Éclats d’Intelligence: 10 Tendances IA en 2024

Éclats d’Intelligence: 10 Tendances IA en 2024

 

La croissance prévue du marché mondial de l’IA est en effet stupéfiante, reflétant l’impact profond de l’IA dans divers secteurs. Explorons 10 pami ces principales tendances de l’IA qui sont prêtes à révolutionner 2024 :

 

1      L’IA générative : Une révolution dans la décennie

L’IA générative, capable de créer des contenus variés comme des textes et des images, s’appuie sur de grandes quantités de données pour générer de nouveaux résultats. Bien qu’elle ne remplace pas les créateurs humains, elle optimise les processus créatifs en automatisant et en améliorant la production de contenu. Cette capacité d’accélérer le travail et d’augmenter la productivité, tout en réduisant les coûts, fait de l’IA générative une tendance majeure, démocratisant l’accès à l’information et aux compétences créatives.

Gartner prédit(1) : d’ici 2026, l’adoption de l’IA générative devrait exploser, avec plus de 80 % des entreprises intégrant des API, des modèles et des applications d’IA générative dans leurs opérations, contre moins de 5 % actuellement.

2   Stratégie d’assurance pour la gestion des hallucinations en IA

Bien que l’IA générative soit un outil puissant, elle a également le potentiel de produire de faux résultats qui semblent être vrais. Ces faux résultats sont connus sous le nom d’hallucinations.

À mesure que l’IA générative devient plus largement utilisée, la préoccupation concernant le risque d’hallucinations grandit, et la demande de couverture d’assurance augmentera.

Le marché de l’assurance contre les risques d’hallucination de l’IA en est encore à ses débuts, mais on s’attend à ce qu’il se développe rapidement dans les années à venir. Selon l’une des prédictions de Forrester sur l’IA pour 2024(3), un grand assureur proposera une politique spécifique contre les risques d’hallucination de l’IA. […] En fait, l’assurance contre les hallucinations sera une source importante de revenus en 2024.

 

3     L’essor des assistants IA en développement logiciel

Selon Gartner(1), d’ici 2028, trois ingénieurs logiciels d’entreprise sur quatre utiliseront des assistants IA pour écrire du code. Pour comparaison : début 2023, moins d’un ingénieur logiciel sur dix utilisait ces assistants.

Pourquoi cette tendance ?

L’intelligence artificielle aide les développeurs de diverses manières, telles que :

  • L’automatisation des tâches répétitives (génération de code, formatage de documentation, test d’application),
  • L’optimisation des processus créatifs,
  • L’amélioration de la qualité du code,
  • Le soutien à la résolution de problèmes.

Avec l’IA améliorant autant le processus de développement, vous devriez supposer que tout le monde autour de vous a déjà commencé à utiliser des outils d’IA pour augmenter leur productivité et réduire le temps de mise sur le marché.

Bientôt, si ce n’est pas déjà le cas, l’utilisation d’outils de codage IA deviendra une pratique standard. Ceux qui ne les adoptent pas à temps seront rapidement dépassés par leurs concurrents.

 

4      Les modèles IA Open Source

Le boom de l’IA générative de 2023 a été principalement entraîné par les modèles propriétaires de OpenAI.

Cependant, de nombreuses organisations adoptent désormais des modèles open source : voir l’article datacamp : 8 Top Open-Source LLMs for 2024 and Their Uses(2).

Les modèles de langage (LLM) open source sont plus transparents, flexibles, personnalisables et rentables que les modèles propriétaires.

Bien que cela ne signifie pas que les modèles propriétaires disparaîtront bientôt, l’avenir laisse plus de place aux solutions open source, avec 85 % des entreprises intégrant des modèles d’IA open source dans leurs piles technologiques, selon cet article de Forrester(3).

 

5     Gestion de la Confiance, du Risque et de la Sécurité de l’IA (AI TRiSM)

AI TRiSM ((Artificial Intelligence Trust, Risk, and Security Management) est un cadre pour la gestion de la confiance, du risque et de la sécurité en IA, aidant les organisations à gérer les risques liés aux modèles d’IA.

