Les grandes tendances de l'intelligence artificielle (IA) à suivre en 2024 (+Exemples)

L'intelligence artificielle est partout. D'année en année, les développement sont fulgurants et la tendance est à l'accélération du phénomène.

Toutes les entreprises technologiques mettent en oeuvre leurs ressources afin de développer des outils toujours plus innovants pour façonner l'Internet de demain.

Marketing, data, cloud, management des équipes en entreprise... Les tendances se dessinent et certaines naissent alors que d'autres n'ont pas encore vu le jour. L'IA va très vite : de quoi avoir envie de faire le point sur les technologies déjà disponibles et celles en cours de développement.

Où en est l'IA aujourd'hui ? Les domaines de l'IA accessibles au grand public

l'intelligence artificielle a évolué pour comprendre et générer le langage humain de façon impressionnante. Ces systèmes, en apprenant d'immenses quantités de données, sont capables de fournir des réponses qui non seulement font sens mais sont aussi absolument adaptées au contexte.

Aujourd'hui, on considère plusieurs types d'IA qui touchent le grand public :

• IA basée sur des règles : c'est l'une des formes les plus simples d'IA, où la machine suit un ensemble prédéfini d'instructions pour accomplir des tâches. Bien qu'elle soit limitée par les règles qu'elle a reçues, cette IA est largement utilisée dans les applications de service client pour répondre aux questions fréquentes notamment.

• IA de reconnaissance : utilisée dans la reconnaissance vocale ou d'images, cette forme d'IA permet par exemple aux smartphones de comprendre nos commandes vocales ou d'identifier des visages dans les photos. Elle rend nos appareils plus intuitifs et faciles à utiliser. Cette IA est aussi utilisée dans les systèmes de voitures autonomes.

• IA prédictive : utilisée dans les recommandations de produits sur les sites e-commerce ou dans les suggestions de contenu sur les plateformes de streaming, cette IA analyse nos comportements passés pour prédire ce qui pourrait nous intéresser à l'avenir.

• IA conversationnelle : ces systèmes peuvent mener des discussions qui semblent étonnamment humaines, avec des interactions d'assistance virtuelle plus naturelles et accessibles. Ils sont de plus en plus présents dans les services clientèle et au sein des assistants personnels.

Machine learning : la révolution ChatGPT

Le machine learning, et plus particulièrement les modèles de langage comme ChatGPT, montrent la capacité de l'IA à comprendre et générer du langage humain avec une précision bluffante. Ces systèmes apprennent à partir d'énormes volumes de texte pour produire des réponses cohérentes et pertinentes.

Image : l'IA générative au service des arts visuels

Dans le secteur visuel, l'IA générative révolutionne la création artistique et le design. Des outils comme DALL-E démontrent la capacité de l'IA à concevoir des images originales à partir de descriptions textuelles, pour permettre aux artistes et designers de débloquer de nouvelles façons d'explorer leur créativité.

D'autres IA s'inscrivent dans le quotidien des utilisateurs, comme avec les applications de retouche photos boostées à l'IA de plus en plus présente en ligne année après année.

Ici, vous pouvez voir la différence entre deux version de MidJourney, une IA de génération d'image très aboutie.

Vidéo : l'IA s'invite dans le processus de création

L'IA trouve également sa place dans la production vidéo, où elle aide à la création de contenus, à l'édition et même à la génération de scènes réalistes à partir de simples ébauches. Cette technologie promet de réduire les coûts et les délais de production, tout en stimulant l'innovation.

Que ce soit dans les montages qui sont générés automatiquement pour couper les blancs ou stabiliser des plans, l'IA va encore plus loin dans la génération d'avatars qui permet de s'enregistrer et de dupliquer sa propre image sans avoir besoin de se filmer plusieurs fois. L'application HeyGen est un parfait exemple.

Information : les premiers médias boostés à l'IA

Les médias commencent à intégrer l'IA pour automatiser la rédaction d'articles, personnaliser les flux d'informations et analyser les tendances. De nombreux médias commencent à développer leurs usages de l'IA au service de l'info.

Channel 1 est une chaine d'informations boostée par IA à 100% : les journalistes sont des avatars qui développent des informations rédigées en IA. Bluffant !

Transport : les débuts de la conduite autonome

Le secteur des transports est à l'aube d'une révolution avec le développement de véhicules autonomes. Ces systèmes utilisent l'IA pour interpréter les données sensorielles et prendre des décisions en temps réel, pour proposer une mobilité plus sûre et plus efficace.

Tesla est l'exemple le plus connu dans ce domaine, mais d'autres entreprises développent ces technologies comme Waymo ou Nvidia.

Vente en ligne : l'IA dans le domaine commercial

Dans le commerce en ligne, l'IA améliore l'expérience client grâce à la personnalisation, la recommandation de produits et l'optimisation des chaînes logistiques. Ces avancées permettent aux entreprises de mieux comprendre et servir leurs clients, tout en optimisant leurs opérations.

La solution WiziShop intègre l'IA au service du e-commerce et ne cesse de développer des outils boostés par l'IA pour pouvoir aider les entrepreneurs au quotidien. En générant automatiquement des fiches produits, des articles de blog, des textes e-commerce ou même des scripts pour des vidéos sur les réseaux, WiziShop permet de développer sa notoriété et son image de marque rapidement et de manière optimisée pour les utilisateurs mais aussi pour le SEO.
La solution va encore plus loin : 24h/7j, les e-commerçants ont accès à Maia, une IA sous forme de chatbot qui va répondre à toutes les questions liées à la solution WiziShop mais également au e-commerce dans sa globalité de manière personnalisée. Un grand pas pour le e-commerce !

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Santé, finance, éducation... Comment va évoluer l'intelligence artificielle dans un avenir proche ?

