Prévisions de développement de l'intelligence artificielle en 2023 Comment les entreprises peuvent-elles réussir à adopter l'IA ?

L’adoption de l’intelligence artificielle (IA) et son impact sur les entreprises se trouvent désormais à un point d’inflexion important. L’adoption de l’IA augmente chaque année à mesure que les entreprises constatent les avantages tangibles qu’elle apporte.

Selon un rapport d’enquête publié par PwC, la contribution potentielle de l’IA à l’économie mondiale atteindra 15 700 milliards de dollars américains d’ici 2030. Une récente enquête d'IBM a identifié les facteurs clés qui favorisent l'adoption de l'IA, notamment la nécessité de réduire les coûts et d'automatiser les processus clés, la pression concurrentielle croissante et l'évolution des attentes des clients.

Afin de bénéficier avec succès des investissements en IA, les chefs d'entreprise doivent comprendre les tendances et les orientations de développement dans le domaine de l'IA.

Prévisions des tendances de développement de l'IA pour 2023

Alors que les investissements mondiaux dans l'IA continuent d'augmenter, les gens doivent comprendre la tendance de développement de l'IA en 2023 et son impact potentiel sur les entreprises :

1. de grands progrès dans les applications industrielles

Le processus de développement des modèles d'IA est complexe, laborieux et itératif. Il faut des jours et des milliers d'expériences pour construire un bon modèle. Les plates-formes d'IA et de science des données low-code changent tout cela, en fournissant des interfaces glisser-déposer qui permettent de créer des expériences plus rapidement. Les interfaces utilisateur graphiques (GUI) intuitives, la reproductibilité visuelle et la collaboration sont les principaux avantages des plateformes low-code, qui permettent aux équipes de science des données de réaliser rapidement un grand nombre d'expériences. Les plates-formes d'IA low-code sont également idéales pour promouvoir les ingénieurs de données et les analystes commerciaux en scientifiques de données citoyens, réduisant ainsi le recours à des scientifiques de données experts, rares dans divers secteurs industriels.

2. La formation de modèles distribués est au cœur de la modélisation de l'IA

L'équipe de science des données doit mener des expériences sur des milliers de modèles. Les modèles d’IA sont devenus assez complexes de nos jours, avec des millions de paramètres. Et sous le contrôle du low-code, la capacité de mener plusieurs expériences simultanément augmente plusieurs fois. Mais pour permettre ces milliers d’expériences, les équipes de science des données ont besoin d’un système informatique rentable et évolutif avec la demande. La formation de ces expériences complexes et gourmandes en mémoire à l’aide de méthodes traditionnelles constitue un défi de taille. La formation de modèles basée sur l’informatique distribuée peut aider à résoudre ce défi et est essentielle pour permettre une IA d’entreprise évolutive.

3. L'application des opérations d'apprentissage automatique (MLOps) se développe rapidement

McKinsey a souligné dans son rapport d'enquête publié en 2021 que l'utilisation du MLOps est le facteur décisif pour que les entreprises obtiennent des retours positifs sur l'IA. MLOps gagne en popularité parmi les leaders de l’IA et les data scientists, car il fait passer l’apprentissage automatique de la phase expérimentale à la production et couvre une partie majeure du processus de science des données d’entreprise. Cela garantit une meilleure gouvernance lorsque les responsables de la science des données doivent gérer et élaguer des centaines de modèles en production à l'aide de fonctionnalités telles que le contrôle de version, la mise à l'échelle rapide, etc.

4. Confiance et explicabilité de l'IA

L'IA n'est plus considérée comme une boîte noire. De plus en plus de personnes investissent dans l’IA pour prendre des décisions commerciales critiques. Il devient donc essentiel de relever le défi consistant à faire confiance à l’IA pour automatiser les processus sensibles. L’ensemble de ce scénario a conduit à l’émergence d’une IA explicable, qui aide à comprendre les facteurs qui entrent en jeu dans la prise de décision. La transparence dans l’IA explicable est essentielle pour instaurer la confiance dans l’IA et accroître son adoption.

5. Application de l'IA à la cybersécurité

À mesure que la complexité des cybermenaces augmente, les entreprises intègrent l'IA dans leurs solutions de sécurité. L’IA gère désormais le stockage et la protection quotidiens des données sensibles comme prochaine étape dans l’automatisation de la prévention et de la protection contre les cybermenaces. Il est utilisé pour améliorer encore les capacités d’analyse du renseignement afin de détecter des menaces ou des modèles potentiels et d’identifier les intentions potentielles des cyberattaquants.

Les secrets d'une adoption réussie de l'IA

Une étude d'Accenture montre que les entreprises qui font évoluer l'IA de manière stratégique ont un taux de réussite deux fois supérieur et des rendements trois fois supérieurs à ceux des entreprises qui poursuivent une seule preuve de concept.

Il s’avère que le retour sur investissement pour les entreprises qui en sont aux premiers stades de l’adoption de l’IA n’est peut-être pas élevé. L’IA doit être étendue à l’ensemble de l’organisation pour garantir que la technologie puisse apporter une contribution significative à l’entreprise.

En intégrant l'IA dans les processus métier de base, les flux de travail et les parcours clients, leurs opérations quotidiennes et leurs tâches décisionnelles peuvent être optimisées. McKinsey prédit dans un rapport de recherche que les entreprises qui adoptent cette approche connaîtront probablement une croissance en valeur et en échelle, certaines augmentant même leurs revenus d'environ 20 %.

Mise à l'échelle réussie de l'IA

Les principaux facteurs d'une mise à l'échelle réussie de l'IA dépendent de facteurs spécifiques tels que les personnes, les logiciels d'IA et l'infrastructure informatique. Pour accroître la maturité de l’IA, les entreprises doivent comprendre les tenants et les aboutissants des informations sur les données et les intégrer dans leurs processus métier.

L'un des besoins importants est d'adopter un système d'IA capable de prendre en charge de manière efficace et efficiente les activités quotidiennes, telles que les paiements, le volume des transactions, les ventes, et même de générer des rapports trimestriels. Les personnes de tous les départements de l'entreprise peuvent utiliser l'IA pour accéder facilement aux informations sur les données sans être limitées par aucun service. À mesure qu’une entreprise se développe, l’IA peut l’aider à explorer de nouveaux domaines ou à développer de nouveaux produits pour des produits existants.

Conclusion

Les entreprises doivent explorer les avantages et les possibilités de l’IA et adopter une approche stratégique de leurs investissements dans l’IA. En adoptant l’IA, les entreprises peuvent faire plus que simplement accélérer ou automatiser les processus existants. Elles peuvent également exploiter pleinement les nouvelles opportunités et accroître l’influence de l’IA auprès des employés, des clients et des parties prenantes.

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