ALE的研究深入研究了人工智能在数据管理中的几个创新应用，并强调了持续创新的重要性.
在当今快节奏的数字世界, 有效和安全地管理数据的能力对任何业务都至关重要. 阿尔卡特朗讯企业业务一直处于整合人工智能(AI)以增强数据管理和通信解决方案的前沿. 本博客重点介绍ALE在UIMM (Union des industries et msameters de la msamtallurgie)会议上提出的一些开创性工作, 展示了人工智能如何彻底改变这个火狐体育手机.
国际货币基金组织是一个代表42个国家的法国组织, 包括金属工业在内的各行各业企业达1000多家, 机械工程, automotive, naval construction, aeronautics, space and rail, electrical energy, 电子与核能.
利用生成式人工智能增强数据管理
ALE的研发团队，包括主要贡献者 Asma Trabelsi, Data Scientist, Sébastien Warichet，数据科学家和技术领导者，以及 Emmanuel Helbert, Innovation Manager, 一直专注于利用生成式人工智能来简化各种业务流程. Their study, 在imm上发表, 深入探讨人工智能在数据管理中的几个创新应用;
使用阿尔卡特朗讯企业版Rainbow™实时转录和翻译: 其中一个突出的解决方案是在会议期间使用Whisper进行实时转录和翻译. 该技术提供多种语言的实时字幕, 增进所有参与者的理解和参与. 该服务在本地运行, 确保最大程度的数据安全性和保密性, 这正日益成为法律要求.
用于安全使用AI的可逆匿名化: ALE开发了可逆匿名化对话的方法, 这样可以安全地使用强大的大型语言模型(llm)，如ChatGPT和Claude. 这确保了敏感信息的机密性，同时仍然提供先进人工智能的好处. 匿名化过程非常精确, 因为即使是一个小失误也会危及整个谈话的安全.
协助编程和漏洞管理: 生成式AI模型也用于自动代码生成和安全漏洞管理. 这些模型有助于维护严格的安全法规的遵从性，并提高软件开发的整体质量和安全性. 通过识别和纠正潜在的安全缺陷, ALE确保强大和安全的软件解决方案.
人工智能集成的挑战和考虑
尽管具有显著的优势，但人工智能的整合也带来了一系列挑战. 数据保护至关重要，尤其是在广泛使用基于云的解决方案的情况下. 确保遵守GDPR等法规对于保护个人和机密数据至关重要. Moreover, 员工接受人工智能技术对于减轻对失业和技能过时的担忧至关重要.
对外国供应商的技术依赖和过程中失去人性的危险也是重要的问题. 不断完善人工智能模型，以最大限度地减少偏见，防止可能影响产品接受度的人工智能错误(也称为“幻觉”)，这一点至关重要. Additionally, 应对勒索软件攻击等安全威胁对于维护人工智能驱动系统的完整性至关重要.
Conclusion
不可否认，人工智能正在改变数据管理的格局. 阿尔卡特朗讯企业版以创新的解决方案引领着这一变革，提高效率, 安全和整体业务运营. 在国际人工智能大会上介绍的研究结果和发展强调了持续创新和适应以满足人工智能应用不断变化的需求的重要性.
针对企业和开发人员, 选择正确的人工智能工具对于实现高质量的数据管理和维护数据主权至关重要. ALE的研究提供了有价值的见解，并指导用户驾驭人工智能集成的复杂性.
拥抱人工智能和数据管理技术的进步将是实现无缝对接的关键, 各行各业的高效、准确的通信解决方案.
Sebastien Warichet
阿尔卡特朗讯企业数据科学家Since January 2021, 他一直在进行大型语言模型(llm)在文档研究中的应用研究, task execution, 以及代码生成. ssamubastien在Genesys语音平台的整合中发挥了关键作用, 媒体服务器增加了降噪功能, 以及WebRTC技术的集成. 他拥有巴黎萨克雷大学(University of Paris-Saclay)的人工智能硕士学位(2020)，并拥有强大的编程技能(C, C++, Java, JavaScript, and Python) and AI.
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