Hitachi, Ltd. et Microsoft Corporation ont annoncé une collaboration de plusieurs milliards de dollars au cours des trois prochaines années, qui accélérera l'innovation sociale grâce à l'IA générative. Grâce à cette alliance stratégique, Hitachi stimulera la croissance de l'activité Lumada, dont le chiffre d'affaires devrait atteindre 2,65 billions de yens (18,9 milliards de dollars)*1 en 2024, et favorisera l'efficacité opérationnelle et l'amélioration de la productivité pour les 270 000 employés du groupe Hitachi. Plus précisément, Hitachi intégrera le cloud Microsoft, Azure Open AI Service, Dynamics 365, Copilot for Microsoft 365 et GitHub Copilot dans les solutions Lumada afin de fournir des solutions innovantes pour les secteurs de l'énergie, de la mobilité et d'autres secteurs et d'obtenir de meilleurs résultats pour les entreprises et la société.

En outre, les deux entreprises vont promouvoir des projets communs pour répondre aux besoins pressants des entreprises, tels que le renforcement des services cloud, l'amélioration de la sécurité et l'atténuation de l'empreinte environnementale des centres de données, qui sont devenus un domaine d'intérêt croissant avec l'utilisation croissante de l'IA générative. Le Generative AI Center d'Hitachi et Microsoft collaboreront pour améliorer l'efficacité opérationnelle et le développement d'applications au sein du groupe Hitachi en utilisant Copilot pour Microsoft 365 et GitHub Copilot. Hitachi utilisera également Azure OpenAI Service pour améliorer son service client.

Dans le cadre de la transformation du groupe Hitachi, Hitachi associera Azure OpenAI Service et GitHub Copilot à son expertise en matière de développement de systèmes afin de maintenir une qualité élevée et d'améliorer la productivité pour le développement de systèmes critiques. La validation interne d'Hitachi a confirmé que lorsque ses connaissances détaillées en matière de conception de systèmes étaient intégrées à Microsoft Azure OpenAI Service et GitHub Copilot, le code source de l'application pouvait être généré correctement dans 70 à 90 % des cas, ce qui permettait d'obtenir des résultats de grande qualité.