- Automation Anywhere s'offre Klevops. Cet acteur français est lui aussi spécialisé dans l'automatisation des processus métiers. Avec cette acquisition, Automation Anywhere fait évoluer la RPA vers l'automatisation assistée « 2.0 » qui permet aux clients d'automatiser tous les processus les plus répétitifs avec le même niveau de gouvernance centrale, de sécurité et d'analyse. « Nous faisons un pas en avant audacieux en proposant Attended Automation 2.0, une solution RPA nouvelle génération qui change la façon dont les gens travaillent », déclare Prince Kohli, Chief Technology Officer d'Automation Anywhere. « La technologie acquise de Klevops modifiera la dynamique entre l'automatisation assistée et l'automatisation non assistée, ce qui en fera une solution de base pour les entreprises qui souhaitent étendre leurs initiatives d'automatisation à toutes les industries. Ceci est particulièrement pertinent pour les industries comme les banques, les services financiers et les télécommunications. »

- IBM planche sur la recherche en langage naturel. La division Research AI de Big blue explore trois thèmes différents pour améliorer la recherche de fichiers et documents en langage naturel au sein des SI d'entreprises. Le premier vise à faire progresser l'intelligence artificielle où les systèmes peuvent apprendre à partir de petites quantités de données, tirer parti des connaissances externes et utiliser des approches neurosymboliques du langage. La seconde est axée sur la capacité à fournir des explications sur la façon dont un système IA prend une décision. La troisième approche consiste à mettre à l'échelle l'IA pour permettre une adaptation continue et une meilleure surveillance des systèmes afin de soutenir le déploiement des systèmes linguistiques.

- Facebook open source 2 IA liées à l'image. Le réseau social a annoncé aujourd'hui qu'il rend open-source deux algorithmes capables de repérer des photos et des vidéos identiques ou presque, technologies qu'il dit utiliser activement pour lutter contre l'exploitation des enfants, la propagande terroriste, et la violence graphique sur sa plateforme. L'entreprise indique que c'est la première fois qu'elle partage ce genre de technique d'appariement de médias. Les deux algorithmes en question - PDQ et TMK+PDQ - ont été conçus pour fonctionner à « grande échelle » et s'inspirent des modèles et implémentations existants, notamment pHash, PhotoDNA de Microsoft, aHash, et dHash. Le PDQ a été conçu sur le modèle de pHash, tandis que le TMK+PDQF à reconnaissance vidéo a été développé conjointement par l'équipe de recherche en intelligence artificielle Facebook et des universitaires de l'Université de Modène et Reggio Emilia en Italie.