Cisco désire mettre la main sur Perspica, comme en témoigne une
contribution de blog du spécialiste réseau et des serveurs. Il s’agit d’une startup spécialisée dans l’analyse des données aidée en cela par le machine learning (ou apprentissage automatique en français). A ce jour, Pespica a levé, en cumulé, 8,5 milliards de dollars (données Crunchbase).
Si l’opération est finalisée, il s’agira alors de la 200e acquisition du fournisseur américain de solutions réseau et de sa septième pour 2017.
La spécialité de Perspica est l’apprentissage automatique et la science des données, que Cisco prévoit d’utiliser pour améliorer et accélérer le système de surveillance existant d’AppDynamics. Cette dernière est entrée dans l’escarcelle de Cisco en janvier 2017 pour 3,7 milliards de dollars.
Des jonctions sont ainsi prévues entre les deux startups, AppDynamics étant spécialisé dans l’APM (Application Performance Management). L’objectif est d’aider AppDynamics à ajouter une couche d’intelligence en temps réel afin d’améliorer et d’accélérer son système de surveillance existant. Perspica traite les données en temps réel à l’aide de l’IA, avant même qu’elles ne soient intégrées dans les bases de données.
Il est d’ailleurs d’ores et déjà prévu que l’équipe d’ingénierie de Perspica s’intègre dans AppDynamics. Mais, avant cela, la transaction doit être validée, ce qui est attendu dans le courant du second trimestre 2018.
Ces deux acquisitions (celles d’AppDynamics et de Perspica) font partie d’un virage stratégique global de Cisco, sous la houlette du PDG Chuck Robbins. L’objectif est de rendre le groupe moins dépendant vis-à-vis de ses activités matérielles.
Ce n’est par ailleurs pas la première incursion de la firme dans le domaine de l’intelligence artificielle. En mai dernier, Cisco avait jeté son dévolu sur MindMeld, une plateforme permettant de développer des interfaces conversationnelles de type humain sur l’ensemble des applications.
Cisco a aussi annoncé en juin un nouvel ensemble de commutateurs et de logiciels qui, selon elle, peuvent détecter les logiciels malveillants dans les fichiers chiffrés – un problème que l’on pensait auparavant impossible à résoudre. Dans cette optique, les commutateurs et les logiciels idoines exploitent le machine learning pour apprendre à rechercher dans les données des signes révélateurs de logiciels malveillants.
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