Dernières tendances de l’intelligence artificielle

Au cours de la dernière décennie, l’intelligence artificielle (IA) s’est intégrée à diverses industries. Cette période a connu une augmentation spectaculaire des outils, des applications et des plateformes basées sur l’IA et le machine learning (ML). Ces technologies ont eu un impact sur les soins de santé, la fabrication, le droit, la finance, la vente au détail, l’immobilier, la comptabilité, le marketing numérique et plusieurs autres domaines.

Les entreprises investissent dans la recherche sur l’IA pour découvrir comment rapprocher l’IA des humains. D’ici 2025, les revenus des logiciels d’IA atteindront à eux seuls plus de 100 milliards de dollars dans le monde (figure 1). Cela signifie que nous continuerons à voir les progrès de la technologie liée à l’IA et au machine learning (ML) dans un avenir prévisible. L’IA change particulièrement rapidement, vous devrez donc faire tout votre possible pour suivre les dernières tendances si vous voulez rester aussi informé que possible. Jetons un coup d’œil à tout ce que vous devez savoir sur les dernières tendances de l’IA.

Figure 1. Chiffre d’affaires annuel des logiciels d’IA (source : Tractica)

1. Automatisation intelligente des processus

Dans la dernière tendance technologique, les organisations recherchent des outils d’automatisation intelligents pour résoudre les défis commerciaux et augmenter la productivité, l’efficacité et la précision, au profit de l’organisation. L’une des vagues successives, Il’Automatisation intelligente des processus, ou IPA (Intelligent Process Automation), rassemble les technologies d’automatisation robotique des processus (RPA - Robotic Process Automation) et d’intelligence artificielle (IA) pour permettre une automatisation rapide des processus métier de bout en bout et accélérer la transformation numérique. Dans la RPA, les « robots » logiciels gèrent des tâches numériques répétitives, basées sur des règles et pilotées par des données structurées. Cependant, de nombreux processus métier sont désormais alimentés par des données non structurées et en temps réel ou en génèrent de grandes quantités. L’IPA permet d’automatiser les processus avec des capacités de machine learning et d’analyse, ainsi que des technologies cognitives, comme la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel (NLP - Natural Language Processing) et la logique floue. L’adoption de l’IPA devrait se développer très prochainement, avec une croissance à grande échelle attendue dans plusieurs secteurs.

2. Un virage vers la cybersécurité

Les données devenant plus précieuses que jamais, les cybercriminels ne manquent pas de rechercher de nouvelles façons de les compromettre. L’un des inconvénients de l’IA de niveau novice est que les pirates peuvent manipuler ces données pour accéder à des informations sensibles. Ainsi, une tendance importante dans l’IA est de développer une technologie pour reconnaître et signaler les types d’attaques courants. Un logiciel antivirus est également développé en utilisant l’IA de la même manière que cette technologie peut aider à empêcher qu’une menace malveillante n’ait des conséquences dévastatrices. En ce qui concerne les entreprises, les outils de cybersécurité basés sur l’IA peuvent également collecter des données à partir des réseaux de communication, de l’activité numérique, des systèmes transactionnels et des sites Web d’une entreprise, ainsi que d’autres sources publiques externes. Ces outils exécutent ensuite des algorithmes pour identifier les modèles et détecter ou prédire les activités menaçantes, les violations de données potentielles, etc. C’est une tendance que nous pouvons nous attendre à voir continuellement à l’avenir, car les criminels créent constamment de nouveaux logiciels malveillants et de nouvelles méthodes d’acquisition de données.

3. L’IA pour les services personnalisés

Alors que l’IA devient plus puissante et efficace à l’heure de rechercher un marché et une démographie particuliers, l’acquisition de données sur les consommateurs devient plus accessible que jamais. La plus grande tendance de l’IA dans le marketing est l’accent croissant mis sur la fourniture de services personnalisés. L’un des moyens les plus courants pour l’IA consiste à analyser l’activité en ligne des personnes qui recherchent des mots clés spécifiques. Ce niveau de personnalisation garantit pratiquement d’offrir une meilleure expérience aux clients, ce qui augmentera directement les revenus des entreprises qui en profiteront. À mesure que le machine learning deviendra plus apte à comprendre ce que les gens veulent dans des cas spécifiques, l’IA deviendra moins un outil de vente et davantage un ami numérique.

