Les principales tendances de l’IA en 2024
De l’automatisation des tâches à l’apprentissage profond, il est indéniable que l’intelligence artificielle (IA) reste au premier plan de la transformation numérique en cours, et continuera à jouer un rôle crucial dans le façonnement de nos vies privées et professionnelles à l’avenir. Dans cet article, Bocasay, notre agence informatique offshore basée au Vietnam, explore les tendances les plus importantes de l’IA en 2024.
Bien qu’elle soit en développement depuis des décennies, pour la plupart des gens qui ne sont pas des professionnels de l’informatique, 2023, a été l’année où nous avons vu l’âge de l’IA arriver véritablement pour transformer notre vie quotidienne. Depuis le lancement du GPT-4 d’OpenAI jusqu’à la recherche sur le web alimentée par l’IA de Google, rien ne sera plus jamais comme avant.
À quoi ressemble le monde de l’IA aujourd’hui et vers quoi se dirige-t-il ? Avant d’examiner les tendances les plus dominantes de l’IA en 2024, voici les dernières statistiques sur l’IA à prendre en compte :
♦ Le marché mondial de l’IA était évalué à environ 208 milliards de dollars. D’ici 2030, ce chiffre devrait atteindre près de 2 000 milliards de dollars, selon Statista.
♦ Selon McKinsey, l’IA a le potentiel d’ajouter un montant stupéfiant de 25,6 billions de dollars à l’économie mondiale.
♦ Goldman Sachs rapporte que si les deux tiers des emplois pourraient être partiellement automatisés par l’IA, nombre de ces emplois ne seront que complétés par l’IA et non remplacés par elle.
Principales tendances de l’IA en 2024
- L’IA multimodale
L’IA multimodale fait référence aux systèmes ou modèles d’intelligence artificielle capables de traiter et de comprendre des informations provenant de plusieurs modalités ou sources de données simultanément. Ces modalités peuvent être du texte, des images, des vidéos, du son et des données de capteurs.
Dans les systèmes d’IA traditionnels, chaque modalité est souvent traitée séparément, avec différents algorithmes ou modèles dédiés au traitement de types de données spécifiques. Toutefois, l’IA multimodale cherche à intégrer et à analyser les informations provenant de modalités multiples dans un cadre unifié, ce qui permet une compréhension plus complète et des interactions plus riches avec l’environnement.
Les systèmes d’IA multimodale s’appuient sur des techniques avancées telles que l’apprentissage profond, les réseaux neuronaux et la fusion multimodale pour combiner des informations provenant de diverses sources et en extraire des informations utiles. Par exemple, un système d’IA multimodale peut analyser à la fois le texte et les images d’un message sur les médias sociaux afin d’en comprendre le contenu et le contexte de manière plus complète.
- IA générative
L’IA générative fait référence à une classe de techniques et de modèles d’intelligence artificielle conçus pour générer de nouveaux contenus, tels que des images, du texte, du son ou d’autres types de données, qui sont similaires à des exemples existants ou qui s’en inspirent.
Contrairement aux modèles d’IA traditionnels qui sont généralement utilisés pour des tâches de classification, de prédiction ou de reconnaissance des formes, les modèles d’IA générative se concentrent sur la création de nouvelles instances de données plutôt que sur l’analyse d’instances existantes.
Les modèles d’IA générative s’appuient souvent sur des architectures d’apprentissage profond, en particulier les réseaux adversaires génératifs (GAN) et les autoencodeurs variationnels (VAE), pour apprendre la distribution sous-jacente d’un ensemble de données et générer de nouveaux échantillons qui imitent ses caractéristiques. Ces modèles apprennent à capturer les caractéristiques et les modèles essentiels présents dans les données d’apprentissage et utilisent ces connaissances pour produire de nouveaux résultats réalistes.
- Les compétences en IA en demande
Actuellement, la demande de compétences en IA dépasse l’offre de talents en IA. Les professionnels hautement qualifiés et talentueux possédant des compétences en IA continueront d’être très demandés dans un avenir proche. Pour les entreprises de toutes tailles, attirer et retenir des travailleurs dotés de compétences en IA deviendra de plus en plus compétitif.
