Technologies émergentes : l’intelligence artificielle façonne chaque industrie

L'intelligence artificielle est la pierre angulaire des technologies émergentes

La modernisation industrielle s'appuie fortement sur les technologies émergentes. Ces technologies, comme l’intelligence artificielle, ont un impact majeur sur les secteurs manufacturier, énergétique et des transports. Les entreprises se transforment en environnement numérique grâce aux technologies émergentes. Chaque fois que le mot « technologie » est utilisé, il y a toujours quelque chose de nouveau qui est développé ou mis en œuvre qui peut profiter à l'organisation.

Il y a quelques années, personne ne pensait que les technologies émergentes prendraient bientôt le contrôle de nos vies. Le développement rapide des utilisateurs a affecté les besoins et les attentes de l'écosystème commercial en matière d'interaction en temps réel avec ces applications. Ces progrès technologiques ont eu un impact considérable sur la façon dont nous réagissons aux problèmes mondiaux. Ces nouvelles technologies peuvent améliorer la vie des gens, changer le cours de l'économie internationale et améliorer la qualité de vie des générations actuelles et futures.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

En général, l'intelligence artificielle est l'activité de création de systèmes informatiques capables de prendre des décisions intelligentes basées sur le contexte plutôt que sur une entrée directe. Il est crucial de comprendre qu’un système d’IA suit toujours les règles pour lesquelles il est programmé, comme un ordinateur jouant aux échecs. Bien que beaucoup de gens aujourd'hui ne considèrent pas cela comme une intelligence artificielle (IA), elle répond néanmoins à la description d'un système doté de règles permettant de prendre des décisions et d'estimer des probabilités basées sur les actions d'un adversaire.

La modernisation industrielle s'appuie fortement sur les technologies émergentes

De nos jours, l'intelligence artificielle devient de plus en plus populaire à mesure que les capacités se rapprochent des capacités de perception. Ce dilemme découle de diverses tendances, qui sont des éléments fondamentaux nécessaires aux entreprises pour intégrer l’intelligence artificielle dans leurs stratégies.

Quelle est la technologie la plus émergente ?

Le terme « technologie émergente » est souvent utilisé pour décrire une nouvelle technologie, mais peut également faire référence au développement continu de technologies existantes. Sa signification peut varier légèrement lorsqu'elle est utilisée dans différents contextes tels que les médias, les affaires, la science ou l'éducation.

PwC en a examiné plus de 250 pour déterminer quelles technologies émergentes auront le plus grand impact sur les entreprises dans tous les secteurs. Les technologies présentant le plus grand potentiel se résument à huit technologies de base. Ils comprennent la robotique, l'impression 3D, la blockchain, les drones, la réalité augmentée (AR), l'intelligence artificielle (IA), la réalité augmentée (AR), la réalité virtuelle (VR) et l'Internet des objets (IoT).

« Les entreprises de tous les secteurs utilisent, investissent ou envisagent d'investir dans l'intelligence artificielle (IA). L'intelligence artificielle améliore les processus industriels et rend les machines « intelligentes ». et les entreprises L'une des technologies de rupture. À mesure que le marché de l'intelligence artificielle se développe, les dirigeants d'entreprise doivent comprendre l'impact de cette technologie sur leurs stratégies d'entreprise. " - PwC

La pandémie accélère l'adoption des technologies émergentes, et les huit de base. évoluent encore et laissent aujourd'hui leur marque. Certaines, comme l’intelligence artificielle, sont essentielles à tous les types d’entreprises. D’autres, comme l’impression 3D, se concentrent sur des secteurs spécifiques, notamment l’industrie manufacturière. Dans le même temps, nous avons observé un autre changement majeur : la façon révolutionnaire dont ces technologies se combinent.

La pandémie accélère l'adoption des technologies émergentes

Bien qu'il existe d'autres technologies émergentes, telles que l'informatique quantique et la nanotechnologie, il existe essentiellement huit technologies émergentes qui continueront d'avoir l'impact le plus significatif et le plus pratique au cours des cinq prochaines années. Toutefois, la manière dont ils travaillent ensemble pour produire cet impact sera différente.