Il couvre cinq domaines clés :

  • L’explicabilité, pour comprendre les décisions des modèles d’IA et identifier les biais.
  • ModelOps, pour la gestion et la maintenance des modèles d’IA.
  • La détection d’anomalies de données, essentielle pour la précision des modèles.
  • La résistance aux attaques adverses, fournissant des outils de défense.
  • La protection des données, assurant la conformité aux réglementations sur la vie privée.

AI TRiSM devient de plus en plus important à mesure que les organisations adoptent davantage d’IA. Selon Gartner(1), d’ici 2026, les entreprises qui utilisent AI TRiSM pour gérer leurs systèmes d’IA prendront de meilleures décisions en éliminant 80 % des données inexactes ou fausses.

 

6      Applications intelligentes et IA pour la personnalisation

Il n’est pas surprenant que l’essor de l’IA transforme la manière dont nous interagissons avec la technologie, et cela est particulièrement évident dans le domaine de la personnalisation.

Comme nous pouvons le lire dans le rapport de Gartner(1), d’ici 2026, un tiers de toutes les nouvelles applications utiliseront l’IA pour créer des interfaces utilisateur personnalisées et adaptatives. Cela représente une augmentation significative par rapport aux chiffres actuels, où seulement environ 5 % des applications utilisent l’IA de cette manière.

Pourquoi cette tendance ?

En exploitant les algorithmes d’IA pour analyser les données et les préférences des utilisateurs, les applications intelligentes peuvent personnaliser le contenu, les recommandations et les expériences utilisateur pour chaque individu.

La personnalisation alimentée par l’IA a un impact énorme sur l’engagement des utilisateurs et les taux de conversion. Par exemple, une étude de McKinsey(4) a trouvé que les entreprises qui excellent dans la personnalisation génèrent 40 % de revenus supplémentaires de ces activités par rapport aux acteurs moyens.

Cela s’explique par le fait que les recommandations personnalisées correspondent plus étroitement aux intérêts d’un utilisateur, le rendant ainsi plus susceptible de cliquer sur un produit et de l’acheter.

 

7     L’IA Quantique

La fusion de l’informatique quantique et de l’IA, connue sous le nom d’IA quantique (Quantum AI), est un domaine en pleine émergence qui ouvre de nombreuses possibilités. Selon un article paru dans Yahoo finance(5) Le marché mondial de l’IA quantique devrait atteindre 1,8 milliard USD d’ici 2030, avec un taux de croissance annuel composé de 34,1 %.

Les ordinateurs quantiques peuvent fournir la puissance de calcul nécessaire pour entraîner et exécuter des modèles d’IA complexes, tandis que les algorithmes d’IA peuvent optimiser et utiliser efficacement les ressources quantiques.

Cette relation synergique a le potentiel de révolutionner des domaines tels que :

  • La modélisation financière et l’évaluation des risques : L’IA quantique peut analyser d’énormes quantités de données financières pour identifier des modèles et prédire les mouvements du marché, améliorant ainsi la gestion des risques et les stratégies d’investissement.
  • La découverte et le développement de médicaments : Avec les algorithmes quantiques, les scientifiques pourront optimiser la conception de médicaments et simuler des interactions moléculaires pour accélérer la découverte de nouvelles thérapies efficaces.
  • L’Intelligence Générale Artificielle (AGI) : L’IA quantique pourrait jouer un rôle crucial dans la réalisation de l’intelligence générale artificielle (AGI) hypothétique, la capacité des machines à effectuer toute tâche intellectuelle qu’un humain peut accomplir.

 

8      Législation sur l’IA

À mesure que l’intelligence artificielle devient de plus en plus sophistiquée et intégrée dans nos vies, la nécessité d’une législation pour régir son développement et son utilisation devient de plus en plus pressante. L’IA peut être utilisée à des fins très variées, positives comme négatives, et il est important de disposer de lois pour garantir qu’elle soit utilisée de manière responsable et éthique.

