Six tendances de l’IA à surveiller en 2022

Co-fondateur & CTO chez Logiciel d’orientationune société d’externalisation de logiciels qui emploie les meilleurs talents en ingénierie logicielle du Vietnam.

L’intelligence artificielle n’est pas une nouvelle technologie, mais son impact commence seulement à se faire sentir, à mesure que les entreprises et les particuliers commencent à comprendre les possibilités que l’IA peut offrir. L’IA est sur le point de transformer les affaires comme jamais auparavant, en créant de nouvelles opportunités pour les entrepreneurs, les chefs d’entreprise et les travailleurs de tous les secteurs.

L’IA fait rapidement son chemin dans notre vie quotidienne. Il sera peut-être même bientôt difficile de dire où cela s’arrête et où commence l’humanité. Quelles sont les tendances de l’IA en 2022 et que signifient les dernières avancées de l’IA pour les années à venir ?

Cet article examinera certaines des tendances de l’IA et discutera des implications de ces technologies sur les entreprises et leurs efforts de transformation numérique.

Grands modèles de langage

Le modèle de langage est le “cerveau” de la compréhension du langage. Ces modèles d’IA s’appuient sur l’apprentissage automatique pour déterminer comment des phrases, des phrases ou des paragraphes sont liés. Il apprend et comprend la langue en ingérant une grande quantité de texte et en construisant un modèle statistique qui comprend la probabilité d’expressions, de phrases ou de paragraphes liés les uns aux autres.

Les modèles de langage s’agrandissent tout en s’affinant dans la compréhension du langage. L’intelligence artificielle peut traiter et générer des interactions plus humaines tout en utilisant des techniques sémantiques qui améliorent la qualité de ses résultats.

Un autre avantage de ces grands modèles de langage est qu’il suffit de quelques exemples de formation pour affiner le modèle sur un nouveau problème. Auparavant, les solutions d’IA nécessitaient beaucoup de données étiquetées par l’homme, ce qui est difficile et coûteux à créer. Avec des modèles d’IA plus grands, nous pouvons désormais obtenir des résultats identiques ou meilleurs avec un ou quelques exemples de formation. Cela réduira le coût de l’intelligence artificielle et nous devrions nous attendre à ce que de nombreux processus commerciaux soient automatisés.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (TLN) est “la capacité d’un ordinateur à comprendre le sens d’un texte ou d’un discours” et a déjà révolutionné la façon dont les humains interagissent avec les machines. Cela est évident dans l’utilisation généralisée d’assistants d’IA comme Siri, Alexa et Cortana. Ces technologies peuvent comprendre ce que les gens disent, agir sur ces informations de manière appropriée et réagir en conséquence. Cependant, la PNL a bien plus à offrir qu’une simple communication claire avec les utilisateurs ; cela peut également aider à faire évoluer les opérations commerciales.

Intelligence Artificielle Générative

L’IA générative est une branche de l’IA qui se concentre sur la génération de contenu comme l’écriture de texte, la génération d’images, la génération de texte en image et la création de musique. Selon Gartner, l’IA générative est une tendance technologique stratégique de l’IA pour 2022. L’IA générative peut être utilisée à plusieurs fins, notamment à des fins artistiques, de génération de contenu pour les médias, de créativité personnelle ou d’éducation.

Les modèles de langage génératif sont une application fascinante. Ils permettent de générer un texte au son naturel, grammaticalement correct et approprié à un sujet ou à un style particulier. Ils peuvent également créer une intelligence plus générale, résoudre des problèmes et s’adapter à différentes situations.

Apprentissage par renforcement

Il s’agit d’une branche de l’apprentissage automatique où les scientifiques des données se concentrent sur la prise de décision et la formation basée sur les récompenses. L’apprentissage par renforcement fonctionne en apprenant de l’environnement et en ajustant son comportement pour maximiser les récompenses. Cela imite la façon dont nous apprenons – nous n’obtenons pas toujours un renforcement positif, ne faisons pas d’erreurs et ne passons pas par un processus d’essais et d’erreurs pour atteindre nos objectifs.

L’apprentissage par renforcement est largement utilisé dans la robotique, les jeux, la science des données et le trading financier. Parce que nous pouvons nous attendre à ce que les agents prennent des décisions complexes et aient des objectifs à long terme, c’est l’une des tendances les plus excitantes de l’IA.

Apprentissage multimodal

L’apprentissage multimodal est une branche de l’apprentissage automatique où un système peut apprendre à partir d’entrées sensorielles telles que des images, du texte, de la parole, du son et de la vidéo. Par exemple, les systèmes multimodaux peuvent apprendre à la fois des images et du texte, ce qui leur permet de mieux comprendre les idées. De la même manière, les machines peuvent travailler avec des données provenant de nombreuses sources différentes, telles que le traitement de la parole et du langage, pour créer des résultats plus précis.

L’apprentissage multimodal est important car il aide les machines à apprendre à mieux comprendre le monde. En utilisant plusieurs formes d’entrée, ils peuvent obtenir une compréhension complète des objets et des événements. Cela nous aidera à construire de meilleurs modèles d’IA et à obtenir de meilleurs résultats.

Suppression des biais dans l’apprentissage automatique

À mesure que les algorithmes d’IA deviennent plus répandus dans les entreprises, ils font l’objet d’un examen plus approfondi. Beaucoup craignent que ces systèmes puissent perpétuer et même aggraver des problèmes de préjugés historiques comme le racisme, le sexisme et le sectarisme.

Les scientifiques des affaires et des données doivent éliminer les biais lors du développement de l’IA pour lutter contre ces problèmes. Les entreprises peuvent réduire les biais de l’IA en vérifiant les entrées et en les ajustant si possible. Par exemple, si un système est formé sur des photos de personnes mais n’a pas d’images de femmes âgées, il peut avoir du mal à les reconnaître lorsqu’il reçoit leurs photos.

Conclusion

D’après mon expérience, de nombreux leaders technologiques essaient encore de comprendre comment fonctionne l’IA et comment ils peuvent l’utiliser dans leur domaine. Pour commencer à intégrer l’IA, il est important d’avoir un objectif clair en tête pour ce que vous voulez que le système d’IA fasse. Il est essentiel de comprendre les données dont vous disposez et ce que le système d’IA doit faire.

Portez une attention particulière au développement de grands modèles de langage, car ces modèles ont fait de grands progrès ces dernières années et pourraient révolutionner l’industrie. La capacité de comprendre et de répondre au langage est un élément clé pour les applications intelligentes et ouvrira de nouvelles opportunités commerciales.

L’adoption de l’IA continuera de croître à mesure que de plus en plus d’entreprises et d’organisations de recherche mettront en œuvre de nouveaux outils, techniques et technologies pour stimuler l’innovation. Les systèmes d’IA sont déjà utilisés pour améliorer les stratégies commerciales, le service client, les études de marché, la publicité, la maintenance prédictive, les voitures autonomes, la vidéosurveillance, la médecine, etc.

Il ouvre de nouvelles possibilités comme la capacité de la technologie à comprendre toutes les données et à rendre les processus métier plus efficaces. Il comporte également de nouveaux défis tels que la suppression des biais de l’apprentissage automatique. Ces tendances auront un impact sur la vie quotidienne et les entreprises du monde entier de manière nouvelle et passionnante.


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