Tendances de l’intelligence artificielle (IA) qui seront énormes en 2022 et au-delà
Tendances de l’intelligence artificielle (IA) qui seront énormes en 2022 et au-delà
Le développement de l'IA arrive à maturité et s'annonce très prometteur pour les entreprises de toutes tailles. Ce blog couvre les tendances clés de l'IA pour les innovations commerciales, les prédictions d'experts sur l'avenir de l'IA.
"L'intelligence artificielle aura un impact plus profond sur l'humanité que le feu, l'électricité et Internet." Voici les paroles de Sundar Pichai, PDG d'Alphabet. Bien que l'affirmation puisse sembler farfelue, le potentiel de l'IA ne fait aucun doute. Du marketing personnalisé à la gestion de la grossesse, les possibilités sont infinies.
En 2022, les nouvelles tendances que l'IA apportera sont quelque chose dont les organisations du monde entier sont curieuses. Dans cet article, nous examinerons les tendances de l'IA pour l'année prochaine et au-delà. Nous pourrions être témoins de ces tendances et voir le type d'impact que cela aura sur les entreprises et les humains.
AI trends for 2022 and beyond:
There has been an increase in digital transformation across a variety of industries, a phenomenon that happened faster than expected, thanks to the pandemic. It is expected that there will be significant innovations in these technologies in the year 2022. Let us see what the next year brings us in the world of artificial intelligence.
1. Natural Language Processing
Without a doubt, NLP is one of the most used AI technologies. Its specialty is that it comprehends human talk and reduces the necessity to type or interact with a screen. AI-powered devices can turn human languages into computer codes which can efficiently run applications and programs.
OpenAI, recently released GPT-3, which is considered the most advanced NLP ever. GPT-3 consists of more than 175 billion parameters which are used for language processing. OpenAI is on the works for GPT-4, and it is speculated that it may contain 100 trillion parameters. With GPT-4, we are on the verge of creating machines that can engage with humans in a way that is as good as real.
2. Metaverse
It is a virtual world, just like the Internet, where people can work and interact with the help of immersive experiences. A total of $106 million was spent on virtual land in the metaverse. AI and ML will be the technologies that propel the metaverse forward. They will help enterprises create a virtual world where users will feel at home with virtual AI chatbots.
3. Greater focus on model governance
Businesses want to increase the bottom line, but they also want to be compliant with all regulations. It is a tussle between the two as one might not necessarily help the other. Thankfully, this is where responsible AI becomes an important factor in model (data) governance. It will bring in more transparency and visibility, while ensuring that in the thirst to increase revenue, businesses do not fail to follow guidelines.
Many AI models keep breaking down while running in production. Having a proper AI model governance will bring more accountability and traceability into the equation. With more companies embracing AI, implementing an AI model governance will be so pivotal to following guidelines and being compliant with all regulations.
4. More localized AI/ML models
Everyone knows that the strength of an AI/ML model is derived from the data that it is fed. With businesses relying on such models to grow, they need to be careful of the external factors which can affect the outcome that they desire. That’s exactly why businesses need to experiment with localized AI/ML models so that they have a clear understanding of the demographics that they are dealing with.
The first few versions of your AI/ML model might bring in a lot of success. But when you move further, it can become much harder as the use cases will keep differing. For example, your AI model might work perfectly well in North America, but they will fail when you are looking at markets in Europe. With localization, you will be able to adjust the differences and get accurate AI/ML models.
5. More jobs for governance
Bias in algorithms can come from a lack of model governance, and it will be a huge concern in 2022 and beyond. Making sure that AI/ML models don’t make bad decisions or develop biases is not a simple task. Amazon realized in 2015 that its algorithm for hiring employees was biased against women. Why did it happen? They realized that the algorithm was based on the resumes submitted over the past ten years, and since most of them were men, it was trained to be biased against women. Twitter also recently admitted that its algorithm favored right-wing politicians and news outlets.
The above examples are exactly why you will see a rise in positions such as Chief AI Officer, Chief AI Compliance Officer, and so on. Their job would be to see the failure of such potential issues. While instances such as these will be few and far between, it will certainly see a jump because of the rapid adoption of AI/ML.
6. Low-code or No-code AI
The number of skilled AI engineers doesn’t meet the demand in the market. Organizations require engineers who can develop the necessary tools and algorithms. Thanks to low-code and no-code solutions, this issue can be addressed just by providing intuitive interfaces that can be used to create complex systems.
Most of the low-code solutions have drag-and-drop modules which makes it easy to build applications. No-code/low-code AI systems can be used to create smart applications with the help of pre-created modules and adding specific data into them. By using NLP and language modeling technologies, voice-based instructions can be given to complete tasks.
Check out our recent blog on "Are Citizen Developers Getting the Output They Need from Low Code Platforms?" which highlight the benefits of citizen development, as well as show how new tools are changing the way that software is created.
7. L'IA dans la cybersécurité
Le montant moyen des transactions de ransomware signalées par mois en 2021 était de 102,3 millions de dollars. Avec la technologie qui s'infiltre dans presque tous les aspects de nos vies, les dommages que nous causent les cyberattaques sont encore plus sinistres que nous ne pourrions l'imaginer. Le Forum économique mondial a récemment déclaré la criticité des cybercrimes. Avec chaque appareil ajouté au réseau, le risque ne fait qu'augmenter. Évidemment, il n'y a aucun moyen de réduire le nombre d'appareils ajoutés car cela signifierait que nous traitons négativement ce problème.
