Quatre tendances de l’IA à surveiller en 2023

Le lancement de ChatGPT et GPT 3.5 (Generative Progressive Transformer-3.5) – qui, selon beaucoup, annoncera une nouvelle ère dans l’IA conversationnelle basée sur le dialogue – a terminé l’année en beauté pour l’IA conversationnelle. Les gens utilisent ChatGPT pour des tâches allant de la correction erreurs de code pour réécrire le Rhapsodie bohémienne et le nombre d’utilisateurs de ChatGPT a dépassé le million marquer en moins d’une semaine le mois dernier.

Alors que 2022 concernait des outils et des modèles plus récents et plus avancés, les cas d’utilisation commerciale, la réglementation et la normalisation de l’IA devraient définir 2023 pour ce domaine. Voici à quoi s’attendre de l’industrie de l’IA en 2023.

IA générative pour les entreprises

L’IA générative, qui est une intelligence artificielle capable de créer du texte, des images, des vidéos, etc. sans supervision, a donné le ton pour cette année et la tendance se répercutera également sur 2023.

Cela a commencé avec la sortie de DALL.E 2 par la société de recherche en intelligence artificielle OpenAI en juillet de cette année, la même société qui a créé les modèles GPT. Successeur de DALL.E, sorti en 2021, DALL.E 2 permet la génération d’images à l’aide d’invites de texte.

Ce qui a suivi était un barrage d’outils similaires et plus avancés pour le texte à « n’importe quoi » (image, vidéo, parole, etc.). Les exemples les plus marquants de cela incluent Midjourney, Stable Diffusion et Imagen de Google, qui permettent aux utilisateurs de créer de l’art en décrivant simplement des choses à travers du texte. À tel point qu’une œuvre d’art générée par l’IA soumise par Jason Allen au concours des beaux-arts de la Colorado State Fair a fini par remporter la première place en août, suscitant à la fois la controverse et l’enthousiasme quant à l’avenir de l’art.

De grandes entreprises comme Adobe et le fournisseur d’images Shutterstock commencent également à s’en apercevoir. En octobre, Adobe a annoncé qu’il introduirait une assistance IA plus générative dans son application. Shutterstock, d’autre part, a annoncé un partenariat avec OpenAI en octobre qui permettra l’intégration de DALL.E avec le contenu du premier pour ses utilisateurs du monde entier. Le principal partenaire d’OpenAI – Microsoft – a également tiré parti d’outils tels que GPT-3 pour sa suite d’outils Office.

En 2023, le monde verra davantage de cas d’utilisation commerciale de cette technologie. Le 10 octobre, Gartner a prédit que l’IA générative améliorera la qualité de sortie des produits numériques et représentera 10 % de toutes les données produites d’ici 2025.

L’ère des AIOps

Inventée pour la première fois en 2016 par l’organisme d’études de marché Gartner, l’IA pour les opérations informatiques (AIOps) est devenue aujourd’hui un rouage important dans la roue des technologies de l’information (IT). Comme le terme l’indique, AIOps est l’application de l’IA et de l’apprentissage automatique pour optimiser et améliorer les opérations informatiques. Il offre des avantages tels que l’automatisation de l’analyse des causes profondes, des processus de résolution des problèmes et de la gestion des incidents ; suivi de la performance; identifier les pannes potentielles ; surveillance de la disponibilité du système, etc. Un nombre croissant d’organisations planifient et adoptent des stratégies de mise en œuvre AIOps.

Un rapport Coherent Market Insights publié ce mois-ci a prédit que le marché mondial de la plate-forme AIOps atteindra 20,4 milliards de dollars d’ici 2025.

Des benchmarks IA précis et pertinents

Les normes d’établissement de repères en matière de précision évoluent rapidement. Les repères qui étaient pertinents il y a quelques années à peine sont désormais obsolètes. Cela est particulièrement vrai lorsque nous parlons de technologies émergentes comme les grands modèles de langage et l’IA générative.

Des travaux sont en cours pour traiter ce problème spécifique. Par exemple, une équipe de l’Université de Stanford a récemment dévoilé Holistic Evaluation of Language Models (HELM), une nouvelle approche de benchmarking qui servirait « de carte pour le monde des modèles de langage ». Des organisations comme DeepMind et NVIDIA ont également développé quelques références et normes d’évaluation spécifiques et pertinentes. Cette tendance devrait également se poursuivre en 2023.

Gouvernance et réglementation de l’IA

Le rapport de Forrester sur les prévisions pour 2023, publié en octobre, indiquait qu’avec la demande croissante de confiance dans l’IA, un DSI et un CTO sur quatre dirigeraient les pratiques de gouvernance de l’IA pour leurs organisations. Le rapport indique également que la portée de la gouvernance de l’IA s’élargira pour inclure des sujets tels que la cybersécurité et la conformité.

Alors que l’IA se développe à une vitesse vertigineuse, les aspects de gouvernance et de réglementation n’ont pas suivi le rythme. Cependant, à la lumière d’une prise de conscience croissante du public et des autorités qui resserrent leur étau, les entreprises se réveillent lentement pour mettre en place de meilleures pratiques.

Le gouvernement américain, par exemple, a élaboré un projet de déclaration des droits sur l’IA pour réglementer cette technologie et ses applications. L’UE, qui met déjà en œuvre le RGPD, a également dévoilé cette année le projet de loi sur la directive sur la responsabilité en matière d’IA pour empêcher les entreprises de déployer des modèles et des systèmes nuisibles. En outre, le groupe de réflexion politique du gouvernement indien – NITI Aayog – a publié un document de travail intitulé « Responsible AI for All » dans lequel il suggérait aux organisations déployant des systèmes d’IA de constituer des comités internes pour évaluer les implications éthiques des décisions prises par ces modèles. .