche autour des US:
Californie et également Allemagne, Suisse,
Australie.
Certains développent des technologies en
IA.
Développer des produits intelligents et
adaptatifs, au plus près du client.
IBM
Engagement fort en développements autour de l’informatique
cognitive et du système Watson, autour de l’apprentissage
automatique, planification, représentation des connaissances,
et les architectures cognitives.
Fort volume d’acquisitions en IA (activités
autour de la santé).
Développement interne ($1Md
pour Watson, dont $100m
pour acquérir des start-ups).
Le laboratoire d’IBM France concentre les
recherches en région parisienne d’IBM.
Les recherches plus significatives sont
effectués dans leurs centres de recherche
aux Etats-Unis.
Transformer leurs produits en
« informatique cognitive », proposer des
assistants (Watson=2000 employés).
TALN et apprentissage renforcé.
(*) Source: Auditions 8 mars avec groupes internationaux
(**) TALN: Traitement Automatique de Langues Naturelles
Investissement en recherche en IA important
Investissement en recherche en IA moyen
Investissement en recherche en IA faible
Volume d’acquisitions en IA important
Volume d’acquisitions en IA moyen
Volume d’acquisitions faible
Recherche et Développement
Stratégie
d’Acquisitions de
start-ups en IA
Implantations R&D en
France
Priorités pour l’IA
Investissements en infrastructure et en recherche. Publications
ouvertes de référence
Partenariats en Europe avec des universités GB, Allemagne et
Suisse. Investissements importants avec les universités
decanadiennes autour du deep learning.
Poursuite active de leurs activités de
croissance en IA par acquisitions
de start-ups en IA.
Sans R&D en France
Zurich (150 chercheurs), Londres, Dublin
Augmenter l’interactivité et connaître
l’utilisateur pour proposer des services.
Apprentissage profond, TALN, vision.
Recherche active et présente sur le plan international
(publications ouvertes de référence). Partenariats extérieurs
sélectifs, notamment avec l’INRIA.
Peu de développement d’acquisitions en
IA, à l’exception de Wit.ai en 2015.
Laboratoire de recherche en IA entre Paris
(FAIR) et New York, avec une centaine de
chercheurs.
Compréhension activités vidéo, traduction
automatique.
Apprentissage profond, TALN, vision,
assistants.
SAP
Niveau de recherche interne en IA concentré sur quelques
aspects du machine learning.
Besoins d’acquérir des compétences en
IA, notamment par acquisitions.
Laboratoire en France, sur les usages de
leurs produits (Levallois-Perret, Hauts de
Seine).
« Machine learning » pour big data sur le
cloud. Offrir des solutions au plus près du
client.
Microsoft
Investissements massifs autour de la recherche l’IA et du cloud
intelligent, en recherche et développement.
Partenariats notamment en France avec l’INRIA (laboratoire
commun). Investissements importants avec les universités
decanadiennes autour du deep learning.
Développement affirmé de
développement via l’acquisition de startups en IA. En particulier engagement
avec le cluster Canadien de start-ups en
deep learning.
Centres en IA autour de la région de New
York (avec des plans pour la création d’un
centre de 5000 ingénieurs/chercheurs en
IA). En Europe le centre de M/S research à
Cambridge.
Organiser le collaboratif H/M.
Cloud intelligent (Azure), périphériques
intelligents et assistants (Cortana, système
à langage naturel).
Oracle
Très fort engagement dans le développement pour des
nouveaux produits, mais avec moins de recherche qu’avec les
groupes du GAFAM
Développement stratégique via des
acquisitions en IA.
Centres de recherche autour des US:
Californie et également Allemagne, Suisse,
Australie.
Certains développent des technologies en
IA.
Développer des produits intelligents et
adaptatifs, au plus près du client.
IBM
Engagement fort en développements autour de l’informatique
cognitive et du système Watson, autour de l’apprentissage
automatique, planification, représentation des connaissances,
et les architectures cognitives.
Fort volume d’acquisitions en IA (activités
autour de la santé).
Développement interne ($1Md
pour Watson, dont $100m
pour acquérir des start-ups).
Le laboratoire d’IBM France concentre les
recherches en région parisienne d’IBM.
Les recherches plus significatives sont
effectués dans leurs centres de recherche
aux Etats-Unis.
Transformer leurs produits en
« informatique cognitive », proposer des
assistants (Watson=2000 employés).
TALN et apprentissage renforcé.
(*) Source: Auditions 8 mars avec groupes internationaux
(**) TALN: Traitement Automatique de Langues Naturelles
Investissement en recherche en IA important
Investissement en recherche en IA moyen
Investissement en recherche en IA faible
Volume d’acquisitions en IA important
Volume d’acquisitions en IA moyen
Volume d’acquisitions faible