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    Impact de l'intelligence artificielle sur l'emploi dans le secteur manufacturier au Maroc

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    L'intelligence artificielle a rapidement évolué et s'est répandue dans de nombreux secteurs économiques. Au Maroc, cette technologie émergente suscite un intérêt croissant alors que le pays cherche à saisir les opportunités qu'elle offre tout en se préparant aux défis qu'elle pose. Cet article propose une analyse économique de l'impact de l'intelligence artificielle sur l'emploi dans le secteur manufacturier marocain, en se concentrant sur les mécanismes économiques sous-jacents et les implications pour les travailleurs, les entreprises et la société dans son ensemble. L’objectif de ce travail est d’étudier la relation entre l'intelligence artificielle et l'emploi dans le secteur manufacturier au Maroc. Cette étude repose sur une approche économétrique utilisant un modèle de régression multiple, et elle se base sur des données quantitatives recueillies auprès de 41 entreprises du secteur. Les résultats de ce travail montrent que l’intelligence artificielle a eu un impact différencié sur le marché du travail, avec des pertes d’emplois dans certains secteurs traditionnels et la création de nouvelles perspectives dans des domaines technologiques en plein essor

    L'informatique juridique : en progression vers un processus d'intelligence artificielle

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    This paper deals primarily with computer-assisted legal research. It attempts to sketch the current state of the art, mainly in the United States and Canada, with special reference to systems oriented towards the processing of legislative data. The author suggests a checklist of the main requirements the systems of the 80's will have to answer to, in order to fulfill the growing needs of the new computer-minded generations of law graduates. Along these lines, this paper deals also with the second generation systems dedicated to automated legal research ; these could be expected to show some form, albeit elementary, of humanlike intelligence. Four prototypes of such systems are considered; they are the American Bar Foundation's and Jeffrey Meldman's systems, as well as the well-known JUDITH and TAXMAN systems. The paper concludes on a glimpse of the Third Wave of computerized legal research, in the belief that the legal profession will meet the challenge of the computer age, will learn to live and work with this new technology, and will master the artificial but sometimes acute intelligence of our new friend, the Robot

    L’application de l’Intelligence Artificielle aux activités des sites marchands en Algérie durant la pandémie de la COVID 19

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    E-commerce experienced a major leap whereby digital platforms became the sole outlet for buying and selling transactions. Customers have demanded a faster and smoother shopping experience, and since then, artificial intelligence has become crucial in e-commerce with its strengths and benefits for individuals and businesses. This research aims to address artificial intelligence and its effects on e-commerce in Algeria during the COVID 19 period; using the qualitative approach through semi-directive interviews with managers of 49 merchant sites in Algeria. The evaluation and analysis of the results obtained from this study led to the conclusion that despite the great advantages offered by AI to e-commerce in the world, merchant sites in Algeria did not respond to this technology in an optimal manner.Le commerce électronique a connu un bond important par lequel les plateformes numériques sont devenues le seul débouché pour les opérations d’achat et de vente. Les clients ont exigé une expérience d’achat plus rapide et plus fluide, et depuis lors, l’intelligence artificielle est devenue cruciale dans le e-commerce avec ses forces et ses avantages pour les clients et l’entreprise elle-même. L’objectif de cette recherche est d’aborder l’intelligence artificielle et ses effets sur le commerce électronique en Algérie en période de la COVID 19 ; en utilisant l’approche qualitative à travers des entretiens semi-directifs avec les responsables de 49 sites marchands en Algérie. L'évaluation et l'analyse des résultats obtenus lors de ces entretiens ont permis de conclure que malgré les grands avantages offerts par l’IA au commerce électronique dans le monde ; les sites marchands en Algérie n’ont pas répondu à cette technologie de maniéré optimal

    HOW MACHINE LEARNING ALGORITHMS ARE USED IN METEOROLOGICAL DATA CLASSIFICATION: A COMPARATIVE APPROACH BETWEEN DT, LMT, M5-MT, GRADIENT BOOSTING AND GWLM-NARX MODELS

