Assistant Marketing Manager

I write about fintech, data, and everything around it

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.

Tendances de l'intelligence artificielle (IA) qui seront énormes en 2022 et au-delà

Tendances de l’IA pour 2023 et au-delà :

Il y a eu une augmentation de la transformation numérique dans une variété d’industries, un phénomène qui s’est produit plus rapidement que prévu, grâce à la pandémie. On s’attend à ce qu’il y ait des innovations importantes dans ces technologies en 2023. Voyons ce que l’année prochaine nous apporte dans le monde de l’intelligence artificielle.

1. Traitement du langage naturel

Sans aucun doute, la PNL est l’une des technologies d’IA les plus utilisées. Sa spécialité est qu’il comprend la conversation humaine et réduit la nécessité de taper ou d’interagir avec un écran. Les appareils alimentés par l’IA peuvent transformer les langages humains en codes informatiques capables d’exécuter efficacement des applications et des programmes.

OpenAI, a récemment publié GPT-3, qui est considéré comme le NLP le plus avancé à ce jour. GPT-3 se compose de plus de 175 milliards de paramètres qui sont utilisés pour le traitement du langage. OpenAI est en préparation pour GPT-4, et on suppose qu’il pourrait contenir 100 000 milliards de paramètres. Avec GPT-4, nous sommes sur le point de créer des machines qui peuvent interagir avec les humains d’une manière aussi bonne que réelle.

2. Métavers

C’est un monde virtuel, tout comme Internet, où les gens peuvent travailler et interagir à l’aide d’expériences immersives. Un total de 106 millions de dollars a été dépensé sur des terrains virtuels dans le métaverse. L’IA et le ML seront les technologies qui propulseront le métaverse vers l’avant. Ils aideront les entreprises à créer un monde virtuel où les utilisateurs se sentiront à l’aise avec les chatbots IA virtuels.

3. Accent accru sur le modèle de gouvernance

Les entreprises souhaitent augmenter leurs résultats, mais elles souhaitent également se conformer à toutes les réglementations. C’est un bras de fer entre les deux car l’un n’aide pas nécessairement l’autre. Heureusement, c’est là que l’IA responsable devient un facteur important dans modèle de gouvernance (données). Il apportera plus de transparence et de visibilité, tout en s’assurant que dans la soif d’augmenter les revenus, les entreprises ne manquent pas de suivre les lignes directrices.

De nombreux modèles d’IA ne cessent de tomber en panne lorsqu’ils sont exécutés en production. Avoir une bonne gouvernance du modèle d’IA apportera plus de responsabilité et de traçabilité dans l’équation. Avec de plus en plus d’entreprises adoptant l’IA, la mise en œuvre d’un modèle de gouvernance de l’IA sera essentielle pour suivre les directives et se conformer à toutes les réglementations.

4. Modèles AI/ML plus localisés

Tout le monde sait que la force d’un modèle IA/ML est dérivée des données qui l’alimentent. Les entreprises s’appuyant sur de tels modèles pour se développer, elles doivent faire attention aux facteurs externes qui peuvent affecter le résultat qu’elles souhaitent. C’est exactement pourquoi les entreprises doivent expérimenter des modèles d’IA/ML localisés afin d’avoir une compréhension claire des données démographiques auxquelles elles sont confrontées.

Les premières versions de votre modèle AI/ML pourraient apporter beaucoup de succès. Mais lorsque vous allez plus loin, cela peut devenir beaucoup plus difficile car les cas d’utilisation continueront de différer. Par exemple, votre modèle d’IA pourrait parfaitement fonctionner en Amérique du Nord, mais il échouera lorsque vous examinerez les marchés en Europe. Avec la localisation, vous pourrez ajuster les différences et obtenir des modèles AI/ML précis.

5. Plus d’emplois pour la gouvernance

Les biais dans les algorithmes peuvent provenir d’un manque de gouvernance des modèles, et ce sera une énorme préoccupation en 2023 et au-delà. S’assurer que les modèles d’IA/ML ne prennent pas de mauvaises décisions ou ne développent pas de biais n’est pas une tâche simple. Amazon s’est rendu compte en 2015 que son algorithme d’embauche d’employés était biaisé contre les femmes. Pourquoi est-ce arrivé? Ils ont réalisé que l’algorithme était basé sur les CV soumis au cours des dix dernières années, et comme la plupart d’entre eux étaient des hommes, il a été formé pour être biaisé contre les femmes. Twitter a également récemment admis que son algorithme favorisait les politiciens de droite et les médias.

Les exemples ci-dessus expliquent exactement pourquoi vous verrez une augmentation des postes tels que Chief AI Officer, Chief AI Compliance Officer, etc. Leur travail serait de voir l’échec de ces problèmes potentiels. Bien que de tels cas soient rares, ils verront certainement un bond en raison de l’adoption rapide de l’IA/ML.

6. IA low-code ou No-code

Le nombre d’ingénieurs en IA qualifiés ne répond pas à la demande du marché. Les organisations ont besoin d’ingénieurs capables de développer les outils et algorithmes nécessaires. Grâce aux solutions low-code et no-code, ce problème peut être résolu simplement en fournissant des interfaces intuitives qui peuvent être utilisées pour créer des systèmes complexes.

La plupart des solutions low-code ont des modules de glisser-déposer qui facilitent la création d’applications. No-code/low-code peuvent être utilisés pour créer des applications intelligentes à l’aide de modules pré-créés et en y ajoutant des données spécifiques. En utilisant la PNL et les technologies de modélisation du langage, des instructions vocales peuvent être données pour accomplir des tâches.

Consultez notre récent blog sur “Les développeurs citoyens obtiennent-ils la sortie dont ils ont besoin des plates-formes Low Code ?” qui mettent en évidence les avantages du développement citoyen, ainsi que montrent comment de nouveaux outils changent la façon dont les logiciels sont créés.

Top 10 des tendances de la science des données pour 2022

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.

Si vous cherchez à donner plus de pouvoir à votre organisation Grâce à la puissance de l’IA et du ML, l’équipe de Zuci a des piliers dans ces technologies. Ils propulseront votre entreprise en les tirant parti pour vous. Appelez-nous pour comprendre comment nous pouvons transformer votre entreprise avec l’IA/ ML. :360}”>