On encourage les scientifiques et les ingénieurs à intégrer des stratégies d'intelligence artificielle (IA) à leurs méthodes de travail. Bien que de nombreuses options existent, personne ne souhaite sacrifier la rigueur ni la fiabilité des résultats simplement pour affirmer utiliser l'IA.
La proposition de valeur de JMP demeure inchangée : un flux de travail analytique interactif et complet qui prend en charge l’exploration, la modélisation et la génération de rapports. JMP excelle face à des problèmes complexes, multivariés et inédits. C’est précisément dans ces situations que le raisonnement statistique et le jugement humain sont essentiels et que les modèles d’IA pré-entraînés présentent leurs limites, faute de données d’entraînement.
JMP considère les modules linguistiques comme des accélérateurs de flux de travail analytiques, et non comme des solutions de remplacement. Ils permettent aux nouveaux utilisateurs d'apprendre plus rapidement, de découvrir des fonctionnalités avancées qui resteraient autrement inutilisées et de générer des scripts JMP personnalisés à partir d'instructions en langage naturel. Ces intégrations s'appuient sur une documentation JMP de référence et sont entièrement exécutées par JMP, garantissant ainsi des résultats corrects et reproductibles.
Cette présentation offre un aperçu de l'approche globale de JMP en matière d'intégration des modèles de langage et de technologie (LLM), proposant aux organisations plusieurs options pour intégrer JMP à leur stratégie d'IA. L'intégration conjointe de JMP et des LLM permettra d'améliorer l'efficacité tout en préservant la rigueur des décisions scientifiques et techniques.
