“Celui qui deviendra le maître de l’IA deviendra le maître du monde”
L’IA est l’un des sujets les plus importants et les plus discutables de nos jours, car, sans aucun doute, l’intelligence artificielle est un futur game changer, et surtout l’automatisation utilisant l’IA.
Pour cela, il est essentiel de découvrir quelques sous-ensembles principaux de cet immense titre qu’est l’intelligence artificielle. Nous allons donc les découvrir et les développer dans des définitions simples et directes.
Les principales étapes de l’IA
Les 3 principales étapes de l’IA sont :
- L’apprentissage automatique
- Intelligence de la machine
- Conscience de la machine
Machine Learning
Le ML consiste en des systèmes intelligents utilisant des algorithmes pour apprendre à partir de l’expérience. Il est fait pour tirer des leçons des échecs afin d’améliorer les prédictions.
Intelligence des machines
C’est là que réside notre technologie d’IA actuelle. À ce stade, les machines apprennent à partir de l’expérience en se basant sur de faux algorithmes. Elle est plus évoluée que le ML avec des capacités cognitives améliorées.
Conscience de la machine
C’est le moment où les systèmes peuvent faire de l’auto-apprentissage à partir de l’expérience sans aucune donnée externe. Siri en est un bon exemple.
Parlons maintenant des sous-ensembles de l’apprentissage automatique :
L’apprentissage automatique et ses branches
Réseaux de neurones
Il s’agit d’apprendre aux ordinateurs à penser et à apprendre en classant les informations. Avec les réseaux neuronaux, le logiciel peut apprendre à reconnaître des images par exemple. Les machines peuvent également faire des prédictions et prendre des décisions avec un haut niveau de précision sur la base de données.
Natural language processes
Donne aux machines la capacité de comprendre le langage humain. Au fur et à mesure de leur développement, les machines apprendront à répondre d’une manière compréhensible pour un public humain. À l’avenir, cela changera radicalement la façon dont nous interagissons avec tous les ordinateurs.
Deep Learning
Est à la pointe de l’automatisation intelligente. Il se concentre sur les outils ML et les déploie pour résoudre des problèmes en prenant des décisions. Avec l’apprentissage profond, les données sont traitées par des réseaux neuronaux. Il se rapproche de la façon dont nous pensons en tant qu’êtres humains. L’apprentissage profond peut être appliqué aux images, au texte et à la parole pour tirer des conclusions qui imitent la prise de décision humaine.
Démonstration de quelques statistiques
Voici quelques statistiques générales :
- Le marché mondial de l’IA devrait faire boule de neige au cours des prochaines années, pour atteindre une valeur de marché de 190,61 milliards de dollars en 2025.
- La taille du marché de l’IA portable devrait atteindre 180 milliards de dollars en 2025.
- Le taux de croissance annuel prévu pour l’IA entre 2020 et 2027 est de 33,2 %.
- Le revenu du marché mondial des puces d’IA devrait atteindre 83,25 milliards de dollars en 2027.
- Entre 2018 et 2025, la région Asie-Pacifique connaîtra le taux de croissance annuel composé le plus élevé.
- En 2030, la Chine sera le leader mondial de la technologie de l’IA, avec 26,1 % de la part de marché mondiale.
- Le manque de personnel formé et expérimenté est une restriction attendue de la croissance du marché de l’IA.
- En 2019, l’industrie des applications d’apprentissage automatique a reçu 37 milliards de dollars de financement aux États-Unis.
- D’ici 2030, l’IA entraînera une augmentation du PIB mondial estimée à 15 700 milliards de dollars, soit 26 %.
- Les 15 700 milliards de dollars de PIB estimés d’ici 2030 proviendront probablement de l’augmentation de la rentabilité (40 %) et de la consommation (60 %).
- 93 % des technologues en automatisation se sentent peu préparés aux défis à venir concernant les technologies des machines intelligentes.
- Les trois principaux défis auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu’elles envisagent de mettre en œuvre l’IA sont les compétences du personnel (56 %), la peur de l’inconnu (42 %) et la recherche d’un point de départ (26 %).
L’image ci-dessous montre comment l’utilisation de l’IA a augmenté la valeur des commerces de détail :
L’IA est un sujet très important et discutable, et même les personnes non techniques dépensent énormément d’argent pour intégrer cette technologie dans leur travail. Il semble évident qu’aujourd’hui l’IA permet de simplifier les tâches et ce même avec un nombre réduit d’employés.
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