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Les 8 principales tendances de l’apprentissage automatique pour 2024

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L’apprentissage automatique est l’une des technologies largement adoptées en 2021. Et il en sera de même pour 2023. Dans cet article, j’ai compilé une liste detendances de l’apprentissage automatiquequi continueront d’enflammer le marché dans les années à venir.

Avec l’avènement de l’IA dans toutes les sphères de la vie, l’utilisation des technologies d’apprentissage automatique a connu une croissance massive. Les prochaines années devraient également apporter davantage de nouvelles technologies permettant une meilleure analyse et interprétation des données. Alors que la demande pour de telles solutions augmente chaque jour qui passe, il devient crucial de se concentrer sur ce que l’avenir réserve au ML et à l’IA. 

Mais l’apprentissage automatique est un sujet complexe, avec de nouvelles tendances, techniques et outils apparaissant rapidement. Cela peut rendre difficile pour les organisations de suivre les derniers développements. 

Pour aider à résoudre ce problème, j’ai dressé cette liste des 8 principales tendances d’apprentissage automatique pour 2024. Ce sont les tendances clés qui, selon moi, auront un impact la majorité des organisations qui utiliseront le machine learning dans les prochaines années.

Top 8 des tendances ML pour 2022

Aujourd’hui, les entreprises deviennent plus intelligentes et plus performantes grâce à la science des données et à l’apprentissage automatique. Les grands géants de la technologie comme Facebook, Amazon, Google, Microsoft et bien d’autres réussissent uniquement parce qu’ils s’appuient sur l’IA, l’apprentissage automatique et la science des données. 

En intégrant l’l’apprentissage automatique pour les entreprises , votre entreprise peut collecter des informations précieuses, les analyser et formuler des stratégies commerciales compétitives et innovantes. Les stratégies dérivées de l’analyse des données ont conduit à une satisfaction et une expérience client plus élevées.  

Voici les 8 principales tendances du machine learning qui aident les entreprises à se développer en intégrant le machine learning dans leurs opérations quotidiennes. 

1) Développement low-code ou sans code 

Le nombre de projets d’apprentissage automatique et la demande de data scientists devraient augmenter dans les années à venir. Bien que ce soit une bonne nouvelle, cela créera également un problème en termes de recherche de talents. Les plates-formes ML low-code/no-code ont déjà commencé à émerger, mais elles ne seront pas courantes avant 2024. 

Low code et no-code conviennent aux utilisateurs qui n’ont pas de compétences en codage. Les plateformes low-code/no-code permettent aux utilisateurs de créer des programmes par glisser-déposer d’éléments ou sans codage manuel. Cela peut rendre le ML ouvert aux utilisateurs professionnels, en plus des data scientists, permettant le déploiement et l’application du modèle dans l’écosystème de l’entreprise. Les outils de développement Low Code offrent également des intégrations d’API et des fonctionnalités d’IA/ML permettant aux entreprises de créer plus rapidement des applications innovantes et productives.

2) Expérience utilisateur améliorée avec les données

La prochaine tendance sur notre liste est l’utilisation de l’apprentissage automatique pour améliorer l’expérience utilisateur. L’expérience client est l’un des éléments les plus cruciaux dans tout secteur. Les entreprises se tournent de plus en plus vers des technologies avancées pour améliorer leur expérience client et rester compétitives. 

La technologie d’apprentissage automatique aide les entreprises utilisent efficacement les données d’entreprise pour leur propre bénéfice et celui de leurs clients. La combinaison de la science des données et de l’apprentissage automatique aide les entreprises à utiliser les données pour proposer des expériences attrayantes. Un cas d’utilisation populaire dans ce contexte est Facebook.  

L’L’apprentissage automatique et l’IA peuvent être utilisés pour fournir des recommandations personnalisées aux utilisateurs, en fonction de leurs préférences, de leur emplacement et de leur historique d’achats. Netflix, Spotify, Amazon et d’autres plates-formes majeures utilisent le ML pour identifier les intérêts de leurs utilisateurs, leur permettant ainsi de recommander des options similaires qui peuvent les intéresser. 

En plus de cela, le machine learning permet également une meilleure gestion des tickets d’assistance client. Il permet de fournir des réponses aux requêtes des clients grâce au traitement du langage naturel (NLP). Cela permet aux agents du service client d’économiser beaucoup de temps et de ressources, car ils n’ont pas à répondre manuellement dans la plupart des cas.

3) MLOps et DataOps pour la gestion des données 

MLOps ou opérations d’apprentissage automatique et DataOps sont des cas d’utilisation importants de DSML dans les entreprises. MLOps et DataOps sont utilisés dans la gestion des données et la planification stratégique avec l’IA, le ML et les données.  

Ceux-ci contribuent largement à améliorer l’expérience client et à rendre les applications plus intelligentes. Un rapport de Deloitte estime que d’ici 2025, le marché des solutions MLOps passera de 350 millions de dollars en 2019 à 4 milliards de dollars.  

L'avenir des MLOps : une lecture incontournable pour les professionnels de la science des données

4) Pénurie de data scientists et d’ingénieurs de données qualifiés. 

Selon En effet, le salaire de base moyen annuel des data scientists en 2024 aux États-Unis et au Royaume-Uni, il s’élève respectivement à 109 802 $ et 49 077 £. Les data scientists sont très bien payés en raison de la transformation qu’ils proposent à votre entreprise. L’exploration, le nettoyage, l’analyse et la transformation des données sont essentiels au succès de l’entreprise, car les données sont de l’or.  

En conséquence, nous constaterons une tendance croissante à recruter davantage de data scientists et d’ingénieurs en apprentissage automatique débutants. 