L'intelligence artificielle est-elle une technologie émergente ?

Dans presque tous les domaines, l'intelligence artificielle affectera le mode de vie futur des gens. Il est devenu un moteur majeur des technologies émergentes telles que le Big Data, la robotique et l’Internet des objets, et continuera de le faire dans un avenir prévisible. Donc la réponse est oui. L'intelligence artificielle est une technologie émergente.

Le rôle de l'intelligence artificielle dans les technologies du futur

L'intelligence artificielle va complètement changer notre façon de travailler et de vivre. Cela nous aide à être plus productifs à bien des égards et nous fait gagner beaucoup de temps lors de l'exécution de tâches simples et répétitives à la maison et au travail.

Par exemple, nous pouvons désormais installer un robot aspirateur pour nettoyer nos sols, ce qui nous fait gagner du temps et de l'énergie. Grâce à l’intelligence artificielle, le robot aspirateur peut nettoyer efficacement les surfaces tout en évitant les collisions avec les obstacles.

Grâce aux progrès et à l’intelligence artificielle, la nécessité de duplication du travail sera également éliminée. En éliminant le risque d’erreur humaine, les voitures autonomes allégeront le fardeau de la conduite et réduiront potentiellement le risque d’accident.

En plus de réduire le travail répétitif et d'augmenter la productivité des employés, l'intelligence artificielle a également la capacité de prendre des décisions rapides et a le potentiel de transformer de nombreuses industries. À mesure que l’intelligence artificielle s’enracine de plus en plus dans notre vie quotidienne, nous devons prendre les précautions nécessaires pour éviter les problèmes d’éthique et de sécurité.

Principales technologies émergentes en matière d'intelligence artificielle

En raison de sa longue histoire dans la culture pop et de ses exemples marquants dans le secteur de la consommation, la vision de l'IA de nombreuses personnes est déformée ou limitée. Bien que les chatbots intelligents et les interfaces en langage naturel fassent certainement partie de l’écosystème de l’IA, ils constituent actuellement l’un des moyens les moins courants par lesquels les organisations utilisent la nouvelle IA.

Sans surprise, la technologie de pointe de l’Internet des objets est souvent associée à l’intelligence artificielle. La complexité des systèmes IoT nécessite intrinsèquement un certain degré d’automatisation et d’apprentissage en ligne. Même si des implémentations plus modestes de l’IoT peuvent apporter certains avantages, des systèmes plus importants peuvent utiliser l’IA dans le cadre de la solution.

L'intelligence artificielle est devenue un moteur majeur des technologies émergentes telles que le big data, la robotique et l'Internet des objets

Exemples de technologie d'intelligence artificielle

Apprentissage automatique : l'apprentissage automatique permet aux ordinateurs d'interpréter de grands ensembles de données sans formation explicite . La technologie d'apprentissage automatique peut faciliter les décisions commerciales lorsque des modèles statistiques et des algorithmes sont utilisés pour l'analyse des données. Les entreprises investissent massivement dans ce domaine pour bénéficier de l’utilisation du machine learning dans divers domaines.

Les secteurs de la santé et de la médecine ont besoin d'algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les données des patients à des fins de prédiction des maladies et de traitement efficace. L'apprentissage automatique est essentiel pour le secteur bancaire et financier afin d'analyser les données des clients, de découvrir et de recommander des investissements clients et de réduire les risques et la fraude. Les détaillants utilisent l'apprentissage automatique pour analyser les données des clients et prédire l'évolution des préférences et du comportement des consommateurs.

Assistants virtuels : L'utilisation d'agents virtuels par les concepteurs pédagogiques a considérablement augmenté. Les programmes informatiques qui communiquent avec les gens sont appelés agents virtuels. Les applications Web et mobiles utilisent des chatbots comme représentants du service client pour communiquer avec les gens et répondre à leurs demandes.

