Principales tendances de l’intelligence artificielle (IA) à surveiller en 2023

Alors que nous évoluons tous plus loin dans notre monde numériquement modifié, l’intelligence artificielle (IA) continue d’être un puissant catalyseur de transformation pour les secteurs et les entreprises internationales. En 2023, on prévoit que les gouvernements et les entreprises dépenseront plus de 500 milliards de dollars pour l’IA dans le monde. Dans de nombreux domaines de notre société et de notre vie quotidienne, l’intelligence artificielle (IA) est désormais intégrée. Il est difficile de contester son effet sur tout, des chatbots et des assistants virtuels comme Siri et Alexa aux équipements industriels automatisés et aux voitures autonomes. La technologie la plus souvent utilisée pour réaliser l’IA aujourd’hui est l’apprentissage automatique, qui consiste en des algorithmes logiciels sophistiqués conçus pour effectuer une seule tâche spécifique, comme répondre à des questions, traduire des langues ou naviguer dans un voyage, et s’améliorer au fur et à mesure qu’ils sont exposés à de plus en plus de données.

La liste des développements d’IA les plus intrigants à surveiller en 2023 est fournie ci-dessous.

1. Intelligence basée sur la voix et le langage

D’ici 2029, l’industrie de la reconnaissance vocale et vocale devrait passer de 11,2 milliards de dollars à 49,7 milliards de dollars. L’utilisation de haut-parleurs intelligents dans les maisons a considérablement augmenté en raison de la révolution du travail à distance, et les solutions vocales axées sur la rationalisation des procédures d’entreprise occuperont le devant de la scène en 2023. À mesure que les systèmes internes tels que le CRM et les processus commerciaux seront de plus en plus connectés aux assistants vocaux, ils deviendront de plus en plus adaptés à répondre aux besoins uniques de l’entreprise.

2. IA éthique et explicable

Pour ces raisons, il est crucial de créer des modèles d’IA plus moraux et compréhensibles. Mais le facteur le plus important est la confiance. L’IA a besoin de données pour apprendre, qui consistent souvent en des informations personnelles. Pour bon nombre des cas d’utilisation de l’IA les plus précieux et les plus puissants, il peut s’agir de données extrêmement privées, telles que des informations sur la santé ou des informations financières. Il y aura des initiatives pour résoudre le problème de la « boîte noire » avec l’IA en 2023. Les responsables de l’installation des systèmes d’IA feront plus d’efforts pour s’assurer qu’ils peuvent communiquer comment les jugements sont rendus et quelles données ont été utilisées pour les atteindre. Au fur et à mesure que les entreprises apprendront à éliminer les préjugés et l’injustice de leurs systèmes de prise de décision automatisés, le rôle de l’éthique de l’IA deviendra également plus important.

3. Cybersécurité alimentée par l’IA

L’IA sera appliquée aux projets de cybersécurité proactifs d’ici 2023. Cela est principalement dû à l’augmentation de l’utilisation des ordinateurs portables et des ordinateurs personnels par les employés pour accéder aux serveurs de l’entreprise, ce qui expose les entreprises aux attaques en ligne.

Cette année, on s’attend à ce que davantage d’entreprises investissent plus d’argent en utilisant des outils de cybersécurité avancés pour protéger leurs données. Malheureusement, les voleurs enfreignent les mesures de sécurité informatique traditionnelles pour accéder aux systèmes qui stockent les données clients et personnelles critiques en exploitant la technologie de l’IA. Mais l’IA aide également à lutter contre les cyberattaques.

4. IA générative

L’utilisation de données existantes, telles que des vidéos, des photos, des sons ou même du code informatique, par des algorithmes d’IA générative crée de nouveaux matériaux qui n’ont jamais été dans le monde non numérique. GPT-3, conçu par OpenAI, est l’un des modèles d’IA générative les plus connus. Il est capable de produire du texte et de la prose presque identiques au texte et à l’écriture écrits par l’homme. Les images sont créées à l’aide d’une variante GPT-3 appelée DALL-E.

La technique a attiré l’attention grâce à des expériences telles que les films bien connus de Tom Cruise profondément truqués et l’acte métaphysique, qui a dominé l’America’s Got Talent de cette année. Mais d’ici 2023, il sera utilisé plus régulièrement pour générer de fausses données que les organisations pourront utiliser à diverses fins.

L’IA générative est l’application de l’IA pour produire de nouveaux biens et de nouveaux objets. Bien que l’IA générative soit principalement utilisée pour créer du contenu multimédia comme des images réalistes de personnes et d’objets, elle peut également générer du code, produire des données tabulaires synthétiques et des matériaux de construction et des médicaments dotés de certaines qualités.

5. IA durable

D’ici 2023, toutes les entreprises subiront des pressions pour réduire leur impact environnemental et leur empreinte carbone. La précipitation à adopter et à bénéficier de l’IA pourrait être à la fois une aide et un handicap à cet égard. La puissance et les ressources nécessaires pour exécuter les algorithmes d’IA et l’infrastructure nécessaire pour les prendre en charge et les distribuer, y compris les réseaux cloud et les appareils périphériques, augmentent.

6. MLOps

L’écart entre l’apprentissage automatique, la science des données et l’ingénierie des données est comblé par les MLOps. C’est devenu la connexion qui relie plus facilement que jamais diverses opérations. De nombreuses erreurs humaines et difficultés de qualité peuvent être résolues par les nouvelles applications MLOps puissantes. Voici quelques tendances et prévisions MLOps pour 2023 qui deviendront sans aucun doute plus connues dans le secteur.

