Perspectives 2023 : l'avenir numérique réside dans la suppression des entraves de l'intelligence artificielle

L’intelligence artificielle prouve enfin que le battage médiatique qui l’entoure depuis des décennies est vrai. Bien que l’intelligence artificielle ne soit pas encore le sauveur de l’humanité, elle est passée du concept à la réalité et ses applications pratiques rendent notre monde meilleur.

Cependant, bon nombre des exploits miraculeux de l’intelligence artificielle sont cachés, et son impact ne peut être observé qu’au-delà de son apparence banale. Prenons, par exemple, une grande compagnie d’assurance opérant dans plus de 30 pays. L'entreprise traite plus de 20 millions d'appels clients chaque année. En tirant parti de la technologie de synthèse vocale et du traitement du langage naturel, ils sont capables d'analyser le contenu des appels pour répondre aux besoins spécifiques de l'entreprise : contrôler la qualité des ventes, comprendre les expressions et les besoins des clients, obtenir un retour émotionnel et analyser les données, et bien plus encore.

Regardons à nouveau AES, le premier producteur mondial d’énergies renouvelables. L’énergie renouvelable nécessite plus d’équipements à gérer et à surveiller que l’énergie traditionnelle. La science des données et l’IA améliorent l’efficacité opérationnelle d’AES grâce à l’automatisation et fournissent des informations basées sur les données qui améliorent les actions et les décisions des ingénieurs de performance. Cela garantit que les exigences de disponibilité sont respectées et que l’énergie propre est fournie aux clients de la manière la plus rapide, efficace et rentable possible. AES fait également sa part pour sauver le monde.

Celles-ci, comme les innombrables applications d’intelligence artificielle mises en production, suscitent de plus en plus d’attention. Cependant, jusqu'à présent, le potentiel de l'intelligence artificielle est encore limité par trois limitations clés :

• Puissance de calcul insuffisante
• La nécessité de lier les données à des emplacements spécifiques (centralisés) ; .
• Un changement radical s'opère grâce à certaines innovations technologiques clés, l'IA s'affranchit de ces contraintes et les entreprises doivent être prêtes à tirer parti de cette technologie puissante.
Regardons ces contraintes – les carcans qui entravent le développement de l’intelligence artificielle – et comment elles pourraient être brisées à l’avenir.

Chaîne IA 1 : puissance de calcul

Traditionnellement, les entreprises ne disposent pas de suffisamment de puissance de traitement pour piloter les modèles d'IA et les faire fonctionner correctement. Les entreprises se demandent si elles devraient s'appuyer entièrement sur les environnements cloud pour les ressources dont elles ont besoin, ou s'il serait préférable de répartir les investissements informatiques entre les ressources cloud et sur site. Les clusters GPU internes sur site sont désormais une option pour les entreprises. Aujourd'hui, plusieurs organisations plus grandes et plus avancées se concentrent sur les cas d'utilisation en production et investissent dans leurs propres clusters GPU (par exemple, NVIDIA DGX SuperPOD). Les clusters GPU donnent aux entreprises la puissance dédiée dont elles ont besoin pour fonctionner.

Un grand nombre de modèles de formation - s'ils exploitent des cadres informatiques distribués basés sur des logiciels. Un tel cadre peut éliminer la difficulté d'analyser manuellement les charges de travail de formation sur différents nœuds GPU.

AI Chain 2 : Données centralisées

Les données sont généralement collectées, traitées et stockées dans un emplacement centralisé, souvent appelé entrepôt de données, créant une source unique de vérité pour le travail d'une entreprise. Le maintien d'un référentiel de données unique facilite la gestion, la surveillance et l'itération. Tout comme les entreprises ont désormais la possibilité d’investir dans des capacités de calcul en ligne ou dans le cloud, on a assisté ces dernières années à une tendance à créer de la flexibilité dans les entrepôts de données en décentralisant les données.

Les règles de localisation des données peuvent empêcher l'agrégation des données des entreprises distribuées. Et l’émergence rapide de cas d’utilisation Edge pour les modèles de données fait que le concept d’entrepôt de données unique n’est plus un absolu.

Aujourd'hui, la plupart des organisations utilisent des cloud hybrides. L'époque où les données devaient être liées à un emplacement spécifique est donc révolue. À mesure que nous constatons que les entreprises continuent de tirer parti du cloud hybride, elles bénéficient de tous les avantages du cloud hybride, notamment la flexibilité nécessaire pour déployer des modèles en périphérie.

AI Chain 3 : Training Data

Le manque de données utiles a toujours été un obstacle majeur à la prolifération de l'intelligence artificielle. Bien que nous soyons techniquement entourés de données, la collecte et le stockage de données peuvent prendre du temps, être fastidieux et coûteux. Il y a aussi la question des préjugés. Lorsque des modèles d’IA sont développés et déployés, ils doivent être équilibrés et exempts de préjugés pour garantir que les informations qu’ils génèrent sont précieuses et ne nuisent pas. Mais tout comme le monde réel est biaisé, les données le sont aussi. Pour étendre l'utilisation de vos modèles, vous avez besoin de grandes quantités de données et d'un effort pour corriger les biais des données.

Pour surmonter ces défis, les entreprises se tournent vers les données synthétiques. En fait, les données synthétiques sont en hausse. Gartner estime que d’ici 2024, 60 % des données des applications d’IA seront synthétiques. Pour un data scientist, la nature des données (réelles ou synthétiques) n’a pas d’importance. Ce qui compte, c'est la qualité des données. Les données synthétiques éliminent les biais potentiels. Il est également facilement évolutif et moins cher à l’achat. Les données synthétiques offrent également aux entreprises la possibilité de disposer de données pré-étiquetées, ce qui réduit considérablement le temps et les ressources nécessaires pour produire et générer la matière première utilisée pour entraîner les modèles.

L'essor de l'intelligence artificielle

À mesure que l'IA se libère des contraintes de qualité des données, de calcul et de localisation, davantage de cas d'utilisation impliquant notre vie quotidienne et des modèles plus précis émergeront. Alors que les grandes organisations utilisent l’IA pour optimiser leurs processus métier, celles qui ne prennent pas de mesures pour suivre le rythme seront nettement désavantagées par rapport à la concurrence.

Pour tirer pleinement parti de l’IA, sa mise en œuvre doit être descendante. Alors que les data scientists effectuent le dur travail de développement et de déploiement de modèles, les dirigeants doivent également être formés aux concepts afin d'intégrer au mieux l'IA dans leurs stratégies commerciales. Les dirigeants qui comprennent la technologie de l’IA et son potentiel peuvent réaliser de meilleurs investissements stratégiques dans l’IA et, par conséquent, dans leur entreprise.

À l’inverse, lorsqu’ils ne savent pas avec quelle efficacité l’IA peut soutenir les objectifs commerciaux, ils peuvent simplement investir de l’argent dans certaines applications et espérer que de nouveaux projets de recherche tirant parti de l’IA et de l’IA porteront leurs fruits. Il s’agit d’une approche ascendante sous-optimale. Au lieu de cela, les dirigeants doivent travailler avec des praticiens de la science des données et des dirigeants d'employés pour apprendre comment intégrer au mieux ces technologies dans leurs plans d'affaires habituels.

En 2023, nous pouvons nous attendre à voir l’emprise de l’IA se relâcher progressivement (sinon complètement). Il est donc temps pour les entreprises de contribuer à libérer tout le potentiel de l’IA en investissant dans des solutions qui permettront au monde de devenir meilleur. , ce qui aide ces entreprises à rester compétitives dans l'économie numérique d'aujourd'hui.

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