Par Raymond Ma, directeur général de l’Europe chez Alibaba Cloud Intelligence
Une prise de parole supplémentaire pour parler IA… allez-vous la lire sachant que ce sujet est omniprésent dans les médias en France ? Pourtant, je tiens à exprimer mon opinion sur cette technologie qui est appelée à générer de grands impacts sur notre vie quotidienne.
Il est certain que 2023 sera l’année où les avancées technologiques en IA vont remodeler l’industrie, le retail, la finance, etc. Elles continueront à intriguer voire inquiéter les consommateurs qui ne savent pas quoi en penser. Pourtant l’innovation induite par le progrès des technologies et leur application spécifique à l’industrie est devenue une tendance irréversible. Ce qui se profile dans les mois et années à venir apportera des progrès bénéfiques à notre société.
L’IA devient créative
Au lieu d’analyser les données existantes, l’IA générative crée un contenu nouveau et original à partir d’algorithmes d’apprentissage automatique formés sur des travaux antérieurs. Les développeurs l’ont utilisée pour générer des images ou des textes, du code de programme, des peintures et des illustrations, et même des vidéos et du son. Au cours des trois prochaines années, l’IA générative développera des capacités de création de contenu à l’égal des humains pour faciliter la création de contenu numérique. Toute une infrastructure et un écosystème basés sur l’IA générative verront le jour afin de faciliter l’accès aux modèles et aux services pour les personnes n’ayant pas une formation technologique.
L’IA a elle aussi un sixième sens
Tout comme les humains ont développé des sens multiples pour explorer le monde, l’IA est devenue capable d’apprendre de différentes sources pour agir. Les modèles de pré-entraînement multi-modulaires combinent différents types de données, notamment des images, du texte, de la parole et des données numériques, pour comprendre le monde. Ce faisant, ils investissent le champ de l’IA. Contrairement à leurs prédécesseurs monomodulaires, ces modèles d’IA vont dévorer de nombreux types de données différents et les traiter simultanément.
L’IA stimule la productivité
Les modèles multimodaux pré-entraînés sont plus performants que les modèles monomodaux en termes de compréhension, d’extraction, de génération et de réponse aux questions. En donnant aux entreprises l’accès à des modèles avancés et à des analyses de données, les modèles multimodaux de pré-formation seront la clé pour stimuler la productivité des entreprises à l’avenir.
L’IA est crucial pour mieux appréhender le Cloud
Aujourd’hui les entreprises migrent toutes sur le cloud qui est souvent hybride et manquent parfois d’expertise en la matière. Le Cloud se transforme en un patchwork de services intégrés qu’il est difficile de démêler. Difficile parfois de s’y retrouver et même des experts du cloud ne peuvent absorber qu’une quantité limitée d’informations à la fois. Avec la pénurie des talents en IT actuelle, il est compliqué de recruter du personnel compétent en informatique. C’est pourquoi un nombre croissant de fournisseurs de services utilisent la technologie de l’IA pour réduire la complexité et garder le contrôle.
L’IA sublime l’imagerie numérique
Vous êtes-vous déjà demandé pourquoi votre smartphone peut prendre de superbes photos et vidéos ? Le mérite en revient à l’imagerie computationnelle, qui va changer la façon dont nous voyons notre monde. L’émergence de l’imagerie informatique est appelée à transformer la façon dont les êtres humains et les machines perçoivent le monde. Grâce à des technologies telles que l’IA et le traitement du signal, l’imagerie numérique permet aux smartphones de fonctionner comme des appareils photo professionnels. L’imagerie numérique révolutionne les applications d’imagerie, de l’éclairage des portraits à la réduction des vibrations, en mettant à disposition des outils de haute technologie à disposition de tous.
Et pour conclure, l’IA monte en puissance
Pour rendre le traitement de l’IA plus efficace, il existe une nouvelle architecture informatique appelée “processing-in-memory”. L’architecture traditionnelle des systèmes informatiques utilise des processeurs et des unités de mémoire séparés pour effectuer les tâches de traitement des données. Elle nécessite un va-et-vient constant des données entre le processeur et la mémoire principale. Le traitement en mémoire permet de surmonter le transfert de données en amenant le traitement directement là où les données sont stockées, ce qui entraîne une réduction de la consommation d’énergie et une augmentation des performances du système. Ce traitement en mémoire deviendra l’architecture informatique prépondérante à l’ère de l’IA. Les développeurs ont mis au point des puces de calcul en mémoire pour alimenter un large éventail d’applications d’IA, allant de la réalité virtuelle et augmentée au calcul de données astronomiques.