Alexa et Google Assistant d'Amazon facilitent tous deux la planification des réunions et les achats. Les assistants virtuels remplissent des fonctions similaires aux assistants verbaux en s'inspirant de vos préférences et de vos choix. IBM Watson peut comprendre les requêtes courantes du service client soulevées de différentes manières. Les assistants virtuels fonctionnent comme un logiciel en tant que service.

Reconnaissance vocale : Une autre branche importante de l'intelligence artificielle est la reconnaissance vocale, qui convertit le langage parlé en une forme que les ordinateurs peuvent utiliser et comprendre. Le pont entre l’interaction humaine et informatique est la reconnaissance vocale. La technologie peut traduire et reconnaître la parole humaine dans plusieurs langues. Un exemple célèbre de reconnaissance vocale est Siri sur iPhone.

Deep Learning : Un autre domaine de l'intelligence artificielle qui s'appuie sur les réseaux de neurones artificiels est l'apprentissage profond. Cette approche encourage les ordinateurs et autres appareils à apprendre par la pratique, tout comme les gens. Parce que les réseaux neuronaux comportent des couches cachées, le mot « profondeur » a été inventé. Un réseau neuronal contient généralement deux à trois couches cachées et jusqu'à 150 couches cachées.

Le deep learning est très efficace sur de grandes quantités de données lors de l'utilisation d'unités de traitement graphique pour entraîner des modèles. Des hiérarchies d'algorithmes sont utilisées pour automatiser l'analyse prédictive. L'apprentissage profond a gagné du terrain dans diverses industries, notamment l'aérospatiale et l'armée, pour identifier les éléments provenant des satellites, garantir la sécurité des travailleurs en identifiant les situations dangereuses lorsque les travailleurs se trouvent à proximité de machines, détecter les cellules cancéreuses, etc.

Traitement du langage naturel : Les machines transmettent et interprètent les informations différemment du cerveau humain. Une méthode populaire appelée « génération de langage naturel » convertit les données structurées dans la langue maternelle de l'utilisateur. Des algorithmes sont programmés dans des machines pour convertir les données dans un format que les utilisateurs trouveront attrayant. Un sous-ensemble de l'intelligence artificielle appelé langage naturel aide les créateurs de contenu à automatiser le contenu et à le diffuser dans le format souhaité.

Pour atteindre le public cible, les créateurs de contenu peuvent utiliser du contenu automatisé pour la promotion sur différentes plateformes de médias sociaux et d'autres plateformes médiatiques. La quantité d’intervention manuelle sera considérablement réduite à mesure que les données seront converties au format requis. Des tableaux, graphiques et autres représentations visuelles des données sont disponibles. Aujourd’hui, les illustrateurs artistiques basés sur l’intelligence artificielle utilisent largement les modèles de traitement du langage naturel. Par exemple, les technologies émergentes telles que DALL-E 2 et Midjourney AI utilisent toutes cette méthode.

Dans quelle mesure l’intelligence artificielle d’aujourd’hui est-elle intelligente ?

Une énorme quantité de carburant, de ressources naturelles et de travail humain est utilisée pour créer l’intelligence artificielle. De plus, il lui manque toute intelligence humaine. Il ne peut pas faire la distinction sans beaucoup de conseils humains, et l'inférence statistique qu'il utilise pour déterminer la signification est entièrement différente. Depuis l’avènement de l’intelligence artificielle en 1956, nous avons commis la terrible erreur – l’un des péchés originels de ce domaine – de supposer que les esprits sont semblables aux ordinateurs et vice versa. Rien ne pourrait être plus scandaleux que de supposer que ces objets sont des analogues de l’intelligence humaine.

Cependant, l’intelligence artificielle est désormais bien implantée dans de nombreux secteurs d’activité et influence progressivement les prises de décision dans des domaines tels que les ressources humaines, les assurances ou les prêts bancaires.

L'intelligence artificielle est désormais largement utilisée dans de nombreux secteurs d'activité différents

Des machines analysent notre comportement en ligne pour en savoir plus sur nous et ce que nous aimons. Après avoir supprimé les informations moins importantes, les systèmes de recommandation suggèrent les films que nous regardons, les articles que nous lisons ou les vêtements que nous aimons sur les réseaux sociaux.