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    Rainfall prediction is one of the most challenging task faced by researchers over the years. Many machine learning and AI based algorithms have been implemented on different datasets for better prediction purposes, but there is not a single solution which perfectly predicts the rainfall. Accurate prediction still remains a question to researchers. We offer a machine learning-based comparison evaluation of rainfall models for Kashmir province. Both local geographic features and the time horizon has influence on weather forecasting. Decision trees, Logistic Model Trees (LMT), and M5 model trees are examples of predictive models based on algorithms. GWLM-NARX, Gradient Boosting, and other techniques were investigated. Weather predictors measured from three major meteorological stations in the Kashmir area of the UT of J&K, India, were utilized in the models. We compared the proposed models based on their accuracy, kappa, interpretability, and other statistics, as well as the significance of the predictors utilized. On the original dataset, the DT model delivers an accuracy of 80.12 percent, followed by the LMT and Gradient boosting models, which produce accuracy of 87.23 percent and 87.51 percent, respectively. Furthermore, when continuous data was used in the M5-MT and GWLM-NARX models, the NARX model performed better, with mean squared error (MSE) and regression value (R) predictions of 3.12 percent and 0.9899 percent in training, 0.144 percent and 0.9936 percent in validation, and 0.311 percent and 0.9988 percent in testing

    Détermination de la vitesse relative d'une sonde par réseaux de Kohonen lors d'une phase d'atterrissage autonome sur un corps planétaire

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    Ce mémoire porte plus particulièrement sur la façon de traiter les données du LIDAR efficacement pour déterminer la vitesse relative de la sonde par rapport au sol. Cette technologie est directement en concurrence avec les systèmes de caméras avec altimètre ou le radar Doppler qui permettent eux aussi de déterminer la vitesse relative d'une sonde. Les avantages du LIDAR, grâce à l'apport de technologies dites d'intelligence artificielle adaptée à l'atterrissage autonome d'une sonde sur une planète, seront démontrés tout au long de ce mémoire. L'intelligence artificielle encore peu utilisée en aérospatiale semble posséder tous les atouts pour être déterminante dans les missions spatiales de demain."--résumé abrégé par UMI

    Le potentiel et les limites de l’intelligence économique et stratégique à l’ère du big data et de l’intelligence artificielle

