Six prédictions pour l'intelligence artificielle en 2023

Basés sur l'engouement actuel et les perspectives de l'intelligence artificielle, voici six prédictions d'experts sur l'intelligence artificielle en 2023.

Une combinaison de facteurs tels qu'une informatique puissante dans des formats compacts, l'informatique de pointe, l'intégration de l'informatique et des technologies opérationnelles (OT), la 5G et même la pandémie de COVID-19 ont favorisé l'adoption de l'IA dans tous les secteurs. Market View Research prédit que l’adoption mondiale de l’intelligence artificielle connaîtra un taux de croissance annuel composé stupéfiant de 38 % d’ici 2030.

Alors, où ira l’intelligence artificielle à partir d’ici ? Les experts partagent six prédictions pour l’intelligence artificielle en 2023.

Mike Krause, directeur des solutions d'intelligence artificielle chez Beyond Limits, société de logiciels d'intelligence artificielle d'entreprise, a déclaré que l'intelligence artificielle générative continuera de retenir l'attention. Les modèles génératifs, tels que le générateur d'images numériques DALL-E, peuvent analyser les données et les interpoler pour créer quelque chose d'entièrement nouveau.

« Mais les modèles d'IA génératifs ne sont pas seulement efficaces pour créer des images numériques comme DALL-E. Ils sont utilisés pour découvrir de nouveaux matériaux pour la conception de batteries, la capture du carbone et d'autres charges utiles innovantes. Krause prédit que les modèles génératifs seront utilisés en 2023 pour atteindre de nouveaux niveaux. Dans le domaine de la santé, par exemple, la modélisation des vaccins, la découverte de médicaments et même la médecine personnalisée basée sur les données de formation générées à partir des dossiers médicaux électroniques devraient toutes prendre de l'ampleur », déclare Lee Howells, directeur de la société de services professionnels PA Consulting. a déclaré que l'intelligence artificielle ne serait plus une boîte noire. Il prévoit que d’ici 2023, davantage d’organisations divulgueront volontairement leurs principes d’IA et définiront leurs processus.

Howells a déclaré que dans les domaines qui affectent directement les individus, « l'intelligence artificielle explicable » sera davantage utilisée que les modèles de boîte noire. Les organisations qui publient leurs principes d’IA et utilisent l’IA et les données de manière visiblement éthique seront plus susceptibles d’obtenir l’acceptation publique de l’utilisation de leurs données.

Lian Jye Su, directeur de recherche sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique chez ABI Research, a déclaré : « Alors que de plus en plus de (systèmes) d'intelligence artificielle sont déployés dans divers domaines, les régulateurs sont désireux de garantir que tous les modèles d'intelligence artificielle fonctionnent comme ils le devraient. estime que même si l'IA explicable rendra les processus plus transparents, certains développements du marché seront nécessaires, notamment le développement d'une infrastructure de développement et de déploiement de modèles capable d'afficher les entrées et les sorties et entre les couches de traitement. Les relations introduites dans les modèles d'intelligence artificielle sont explicables par défaut et sont claires. directives et principes réglementaires.

Bryan Harris, vice-président exécutif et directeur de la technologie de la société de logiciels d'analyse SAS, a déclaré que d'ici 2023, un marché pour les modèles d'intelligence artificielle prêts à l'emploi émergera.

« Le marché des modèles d'IA spécifique à l'industrie arrive bientôt, permettant aux entreprises de consommer et d'intégrer facilement des modèles d'IA dans leur entreprise sans avoir besoin de créer et de gérer les cycles de vie des modèles. Les entreprises peuvent simplement s'abonner au magasin de modèles d'IA. l'Apple Music Store ou les modèles d'IA de Spotify, qui sont segmentés par secteur d'activité et par données qu'ils traitent », a déclaré Adnan Masood, architecte en chef de l'IA chez UST, une société de solutions de transformation numérique, à propos de l'IA durable. Les entreprises sont plus que jamais conscientes de leur empreinte environnementale, et l’IA durable décrit l’utilisation de l’intelligence artificielle d’une manière qui n’a pas d’impact négatif sur l’environnement ou la société.

« L'objectif de l'IA durable est de créer une technologie qui peut être utilisée sans nuire à la planète ou à ses habitants. Cela inclut l'utilisation d'énergies renouvelables, l'élaboration de plans de recyclage et de gestion des déchets et l'élaboration de politiques visant à protéger les travailleurs contre le remplacement par des robots. Pour atteindre ces objectifs, d’ici 2023, les entreprises prévoient d’impliquer toutes les parties prenantes dans le processus de développement, y compris les responsables gouvernementaux, les leaders de l’industrie et le public. » Masood prédit que nous verrons un nombre croissant de modèles d’IA synthétiques. données. Pour certains cas d’utilisation commerciale, l’avenir de l’IA réside dans la création de données synthétiques pour son domaine. Ces données peuvent aider les entreprises à mieux comprendre leurs clients et à prendre des décisions plus judicieuses.

Masood a déclaré que d'ici 2023, les données synthétiques deviendront de plus en plus fiables et utilisées pour créer des modèles réalistes de comportement des clients, qui pourront améliorer les campagnes marketing ou cibler de nouveaux marchés. De plus, des données synthétiques seront utilisées pour tester de nouveaux produits ou services avant leur lancement, garantissant ainsi qu'ils sont prêts pour le monde réel.

Les systèmes d'IA deviendront de plus en plus multimodaux, capables de traiter des informations provenant de plusieurs sources, telles que des images, de l'audio, des données de capteurs et de la vidéo. Ces informations peuvent être utilisées pour créer de meilleures expériences en matière de service client et de diagnostics médicaux.

Lian Jye Su a souligné que la mise en œuvre réussie de l'IA nécessite un équilibre délicat et une compréhension des personnes et des processus, comme toute autre technologie. Il déclare : « Les développeurs d'IA et le personnel informatique seront de plus en plus confrontés à la capacité de communiquer et d'exploiter les compétences interpersonnelles et le comportement humain pour surmonter les obstacles tout en essayant d'exploiter avec succès l'IA. La nouvelle frontière pointe vers les développeurs d'IA « sociaux », les data scientists et les data scientists. Ingénieurs »

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