La transformation de l'IA (AX), qui intègre la technologie de l'IA et les domaines d'expertise, devient un enjeu majeur pour tous les secteurs. Par conséquent, l'IA évolue rapidement au-delà des modèles génériques pour développer des agents d'IA (agents d'IA verticaux) spécialisés dans des domaines spécifiques. L'analyse des données de fiabilité, notamment dans le processus de développement produit, est une tâche complexe qui requiert à la fois une expertise statistique et une connaissance approfondie du domaine. Cette présentation examine les tendances récentes en matière d'IA et d'agents d'IA, et présente une étude de cas illustrant le potentiel de développement d'agents d'IA optimisés pour l'analyse de fiabilité, en combinant les capacités de langage et de raisonnement de l'IA générative générique (LLM) avec les capacités d'exploration, d'analyse et de résolution de problèmes de JMP.