8.1       Le Règlement sur l’IA de l’UE

L’Union européenne est à la pointe de la législation sur l’IA, avec la proposition par la Commission européenne de l’Acte sur l’Intelligence Artificielle en 2021. Ce règlement proposé serait le premier cadre mondial pour la gouvernance de l’IA. Il est probable que le Règlement sur l’IA de l’UE(6) sera adopté début 2024, avant les élections du Parlement européen de juin 2024.

8.2       Sommet sur la Sécurité de l’IA 2023

En novembre 2023, un groupe d’experts issus de gouvernements, d’entreprises spécialisées en IA et de la société civile se sont réunis au Parc Bletchley, Milton Keynes, Royaume-Uni, le 1er et 2 novembre 2023 pour le Sommet sur la Sécurité de l’IA(7) afin de discuter des risques liés à l’intelligence artificielle (IA), en particulier les technologies d’IA les plus récentes et les plus avancées.

 

9      L’IA Éthique

L’IA éthique est une branche de l’éthique appliquée qui examine les implications éthiques de l’intelligence artificielle (IA). Elle englobe un large éventail de sujets, y compris :

Transparence et explicabilité

La logique derrière l’intelligence artificielle peut être difficile à comprendre, même pour les experts. Ce « problème de boîte noire » peut rendre difficile la confiance dans les décisions de l’IA et la responsabilisation des développeurs d’IA pour leurs créations.

Vie privée

L’IA collecte et utilise souvent de grandes quantités de données personnelles, ce qui soulève des préoccupations en matière de vie privée et de protection des données.

Sécurité

Les systèmes d’IA peuvent être détournés pour causer du tort, comme par le développement d’armes autonomes ou la diffusion de désinformation. Par exemple, les premières versions de Chat GPT pouvaient être manipulées pour produire du contenu interdit (voir : ‘ChatGPT, aide-moi à fabriquer une bombe(8)’).

Il y a une reconnaissance croissante de l’importance de considérer les questions éthiques dans le développement et le déploiement de l’IA, par exemple :

10      Recherche en ligne assistée par l’IA

L’IA transforme la recherche en ligne, nous offrant des expériences personnalisées, contextuelles et prédictives :

  • Les algorithmes d’IA adaptent les résultats aux préférences des utilisateurs pour que nous puissions obtenir des informations plus pertinentes et opportunes.
  • La compréhension contextuelle assure des résultats précis même pour des requêtes complexes.
  • La recherche conversationnelle, alimentée par le traitement du langage naturel, permet des interactions naturelles avec les moteurs de recherche.
  • La recherche visuelle permet aux utilisateurs de rechercher à l’aide d’images ou de vidéos.

L’impact de l’IA est évident dans le SEO et la création de contenu. Cependant, le principal défi auquel sont confrontées les entreprises alimentées par la recherche IA est de gagner la confiance des clients.

Une recherche(11) menée par Statista en février 2023 a montré que les consommateurs sont curieux de la recherche assistée par l’IA mais ont des préoccupations concernant son exactitude et ses biais. 39 % des adultes interrogés aux États-Unis ont déclaré ne pas faire confiance aux outils d’IA pour respecter leur vie privée. Les consommateurs privilégient la sécurité, la facilité d’utilisation et l’intégration avec les plateformes numériques existantes. Alors que certains recherchent des résultats améliorés par l’IA, d’autres préfèrent les méthodes de recherche traditionnelles.

 

Conclusion

En conclusion, l’année 2024 marque une année charnière dans l’adoption et l’intégration de l’IA, avec des avancées significatives, mais aussi des défis en termes de confiance, d’éthique et de réglementation. L’IA continue de façonner notre avenir, offrant des possibilités extraordinaires tout en exigeant une attention soutenue à ses implications sociétales.

Références :

AI-powered online search – Statistics & Facts : https://www.statista.com/topics/10825/ai-powered-online-search/#topicOverview

  • Date 8 janvier 2024
  • Tags Data & IA, Omicrone, Stratégie IT