Les entreprises du monde entier sont prêtes à payer des salaires plus élevés pour les travailleurs possédant des compétences spécialisées en IA. Selon Glassdoor, le salaire total d’un ingénieur en IA aux États-Unis est estimé à 141 379 dollars par an, le salaire moyen s’élevant à 115 812 dollars par an.
Pour les professionnels de l’informatique actuels et futurs, l’acquisition de solides connaissances et d’un large éventail de compétences en matière d’IA constituera une évolution de carrière intelligente et lucrative, qui se traduira très probablement par une sécurité de l’emploi et une progression de carrière.
- Automatisation de l’IA
L’automatisation de l’IA va continuer à dominer et à transformer pratiquement toutes les industries et tous les secteurs du marché. Elle implique l’utilisation de technologies d’intelligence artificielle pour automatiser des tâches, des processus ou des flux de travail qui nécessiteraient normalement une intervention humaine.
Les systèmes d’automatisation de l’IA exploitent des algorithmes, l’apprentissage automatique et d’autres techniques d’IA afin d’effectuer des tâches répétitives, fondées sur des règles ou à forte intensité de données avec une implication humaine minimale ou nulle.Ces systèmes visent à améliorer l’efficacité, la précision et l’évolutivité tout en réduisant les coûts et en libérant des ressources humaines pour des activités plus stratégiques ou créatives.
Les industries et les secteurs radicalement transformés par l’automatisation de l’IA comprennent la fabrication, la finance et la banque, les soins de santé, la vente au détail et le commerce électronique, le transport et la logistique, les services à la clientèle, ainsi que le marketing et la publicité.
- Traitement du langage naturel (NLP)
Bien qu’il ne s’agisse pas nécessairement d’une nouvelle tendance, le traitement du langage naturel est un secteur de l’IA qui a connu des avancées révolutionnaires au cours des dernières années et qui continuera à se développer à l’avenir. Le traitement du langage naturel est un domaine de l’IA et de la linguistique informatique qui se concentre sur l’interaction entre les ordinateurs et le langage humain.
Les technologies NLP alimentent un large éventail d’applications et de services, notamment les assistants virtuels, les chatbots, les systèmes de traduction automatique, les outils d’analyse des sentiments et les systèmes de recherche d’informations. Le NLP permet aux ordinateurs d’interagir avec les humains de manière plus naturelle et intuitive, facilitant ainsi la communication et le traitement de l’information dans divers domaines et langues.
Selon KBV Research, la taille du marché mondial du NLP devrait atteindre 29,5 milliards de dollars d’ici à 2025. À lui seul, le marché des haut-parleurs intelligents, un segment du marché de l’IA qui s’appuie fortement sur le NLP, devrait valoir 34,24 milliards de dollars d’ici à 2028.
- Éthique et réglementation de l’IA
Comme toute autre technologie révolutionnaire introduite au cours de l’histoire, le monde fascinant de l’IA ne pourrait exister sans sa propre série de risques et de défis. Il existe une demande croissante et de plus en plus cruciale pour plus de régulation de l’IA et pour un développement éthique de l’IA.
L’utilisation éthique de l’IA sera centrée sur la prévention des préjugés, l’établissement de l’équité et de la transparence, la protection de la vie privée et la sécurité, ainsi que l’atténuation des effets potentiels des déplacements d’emplois et d’autres impacts économiques. Pour faire face à ces risques et à ces défis, il faut une collaboration entre les parties prenantes, notamment les chercheurs, les décideurs politiques, les chefs d’entreprise et les organisations de la société civile.
Un exemple de ce qui pourrait vraiment mal tourner avec une IA non réglementée est celui d’un algorithme de soins de santé qui était moins susceptible de recommander le traitement médical nécessaire aux patients noirs. En adoptant une approche multidisciplinaire et multipartite, nous pouvons exploiter les avantages de l’IA tout en atténuant ses risques potentiels et en garantissant son utilisation responsable et éthique.
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