Grâce au développement d'ordinateurs de plus en plus puissants et à la numérisation de l'information, les modèles mathématiques ont été grandement améliorés. Internet et ses ensembles de données infinis font le reste, augmentant les capacités des systèmes d’intelligence artificielle.

Où est l’avenir de l’intelligence artificielle ?

Bien qu’il soit impossible de prédire dans quelle mesure l’intelligence artificielle aura un impact sur nos vies, certaines choses sont sûres :

L’IA deviendra une pierre angulaire des relations internationales

La Commission américaine de sécurité nationale sur l’intelligence artificielle a conclu que le gouvernement américain doit faire preuve d’accélération le développement de l’intelligence artificielle. Il ne fait aucun doute que l’IA est essentielle au maintien de la puissance économique et du leadership géopolitique des États-Unis.

L'IA et le ML feront évoluer la méthode scientifique

Les essais cliniques à grande échelle et la construction de collisionneurs de particules sont des exemples de sciences importantes qui coûtent cher et prennent du temps. Au cours des dernières décennies, la stagnation du progrès scientifique a suscité des inquiétudes importantes et fondées. L’ère des grandes découvertes scientifiques est peut-être révolue.

Nous pouvons nous attendre à des améliorations de plusieurs ordres de grandeur dans ce que l’IA et l’apprentissage automatique (ML) peuvent faire. Les humains sont limités dans la gamme de concepts qu’ils peuvent étudier informatiquement. Les humains et les ordinateurs peuvent discuter de concepts plus larges.

L'intelligence artificielle ouvrira la voie à la prochaine génération d'expériences client

Le métaverse et les crypto-monnaies sont deux exemples d'expériences de consommation de nouvelle génération qui génèrent beaucoup de battage médiatique. L’intelligence artificielle devient essentielle pour rendre ces expériences plus possibles. Le Metaverse est intrinsèquement un problème pour l’intelligence artificielle car les humains n’ont pas la perception nécessaire pour superposer des objets numériques sur des environnements physiques réels ou pour comprendre la portée de l’activité humaine et son impact associé dans l’environnement du Metaverse.

L'intelligence artificielle cherche à créer des machines capables d'imiter les processus et les actions de la pensée humaine, tels que la perception, le raisonnement, l'apprentissage, la planification et la prédiction.

Ce sont les moteurs organiques de l'IA qui ferment la boucle de rétroaction entre le monde virtuel et le monde réel. Par exemple, la finance distribuée, les crypto-monnaies et la blockchain visent essentiellement à intégrer un capitalisme sans friction dans l’économie. Les applications distribuées et les contrats intelligents nécessitent une meilleure compréhension de la façon dont les opérations financières interagissent avec le monde réel, un défi d'IA et d'apprentissage automatique pour faire de cette vision une réalité.

L'intelligence artificielle est nécessaire pour lutter contre le changement climatique

En tant que société, nous avons encore beaucoup de travail à faire pour réduire les risques socio-économiques posés par le changement climatique. Les politiques de tarification du carbone en sont encore à leurs balbutiements et leur efficacité est discutable. L’intelligence artificielle est nécessaire à l’utilisation pratique de nombreux nouveaux concepts prometteurs. Une nouvelle stratégie potentielle réside dans les marchés de prédiction alimentés par l’intelligence artificielle, qui peuvent relier les politiques aux impacts et fournir une compréhension globale des connaissances et des interdépendances environnementales.

L'intelligence artificielle va également changer l'avenir des soins de santé

La médecine personnalisée est une ambition depuis le décodage du génome humain. Malheureusement, cela reste un souhait. La création de traitements personnalisés pour les patients constitue une nouvelle utilisation intéressante de l’intelligence artificielle. De plus, l’IA pourrait un jour synthétiser et prédire des traitements sur mesure en temps quasi réel, sans avoir recours à des essais cliniques.