4. Développement automatisé de l’IA

Dans les années à venir, attendez-vous à voir des innovations significatives dans le domaine de « l’IA pour l’IA » : utiliser l’IA pour aider à automatiser les étapes et les processus impliqués dans le cycle de vie de la création, du déploiement, de la gestion et de l’exploitation des modèles d’IA. À un certain niveau, l’IA peut développer ses algorithmes pour résoudre des problèmes, augmenter l’efficacité et fournir aux humains des données de recherche utiles.

L’utilisation de l’IA automatisée permettra même aux non-experts d’utiliser des algorithmes et des techniques d’IA. Un exemple est AutoML de Google, un outil qui simplifie la création de modèles de machine learning et rend la technologie accessible à un public plus large. Ces outils peuvent créer autant de personnalisation que nécessaire sans connaître en détail le flux de travail complexe du machine learning. Bien que ce type de développement n’en soit qu’à ses débuts, l’IA automatisée est réputée pour sa croissance exponentielle et constitue une tendance majeure de l’IA.

5. Véhicules autonomes

Avec des entreprises comme Samsung, Nvidia, Volkswagen, Uber et Waymo de Google, la portée de la conduite autonome s’est multipliée. Tout le monde connaît la fonctionnalité de l’IA dans les véhicules autonomes. Pour exploiter un potentiel aussi immense, les entreprises automobiles et technologiques injectent des milliards de dollars dans ce domaine. Le processus est motivé par les avantages économiques et sociaux impliqués. Les constructeurs automobiles espèrent que la technologie de conduite autonome influencera l’esprit des consommateurs. Les partisans pensent que la technologie des voitures autonomes réduira le nombre de décès sur les routes et constituera une alternative sûre à la conduite.

6. Intégration de la reconnaissance faciale

La reconnaissance faciale semble être en vogue en ce moment. Elle apparaît dans de nombreux aspects de nos vies et est adoptée par des organisations privées et publiques à diverses fins, y compris la surveillance. De plus en plus de pays se préparent à intégrer la technologie de reconnaissance faciale et à renforcer leurs mesures de sécurité. Des algorithmes de deep learning sont mis en place pour garantir que cette technologie aille au-delà de la reconnaissance faciale régulière et plus vers la compréhension d’images et de scénarios. Cela contribuera également à fournir des communications plus personnalisées aux clients, ce qui en fera une tendance notable de l’IA pour les années à venir.

7. Convergence de l’IoT et de l’IA

Les frontières entre l’IA et l’IoT s’estompent de plus en plus. Bien que les deux technologies aient des qualités indépendantes, utilisées ensemble, elles ouvrent des opportunités meilleures et plus uniques. Les appareils de l’Internet des objets (IoT) génèrent de nombreuses données qui doivent être extraites pour obtenir des informations exploitables. D’autre part, les algorithmes d’intelligence artificielle ont besoin des données avant de tirer des conclusions. Ainsi, les données collectées par l’IoT sont utilisées par des algorithmes d’IA pour créer des résultats utiles qui sont ensuite mis en œuvre par les appareils IoT. La capacité de l’IA à obtenir rapidement des informations à partir des données rend les systèmes IoT plus intelligents. Dans les années à venir, plus de 80 % des projets IoT d’entreprise intégreront l’IA sous une forme ou une autre, contre seulement 10 % aujourd’hui.

8. L’IA dans la santé

Les contributions que l’IA peut apporter au secteur de la santé fonctionnent de manière révolutionnaire, permettant aux personnes du monde entier de recevoir des soins plus sûrs et plus efficaces, et facilitant la détection, la prévention et le traitement des maladies. De plus, la capacité de l’IA à acquérir des données en temps réel à partir des dossiers de santé électroniques, des admissions aux urgences, de l’utilisation des équipements, des niveaux d’effectifs, etc., et à les interpréter et les analyser de manière significative permet une meilleure efficacité et de meilleures capacités d’amélioration des soins dans l’administration hospitalière. Les découvertes de médicaments sont un autre domaine où l’IA excelle.

L’IA joue un rôle essentiel pour aider les professionnels de santé à répondre à l’épidémie de coronavirus (COVID-19). L’IA est utilisée pour distinguer les patients pour COVID et les éléments essentiels. La découverte de vaccins contre la COVID est réorientée et accélérée à l’aide de techniques d’IA. Les chercheurs ont développé des caméras thermiques et des applications pour smartphone basées sur l’IA afin d’estimer la température des personnes et de rassembler des données pour les organisations de santé. Des robots intelligents sont déployés pour mettre en œuvre des « livraisons sans contact » pour les personnes isolées, aidant le personnel médical à s’assurer que les zones clés restent désinfectées et sûres à utiliser.

