Tendances émergentes de l'intelligence artificielle (IA), transformation numérique et impact de l'IA sur les secteurs
Regard sur le secteur
La puissance de l'impact transformateur de l'IA redessine les secteurs, les économies et la main-d'œuvre mondiale. La définition du rapport de PwC souligne la capacité de l'IA à percevoir, apprendre et agir de façon autonome, imitant les processus cognitifs humains mais à une échelle bien plus grande. À mesure que l'IA s'intègre dans l'usage quotidien des entreprises et des particuliers, son potentiel pour stimuler la croissance économique et la productivité est immense.
Le Forum économique mondial prédit que l'IA pourrait ajouter jusqu'à 15 000 milliards de dollars à l'économie mondiale d'ici 2030. À mesure que les humains et les machines travaillent plus étroitement ensemble et que les innovations en IA sortent du laboratoire de recherche pour entrer dans le grand public, le potentiel de transformation est stupéfiant. Les plus gros gains économiques de l'IA seront en Chine (hausse de 26 % du PIB en 2030) et en Amérique du Nord (hausse de 14,5 %), totalisant 10 700 milliards de dollars et représentant près de 70 % de l'impact économique mondial.
Tendances émergentes
L'intersection de l'IA et de la transformation numérique redessine les secteurs, stimule l'innovation et crée de nouveaux modèles économiques. Les organisations qui s'adaptent à ces tendances peuvent renforcer leur avantage concurrentiel, améliorer leur efficacité opérationnelle et offrir une meilleure valeur à leurs clients. À mesure que ces technologies continuent d'évoluer, rester informé et agile sera crucial pour réussir.
IBM a récemment identifié l'IA multimodale comme une tendance IA clé pour 2024. L'IA multimodale (MM AI) est un modèle de machine learning (ML) capable de traiter et d'intégrer des informations provenant de plusieurs modalités, ou types de données. Ces modalités peuvent inclure du texte, des images, de l'audio, de la vidéo et d'autres formes d'entrées sensorielles.
Remarque : l'IA et le ML ne sont pas la même chose — il y a une grande différence. L'IA est présente dans une variété d'applications qui imitent les humains, tandis que le ML renforce la puissance de raisonnement de ces applications. L'IA est simplement un concept plus large.
L'IA multimodale est un domaine en évolution rapide, avec plusieurs tendances clés façonnant son développement et son application. Parmi les tendances notables :
Modèles unifiés
GPT-4 (Vision) d'OpenAI, Gemini de Google, et d'autres modèles unifiés sont conçus pour traiter du texte, des images et d'autres types de données au sein d'une seule architecture. Ces modèles peuvent comprendre et générer du contenu multimodal de façon fluide.
Interaction inter-modale renforcée
Des mécanismes d'attention avancés et des transformers sont utilisés pour mieux aligner et fusionner les données provenant de différents formats, menant à des résultats plus cohérents et contextuellement précis.
Traitement multimodal en temps réel
Les applications de conduite autonome et de réalité augmentée, par exemple, exigent que l'IA traite et intègre des données provenant de divers capteurs (caméras, LIDAR et plus) en temps réel pour prendre des décisions instantanées.
Augmentation de données multimodales
Les chercheurs génèrent des données synthétiques combinant diverses modalités (par exemple, des descriptions textuelles avec les images correspondantes) pour enrichir les jeux de données d'entraînement et améliorer la performance des modèles.
Open source et collaboration
Des initiatives comme Hugging Face et Google AI fournissent des outils IA open source, favorisant un environnement collaboratif pour que chercheurs et développeurs fassent progresser le domaine.
L'impact de l'IA dans les secteurs de la finance, de l'éducation et de la robotique
Finance
Des entités financières comme fraud.net sont une plateforme cloud qui exploite l'IA pour fournir une détection et un blocage proactifs de la fraude en temps réel, assister l'intégration des clients, et surveiller les processus. La solution fournit des insights exploitables en temps réel. Vous pouvez personnaliser et configurer des règles et politiques adaptées aux besoins de votre entreprise.
Evident, une plateforme de benchmarking et d'intelligence IA qui évalue la maturité IA de 50 des plus grandes banques mondiales via une combinaison de recherche manuelle approfondie, de collecte automatisée de données provenant de sources publiques, de consultation d'un réseau d'experts IA, et de dialogue continu avec les banques présentées, a dressé la liste des banques qui gagnent la course à l'IA aujourd'hui.
En tête du peloton : JPMorgan Chase. Selon l'index IA d'Evident, la banque d'investissement américaine continue de « radicalement surperformer » le marché au sens large en recherche IA, conservant sa position de leader bancaire en innovation IA.
Éducation
L'IA a divisé le secteur de l'enseignement supérieur entre enthousiastes et sceptiques, l'intégration de l'IA dans l'enseignement supérieur offrant des résultats prometteurs comme l'éducation personnalisée, l'automatisation des tâches administratives et une efficacité améliorée, comme discuté lors de l'événement Digital Universities Europe (DUE) en 2023. Le plus grand défi pour les établissements d'enseignement supérieur souhaitant tirer parti de l'IA générative est de savoir par où commencer et de définir une stratégie.
