4 tendances perturbatrices de l’IA en 2021 qui ont changé la donne

L’intelligence artificielle est répandue partout où vous allez. Qu'il s'agisse des affaires, de la santé, du divertissement, de la navigation, de la fabrication ou de la logistique ; L’IA a eu un impact d’une manière ou d’une autre.

Lorsque le monde souffrait de la pandémie, l’intelligence artificielle a joué un rôle essentiel en accélérant les processus de travail dans le secteur de la santé.

Dans le passé également, l’IA et l’apprentissage automatique ont joué un rôle déterminant dans la création de technologies, d’appareils et de mécanismes qui nous ont aidés à changer la façon dont nous accomplissons nos tâches quotidiennes. Quelque chose d’aussi trivial que de déplier les rideaux peut désormais être réalisé avec l’aide de l’IA. Fascinant, n'est-ce pas ?

La valeur du marché mondial de l’IA devrait dépasser 126 milliards de dollars d’ici 2025, et un rapport Global New Wire prédit un TCAC annuel de 35,6 % entre 2021 et 2026.

Le Machine Learning est l’une des principales composantes de l’IA. Il permet de fournir des services à fort impact tels que la compréhension du comportement des utilisateurs, la fourniture de recommandations, de données sur des analyses importantes et bien plus encore.

Les entreprises utilisent l'IA et ses technologies associées pour générer des revenus plus élevés en mettant en œuvre des technologies telles que l'optimisation des stocks, la recommandation de prix, l'analyse du service client, la prévision des ventes et de la demande, offrant ainsi une couverture globale de services technologiques.

Même si l’IA dispose de capacités opérationnelles dans tous les secteurs, certains domaines ont connu davantage d’innovations basées sur l’IA que d’autres.

Voici cinq tendances de l’IA de 2021 que vous devriez exploiter pour votre entreprise.

Tendances de l'IA en 2021

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (NLP) est une technique qui permet aux machines et aux systèmes de comprendre des données non structurées. En conséquence, les machines peuvent répondre via du texte ou de la parole, imitant la manière de communiquer d'un humain.

En d’autres termes, la PNL basée sur l’IA transmet la capacité de comprendre un morceau de texte et des mots prononcés à un ordinateur, de la même manière qu’un humain le ferait. Tout comme nous communiquons avec une autre personne, la PNL aide une machine à posséder la même qualité.

Il peut aider à traiter et analyser des textes volumineux ou toute information présente dans des articles, des blogs, des rapports ou même un e-mail.

Que peut faire la PNL ?

• Reconnaissance vocale : fourniture de services de synthèse vocale tels qu'ils peuvent être vus dans Siri ou Google Assistant.
  

• Marquage d'une partie du discours : aide à reconnaître certains mots/expressions spécifiques dans une phrase en comprenant leur partie du discours. Le marquage vocal est également appelé marquage grammatical.
  

• Analyse des sentiments : avec une compréhension pratique du langage dans le texte, la PNL peut aider à identifier les émotions dans le texte. Cela peut mettre en évidence des qualités subjectives comme le sarcasme, la confusion, les émotions, etc.
  

Grâce à ces éléments inclus dans les applications et systèmes techniques quotidiens, nous pouvons mettre en œuvre des mesures telles que la détection du spam, la traduction automatique (Google Translate), les chatbots, les agents virtuels, l'analyse des sentiments sur les réseaux sociaux et la synthèse de texte.

Transformateur pré-entraîné génératif (GPT)

La première version de GPT a été publiée en 2018 avec 117 millions de paramètres. GPT-2 est sorti en 2019 avec 1,5 milliard de paramètres. GPT-3 possède 175 milliards de paramètres, ce qui en fait une meilleure option.

La technologie GPT est le fruit de l'OpenAI d'Elon Musk, dont la mission est de « découvrir et mettre en œuvre la voie vers une intelligence générale artificielle (AGI) sûre ».

GPT fonctionne sur le modèle d'un modèle de langage autorégressif qui exploite l'apprentissage en profondeur pour organiser des textes de type humain. En termes simples, il s'agit d'un programme de saisie semi-automatique prédisant « ce qui va suivre ».

L'un des meilleurs exemples de GPT-3 en action est cet article publié par le Guardian. GPT-3 est considéré comme le modèle linguistique le plus puissant jamais conçu, car il comprend comment les humains communiquent et traitent un vaste réservoir de phrases anglaises.

GPT-3 utilise les réseaux de neurones pour créer et découvrir de nouveaux modèles de phrases tout en comprenant les règles du langage.

Il existe plusieurs outils basés sur l'IA pour rédiger des articles, des blogs, des publications sur les réseaux sociaux, des e-mails et de nombreux autres formats de contenu. L'un de ces outils, « SEO Assistant », est construit et utilisé par Scalenut et présenté comme un assistant IA permettant aux créateurs de contenu et aux spécialistes du marketing de produire du contenu sur mesure et de générer de nouvelles idées de contenu.