• MLOps basés sur les données
• Identifier la dérive
• Améliorer la valeur des solutions de ML
• Une augmentation du nombre de bibliothèques et de packages MLOps
• Transférer AutoML vers AutoMLOps

7. Apprentissage fédéré

Un nouveau domaine de l’intelligence artificielle appelé apprentissage fédéré a inauguré une nouvelle ère d’apprentissage automatique. Pour offrir une expérience plus spécialisée sans sacrifier la « vie privée des utilisateurs », il peut utiliser à la fois les « données décentralisées » (données non conservées à un seul endroit, ce qui les rend vulnérables) et la « puissance de calcul décentralisée » accessible dans le monde actuel. Grâce au cryptage homomorphe, le partage d’informations entre un client et un serveur est possible sans sacrifier la confidentialité de l’utilisateur.

L’apprentissage fédéré peut être utilisé par les automobiles connectées autonomes pour améliorer la sécurité routière. Pour l’apprentissage fédéré, les cinq prochaines années seront assez fascinantes. L’utilisation de l’apprentissage fédéré sera évidente dans de nombreuses nouvelles applications qui améliorent l’expérience utilisateur d’une manière qui n’était pas réalisable auparavant.

Tensorflow Federated, un framework d’apprentissage fédéré développé par Google, est déjà disponible. Bien qu’il n’en soit qu’à ses balbutiements, c’est un formidable point de départ pour apprendre.

8. Grands modèles de langage (LLM)

DALL-E 2, une IA générative développée par Open AI, a été lancée en juillet 2022, envoyant des vagues mondiales à travers la communauté de l’IA et le grand public. Puis ChatGPT est apparu. Jusque-là, les modèles texte-image saisissants dominaient les médias.

Avec l’introduction de ChatGPT, un nouveau type de LLM qui servait de base à l’IA générative et aux réseaux de neurones transformateurs a clairement fait son apparition. Ils sont salués comme des perturbateurs innovants de l’IA, y compris pour les applications métier.

Les développements récents entraînent déjà un tsunami d’innovations en matière d’IA et d’apprentissage automatique. PaLM 540B et Megatron 530B, deux des plus gros modèles au monde à l’heure actuelle, sont des LLM. La base de ChatGPT est le GPT 3.5 d’Open AI, sorti fin novembre 2022. La sortie très attendue de GPT-4 confirmera probablement le consensus croissant selon lequel «Transformer AI» est un développement important qui modifiera fondamentalement la façon dont les systèmes d’IA sont développés et enseigné.

Outre les LLM, nous pouvons également nous attendre à la tendance des LLMOps dans les années à venir.

9. Travail augmenté

D’ici 2023, la plupart des humains travailleront aux côtés de robots et de machines intelligentes qui ont été créés pour les aider à accomplir leurs tâches plus efficacement. Cela peut provenir des smartphones qui offrent aux travailleurs un accès immédiat aux données et aux outils d’analyse, car ces appareils sont de plus en plus utilisés dans les secteurs industriels et de la vente au détail. Cela pourrait faire référence à un casque doté de capacités de réalité augmentée (AR) qui projettent des informations numériques sur l’environnement. Les assistants virtuels alimentés par l’IA, qui peuvent répondre rapidement aux demandes de renseignements et proposer automatiquement des moyens différents et plus efficaces d’atteindre les objectifs, deviendront également de plus en plus courants sur le lieu de travail.

10. Personnalisation accrue

Alors que les gens anticipent des interactions personnalisées avec des entreprises de tous bords, de la banque au commerce en ligne, les expériences numériques personnalisées sont rapidement devenues la norme. Pour cette raison, les compétences de prédiction de l’apprentissage automatique (ML) et de l’intelligence artificielle (IA) progressent rapidement, aidant les organisations à obtenir des informations supplémentaires sur les utilisateurs.

Les entreprises auront une meilleure compréhension des personnalités derrière leurs utilisateurs pour mieux anticiper et proposer des articles, et les clients apprécieront des expériences d’achat beaucoup plus efficaces. La capacité des organisations à mettre en œuvre ce niveau de personnalisation de masse sera la plus grande avancée de cette technologie pour 2023.

En 2023, l’IA pourra être utilisée pour continuer à créer des sites Web, à concevoir des interfaces utilisateur et à créer des plans de marketing efficaces adaptés aux besoins de chaque utilisateur.

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Références:

• https://jimcarroll.com/topics-trends/23-trends-for-2023/
• https://jimcarroll.com/2022/12/23-trends-for-2023-10-the-massive-velocity-of-ai/
• https://wearebrain.com/blog/ai-data-science/ai-trends-for-2023/
• https://www.linkedin.com/pulse/5-biggest-artificial-intelligence-ai-trends-2023-bernard-marr/
• https://enterrasolutions.com/tendances-2023-intelligence-artificielle/
• https://www.analyticsinsight.net/top-10-mlops-trends-and-predictions-to-lookout-for-in-2023/
• https://towardsdatascience.com/how-federated-learning-is-going-to-revolutionize-ai-6e0ab580420f
• https://venturebeat.com/ai/large-language-models-broaden-ais-reach-in-industry-and-enterprises/