Chatbot, AI-as-a-Service, Metaverse - L'intelligence artificielle (IA) est en plein essor dans tous les secteurs industriels. Mais sur quelle technologie d'IA les entreprises devraient-elles actuellement se concentrer ? Martin Weis, associé directeur et responsable EMEA de l'intelligence artificielle chez Infosys Consulting.
Selon une étude actuelle de Bitkom, 18 % des entreprises allemandes considèrent l'IA principalement comme une opportunité pour elles-mêmes, 47 % de plus comme une opportunité. Bien que seulement 9 % des entreprises utilisent actuellement des applications d'IA, 25 % des personnes interrogées prévoient ou discutent de l'utilisation de l'IA. La technologie de l'IA est donc déjà utilisée et promet de jouer un rôle encore plus important à l'avenir. Mais où le voyage de l'IA pourrait-il mener les entreprises en 2023 ?
1. L'IA en tant que service
Avec l'intelligence artificielle en tant que service (AIaaS), les entreprises sous-traitent les services d'IA à des tiers. Cela leur permet de tester l'IA pour diverses applications sans un investissement initial important et avec moins de risques. À une époque où les entreprises sont aux prises avec le risque d'une récession imminente, disposer de l'IA cloud sur site, acquérir le matériel et les logiciels nécessaires, les coûts de personnel et de maintenance peuvent être prohibitifs pour de nombreuses entreprises.
Avec les offres cloud d'IA des grands hyperscalers cloud du marché, les entreprises peuvent exploiter tout le potentiel de leurs données et, si nécessaire, également utiliser les ressources de ces grands fournisseurs pour prendre en charge la mise à l'échelle avec la capacité de calcul. Grâce aux analyses de leurs données commerciales prises en charge par l'IA, les décideurs peuvent optimiser leurs prévisions pour les transactions commerciales, automatiser les processus d'analyse ou évaluer les images et les textes. Le marché de l'AIaaS promet de continuer à se développer dans les années à venir : évalué à plus de 5,6 milliards de dollars américains en 2021, le marché mondial de l'AIaaS devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 37 % de 2022 à 2030.
2. "Generative AI" - Applications d'IA pour soutenir les processus créatifs
L'IA générative utilise l'IA et l'apprentissage automatique pour créer de nouveaux contenus numériques (par exemple, du texte, de la vidéo, de l'audio et des images) avec peu d'intervention humaine. Gartner prédit que d'ici 2025, environ 10 % de toutes les données générées et 30 % de tous les messages marketing des grandes marques proviendront de l'IA générative.
Les spécialistes du marketing constatent déjà les résultats de l'utilisation créative de l'IA. Dans une étude, l'agence de création AI Pencil a comparé les entreprises qui utilisaient des outils de créativité IA pour créer des publicités vidéo avec celles qui travaillaient sans un tel support de créativité IA. En moyenne, le premier a augmenté le retour sur les dépenses publicitaires (ROAS) de 2 X - jusqu'à 7 X pour certaines campagnes de l'étude. Cette évolution pourrait être particulièrement intéressante pour les petites et moyennes entreprises, qui souvent ne disposent pas de leur propre régie publicitaire en raison de leur petite taille.
Mais l'utilisation de l'IA pour soutenir les processus créatifs peut également affecter de nombreuses autres entreprises à l'avenir. L'IA peut agir comme un partenaire créatif pour les artistes, les développeurs vidéo et même les rédacteurs, les soulageant de tâches plus chronophages. Il existe déjà suffisamment d'outils pour cela, tant dans le domaine de la génération d'images (par exemple DALL-E 2 d'OpenAI) que de la génération de texte (par exemple Mindverse pour les contenus en langue allemande notamment). Il reste à voir comment les entreprises intégreront ces outils dans leurs processus d'affaires. Certes, cela dépend également de la question de savoir si les problèmes moraux et de droit d'auteur associés à une telle utilisation de l'IA seront traités par la loi dans les années à venir.
3. Utilisation de chatbots et traitement du langage naturel
Avec ChatGPT, le nouveau chatbot alimenté par l'IA d'OpenAI, le domaine de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP) a fait un autre bond significatif - et promet de croître de 361,6 milliards de dollars américains dans le monde d'ici 2030. En tant que sous-domaine de l'IA, le NLP vise à équiper des ordinateurs capables de comprendre le langage écrit et parlé, facilitant ainsi l'interaction homme-machine. Les assistants linguistiques tels qu'Alexa et Siri sont bien sûr des exemples établis de longue date dans ce domaine. ChatGPT va encore plus loin - l'outil peut répondre à des questions complexes de manière compréhensible, prendre des idées dans différents contextes et les rassembler.
