Mettre les défis de l’IA en perspective avec des partenariats

Complex’ is probably the best word to describe the technology in its current state. AI involves machines being presented with a data set and ‘learning’ how to interpret it, with the eventual goal being that they can predict outcomes. The data set can be anything, from recognizing visual patterns to understanding the nuances of human conversation. The term ‘machine learning’ is used to describe this process of teaching machines to learn. The technology is underpinned by a couple of key concepts. Firstly, that data is best understood in layers, with each layer providing more meaning than the one beneath it. Secondly, that it’s possible to use an algorithm to automatically learn these layers without human intervention.
La technologie devient de plus en plus largement déployée à travers de nombreux secteurs verticaux et industries, la capacité de l’intelligence artificielle (IA) à transformer les processus métier, à prendre des décisions stratégiques et à améliorer l’expérience client étant très médiatisée par les stratégistes en informatique et les analystes économiques. Même les PDG, autrefois réticents à approuver les investissements en IA nécessaires pour obtenir une valeur optimale, sont en train de reconnaître son potentiel pour améliorer l’efficacité opérationnelle et ouvrir la voie à de nouveaux flux de revenus. Les prévisions de grands analystes du marché comme PwC confirment leur point de vue. Selon son «Étude mondiale sur l’intelligence artificielle», l’IA pourrait contribuer jusqu’à 15,7 trillions de dollars à l’économie mondiale en 2030. Parmi cela, 6,6 trillions de dollars pourraient provenir de l’augmentation de la productivité et 9,1 trillions de dollars pourraient provenir des «effets de consommation», estime PwC. Le récent déploiement de plusieurs outils d’IA générative est considéré comme un point de rupture pour ce qui était jusque-là une branche hautement spécialisée et «futuriste» de l’informatique. Au Royaume-Uni, en 2022, l’Office de l’intelligence artificielle a révélé qu’environ 15% des entreprises avaient adopté au moins une technologie d’IA, ce qui représente 432 000 entreprises. Environ 2% des entreprises pilotaient des technologies d’IA et 10% prévoyaient d’en adopter au moins une à l’avenir (62 000 et 292 000 entreprises, respectivement).
C’est toujours un domaine complexe
«Complexe» est probablement le mot le plus adéquat pour décrire la technologie dans son état actuel. L’IA implique que des machines soient présentées avec un jeu de données et qu’elles apprennent à l’interpréter, avec comme objectif final qu’elles puissent prédire des résultats. Le jeu de données peut être n’importe quoi, de la reconnaissance de motifs visuels à la compréhension des nuances de la conversation humaine. Le terme «apprentissage automatique» est utilisé pour décrire ce processus d’enseignement aux machines. La technologie est fondée sur deux concepts clés. Tout d’abord, que les données sont mieux comprises en couches, chaque couche fournissant plus de sens que celle du dessous. En second lieu, qu’il est possible d’utiliser un algorithme pour apprendre ces couches automatiquement, sans intervention humaine.