Top 10 des tendances prometteuses de développement de l'IA en 2022

Des enquêtes montrent que de nombreuses entreprises adoptent aujourd'hui massivement des solutions d'intelligence artificielle. Cependant, peu d’organisations sont entièrement gérées par l’IA, mais le nombre et le niveau des applications d’IA ne cessent d’augmenter. Le fait que de nombreuses personnes soient prêtes à adopter l’intelligence artificielle est de bon augure pour l’avenir de l’intelligence artificielle et les résultats qu’elle pourrait avoir dans les années à venir.

Il existe de nombreuses raisons pour l'adoption croissante des applications d'IA, notamment :

• Ils veulent rendre le développement de produits plus humain ; placer les besoins des utilisateurs au centre du processus plutôt que d'attendre d'eux qu'ils ajustent leur façon de travailler autour du produit. .
• Désir d'améliorer la prise de décision fondée sur les données.
• Améliorez l’expérience client et employé.
• Construire et renforcer la compétitivité.

Voici les 10 tendances de l'IA pour 2022 :

Automated Machine Learning ou AutoML — Les tâches itératives, le processus de création, de test et de modification des éléments sont également automatisés. Il couvre l'ensemble du processus, depuis les matières premières très basiques jusqu'au développement du modèle ML qui sera mis en œuvre. De nombreuses tendances émergent dans ce domaine, telles que l'amélioration des outils d'étiquetage des données et le réglage automatique des architectures de réseaux neuronaux. Cela pourrait encourager une plus grande adoption de l’IA, car les coûts pourraient être réduits. Après cela, la prochaine étape sera probablement celle des XOps et des améliorations des processus tels que les PlatformOPs, les MLOps et les opérations de données.

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Multimodalité—À mesure que l'intelligence artificielle grandit et se développe, les modèles d'apprentissage automatique sont capables de prendre en charge la multimodalité. Ceux-ci incluent les données des capteurs IoT, le texte, la parole et la vision. Ceci est utilisé pour effectuer des tâches courantes telles que la compréhension de documents. Cela peut être largement utilisé. Cela peut être très utile dans le domaine médical, notamment dans le diagnostic médical, qui inclut des technologies multimodales telles que la reconnaissance optique de caractères et la vision industrielle.

Tiny ML – L'IA et le ML peuvent désormais être trouvés dans de nombreux appareils de toutes tailles. Tiny ML est désormais très populaire, par exemple dans les microcontrôleurs qui alimentent les voitures, les réfrigérateurs et les compteurs de services publics. Une analyse spécifique peut être effectuée sur les sons, les gestes, les signes vitaux et les facteurs environnementaux. Les solutions de sécurité et de gestion de Tiny ML nécessitent des développements supplémentaires pour les rendre plus efficaces.

Modèles multi-objectifs – Actuellement, les modèles d'IA sont développés dans un seul but à un moment donné. À l’avenir, des modèles multitâches capables d’effectuer plusieurs tâches seront possibles. D’ici là, les résultats des modèles d’IA se seront améliorés grâce à une approche plus inclusive des tâches.

Offrir aux employés une meilleure expérience — L'intelligence artificielle allégera le fardeau des employés en éliminant bon nombre des tâches les plus répétitives qui nécessitent généralement plus de main-d'œuvre pour les accomplir. Cela permettra de mieux utiliser les ressources, de réduire les coûts de personnel et de garantir que l'entreprise puisse travailler plus efficacement.

IA démocratique—Des compétences techniques ne sont pas nécessairement requises pour utiliser les outils d'IA aujourd'hui. Cela signifie donc que n’importe qui, y compris toutes ces personnes non techniques, peut utiliser des outils d’IA et créer des modèles d’IA. Cela signifie que les experts en la matière pourront s’impliquer davantage dans le processus de développement de l’IA, ce qui accélérera la mise sur le marché.

IA responsable—Le développement de l’IA est très réglementé. Les réglementations RGPD et CCPA garantissent la transparence de l'IA, car les données personnelles et privées sont utilisées pour la prise de décision de base. Développer des algorithmes d’IA signifie également que l’IA responsable sera importante.

Quantum ML—De puissants modèles d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique deviennent possibles grâce à l'utilisation de l'informatique quantique. Nous constatons désormais que les fournisseurs de cloud tels que Microsoft, IBM et Amazon proposent des ressources et des simulateurs d’informatique quantique pour permettre aux entreprises de trouver des solutions à des problèmes encore inconnus.

Jumeaux numériques matures : des modèles virtuels qui simulent la réalité et sont extrêmement populaires pour reproduire le comportement humain. Ils ont le potentiel de prédire l’avenir et de proposer différentes réponses ou solutions. La combinaison de jumeaux numériques avec des modèles industriels plus traditionnels et des simulations basées sur l'IA peut être utilisée pour d'autres applications telles que la modélisation ESG, les villes intelligentes et la conception de médicaments.

Exemples d'IA à usage médical

Une étude récente a été menée au Canada dans laquelle une équipe de chercheurs a pu démontrer qu'en utilisant l'apprentissage profond de l'intelligence artificielle, ils étaient capables d'identifier des malformations congénitales. L'étude, publiée dans la revue scientifique Plos One, rapporte que « les algorithmes d'apprentissage profond ont le potentiel de détecter des défauts tels que les hygromas kystiques dès l'échographie du premier trimestre ».

Cette condition peut mettre la vie en danger car elle provoque une accumulation de liquide autour de la tête de l’embryon. La maladie peut être diagnostiquée avant la naissance sans utiliser l’IA, mais la recherche montre que grâce aux échographies, le mode IA identifie la maladie dans 93 % des cas.

L'intelligence artificielle améliore les résultats et de plus en plus d'entreprises et d'organisations y investissent. L’intelligence artificielle est désormais utilisée de manière transversale et améliore la prise de décision. Cependant, pour atteindre les objectifs, une collaboration est nécessaire entre les équipes techniques et les sujets connexes.

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