9. Intelligence augmentée

Pour ceux qui craignent encore que l’IA cannibalise leur travail, la montée en puissance de l’IA devrait être une tendance qui apporte de la nouveauté. Elle rassemble les meilleures capacités humaines et technologiques, donnant aux organisations la possibilité d’améliorer l’efficacité et les performances de leur main-d’œuvre. D’ici 2023, Gartner prévoit que 40 % des équipes chargées de l’infrastructure et des opérations dans les grandes entreprises utiliseront l’automatisation augmentée par l’IA, ce qui se traduira par une productivité accrue. Les industries de la santé, de la vente au détail et du voyage utilisent déjà la réalité augmentée. Par conséquent, suite à cette tendance de l’IA, il y aura une augmentation du nombre d’applications de réalité augmentée.

10. IA explicable

Bien qu’elle soit devenue omniprésente, l’IA souffre de problèmes de confiance. Une grande partie de ce que le machine learning accomplit devient inconnaissable à divers stades du processus et apparaît comme une boîte noire. Il est souvent impossible d’expliquer comment l’IA est arrivée à une conclusion inévitable. L’IA explicable est conçue pour simplifier et visualiser la façon dont les réseaux de ML prennent des décisions. Il existe une pression plus importante pour déployer l’IA de manière transparente et clairement définie. Les entreprises feront-elles des efforts pour comprendre comment fonctionnent les modèles et algorithmes d’IA ? Les fournisseurs de logiciels d’AI/de ML rendront les solutions de ML sophistiquées plus compréhensibles pour les utilisateurs.

11. IA éthique

La demande croissante d’IA éthique figure en tête de liste des tendances technologiques émergentes. Dans le passé, les organisations qui adoptaient le machine learning et d’autres technologies d’intelligence artificielle n’étaient pas très préoccupées par leur impact éthique. Aujourd’hui, cependant, les consommateurs et les employés qui s’appuient sur des valeurs attendent des entreprises qu’elles adoptent l’IA de manière responsable. Au cours des prochaines années, les entreprises choisiront délibérément de faire affaire avec des partenaires qui s’engagent en faveur de l’éthique des données et adopteront des pratiques de traitement des données qui reflètent leurs valeurs et celles de leurs clients.

Plus que toute autre tendance future technologique, les tendances futures de l’IA promettent de nombreuses possibilités. Il existe des développements convaincants. Vous ne pouvez pas ignorer l’existence de l’intelligence démontrée par les machines. Si vous êtes impatient de lancer rapidement ou d’étendre votre solution commerciale dans le domaine de l’IA, les offres technologiques suivantes peuvent vous convenir :

BeagleBone AI est l’un des véhicules les plus rapides à intégrer l’IA en périphérie. Cette IA ultra flexible et rapide est le produit final de plusieurs années de recherche sur les ordinateurs Linux monocarte à matériel ouvert. Vous pouvez l’utiliser pour automatiser les ateliers, la maison, les bureaux ou les laboratoires. BeagleBone AI tire sa force du Cortex-A15 Texas Instruments Sitara AM5729 bicœur à 1,5 GHz, ainsi que des cœurs de traitement neuronal du moteur de vision intégré (EVE) avec les capacités d’intelligence artificielle du SoC.

L’Ultra96-V2 d’Avnet est une plateforme facile à utiliser basée sur le système multitraitement en temps réel Arm Cortex-R5F double cœur intégré avec logique programmable Xilinx Zynq UltraScale + MPSoC. Cet équilibre fin entre performances et puissance est obtenu grâce à l’utilisation d’une logique programmable pour accélérer la fonction ML.

Le Raspberry Pi 4 Model B est le dernier produit de la gamme populaire d’ordinateurs Raspberry Pi. Il offre une augmentation significative de la vitesse du processeur, des performances multimédias riches, de la mémoire et une connectivité améliorée par rapport à son prédécesseur, le Raspberry Pi 3 Model B+, un meilleur ajustement pour exécuter vos modèles d’IA.

Portenta H7 d’Arduino - Programmez-le avec des langages de haut niveau et de l’IA, tout en effectuant des opérations à faible latence avec son matériel personnalisable. Portenta est capable d’exécuter facilement des processus créés avec TensorFlow™ Lite, de sorte que l’un des cœurs peut calculer un algorithme de vision par ordinateur à la volée, tandis que l’autre peut effectuer des opérations de faible niveau, telles que contrôler un moteur ou adopter le rôle d’interface utilisateur.

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