Les réseaux se complexifient également de jour en jour. C'est là que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique peuvent jouer un rôle important pour s'attaquer de front à ce problème. Les systèmes d'IA/ML ont la capacité d'identifier des modèles, de prédire des tendances et de rechercher des anomalies. Il peut rechercher une activité suspecte en développant des algorithmes intelligents pour cela. Les années à venir verront une grande attention portée à l'IA/ML pour lutter contre les dangers des cyberattaques. Le marché de l'IA/ML dans la cybersécurité est devrait atteindre 38,2 milliards de dollars d'ici 2026 .
8. Meilleures pratiques d'embauche
Avec Covid-19 mettant un énorme coup dans les décisions d'embauche, les mois à venir verront une augmentation des besoins en employés qualifiés. Les systèmes d'IA/ML peuvent aider à améliorer les pratiques d'embauche. L'IA peut aider à stimuler la participation d'horizons divers. La diversité apportera beaucoup de changements positifs à la main-d'œuvre, et même permettra l'innovation, grâce à une variété de perspectives qu'elle offrira. Les employeurs devraient se faire un devoir d'embaucher des personnes de disciplines et d'horizons différents, y compris la philosophie, les sciences sociales, les arts, etc.
9. Augmentation des effectifs
La crainte que l'IA ne remplace les emplois humains est quelque chose que nous entendons depuis un certain temps. La vérité est que les entreprises utiliseront l'IA/ML pour collecter des données, analyser et exploiter les informations pour prendre des décisions commerciales. Dans un tel cas, il devient encore plus important pour les entreprises, les employés et les machines d'IA de travailler en tandem.
Si vous regardez la plupart des départements, ils utilisent déjà des systèmes d'IA et de ML. Qu'il s'agisse des ventes, du marketing ou du service client, l'IA est déjà exploitée. A-t-il réduit la dépendance vis-à-vis des êtres humains ? Bien sûr que non. Vous verrez que ces systèmes d'IA/ML n'ont fait qu'augmenter l'efficacité de chacun des départements. Dans les industries manufacturières, les systèmes d'IA sont utilisés depuis la prévision des ventes jusqu'à la prévision des stocks. Les entreprises technologiques utilisent l'IA/ML pour accroître l'efficacité de leurs logiciels. Chaque industrie a plusieurs cas d'utilisation en matière d'IA.
10. Chatbot IA conversationnel
Aucune technologie n'a révolutionné la manière dont le chatbot d'IA conversationnel a affecté le support client. Les solutions de chatbot conversationnel sont des assistants virtuels alimentés par l'IA qui effectuent des opérations basées sur des règles et mènent également une conversation naturelle. De la réalisation de tâches banales telles que répondre aux requêtes, réinitialiser les mots de passe, etc., à la compréhension des requêtes humaines, la bosse qu'il a créée est incommensurable. En remplaçant presque les agents de support client, il a réduit les coûts opérationnels des entreprises par une énorme marge.
Un chatbot d'IA conversationnel peut également concevoir une stratégie de marketing conversationnel, adapter autant que possible vos opérations d'assistance et même utiliser les données des clients précédents pour proposer des solutions. Les données de Comm100 indiquent que les chatbots sont capables de prendre en charge 68,9 % des chats du début à la fin.
11. Hyper automatisation
Les organisations tireront parti des technologies d'IA et de ML pour automatiser un certain nombre de processus qui impliqueraient de gros volumes d'informations et de données. Vous constaterez une augmentation du taux d'automatisation dans plusieurs secteurs grâce à l'automatisation robotique des processus et aux logiciels intelligents de gestion des processus métier.
L'objectif principal de l'automatisation est de faire évoluer les capacités d'automatisation dans une organisation. Hyper Automation est une extension de l'automatisation, elle ajoute une couche supplémentaire de technologie avancée pour faire beaucoup plus avec la technologie. Le marché de l'hyper automatisation est devrait atteindre 600 milliards de dollars d'ici 2022 .
12. Plus d'attention à l'éthique de l'IA
Il y a eu une recrudescence des cas d'utilisation de l'IA dans presque tous les secteurs imaginables au cours des dernières années. Bien que les technologies soient incroyablement bénéfiques pour l'humanité, les risques potentiels ne peuvent être ignorés. Nous verrons une plus grande concentration sur l'éthique de l'IA dans les prochaines années, car les choses pourraient mal tourner s'il n'y a pas d'intention délibérée d'utiliser ces technologies uniquement pour le bien.
Même une technologie aussi utile que la reconnaissance faciale peut être utilisée pour créer un État policier. Les entreprises qui ont intégré l'IA dans leurs processus commerciaux y trouveront le plus de succès, par opposition à celle qui suit le courant.
13. IA quantique
C'est l'utilisation de l'informatique quantique pour le calcul d'algorithmes d'apprentissage automatique pour obtenir des résultats qui ne sont pas possibles sur un ordinateur traditionnel. Bien qu'il y ait eu des progrès incroyables dans l'IA au cours des dernières années, ils sont encore limités par les défis technologiques. Avec l'informatique quantique, les obstacles à la réalisation de l'Intelligence Générale Artificielle (IAG) peuvent être éliminés. Une IA alimentée par l'informatique quantique peut effectuer des années d'analyse en peu de temps.
Conclusion:
Les tendances de l'IA ci-dessus feront bientôt une brèche dans le monde des affaires. L'IA est une technologie transformatrice qui ne fera que s'améliorer avec le temps et aidera les organisations à atteindre leurs objectifs commerciaux en les aidant à créer des solutions innovantes pour les produits et services. Gartner dit que d'ici 2022, les organisations auront au moins 35 projets d'IA ou de ML en place. C'est le genre d'impact que l'IA aura dans un futur proche. Les entreprises qui n'adoptent pas ces technologies auront du mal à prospérer dans ce monde impitoyable.
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