« L’intelligence Artificielle (IA) est la technologie la plus profonde que l’humanité aura jamais développée ou manipulée ».
C’est ainsi que Sundar Pichai, PDG de Google envisage l’IA. Et force est de constater que dans le domaine, les avancées s’avèrent de plus en plus spectaculaires… et utiles ! Couplée aux techniques d’apprentissage automatique (machine learning en anglais, abrévié ML), l’Intelligence Artificielle fait des miracles et s’apprête à repousser encore ses propres limites ! Voyons un peu ce ce que nous réserve 2022 en matière d’IA.
L’intelligence artificielle en 2022, des performances décuplées
L’apparition de nouveaux modèle hybrides d’IA permettra bientôt de combiner ce que l’on nomme IA symbolique et apprentissage profond. Le premier concept est ancien et se réfère à un ensemble de règles – ou symboles – intégrées à un programme qui permettent à ce dernier de créer des systèmes. La révolution ici vient du fait que ces programmes hybrides seront en mesure, via des algorithmes, d’acquérir des connaissances par eux-mêmes. Et donc de prendre des décisions plus pertinentes, et donc performantes.
Les programmes IA vont également être plus massifs. En étant capable de traiter un volume de données plus important, les analyses effectuées par l’algorithme seront plus précises. Conséquence directe : les décisions prises par les IA seront plus judicieuses. Ce type de modèle hypermassif, intégrant des milliards de paramètres, sera à termes apte à saisir des subtilités du langage humain comme l’ironie.
Notons également la démocratisation naissante des IA avec peu ou pas de code. Ces IA low-code et no-code seront particulièrement utiles aux entreprises : des programmes complexes seront synthétisés dans modules prêts à l’emploi. Cette simplification permettra aux utilisateurs de se servir de programmes d’IA sans avoir besoin de recruter des experts.
L’intelligence artificielle en 2022, d’impressionnantes capacités d’apprentissage
De tous les domaines de l’IA, celui du traitement du langage naturel (natural language processing en anglais, abrévié NLP) est celui qui a enregistré les plus grandes avancées ces dernières années.
Pour s’en convaincre, n’est qu’à constater l’efficacité des programmes IA comme Alexa, Cortana ou Siri. Ces programmes sont capables d’interpréter le langage humain et d’effectuer des tâches en conséquence. Pour 2022, la société Open-Al a annoncé le lancement du modèle GPT-3, le plus avancé au monde dans la catégorie NLP ! Le modèle suivant pourrait bien être en mesure de tenir une véritable conversation avec un humain !
L’autre nouveauté IA en 2022 est l’apprentissage non-supervisé. À l’inverse de l’apprentissage supervisé, qui nécessite la transmission de données préalablement étiquetées de l’homme vers le programme IA d’apprentissage automatique (IA/ML), les techniques d’apprentissage non-supervisées ne nécessitent aucune intervention humaine. Via des algorithmes plus sophistiqués, les IA/ML gagneront en autonomie. Ils auront également besoin de moins d’interactions avec des utilisateurs pour augmenter leurs connaissances.
Ces techniques d’apprentissage automatique pourraient également se retrouver intégrées au champ des périphériques IOT (Internet des Objets). C’est à dire que des petits objets connectés seront équipés de système d’apprentissage embarqué. Ce sont les TinyML. L’avantage ? Une réduction de la consommation d’énergie et une meilleure protection de la confidentialité des utilisateurs.
Les outils numériques étant de plus en plus présents dans le quotidien, les utilisateurs sont proportionnellement de plus en plus vulnérables à d’éventuelles cyberattaques et autres hacks. Face à cette fragilité numérique, la cybersécurité ne cesse de gagner du terrain. Et le développement des outils IA/ML pourrait bien avoir un rôle important dans cette tendance. La firme IBM considère par exemple que l’IA pourrait aider les entreprises à réagir 60 fois plus rapidement face à une cyberattaque !
L’empreinte carbone de l’IA doit également attirer notre attention. En se basant sur les informations disponibles, les experts estiment qu’en 2040, les centres de données produiront 15 % des émissions mondiales de CO2. Un chiffre assez problématique dans le contexte de changement climatique actuel. Il convient donc de s’interroger sur la manière de réduire l’impact environnemental de l’IA. La solution réside en la conception de programmes moins énergivores !