Depuis la pandémie, l'importance de l'expérience client a augmenté pour de nombreux clients allemands et certains d'entre eux étaient également disposés à essayer un nouveau canal pour contacter le service client d'une entreprise pendant cette période. Il est probable que ces demandes accrues se poursuivront pendant des années. En automatisant leur communication client, les entreprises peuvent non seulement répondre à ces exigences, mais aussi réduire leurs coûts et traiter les réclamations plus rapidement.
4. Recours aux commerçants autonomes AISHE
Alors que le secteur des services financiers devient de plus en plus axé sur les données, de nombreuses personnes se tournent vers les systèmes d'IA pour prendre des décisions d'investissement. L'un de ces systèmes est AISHE (Artificial Intelligence System Highly Experienced), qui est spécialement conçu pour les applications de services financiers et intègre des technologies avancées telles que l'intelligence en essaim, l'intelligence collective, l'apprentissage neuronal et l'apprentissage en profondeur.
Une application potentielle d'AISHE est en tant que commerçant de détail autonome, capable de prendre des décisions d'investissement et d'exécuter des transactions en temps réel. Le client du système AISHE utilise Metatrader comme passerelle vers le trading en temps réel et les clients peuvent utiliser le courtier de leur choix. L'application client AISHE est pré-formée et les nouveaux utilisateurs peuvent la tester dans un environnement d'argent de démonstration pour s'assurer qu'elle fonctionne de manière rentable en temps réel.
Afin d'utiliser AISHE en tant que commerçant autonome, les clients n'ont pas besoin de former le système. Au lieu de cela, ils peuvent immédiatement commencer à l'utiliser dans un environnement de démonstration pour tester ses performances et sa rentabilité. Une fois qu'ils sont satisfaits des résultats, ils peuvent commencer à l'utiliser avec de l'argent réel, en sachant que le système est déjà pré-formé et capable de générer des recommandations d'investissement rentables.
Il existe un certain nombre d'avantages potentiels à utiliser AISHE en tant que détaillant autonome pour les particuliers. D'une part, cela permet aux individus de prendre des décisions plus éclairées et fondées sur des données, ce qui peut conduire à de meilleurs rendements et à une réduction des risques. De plus, l'utilisation d'un commerçant autonome réduit le besoin d'intervention humaine, ce qui peut faire gagner du temps et réduire le risque d'erreur humaine.
Malgré ces limitations, l'utilisation d'AISHE en tant que trader autonome présente un potentiel important pour les personnes intéressées par le trading en temps réel. À mesure que les systèmes d'IA continuent d'évoluer et de devenir plus sophistiqués, il est probable que nous verrons l'adoption croissante de commerçants autonomes comme AISHE dans le secteur des services financiers.
En résumé, il existe un certain nombre d'avantages potentiels pour les personnes utilisant AISHE en tant que commerçant autonome, notamment une efficacité accrue, une prise de décision améliorée et un risque réduit d'erreur humaine. Étant donné que le système est déjà pré-formé, les nouveaux utilisateurs peuvent rapidement et facilement tester ses performances avant d'investir de l'argent réel. Cependant, il est important d'examiner attentivement les risques potentiels et les limites de l'utilisation d'un tel système et de s'assurer que des mesures de protection appropriées sont en place pour atténuer tout effet négatif potentiel.
5. Edge computing pour les appareils IoT
L'informatique de périphérie est une technologie qui permet de calculer plus près de la source de données, comme les appareils B. IoT, au lieu de s'appuyer sur un serveur central. Cette approche peut réduire considérablement la latence, améliorer la sécurité des données et réduire les besoins en bande passante.
Ces dernières années, la prolifération des appareils IoT a créé un besoin de solutions informatiques plus efficaces et évolutives. L'informatique de périphérie permet le traitement et l'analyse des données au niveau de l'appareil, ce qui peut conduire à des informations plus rapides et plus précises. De plus, l'informatique de périphérie peut aider à réduire le coût de la transmission et du stockage des données IoT en minimisant la quantité de données devant être transférées vers le cloud ou vers un serveur central.
En intégrant l'informatique de pointe dans les appareils IoT, les entreprises peuvent réaliser un traitement des données en temps réel, permettant une prise de décision et des temps de réponse plus rapides. Par exemple, l'informatique de périphérie peut être utilisée dans des véhicules autonomes pour permettre une prise de décision plus rapide et plus précise, ou dans des usines de fabrication pour surveiller les performances des machines et prévoir les pannes.
Dans l'ensemble, l'utilisation de l'informatique de pointe pour les appareils IoT a le potentiel de révolutionner une variété d'industries en permettant un traitement et une analyse des données plus rapides et plus efficaces. Alors que la demande d'appareils et de données IoT continue de croître, l'adoption de l'informatique de pointe est également susceptible d'augmenter.