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Les Tendances de 2019 en Machine Learning

2019 sera une année charnière pour les technologies de l’intelligence artificielle (IA) et d‘apprentissage automatique (ML). En effet, vu que des applications industrielles réelles démontrent leurs avantages cachés et leur valeur pour les consommateurs. Jusqu’à présent, des scientifiques et des savants ont revendiqué l’utilisation de technologies basées sur l’IA, mais ces dernières n’ont pas encore été testées dans des applications commerciales à grande échelle. Nous verrons que une grande partie de ces technologies sont mises sur le marché pour que les utilisateurs puissent en jouir et les évaluer.

Pour débuter, considérons quelques statistiques récentes de l’industrie. 

L’apprentissage machine (ML), reconnu universellement comme l’un des  moteurs majeurs de la transformation numérique. Il sera responsable d’investissements cumulés de 58 milliards de dollars d’ici la fin de 2021.

• L’industrie mondiale, avec un TCAC de 42%, représentera près de 9 milliards de dollars d’ici la fin de 2022.

• Le marché des réseaux de neurones atteindra plus de 20 milliards de dollars en 2024

• La prediction est que le marché des applications Deep Learning (DL) aux États-Unis passera de 100 millions de dollars en 2018 à 935 millions de dollars en 2025.

Que l’on parle de chatbots ou d’agents numériques, ou de démonstrations en magasin basées sur la réalité virtuelle, l’IA a promis quelque chose pour chaque secteur de l’industrie. McKinsey & Company, dans Notes from the Frontier: Modélisation de l’impact de l’IA sur l’économie mondiale, a prédit que d’ici 2030, 70% des entreprises utiliseront l’IA.

L’adoption rapide de l’IA dans les entreprises mondiales aidera le marché de l’IA à atteindre environ 13 000 milliards de dollars en 2030. Cependant, McKinsey ajoute un avertissement indiquant que des taux d’adoption élevés pourraient entraîner de graves écarts de performance entre les développeurs et les non-développeurs. Les technologies avancées d’IA peuvent non seulement élargir les pays riches des pays sous-développés, mais peuvent également menacer des emplois dans des sociétés riches.

Tendance 1:

Les volants de données dominant l’écosystème commercial de 2019, les coûts d’acquisition et de stockage des données vont considérablement baisser. Cette tendance facilitera l’accès aux algorithmes ML hébergés sur le cloud. Les modèles ML pré-formés permettront à chaque entreprise de puiser dans une plate-forme prête à l’emploi d’intelligence et d’analyse transférables.

Tendance 2:

Aucune quantité de données ne peut être utile à une entreprise à moins que de puissants algorithmes ne puissent en extraire les informations nécessaires. En 2019, alors que l’économie des algorithmes reprend la gestion traditionnelle des processus d’entreprise, chaque entreprise se transforme en une société de données où les scientifiques et les chercheurs peuvent interagir directement avec les dirigeants et les opérateurs pour trouver ensemble des solutions commerciales.

Tendance 3:

L’augmentation de l’app store ressemble au marché des algorithmes, où chaque personne est un innovateur, un acheteur ou un vendeur d’applications. Alexander Linden, directeur de recherche chez Gartner, pense que dans cet environnement, un innovateur d’application n’aura pas besoin de «canaux de vente, de marketing ou de distribution» pour vendre ses idées ou ses produits.

Tendance 4:

De nombreux joueurs utilisent aujourd’hui des agents virtuels pour un service client à faible coût. L’agent virtuel est généralement programmé pour fournir aux clients des services d’assistance à la clientèle de base. L’idée principale est de faire en sorte que le client ait le sentiment de parler à une personne réelle, tout en réduisant les coûts opérationnels.

Tendance 5:

Cette technologie offre aux machines le pouvoir de convertir des données en texte, qui est largement utilisé pour convertir les commentaires des clients en résumés ou rapports. . Avec les futurs systèmes open source, Machine Learning et Deep Learning, les modèles intelligents pourront en faire davantage comme le balisage des images ou la recommandation de produits.

Tendance 6:

Les applications Blockchain ont été testées dans les domaines de la santé, des assurances, de la cybersécurité et des contrats. gestion, et de nombreux autres secteurs de l’industrie. Les résultats de ces applications pilotes seront peut-être disponibles l’année prochaine.

Tendance 7:

La littérature du secteur semble indiquer que des unités de fabrication, des chaînes d’approvisionnement et des services logistiques particuliers ont déjà déployé et utilisé avec succès des robots. (Comment vous sentirez-vous si demain vous allez au travail et découvrez que votre nouveau patron est un robot?)

Tendance 8:

Une automatisation accrue est une préoccupation croissante pour les chefs d’entreprise et les employés. L’intelligence artificielle et les technologies associées vont-elles dépasser les performances des travailleurs humains, les rendant ainsi redondants? La peur est naturelle et réelle. La tendance à la réduction des effectifs et à la réduction des effectifs existe déjà, et les prévisions sombres des observateurs de l’industrie tels que McKinsey et Gartner pour 2025 ont laissé les gens dans l’incertitude.

Tendance 9:

Ces statistiques pourraient rassurer ceux qui craignent de perdre leur emploi au profit de machines dans un avenir proche: selon McKinsey, les machines vont probablement “augmenter l’emploi” d’environ 5% d’ici 2030 et d’améliorer la productivité d’environ 10%. “S’agira-t-il d’une collaboration homme-machine?

Tendance 10:

Tesla dispose de plus de 780 millions de kilomètres de données de conduite qui sont transmises à l’ordinateur principal voiture autonome à travers des radars, des capteurs et des caméras. Google dispose d’un peu plus de 1,5 million de miles de données de conduite. Dans le monde de l’auto-conduite, les données de conduite sont utilisées pour naviguer dans la voiture, changer de voie ou éviter une collision.

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