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    The development of information and communication technologies continues to improve the functioning of organizations, particularly in the fields of computer science and digital technology. This article has a double objective: on the one hand, to clarify the notion of Big Data, and all that it implies as sources, problems, and controversies. It also aims to make the link between the notions of intelligence and economic intelligence and to bring the differences between them. The second objective is to present an overview of the policies adopted in the field of economic intelligence, on a global scale, for a comparative analysis. Well-structured companies, thanks to business intelligence, have improved their methods of collecting, storing and processing information in order to exploit it in a timely manner. However, the human being, however intelligent, is quickly overwhelmed by this flood of data, infobesity being generally an obstacle to the search for information. With the third industrial revolution, which is the digital revolution, and thanks to Big data, the neural network principle and algorithms, another form of life was born, it is artificial intelligence (AI). In terms of methodological approach, we have chosen the hypothetico-deductive methodology which is based on the formulation of hypotheses that are then tested through experiments and observations. The results of these tests are then used to validate or refute the hypotheses provided. To test the latter, our empirical study is based on a sample of 5 watchers, 5 analysts, 4 controllers and 7 auditors, i.e. a total of 21, who responded to the online survey.  Furthermore, economic intelligence, through better use of Big Data, allows us to guarantee a strong control of the changes in the environment for any possible crisis or opportunity.   Keywords: Economic Intelligence, Artificial Intelligence, Neural Network, Big Data Classification JEL : A12 M15 O33 O50 Paper type : Empirical researchLe développement des technologies de l'information et de la communication ne cesse d'améliorer le fonctionnement des organisations, notamment dans les domaines de l'informatique et du numérique. Cet article a un double objectif : d'une part, clarifier la notion de Big Data, et tout ce qu'elle implique comme sources, problèmes, et controverses. Il s'agit également de faire le lien avec les notions de veille et d'intelligence économique et d'en apporter les différenciations. Le second objectif est de présenter un état des lieux des politiques adoptées dans le domaine de l'intelligence économique, à l'échelle mondiale, en vue d'une analyse comparative. Les entreprises bien structurées, grâce à l'intelligence économique, ont amélioré leurs modes de collecte, de stockage et de traitement de l'information afin de l'exploiter en temps utile. Cependant, l'homme, aussi intelligent soit-il, est rapidement submergé par ce flot de données, l'infobésité étant généralement un obstacle à la recherche de l'information. Avec la troisième révolution industrielle, qui est la révolution numérique, et grâce au Big data, au principe du réseau neuronal et aux algorithmes, une autre forme de vie est née, c'est l'intelligence artificielle (IA). En termes d’approche méthodologique, nous avons choisi la méthodologie hypothético-déductive qui repose sur la formulation d'hypothèses qui sont ensuite testées à travers des expériences et des observations. Les résultats de ces tests sont ensuite utilisés pour valider ou réfuter les hypothèses fournies. Pour tester ces derniers, notre étude empirique repose sur un échantillon de 5 veilleurs, 5 analystes ,4 contrôleurs et 7 auditeurs, soit un total de 21, qui ont répondu à l’enquête en ligne. Par ailleurs L'intelligence économique à travers une meilleure utilisation des Big Data permet en se basant sur des ressources et ainsi que des compétences dynamiques de garantir une forte maitrise des changements de l’environnement pour toute éventuelle crise survenue ou toute opportunité offerte.   Mots clés : Intelligence Économique, Intelligence Artificielle, réseau de   neurone, Big Data Classification JEL : A12 M15 O33 O50 Type de l’article : Recherche empiriqu

    Alignement de l’industrie 4.0 au supply chain management à l’ère post covid-19

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    La pandémie de la COVID-19 est l'une des perturbations les plus graves de l'histoire de la chaîne logistique, de nombreuses perturbations ont été observées qui sont dû à la non prise en compte d’une stratégie de chaine logistique qui peut faire face aux évènements imprévus.A cet égard, les praticiens et les universitaires sont mis au défi d'améliorer la résilience des chaînes logistiques. Les progrès technologiques récents, en particulier l'industrie 4.0, laissent envisager des possibilités prometteuses pour atténuer les risques liés à la chaîne logistique, comme ceux de la pandémie de la COVID-19.Cependant, la littérature manque d'une analyse complète du lien entre l'industrie 4.0 et la résilience de la chaîne logistique. L’objet de cet article est de monter le lien entre la chaine logistique 4.0 et la résilience et de chercher à comment gérer stratégiquement les chaines logistiques pour qu’elles soient mieux préparées aux perturbations et résiliente

    Optimisation des paramètres de formulation des bétons destinés à la préfabrication des blocs de béton par une approche RNA (Réseaux de Neurones Artificiels)

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    Le présent travail a pour objectif l'optimisation du dosage de ciment, de la durée de vibration et du dosage de l'eau dans la formulation des bétons fermes, destinés à la préfabrication des blocs de construction. Ce type de béton n'a pas de méthode de formulation propre, comme dans le cas des bétons classiques. Pour ce, nous avons réalisés 100 compositions, en faisant varier le dosage d'eau (4, 6, 8, 10 et 12%) et celui du ciment (5, 7.5, 10, 12.5 et 15%), tout en appliquant différentes durées de vibration (15, 30, 60, 120s). La réponse qui a été mesurée dans notre cas et prise comme critère de formulation est la densité sèche. Une approche dite « Réseaux de Neurones Artificiels (RNA) » a été utilisée afin d‟apprécier l'effet de chaque paramètre sur la densité sèche. Les résultats obtenus montrent l'efficacité de cette approche pour l'optimisation des paramètres de formulations. Des dosages optimaux en ciment et en eau, pour lesquels la densité sèche est maximale, ont été trouvés
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