À l'ère du numérique, investir dans la bonne technologie pour soutenir l'ensemble de l'écosystème étudiant n'a jamais été aussi important pour permettre de futures expériences intelligentes favorisant de meilleurs résultats étudiants. Les délégués au DUE ont exploré des stratégies globales de transformation numérique et de données pour améliorer l'expérience étudiante et le soutien pédagogique.
La Sorbonne s'est imposée comme un acteur influent dans le domaine de la recherche en IA à l'échelle mondiale : en France, la Sorbonne est la troisième institution la plus prolifique dans le domaine de l'IA, contribuant à 8 % des publications nationales. Cette performance la place environ à la 20e place en Europe. Et si l'on restreint l'analyse aux institutions ayant publié au moins 50 articles, la Sorbonne se classe première en France, quatrième en Europe et environ 30e dans le monde.
Robotique
La définition large de la robotique est l'ingénierie et l'informatique qui construisent des machines pour effectuer des tâches programmées sans intervention humaine supplémentaire. La robotique et l'intelligence artificielle sont deux choses très différentes. Cependant, les deux peuvent coexister.
Un contributeur senior de Forbes évoque l'influence croissante des robots sur l'industrie automobile. Des développements récents ont étendu leurs capacités bien au-delà de l'atelier de fabrication, pour trois raisons principales :
- L'informatique embarquée ou « edge » est devenue bien plus puissante, permettant de faire tourner des algorithmes d'IA et de vision par ordinateur plus avancés sur le robot. La possibilité d'utiliser des caméras aide à réduire les coûts par rapport à d'autres capteurs plus onéreux, tandis que ces systèmes informatiques sont devenus bien plus économes en énergie.
- La connectivité cellulaire comme la LTE est devenue un facteur important. Bien que les robots puissent naviguer largement de façon autonome, il existe de rares scénarios où un opérateur humain doit intervenir à distance.
- Avec la forte augmentation des trottinettes et vélos électriques, qui a créé une chaîne d'approvisionnement bien plus rentable pour les composants de micro-mobilité comme les moteurs et les systèmes de batterie.
En 2021, Amazon a annoncé Astro, le robot domestique. En 2024, il y a le cobot — la collaboration homme-robot qui a trouvé sa place sur le marché grâce aux avancées rapides des capteurs, des technologies de vision et des pinces intelligentes qui permettent aux robots de réagir aux changements de leur environnement en temps réel, leur permettant de travailler en sécurité aux côtés des travailleurs humains. Les cobots offrent un nouvel outil aux travailleurs humains, les soulageant et les soutenant. Ils peuvent aider pour des tâches nécessitant du port de charges lourdes, des mouvements répétitifs, ou du travail dans des environnements dangereux.
L'éventail des applications collaboratives proposées par les fabricants de robots continue de s'élargir.
Un développement récent du marché est l'augmentation des applications de soudage par cobot, portée par une pénurie de soudeurs qualifiés. Cette demande montre que l'automatisation ne cause pas une pénurie de main-d'œuvre mais offre plutôt un moyen de la résoudre. Les robots collaboratifs viendront donc compléter — et non remplacer — les investissements dans les robots industriels traditionnels qui fonctionnent à des vitesses bien plus rapides et resteront donc importants pour améliorer la productivité face à des marges produit serrées.
De nouveaux concurrents entrent aussi sur le marché avec un focus spécifique sur les robots collaboratifs. Les manipulateurs mobiles, combinaison de bras robotiques collaboratifs et de robots mobiles (AMR), offrent de nouveaux cas d'usage qui pourraient considérablement développer la demande en robots collaboratifs.
Les robots multitâches s'inspirent de certaines des techniques fondamentales derrière le boom actuel de l'IA générative, et les roboticiens commencent à construire des robots plus polyvalents capables d'accomplir un éventail plus large de tâches. Nous sommes désormais à l'ère de la quatrième révolution industrielle, ou Industrie 4.0, caractérisée par une technologie intelligente et adaptative. L'automatisation devient de plus en plus automatisée, avec des machines communiquant entre elles et envoyant même des données vers des sites distants. Cette connectivité et cette adaptabilité ont révolutionné les capacités des robots industriels, leur permettant d'accomplir plusieurs tâches de façon fluide.
Globalement, l'IA redessine les secteurs et offre de nouveaux outils pour l'innovation et l'amélioration opérationnelle. Son évolution continue, combinée à la collaboration open source et à une mise en œuvre stratégique, est cruciale pour libérer tout son potentiel à travers les différents secteurs.
Klart AI
Klart AI joue un rôle clé pour aider les entreprises à adopter l'intelligence artificielle en offrant une intégration fluide de technologies IA adaptées aux besoins spécifiques de chaque entreprise. Elle fournit des modèles et services IA qui répondent aux défis spécifiques de chaque secteur, aidant les organisations à innover, à grandir et à se positionner pour un succès durable.
