L'IA partout : à la pointe et durablement

L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) est partout, offrant des opportunités de transformation pour diverses industries.

L'un des changements de paradigme est la convergence de l'intelligence artificielle et de l'informatique de pointe, favorisant des solutions durables et des applications innovantes.

Les entreprises peuvent tirer parti du développement rapide de l'IA pour permettre une hyper-personnalisation à grande échelle de l'expérience client (CX) et des analyses prédictives afin de transformer leurs services et leurs opérations afin de gérer leurs opérations commerciales.

Intégration de l'intelligence artificielle, de la 5G et de l'IoT

Les avantages offerts par les réseaux 5G sont les suivants :

• Faible latence
• Augmentation significative de la connectivité des appareils qui à son tour permet l'expansion des machines pour permettre la communication entre les machines
• Connectivité réseau des appareils et capteurs L'émergence a conduit à une hyper-personnalisation massive

Environnement et économie

PwC a publié un rapport décrivant le potentiel de l'intelligence artificielle pour contribuer à réduire les émissions de carbone. Selon son analyse, d'ici 2030, l'économie de l'intelligence artificielle appliquée dans les quatre grands domaines que sont l'agriculture, l'énergie, les transports et l'eau pourrait apporter jusqu'à :

• Contribution à la croissance économique mondiale de 5,2 billions de dollars américains, soit 4,4 % du PIB.
• Émissions de gaz à effet de serre (GES) réduites de 240 millions de tonnes, soit 4%.
• L'emploi net mondial a augmenté de 38,2 millions, soit 1 %.

De cette manière, les objectifs environnementaux et les objectifs économiques peuvent être coordonnés les uns avec les autres, notamment grâce aux progrès technologiques. À mesure que les entreprises et l’économie dans son ensemble se développent, une IA plus efficace est plus efficace aux niveaux macroéconomique et social, capable d’évoluer et de créer de la croissance économique et de l’emploi. Au niveau microéconomique, en réduisant le coût de déploiement et de mise à l’échelle de l’IA, les entreprises peuvent se développer vers de nouveaux services, produits et modèles commerciaux, et permettre aux startups de prospérer et d’évoluer. Dans le même temps, y parvenir avec une consommation d’énergie réduite réduit l’empreinte carbone.

En outre, un groupe d'éminents scientifiques dans le domaine de l'intelligence artificielle a mentionné que l'apprentissage automatique peut être utilisé pour aider à lutter contre le changement climatique, dans les systèmes électriques, l'industrie, les transports, la construction, les réseaux intelligents, la gestion des catastrophes et d'autres secteurs. Ces défis témoignent de l’importance du développement de l’IA sur une base efficace, combinant coûts et avantages environnementaux. L’efficacité énergétique est essentielle dans les deux domaines.

L’émergence de l’intelligence artificielle de production a provoqué un engouement, généralement alimenté par les grands modèles de langage (LLM). Ces modèles utilisent des transformateurs et des mécanismes d’auto-attention, souvent combinés à un apprentissage par renforcement profond, pour optimiser leurs réponses. Bien que ces modèles soient coûteux en termes de calcul, y compris les exigences matérielles, les coûts énergétiques et l'empreinte carbone, leurs exigences de service inclusif, les coûts énergétiques et l'empreinte carbone sont également réduits.

L'IA est partout : de l'intelligence à la périphérie « smart + intelligence »

Smart fait référence aux appareils connectés à Internet. Cependant, les appareils connectés deviennent de plus en plus « intelligents » à mesure que l’IA est intégrée localement sur les appareils, tels que les PC dotés d’IA. Dans ce cas, l’intelligence fait référence à la capacité de répondre de manière significative à l’utilisateur et de personnaliser l’expérience, plutôt qu’à l’intelligence au niveau humain.

À mesure que l'IoT évolue, la croissance de l'informatique de pointe nécessitera une latence ultra-faible, ce qui permettra des réponses en temps réel.

Comme mentionné ci-dessus, l'IA se situera de plus en plus à la périphérie du réseau – appelée edge computing ou simplement edge, où les données sont traitées plus près de l'endroit où elles sont générées et peuvent en fait se trouver sur l'appareil lui-même. Cela maintient la latence très faible, ce qui permet d'obtenir des réponses en temps réel aux utilisateurs.

Hybride Cloud/Edge avec sécurité et fiabilité comme facteurs clés

Le modèle cloud continuera à être appliqué dans les centres de données, fournissant des ressources et des capacités importantes pour stocker des données historiques à des fins d'analyse. Cela permettra également le développement continu d'algorithmes utilisant des modèles hybrides, prenant en charge la formation de modèles d'IA sur des serveurs cloud et la déduction de l'IA à la périphérie, offrant ainsi un potentiel supplémentaire de personnalisation à grande échelle.

Exemples d'Edge AI

• Les réseaux intelligents permettent un flux d'informations bidirectionnel en temps réel et les combinent avec des modèles d'IA tels que NowCast et GraphCast de Google DeepMind pour prédire la météo et optimiser la gestion de l'offre et de la demande d'énergies renouvelables.
• Les micro-réseaux alimentés par l'IoT peuvent fonctionner dans des contextes insulaires liés au réseau ou autonomes et permettre la production d'énergie localement, gérer les pannes et augmenter l'efficacité.
• Les compteurs intelligents dotés de capteurs intégrés peuvent transmettre des informations en temps réel, détecter les pannes de courant et surveiller la qualité de l'alimentation électrique.
• Optimisation des batteries pour le stockage des énergies renouvelables.
• Les drones dotés de vision par ordinateur peuvent inspecter les panneaux solaires et les éoliennes et détecter les dommages, réduisant ainsi la production d'électricité.
• Prévision de panne inattendue et intervention automatique.
• Développement de l'hydrogène vert et des piles à combustible.
• Intelligence artificielle verte avec apprentissage automatique automatisé.
• Planification de la gestion du trafic urbain, prévision des embouteillages et réacheminement du trafic.
• Concevoir des algorithmes pour les processus de fonctionnement des véhicules électriques afin d'optimiser la relation entre la charge de la batterie, la distance et les points de recharge disponibles.
• L'intelligence artificielle a été déployée dans la construction de bâtiments intelligents, et les capteurs IoT peuvent détecter s'il y a des personnes dans la pièce et ajuster le chauffage/climatisation ou l'éclairage en conséquence pour optimiser la consommation d'énergie.
• Appliquez l'intelligence artificielle générative aux phases de construction et de planification des bâtiments pour prédire les problèmes potentiels liés aux jumeaux numériques et optimiser les conceptions durables.
• Dans le secteur manufacturier, l'analyse prédictive est appliquée aux temps d'arrêt imprévus et à l'automatisation pour réduire leur apparition, optimisant ainsi les opérations de production et réduisant les déchets que ces temps d'arrêt peuvent entraîner.
• Optimiser la consommation d'énergie et l'empreinte carbone des processus de fabrication et des chaînes d'approvisionnement.
• Les recommandations du secteur de la vente au détail sont appliquées parallèlement à l'analyse prédictive, permettant aux marques d'améliorer les prévisions de la demande et d'optimiser leurs stocks et leur production.

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