La pénurie de professionnels qualifiés se reflète également dans l’augmentation des salaires des experts en apprentissage automatique. Le salaire de base moyen d’un data scientist a augmenté de 21 % depuis 2017, selon Glassdoor. 

D’ici 202, les ingénieurs en machine learning et les data scientists seront parmi les professionnels les plus recherchés dans tous les secteurs. 

5) Plus de produits basés sur l’IA

Le marché des produits basés sur l’IA s’agrandit. De plus en plus de produits basés sur l’IA continueront d’émerger de petites entreprises, ainsi que de grandes entreprises technologiques telles qu’Apple et Amazon. Ces produits résoudront des problèmes spécifiques dans des niches bien définies. 

Des voitures autonomes à tout ce qui est autonome, les nouveaux produits d’IA basés sur le ML s’adresseront à tous les systèmes gérés par l’homme. La transformation et les nouvelles tendances en matière d’IA et de ML en 2024 rendront les entreprises hautement compétitives. Votre entreprise peut augmenter la valeur et la qualité des produits et services traditionnels existants en intégrant des technologies basées sur l’IA. 

6) Les micro-services et la conteneurisation deviendront la nouvelle norme pour l’infrastructure ML.

Les micro-services et la conteneurisation sont deux tendances qui ont gagné du terrain dans le monde du développement au cours des dernières années. L’idée est qu’au lieu d’avoir une grande application monolithique, vous pouvez avoir une série de services plus petits (microservices) exécutés à l’intérieur de conteneurs qui sont construits et déployés indépendamment. Ces microservices peuvent être réutilisés dans plusieurs projets et déployés dans n’importe quel environnement.

Il en va de même pour les applications d’apprentissage automatique. Une architecture de microservice facilite la mise à l’échelle de votre application en exécutant plusieurs instances de conteneur en parallèle. Cela vous permet de mieux gérer les charges de travail lourdes et de réduire la latence de votre application. Il vous permet également d’effectuer des mises à jour incrémentielles de vos modèles ML sans avoir à redéployer l’ensemble de l’application.

7) Les modèles d’apprentissage automatique deviendront plus fiables, vérifiables et interprétables.

La prochaine grande tendance que nous nous attendons à voir est l’avènement de modèles plus fiables, auditables et interprétables. À l’heure actuelle, nous sommes encore dans une phase où la plupart des systèmes de ML sont des “boîtes noires”. Le fonctionnement interne de ces systèmes d’apprentissage automatique sont difficiles à comprendre et à expliquer. Cela les rend difficiles à auditer et à inspecter pour des erreurs ou des biais qui peuvent être introduits par inadvertance.

Nous avons déjà vu d’excellentes approches pour créer des modèles plus compréhensibles, notamment :

  • Modèles de prévision qui utilisent la régression linéaire sous le capot
  • Arbres de décision pouvant être inspectés visuellement pour comprendre la logique derrière les décisions d’un système
  • Réseaux antagonistes génératifs (GAN) qui peuvent produire du texte et des images de type humain (bien que les GAN soient également assez imprévisibles)

Cependant, nous nous attendons à voir de nombreuses autres approches comme celle-ci être développées et déployées au cours des deux prochaines années.

8) Les problèmes de confidentialité des données vont s’aggraver avant de s’améliorer

Les problèmes de confidentialité des données vont s’aggraver avant de s’améliorer. À court terme, il sera facile pour les entreprises de violer la vie privée des consommateurs par accident ou en raison de mauvaises pratiques de sécurité. Mais à terme, les attentes des consommateurs et les réglementations inciteront les entreprises à prendre plus au sérieux la confidentialité des données, ce qui entraînera des changements importants dans leurs modèles commerciaux.

Les systèmes d’IA deviendront plus conscients des problèmes éthiques, mais la question de savoir s’ils sont réellement plus éthiques reste à débattre. Ceci est en partie dû à les progrès de l’apprentissage automatique, traitement du langage naturel (TAL) et d’autres techniques d’IA, mais aussi parce que les technologues réfléchissent plus attentivement à l’éthique de l’IA.

Pourquoi l’apprentissage automatique devient-il important ?

Au fur et à mesure que les entreprises se développent, leurs objectifs évoluent en grande partie vers une plus grande satisfaction de la clientèle, en restant à jour et en fin de compte en devenant des leaders du marché dans leur créneau. Les entreprises peuvent atteindre leurs objectifs avec des données ou des informations qui les concernent.

Ces données comprennent des informations sur les clients d’une entreprise, le comportement des utilisateurs, les habitudes d’achat, les données des concurrents pour l’analyse comparative, et même les besoins et les désirs des clients concernant un produit. L’étude de Statista (2021) montre que 57 % de l’amélioration de l’expérience client représentent des Cas d’utilisation de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle. Cela prouve que l’expérience client peut être améliorée en intégrant la science des données et l’apprentissage automatique.

 

Conclusion

Merci d’avoir lu jusqu’ici. J’espère que vous avez trouvé cet article précieux – je sais qu’il y a beaucoup d’informations à absorber. Et bien que l’avenir soit toujours difficile à prédire et que toute opinion puisse changer du jour au lendemain, cette liste vous aidera à vous préparer à ce à quoi vous pourriez être confronté dans les années à venir. Qu’il s’agisse de quelque chose que vous faites déjà aujourd’hui ou de quelque chose de nouveau qui pourrait émerger, il devrait y avoir plus qu’assez d’informations ici pour prendre une décision éclairée concernant votre stratégie d’apprentissage automatique.

S’il vous plaît laissez vos pensées ci-dessous et faites-moi savoir ce avec quoi vous êtes d’accord, ou où vous pensez que j’ai raté la cible.

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