L'IA dans la santé

La pandémie de COVID a ralenti le rythme de l’innovation basée sur l’IA dans d’autres domaines et l’a détournée vers la recherche de meilleures solutions de santé dans un contexte de crise mondiale. Qu'il s'agisse de fournir de meilleures solutions de soins de santé, de surveillance de la santé, d'administration et d'observance, nous pouvons nous attendre à des changements incroyables dans l'industrie.

L'IA peut aider les secteurs de la santé et de la médecine à accélérer le rythme de la découverte de maladies et à innover en augmentant l'espérance de vie, l'accès aux services de santé et en améliorant l'expérience du patient.

En plus de cela, l’IA est utilisée pour les systèmes non médicaux et de soutien. Dans le premier cas, le personnel de l'hôpital peut utiliser des systèmes basés sur l'IA pour traiter et organiser les données administratives. Il peut aider à accélérer le traitement des documents, la tenue des dossiers, le stockage et l’accès aux données.

En tant que système d'assistance, les médecins et les techniciens de laboratoire peuvent utiliser les capacités de l'IA pour analyser les IRM, les rayons X et les tomodensitogrammes afin d'obtenir des résultats plus rapides. Virtum est un exemple de la façon dont l’IA est utilisée pour l’analyse et le criblage d’images.

L'IA dans l'art

Il s’agit peut-être de l’une des applications les plus inattendues et les moins connues de l’intelligence artificielle. Alors que la création de contenu original et la découverte de modèles sont devenues un cas d’utilisation régulier de l’IA, produire de l’art rempli d’émotions et de sentiments est quelque chose de nouveau et mérite d’être exploré.

L’art réalisé avec l’aide de l’IA est appelé média synthétique. C’est là que les artistes utilisent l’IA pour automatiser le résultat ou améliorer les systèmes de production de médias et d’œuvres d’art existants.

Cette peinture est créée avec un outil alimenté par l'IA appelé The Painting Fool.

La créativité informatique représente un autre sous-domaine de l’IA dans l’art. En cela, les programmes informatiques reproduisent les éléments créatifs de la pensée et du comportement artistiques.

Même s'il s'agit d'une version sinistre de l'IA, Deep Fake décrit toute la créativité et l'applicabilité de cette technologie dans la création d'émotions, de voix, d'actions et de façons de dire ou de faire des choses semblables à celles des humains. Mais nous avons également des startups comme Sensity qui utilisent la même technologie pour procéder à la rétro-ingénierie des contrefaçons profondes et identifier les images, les informations et les vidéos falsifiées.

Outre les arts visuels, on peut également composer de la musique avec un système basé sur l’IA appelé approches probabilistes. Quelques startups comme Brain.fm ont déjà fait passer cette technologie au niveau supérieur.

L'IA dans l'analyse approfondie et l'hyperautomatisation

La création de flux de travail automatisés est, de loin, l’un des cas d’utilisation les plus incroyables de l’IA. Ici aussi, l’IA et la PNL travaillent ensemble pour créer des processus métier qui fonctionnent efficacement sans intervention humaine.

Les entreprises qui utilisent l’IA dans leurs opérations et leurs systèmes constatent une meilleure valeur commerciale à condition qu’elles disposent d’un plan bien huilé pour exploiter l’IA. Dans l’image ci-dessous, vous découvrirez la différence entre les entreprises utilisant l’IA et celles qui ne l’utilisent pas.

Un système qui automatise les processus métier quotidiens et réduit l’intervention humaine bénéficiera d’une portée réduite des erreurs. Avec une mise en œuvre continue, la marge d’erreur sera encore réduite, conduisant à une amélioration des résultats commerciaux.

Par exemple, un simple processus de recommandations de produits utilisé par Amazon génère 35 % de ses ventes totales.

Conclusion

Ces tendances de l’IA créent non seulement de nouvelles façons de faire des affaires et d’interagir avec le monde qui nous entoure, mais repoussent également les limites des systèmes et opérations existants.

Les entreprises utilisant l’IA se démarquent du troupeau. Ils bénéficient de meilleures performances globales, de processus de travail plus rationalisés et de ressources optimisées.

En plus d'améliorer les processus de travail, l'IA est également utilisée pour prédire et atténuer les risques, aidant ainsi les entreprises à protéger leurs intérêts, leurs flux de travail et leurs opérations contre les problèmes et imprévus indésirables.

Le meilleur de l’IA est sa flexibilité. Il peut être façonné en fonction des besoins de l’utilisateur, à condition que celui-ci dispose des ressources adéquates pour tirer parti de l’IA dans son travail.

Pour résumer, avec le nombre d’innovations que l’on observe dans le domaine, on peut dire que l’Intelligence Artificielle est là pour rester.