Quelles sont les tendances de développement de l'intelligence artificielle en 2023 ?

1. L'intelligence artificielle pour le texte, la voix et la vision continuera à devenir courante

Dans les conversations entre les clients et les dirigeants des centres d'appels, des trésors cachés de l'intelligence sont cachés. Ces conversations vocales et textuelles non structurées deviennent rapidement l’une des sources de renseignement les plus simples. Dans certains cas, il peut être possible d'obtenir des informations critiques sur les consommateurs pour améliorer les produits et services, concevoir des assistants virtuels pour aider les employés à résoudre des problèmes clients complexes et accroître la satisfaction des clients. D'autres informations précieuses incluent l'identification des questions courantes et la création de canaux libre-service appropriés, l'augmentation de l'engagement client, l'identification et la prescription d'opportunités de ventes croisées et incitatives, ainsi qu'une foule d'autres opportunités connexes. De plus, les capacités de neutralisation de la langue et de l’accent permettent aux responsables de servir les clients dans toutes les zones géographiques.

Il existe plusieurs obstacles lors de la construction de ces solutions, tels que la réalisation de transcriptions claires de différentes langues, différents dialectes et accents, l'identification de différents types de vocabulaire de scène, la suppression du bruit ambiant et l'utilisation de différents canaux (mono ou stéréo) pour enregistrer les dialogues. . Les grandes entreprises technologiques ont proposé de nombreuses solutions au fil des ans. Ils ont construit des modèles propriétaires puissants avec une très grande précision. Mais le principal défi réside dans le fait que les données doivent être envoyées sur le réseau, ce qui peut entrer en conflit avec des problèmes de confidentialité. De plus, ces modèles propriétaires ont une portée limitée dans la formation personnalisée spécifique à un domaine.

Dans les jours à venir, l'utilisation d'un apprentissage profond puissant pour construire des réseaux codeurs-décodeurs à l'aide de composants pré-entraînés et de l'apprentissage par transfert sera un différenciateur. Ces modèles gourmands en calcul exploitent l’accélération matérielle du calcul GPU hautes performances pour contourner les défis posés par les nuances de traduction et de parole.

Les grands modèles de langage comme BERT et GPT-3 deviendront plus sophistiqués dans les prochains jours, étendant leurs capacités pour gérer différentes similitudes sémantiques et relations de scènes, et améliorant la synthèse et la génération de textes existants, les chatbots, améliorant la précision de la traduction et améliorant l'exploration des sentiments, recherche, génération de code et autres applications.

Dans le domaine de la vision par ordinateur, les gens créent des modèles plus récents et plus puissants pour la détection, la segmentation, le suivi et le comptage d'objets qui offrent des niveaux de précision auparavant inimaginables. Dotés de GPU puissants, ces modèles deviendront de plus en plus courants.

On peut s’attendre à voir des solutions hybrides tirer parti de toutes les avancées ci-dessus pour donner vie à la prochaine génération d’assistants IA. Ces solutions auront la touche chaleureuse d'une conversation humaine, associée à des capacités d'exécution et de raisonnement rapides, réduisant ainsi les coûts opérationnels et améliorant considérablement la satisfaction des clients.

2. L'IA générative dans l'espace artistique et créatif

Capter et retenir l'attention de votre clientèle est un défi auquel la plupart des entreprises sont confrontées. Afin d'accroître la notoriété de la marque d'une entreprise, il est nécessaire de générer en permanence un contenu de haute qualité, pertinent, engageant et utilisé de manière appropriée pour la communication sur différents canaux. L'IA générative offre de nouvelles fonctionnalités pour améliorer la création de contenu. Grâce à l’IA générative, les entreprises peuvent créer une variété de contenus, tels que des images, des vidéos et des documents écrits, et réduire les délais d’exécution. Les réseaux d'IA générative utilisent l'apprentissage par transfert ou des réseaux contradictoires généraux pour créer du contenu immersif à partir de sources disparates. Au-delà de son utilisation évidente en marketing, elle pourrait révolutionner l’industrie des médias. La réalisation de films et la restauration haute définition de vieux films, l'amélioration des capacités d'effets spéciaux et la création d'avatars dans le métaverse sont quelques-unes des applications illimitées.

Ici encore, des modèles linguistiques à grande échelle comme GPT-3 entreront en jeu pour créer du contenu attrayant dans des articles de fiction, de non-fiction et académiques. Sur de nombreux sites Web accessibles au public, il est déjà possible de générer des images conceptuelles abstraites de haute qualité à partir de simples invites écrites des utilisateurs. Dans des domaines tels que la synthèse audio, des récits et des sons peuvent être créés dans des milliers de tons et de fréquences. Une application malveillante possible dont les gens doivent se méfier est la création de deepfakes (fausses images et vidéos générées artificiellement), qui entraîneront l'émergence de menaces telles que la prolifération de fausses nouvelles et une propagande nuisible. En conséquence, l’IA générative deviendra une force de transformation majeure, renforçant la créativité innée des individus dans diverses activités commerciales.