En d’autres termes, l’IA est bien qualifiée pour établir et évaluer les normes de « jumeau numérique » de la biologie d’un individu, et peut le faire dans le contexte de la communauté dans laquelle vit une personne.

Quel est le but ultime de l’intelligence artificielle ?

L'intelligence artificielle cherche à créer des machines qui imitent les processus de pensée et les actions humaines, tels que la perception, le raisonnement, l'apprentissage, la planification et la prédiction. L’intelligence est l’une des principales caractéristiques qui distinguent les humains des autres animaux. La révolution industrielle a entraîné le remplacement du travail humain par de plus en plus de machines dans tous les domaines. Les ressources humaines, qui sont sur le point d’être remplacées par l’intelligence artificielle, constituent le prochain obstacle majeur à surmonter.

La recherche dans le domaine de l’intelligence artificielle est riche et diversifiée car de nombreux scientifiques y prêtent attention. Les algorithmes de recherche, les graphes de connaissances, le traitement du langage naturel, les systèmes experts, les algorithmes évolutifs, l'apprentissage automatique (ML), l'apprentissage profond (DL) et d'autres domaines de recherche en IA ne sont que quelques exemples. Il existe une étude perspicace qui aborde ce sujet intitulée « L'intelligence artificielle : un paradigme puissant pour la recherche scientifique »

Quelles industries l'intelligence artificielle transformera-t-elle

Plus précisément, l'utilisation de données pour entraîner un modèle à remplir une fonction objective et relève souvent de profondes l’apprentissage ou « intelligence artificielle étroite », une catégorie d’apprentissage automatique qui a déjà un impact sur presque toutes les entreprises importantes. Au cours des dernières années, la prolifération des appareils connectés, les connexions IoT puissantes et un traitement informatique plus rapide ont contribué à une augmentation significative de la collecte et de l’analyse des données.

Alors que certains secteurs commencent tout juste leur parcours vers l’IA, d’autres sont des voyageurs chevronnés. Les deux ont encore du chemin à parcourir. Quoi qu’il en soit, il est difficile d’ignorer l’impact de l’intelligence artificielle sur notre vie quotidienne.

Éducation : Intelligence artificielle (IA) pour la numérisation des manuels scolaires, premiers tuteurs virtuels pour soutenir les tuteurs humains et analyse faciale pour mesurer les émotions des élèves afin de mieux identifier ceux qui ont des difficultés ou qui s'ennuient et de mieux les adapter à leurs besoins spécifiques.

Médical : Diagnostiquez les maladies plus rapidement et avec plus de précision, accélérez et simplifiez la découverte de médicaments, les assistants de soins virtuels gardent un œil sur les patients et l'analyse des mégadonnées contribue à offrir une expérience patient plus personnalisée dans le domaine relativement jeune de l'intelligence artificielle médicale.

Transport et logistique : Les voitures autonomes nous transporteront un jour, même si leur développement peut prendre un certain temps.

Fabrication : Pour les opérations à portée limitée telles que l'assemblage et l'empilage, les robots pilotés par l'IA collaborent avec les humains et les capteurs d'analyse prédictive maintiennent les équipements en bon état de fonctionnement.

Service client : Enfin, Google développe un assistant IA capable de passer des appels téléphoniques à consonance humaine pour planifier des rendez-vous. En plus des mots, la technologie est capable de comprendre le contexte et les nuances.

Médias : Le journalisme exploite également l’IA et continuera de le faire. Pour aider les lecteurs à comprendre rapidement des informations financières complexes, Bloomberg utilise la technologie Cyborg. L’Associated Press utilise désormais les capacités de traitement du langage naturel d’Automated Insights pour générer près de quatre fois plus de rapports sur les revenus par an.

Conclusion

La modernisation industrielle repose fortement sur les technologies émergentes. Au cours de la prochaine décennie, les applications de l’intelligence artificielle auront un impact significatif sur notre société et notre économie. Nous sommes actuellement aux premiers stades de ce que de nombreux experts crédibles considèrent comme la période la plus prometteuse d’innovation technologique et de création de valeur dans un avenir proche.

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