fr.wedoany.com Rapport : Cognizant (NASDAQ : CTSH) a récemment lancé sa plateforme souveraine d'IA physique en tant que service (Sovereign Physical AI Platform-as-a-Service), visant à faire passer les systèmes autonomes de la phase expérimentale à l'infrastructure centrale des entreprises. Cette plateforme, construite sur la base de Cognizant Intelligence Spine (Colonne Vertébrale Intelligente), connecte des systèmes physiques dispersés tels que les capteurs industriels, les appareils IoT, l'automatisation d'usine et les infrastructures énergétiques pour former une structure intelligente unifiée, aidant les entreprises à déployer l'IA physique à grande échelle.
L'IA physique intègre une intelligence multimodale — vision, détection, localisation et communication à faible latence — dans la couche opérationnelle des entreprises, leur permettant de guider les actions physiques avec une visibilité et un contrôle accrus. Selon Grand View Research, d'ici 2033, les domaines tels que les robots de service et utilitaires, les véhicules autonomes et les systèmes humanoïdes représenteront un marché de près de mille milliards de dollars. Ravi Kumar S, PDG de Cognizant, compare cela à un « moment iPhone » pour la robotique et l'IA physique, soulignant que les capteurs visuels avancés, le positionnement précis, les communications sécurisées à faible latence et les innovations en IA multimodale sont les éléments clés pour amener l'IA dans le monde physique. Les entreprises se trouvent à un tournant, et le rôle de Cognizant est de les aider à intégrer l'intelligence numérique pilotée par l'IA dans leurs couches physiques et opérationnelles.
Selon le rapport « New Work, New World 2026 » de Cognizant, la pénétration de l'IA dans les métiers manuels a dépassé les prévisions à long terme : dans le secteur des transports, le taux de pénétration de l'IA est passé de 6 % à 25 %, et dans le secteur de la construction, de 4 % à 12 %. L'étude indique que les aspects centrés sur l'humain dans les métiers manuels présentent un potentiel significatif d'amélioration numérique, ce qui soutient davantage l'intégration directe de l'IA dans la couche opérationnelle.
Vijay Narayan, responsable mondial de l'IA physique, déclare que l'intégration des capacités d'ingénierie et d'IA offre aux clients une approche cohérente pour que l'IA agisse sur le terrain opérationnel. La différence réside dans la discipline qui consiste à connecter ce que les systèmes physiques observent, raisonnent et exécutent, tout en garantissant que cette intelligence est possédée et gouvernée par l'entreprise. Les entreprises qui mèneront l'ère de l'IA physique seront celles qui, dès aujourd'hui, construisent des systèmes gouvernables et évolutifs au cœur de leurs opérations physiques et numériques.
Le défi central de l'IA physique réside dans la mise à l'échelle et la connexion des systèmes, plutôt que dans la création de cas d'usage viables. Cognizant Intelligence Spine (Colonne Vertébrale Intelligente), conçue comme une plateforme souveraine d'IA en tant que service dédiée à l'IA physique, se situe entre la périphérie physique (capteurs, caméras, robots, jumeaux IA) et la couche agentique, connectant les systèmes d'IA physique et l'IA agentique en une seule pensée institutionnelle. Cette couche souveraine s'unifie à travers chaque système, se connecte à l'IA agentique, est régie par les règles du client et s'approfondit à chaque décision, faisant en sorte que chaque système d'IA déployé contribue à une intelligence institutionnelle unifiée appartenant à l'entreprise.
Cognizant déploie cette capacité dans huit secteurs verticaux clés, notamment : les services publics (modernisation des réseaux électriques, prévention des incendies de forêt, maintenance prédictive des actifs, gestion des énergies distribuées) ; le pétrole et le gaz (surveillance de l'intégrité des pipelines, inspections autonomes, systèmes de sécurité intelligents, conformité environnementale) ; la fabrication (contrôle qualité autonome, maintenance prédictive, intégration des processus robotiques, optimisation des rendements) ; la logistique (opérations d'entrepôt autonomes, intelligence de flotte, optimisation du dernier kilomètre, visibilité de la chaîne d'approvisionnement) ; les transports (opérations de flotte autonomes, surveillance des infrastructures, opérations portuaires, intelligence des itinéraires en temps réel) ; l'aérospatiale et la défense (inspections autonomes, IA pour missions critiques, systèmes souverains) ; la santé et les sciences de la vie (opérations de laboratoire autonomes, robots cliniques, intelligence de la chaîne d'approvisionnement, traçabilité réglementaire) ; ainsi que les secteurs de la consommation, de la vente au détail et des biens de consommation (surveillance critique de la sécurité, automatisation de la conformité réglementaire, inspections de processus, gouvernance des jumeaux numériques).
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