Prévoir le développement des technologies de données en 2024 : modèles de base et informatique confidentielle

La plus grande force du domaine des données contemporain réside peut-être dans l’application généralisée des modèles sous-jacents. Ces modèles jouent un rôle important dans le déploiement de l’intelligence artificielle, avec un impact évident sur tout, depuis les interactions externes avec les clients jusqu’aux interfaces internes des employés avec les systèmes de données.

Ainsi, d’ici 2024, de nouveaux paradigmes de stockage et de récupération de données, d’application et de génération de valeur à partir des modèles sous-jacents seront solidifiés. Dans le même temps, l’importance des processus basés sur les données sera soulignée, notamment la sécurité et la confidentialité des données. À mesure que les déploiements avancés d’apprentissage automatique continuent d’évoluer, nos vies deviendront plus riches, tout en exigeant également la protection des données et la conformité réglementaire. Le développement de ces deux aspects se complétera et se favorisera mutuellement.

La génération du langage naturel par des robots intelligents n'est qu'un début. Afin de soutenir ces fonctions d'intelligence artificielle et d'avancer jusqu'en 2025, un écosystème complet se forme progressivement.

Modèle génératif multimodal

Le modèle de base est si efficace pour générer du texte qu'il permet même aux gens d'ignorer facilement sa définition réelle. Sa capacité à gérer un nombre illimité de tâches permet aux organisations de tirer pleinement parti de ces capacités dans les mois à venir, augmentant ainsi le retour sur investissement dans l’IA générative.

Les capacités d'intégration de GPT-4 ne se limitent pas aux images et au texte, et seront bientôt étendues à d'autres modes tels que les entrées telles que la voix, la vidéo, la musique et les données de capteurs. Cela aura un impact positif sur divers domaines, notamment le marketing, les actifs numériques et le service client. Les organisations intelligentes commenceront à explorer et à piloter des cas d’utilisation de l’IA générative multimodale afin de mieux répondre à différents besoins.

Victoire pour les bases de données vectorielles

On s'attend à ce que la standardisation des modèles de base d'entreprise pour les applications d'IA générative impliquant une génération améliorée par récupération et une recherche sémantique augmentera dans une large mesure la valeur et l'adoption des bases de données vectorielles. Ces moteurs de recherche de similarité peuvent être considérés comme des systèmes de récupération d’intelligence artificielle capables de stocker et d’organiser de grandes quantités de données non structurées et d’utiliser des modèles de langage pour déterminer la meilleure façon d’interroger ces données.

Les bases de données vectorielles ont attiré l'attention pour leur capacité à gérer des données de grande dimension et à faciliter des recherches de similarité complexes. Une fois que les organisations auront pris en compte les coûts potentiels pouvant résulter du maintien en mémoire des index de bases de données vectorielles, ces référentiels joueront un rôle plus important dans de nombreux cas d'utilisation, tels que les systèmes de recommandation, la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, les prévisions financières ou d'autres entreprises basées sur l'IA. .

L'IA générative donne la priorité à la personnalisation

Modèles d'IA génératifs L'accès fréquent à de grandes quantités de données non structurées dans les implémentations RAG et les recherches de similarité vectorielle ont soulevé de nombreuses inquiétudes concernant la sécurité des données et la conformité réglementaire. Auparavant, ces données étaient appelées données sombres.

Une autre tendance majeure en 2024 est que les entreprises se concentreront sur le développement de chatbots génératifs d’IA pour répondre aux besoins spécifiques à un domaine tout en garantissant la protection de la confidentialité des données au niveau organisationnel. Pour y parvenir, la technologie RAG peut fournir une assistance en garantissant que les chatbots alimentés par des modèles d'IA génératifs ont uniquement accès aux données vérifiées et fournissent des contrôles sur la confidentialité des données, la conformité réglementaire et la sécurité des données. De cette façon, les entreprises peuvent développer des chatbots tout en préservant la sécurité et la confidentialité des données des utilisateurs.

L'adoption de l'informatique confidentielle augmente

Selon la manière dont elles sont mises en œuvre, les structures informatiques confidentielles peuvent grandement contribuer à améliorer la protection des données grâce à la personnalisation des modèles d'IA générés. Ce modèle informatique consiste à isoler les données confidentielles dans des enclaves CPU sécurisées pour les traiter dans le cloud. Ces données et leurs modalités de traitement ne sont accessibles que par code autorisé par Enclave.

Au cours de l'année à venir, l'intégration de l'informatique confidentielle basée sur le matériel devrait augmenter à mesure que les solutions cloud l'exploitent stratégiquement pour attirer des applications ayant des exigences plus élevées en matière de confidentialité et de sécurité. Et cette tendance (l’informatique confidentielle) sera particulièrement répandue dans des domaines spécialisés tels que l’apprentissage automatique, les services financiers et la génomique.

Regard vers l'avenir

Les changements apportés par le modèle sous-jacent incluent, mais finalement transcendent, l'environnement de données dans lequel il a un tel impact. En fait, cela affecte les sphères professionnelles et privées de la vie, de manière plus ou moins importante. Les déploiements multimodaux, les bases de données vectorielles, la personnalisation et l'informatique confidentielle seront quelques-unes des nombreuses façons dont ces applications d'IA peuvent apporter de plus grands avantages aux entreprises et même à la société.

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