3. L'IA explicable fait de l'IA éthique et responsable une réalité

De plus en plus d'entreprises réalisent la nécessité d'une IA explicable pour accroître la transparence, créer la responsabilité et dénoncer les préjugés des systèmes de prise de décision automatisés. L’IA explicable est également un outil principal pour atténuer les risques inhérents à l’IA d’entreprise. Il a également été prouvé que l'IA explicable augmente l'adoption de l'IA dans l'ensemble de l'entreprise, car les gens font davantage confiance aux modèles d'IA lorsqu'ils donnent des raisons et des justifications tout en faisant des prédictions. Dans des contextes tels que les soins de santé ou les services financiers, cette tendance prendra un essor considérable, car la justification d'un traitement ou d'un diagnostic recommandé doit être comprise et articulée, ou la raison pour laquelle une demande de prêt a été refusée.

Certaines techniques, comme LIME, améliorent l'interprétabilité du modèle en perturbant l'entrée et en évaluant l'impact sur la sortie. Une autre technique populaire (SHAP) utilise une approche basée sur la théorie des jeux en analysant des combinaisons de fonctionnalités et leurs effets correspondants sur l'incrément des résultats. Il crée des scores d'interprétabilité pour mettre en évidence les aspects de l'entrée qui contribuent davantage au résultat. Par exemple, dans la prédiction basée sur l’image, les régions ou pixels dominants menant à la sortie peuvent être mis en évidence. Alors que l’impact de l’intelligence artificielle sur les entreprises et la société continue de croître, les individus sont également confrontés à diverses questions éthiques découlant de ces cas d’utilisation complexes. Des cadres de gouvernance des données appropriés, des outils pour dénoncer les biais et les facteurs de transparence sont en cours de recherche pour rester conformes aux structures juridiques et sociales. Les modèles seront minutieusement testés pour vérifier leur dérive, leur humilité et leurs biais. Des mécanismes appropriés de validation et d’audit des modèles, avec des contrôles d’interprétabilité et de reproductibilité intégrés, deviendront la norme pour éviter les manquements éthiques.

4. L'IA adaptative affine et améliore l'expérience client et la marque

Les principaux détaillants du secteur investissent massivement pour améliorer l'efficacité opérationnelle et l'expérience client grâce à l'intelligence artificielle. Les magasins de détail deviendront de plus en plus des points focaux pour améliorer la notoriété de la marque et l’expérience client plutôt que de simples centres de transactions, et l’IA adaptative sera la force derrière ce changement. Les expériences d'achat accessibles basées sur la vision par ordinateur et les systèmes d'IA de pointe réduiront les temps d'attente et les tracas et constitueront un domaine de croissance majeur. Les magasins de détail du futur seront également en mesure de fournir des recommandations hautement personnalisées et de créer un parcours client fluide basé sur des informations en temps réel générées par des analyses vidéo alimentées par une infrastructure intégrée.

Les analyses en magasin fourniront des informations intelligentes basées sur le temps de séjour dans les différentes allées du magasin. L'intégration de l'historique des achats sur plusieurs canaux et l'intégration des données démographiques enrichiront l'expérience client, rendant les achats expérientiels hautement immersifs et amusants. La gestion omnicanal sera renforcée par l’intelligence artificielle adaptative, qui fournira une assistance très adaptée au contexte. L'IA conversationnelle, associée aux technologies émergentes telles que la réalité augmentée et la réalité virtuelle, permettra aux associés en magasin de redéfinir complètement l'expérience d'achat en magasin.

5. Edge AI deviendra plus courant

Edge AI permet aux appareils grand public ordinaires d'avoir une connaissance de la scène grâce à un puissant apprentissage en profondeur et a l'énorme capacité de changer la vie quotidienne des gens. L’IA basée sur Edge deviendra plus abordable grâce à des modèles plus légers et à l’accessibilité du calcul GPU hautes performances. Les modèles Edge utilisent un apprentissage basé sur des scénarios locaux et se synchronisent avec le modèle central au moment approprié, réduisant ainsi les besoins en bande passante et en énergie. Ces appareils intelligents abordables révolutionneront divers secteurs, notamment la vente au détail, la fabrication et les services publics d'énergie, pour des cas d'utilisation tels que les inspections de qualité, la maintenance prédictive, ainsi que la santé et la sécurité.

La baisse des coûts due à la diminution des besoins informatiques donnera naissance à un marché d'appareils intelligents et réactifs. La réduction des besoins en données sera une aubaine pour des secteurs tels que la santé et la finance, où la gestion des données est hautement réglementée. Le modèle de chaque périphérique périphérique est personnalisé pour l'environnement périphérique spécifique, et les données critiques ne quittent jamais le réseau périphérique. Edge AI deviendra omniprésent dans des domaines tels que les entrepôts intelligents, la fabrication et les services publics. À mesure que les entreprises prennent de plus en plus conscience des énormes besoins énergétiques des modèles volumineux, l’IA basée sur la périphérie sera adoptée pour réduire l’empreinte carbone de l’IA et atteindre les objectifs de développement durable. Le dispositif de freinage antiblocage obligera le propriétaire de la voiture à continuer d'appuyer sur les freins, et il fermera et ouvrira le circuit de liquide de frein en relâchant et en relâchant les freins. L'ordinateur du dispositif de freinage antiblocage applique essentiellement les freins environ 15 fois. par seconde pour empêcher la voiture de se bloquer. Le freinage antiblocage améliore la sécurité des arrêts sur de courtes distances. Pour cette raison, le dispositif de freinage antiblocage appuie continuellement sur les freins à chaque fois, de sorte que les propriétaires de voitures auront la sensation de sauter sur les pédales lorsqu'ils freineront.

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