Un nouveau rapport 2023 révèle les perspectives futures de l'intelligence artificielle

Google Cloud a publié le rapport 2023 sur les tendances en matière de données et d'IA, qui examine 5 tendances clés entourant les stratégies en matière de données et d'IA. Le rapport note que les demandes des consommateurs, les conditions du marché et les nouvelles technologies d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML) évoluent toutes, et que la complexité accrue des données crée un paysage différent de celui d’il y a un an.

Cette étude réalisée par IDC a interrogé plus de 800 entreprises mondiales, leur demandant de nommer leurs plus grands défis en matière d'utilisation des données, les avantages qu'elles tirent des solutions cloud de données et d'IA, et comment elles utiliseront ces solutions.

Tendance 1 : Les données statiques sont obsolètes ; l'ère du cloud de données unifié est arrivée. Le rapport indique que d’ici 2026, 7 Po de données seront générés dans le monde chaque seconde. Actuellement, seulement 10 % des données sont des données originales et les 90 % restants sont des données répliquées. Ces magasins de données cloisonnés ne servent à rien à l’organisation. Google Cloud affirme avoir besoin d'un meilleur moyen de stocker, gérer, analyser et appliquer ces données. Le rapport explore comment le cloud unifié peut être la solution car il fournit une infrastructure commune pour les bases de données, les entrepôts de données et les lacs de données, le streaming, la business intelligence (BI), l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML).

Andi Gutmans, directeur général et vice-président de l'ingénierie des bases de données chez Google Cloud, a déclaré qu'un cloud de données unifié peut intégrer des données et des informations dans des applications d'expérience numérique transformatrices et une meilleure prise de décision. « Ainsi, les utilisateurs peuvent obtenir les bonnes informations lorsqu'ils en ont besoin pour obtenir les meilleurs résultats. »

Tendance 2 : Les écosystèmes de données ouvertes permettent aux données de circuler librement entre les plateformes, aidant ainsi les entreprises à éviter le verrouillage et l'isolement des données. Les services et applications open source prédéfinis tels que les projets PostgreSQL, Kafka, TensorFlow, PyTorch, Presto, JanusGraph et Apache aident à accélérer le développement et à réduire les coûts. D'autre part, le rapport souligne que ces normes ouvertes et ces architectures ouvertes peuvent également effectuer des opérations telles que l'analyse des données localement, contribuant ainsi à réduire les dépenses liées au mouvement des données.

Tendance 3 : Selon Google Cloud, Nous sommes au bord d'un point de bascule de l'IA et les nuages ​​de données de gestion et les nuages ​​d'IA ne peuvent être séparés. Les applications basées sur l'intelligence artificielle résolvent davantage de problèmes et obtiennent des informations sans précédent à partir des données. June Yang, vice-présidente de l'intelligence artificielle cloud et des solutions industrielles chez Google Cloud, a déclaré que les scientifiques des données, les analystes, les développeurs et les créateurs de ML travaillent désormais en étroite collaboration et souhaitent une interface unique pour accéder aux outils dans un portail unifié. Le rapport note que 80 % des organisations ont déclaré que la prise en charge intégrée de l'exécution de modèles d'IA/ML les rendait plus susceptibles de choisir une plate-forme cloud de données spécifique.

De plus, des modèles pré-entraînés et des méthodes de formation low-code aident les entreprises à atteindre les objectifs de leurs projets d'IA et de ML, rendant ainsi possibles les data scientists « citoyens ». Le rapport révèle que 81 % des organisations estiment que le fait d'avoir davantage de data scientists « citoyens » améliorerait considérablement leur capacité à appliquer des analyses avancées à davantage de projets.

Tendance 4 : Les entreprises repensent la BI. Google Cloud affirme abandonner le modèle traditionnel centré sur les tableaux de bord au profit d'un paradigme BI centré sur l'action. Dans ce paradigme, les informations sont fournies à davantage de personnes dans davantage d’environnements pour prendre en charge davantage de types de flux de travail. La BI et l'analyse peuvent aider à identifier les tendances potentielles, les anomalies de données et les problèmes potentiels, et 87 % des organisations souhaitent que leur logiciel BI prenne en charge le développement et le déploiement de modèles prédictifs. La tendance à intégrer la BI et l'analyse dans les applications d'entreprise est également en hausse, alors que les entreprises cherchent à atteindre un public interne plus large et à améliorer les applications destinées aux clients.

Tendance 5 : La gestion des risques liés aux données passe au premier plan. Les entreprises donnent un sens à leurs données inconnues pour améliorer la sécurité, la gouvernance et la confiance. Alors que de plus en plus de données, non structurées et structurées, sont collectées, il est essentiel de comprendre exactement quelles données sont collectées pour comprendre comment les protéger et maintenir la conformité. Trouver, analyser et classer manuellement chaque ensemble de données pour déterminer le risque constitue un défi, en particulier pour les cas d'utilisation tels que les entreprises utilisant des applications de chat client, où des informations sensibles peuvent se retrouver dans les transcriptions de chat.

Google Cloud affirme que connaître toutes vos données et comprendre vos pipelines d'entrée de données et vos silos de stockage est l'étape la plus critique de la gestion des risques liés aux données. Vient ensuite la classification, de nombreuses organisations utilisent des outils de ML et d’automatisation commerciale. La mise en œuvre de contrôles automatisés peut contribuer à réduire les risques lors du stockage et du partage de données. Par exemple, si un client fournit des données sensibles, un processus automatisé peut supprimer les informations sensibles avant de les stocker. Google Cloud prédit que d'ici 2027, 66 % des grandes entreprises auront réalisé des investissements importants dans des technologies de plan de contrôle des données capables de mesurer le risque inhérent aux données et de le réduire grâce à la sécurité et au filtrage.

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