13 tendances de l’IA

Au fur et à mesure que les projets et les usages se multiplient, l’IA devient de plus en plus polyvalente, et commence à impacter des domaines sur lesquels on ne l’attendait pas. Des données, des algorithmes, une dose de machine learning, est c’est parti…

C’est peut-être la tendance la plus reconnue, car l’industrie n’a pas attendu l’IA pour adopter largement les robots. Mais les chaines de montage effectué par des robots et piloté par l’IA et non plus des travailleurs humains vont se multiplier. Elles réduisent le coût à l’embauche, l’externalisation et la délocalisation, elles sont plus fiables, et en plus elles ne font pas grève ! Des robots que nous retrouverons dans des situations de plus en plus nombreuses. Par exemple, au Japon d’ici à 2025, 80 % des soins médicaux aux personnes âgées ne seront plus effectués par des soignants mais par des robots.

Si les travailleurs non ou semi qualifiés sont les premiers à être touchés par l’IA, les professionels qualifiés n’y échapperont pas. Ainsi les avocats, le conseillers financiers, les consultants verront apparaître des plateformes ‘intelligentes’, officiellement pour améliorer leur efficacité au travail, mais après ?

Amazon Echo et Google Home occupent le terrain, IBM, Microsoft et Apple renforcent leurs armes, Samsung annonce Bixby pour 2020, et de plus en plus d’équipements sont ‘connectés’ à ces assistants ‘connectés’. La voix s’impose en interface pilotée par l’IA.

Avec une détection précoce et une meilleure précision – grâce en particulier au machine learning associé à l’imagerie haute définition, qui favorise la comparaison entre les images médicales - le dépistage et le diagnostic médicaux pourraient révolutionner la médecine... dès que les régulateurs auront donné le feu vert !

Avec des bibliothèques de logiciels open source, des centaines d'API et de SDK, des kits d'assemblage faciles signés Amazon et Google, la barrière à l'entrée dans l’IA n’a jamais été aussi basse. Google a même lancé un projet 'AI pour tous les âges' appelé AIY (Artificial Intelligence Yourself) dont le premier produit est un kit de reconnaissance vocale pour Raspberry Pi qui permettait aux utilisateurs de donner de la voix à l’assistant vocal personnel qu’ils pourraient développer.

Même s’ils proposent des solutions pour développer des algorithmes (Google Cloud ML, Amazon AI-as-a-Service), les Bigwigs - les géants de la technologie comme Google, Amazon, Salesforce et Microsoft - investissent tellement de moyens et évoluent tellement rapidement pour faire progresser leurs capacités d’IA qu’il semble de plus en plus difficile que les petits acteurs puissent survivre.

La puce A11 qui équipe les iPhone 8 et X d’Apple intègre un moteur neuronal, officiellement pour effectuer des tâches de machine learning. Un smartphone d’aujourd’hui est aussi puissant qu’un calculateur d’hier. Et le Edge Computing permet de déporter les calculs sur une infrastructure cloud de proximité.

Les réseaux de neurones sont appelés aujourd’hui réseaux convolutifs, mais ils affichent des limites qui conduisent à un manque de performance ou à des lacunes en matière de sécurité. Les réseaux de capsules permettraient aux IA d'identifier des modèles généraux avec moins de données, seraient moins susceptibles de donner de faux résultats, et prendraient en compte les positions relatives et l'orientation d'un objet sans nécessiter une formation exhaustive sur les variations.

En 2017, les startups chinoises de l’IA ont empoché 48 % des sommes engagées par les investisseurs, contre 38 % pour les startups américaines et 13 % pour le reste du monde. Ajoutons à cela que la Chine a publié 6 fois plus de brevets sur le deep learning que les Etats-Unis. Et que pour la première fois les USA ont été à l’équilibre parfais 50/50 avec le reste du monde sur le nombre de levées de fonds… Le gouvernement chinois pourrait bien gagner son pari, devenir le leader mondial de l’IA d’ici 2030 !

Drones, cyberdéfense, cybersécurité... autant d’opportunités pour l’IA, mais aussi autant de champs de bataille pour aujourd’hui et demain, car les guerres du futur s’appuieront sur les technologies de l’IA. Mais les hommes seront toujours les victimes !

Il y aurait actuellement 300.000 chercheurs qualifiés dans le domaines de l’IA, y compris les étudiants, mais les entreprises en ont besoin d’un million. Face à la pénurie, les salaires grimpent. Aux Etats-Unis, plus de 30.000 propositions d’emploi dans l’IA affichent une proposition de salaire à 6 chiffres…

Avec 15,2 milliards de dollars d’investissements dans 1.100 startups de l’IA, avec l’explosion des volumes de données et du cloud, l’année 2017 a été marquée par une véritable frénésie sur le machine learning. Mais déjà des experts s’élèvent pour affirmer que le pic de l’IA est derrière nous. Et dans un mouvement de balancier, les investisseurs commencent à se monter plus sensibles sur les startups qu’ils financent. Nous saurons très vite si cette dernière tendance est réaliste...

Source : Geospatialworld

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