L'évolution de l'IA s'oriente vers une augmentation de ses capacités cognitives, afin de traiter des informations de manière plus nuancée et contextuelle. Les progrès en matière d'apprentissage profond ouvrent la voie à des systèmes d'IA capables d'apprendre de manière autonome à partir de grandes quantités de données, et de s'adapter à de nouveaux environnements avec une efficacité sans précédent.

IoT et IA : le futur des objets du quotidien

• Interconnexion intelligente : l'intégration de l'IA avec l'IoT, l'internet des objets, permet aux dispositifs de non seulement collecter des données, mais aussi de les analyser intelligemment. Cette capacité transforme la façon dont les appareils communiquent et interagissent, pour des environnements connectés plus réactifs et efficaces.

• Applications innovantes : la fusion de l'IA et de l'IoT annonce des champs d'action révolutionnaires, comme les villes intelligentes, les maisons connectées, et les industries optimisées par l'automatisation et l'analyse prédictive.

Ethique : vers plus de contrôle

• Questions éthiques et réglementaires : l'avancée rapide de l'IA soulève des questions importantes en matière de vie privée, de cybersécurité des données et d'autonomie. Il est urgent d'établir des cadres éthiques et réglementaires solides pour encadrer le développement de l'IA et assurer son utilisation responsable.

• Principes de transparence et de responsabilité : pour instaurer la confiance dans les technologies d'IA, il sera important d'adopter des principes de transparence, de responsabilité et d'inclusivité pour assurer que les développements en IA sont accessibles et compréhensibles pour tous.

Traités et lois commencent à se dessiner, vers un avenir plus éthique dans la relation humain-machine.

De son côté, la Commission Européenne a proposé un projet de réglementation de l'IA basé sur une approche fondée sur les menaces, distinguant quatre niveaux de risque (inacceptable, élevé, limité, minimal) et mettant en place des obligations en matière de transparence pour certaines catégories, comme les chatbots.

Agriculture : des trends déjà en cours de développement

• Optimisation des ressources : l'utilisation de l'IA dans l'agriculture promet d'augmenter l'efficacité de l'utilisation des ressources, comme l'eau et l'énergie, grâce à une surveillance précise et en temps réel des conditions des cultures et du sol.

• Durabilité et rendement : en adoptant des approches data-driven, l'agriculture peut  améliorer les rendements, mais aussi favoriser des pratiques plus durables, dans le but de réduire l'impact environnemental et les gaspillages.

L'IA s'inscrit clairement dans l'agriculture d'avenir. Et c'est le cas du "Smart Farming" avec Verdant Robotics qui est une entreprise californienne qui a développé un robot agricole appelé SprayBox, capable d'identifier et de cartographier les plantes avec une grande précision grâce à des systèmes d'IA. Ce robot permet de traiter environ 500 000 plantes par heure tout en réduisant drastiquement la quantité de produits chimiques utilisée, passant à seulement un vingtième des quantités habituelles.

Santé : les startups IA au service de la santé publique de demain

• Diagnostic avancé grâce à l'IA : l'IA améliore la vitesse, la précision et l'efficacité de l'analyse des images médicales, ce qui est un pas de géant pour le diagnostic précoce et la détection des maladies​​. C'est le cas de Cardiologs, une start-up française qui développe un logiciel basé sur l'intelligence artificielle pour l'analyse des électrocardiogrammes.
• Analyse prédictive : l'utilisation de technologies portables en combinaison avec des analyses prédictives fournit des informations vitales sur l'état de santé des patients​​. TheraPanacea est une autre start-up française qui se distingue dans le domaine de la santé grâce à l'IA. Elle se concentre sur l'optimisation de la radiothérapie pour le traitement du cancer, en utilisant des algorithmes d'intelligence artificielle pour automatiser le contourage des images médicales, un processus qui peut prendre plusieurs heures pour un médecin.
• Développement de médicaments assisté par l'IA : l'IA accélère le processus de découverte de médicaments en analysant d'énormes ensembles de données vers de nouvelles perspectives thérapeutiques. Des entreprises comme Iktos, une start-up française, utilisent l'IA pour modéliser de nouvelles molécules, ce qui accélère le processus de découverte de médicaments qui peut traditionnellement prendre jusqu'à 15 ans​.

Éducation : des programmes adaptatifs et personnalisés

• Personnalisation de l'apprentissage grâce à l'IA : des outils éducatifs basés sur l'IA proposent des expériences d'apprentissage personnalisées et adaptatives afin de répondre aux besoins individuels des élèves .
• Une éducation plus sur-mesure : l'éducation tend vers des apprentissages adaptés au rythme de chaque individu. Avec l'IA, ces possibilités vont s'accélérer à l'avenir. En France, l'entreprise EvidenceB développe une technologie d'intelligence artificielle destinée à personnaliser et optimiser l'apprentissage des élèves. En utilisant des techniques d'auto-évaluation et d'adaptation, cette IA cherche à améliorer l'assimilation des connaissances dans des matières clés telles que les mathématiques, les sciences et les langues.

Finance : plus de précision et d'automatisation

• Analyses prédictives avancées pour la gestion des risques : l'IA pourrait permettre une évaluation plus précise et en temps réel des menaces financières ce qui va ainsi améliorer les stratégies d'investissement et de gestion des actifs. Dans le domaine de la gestion des risques financiers, SDG Group exploite l'analyse prédictive. Leur approche consiste à utiliser des données historiques et des techniques statistiques avancées pour anticiper les résultats futurs.
• Automatisation des processus financiers : l'IA pourrait automatiser des tâches telles que la comptabilité, l'analyse des transactions et la détection des fraudes, ce qui va augmenter l'efficacité et réduire les erreurs humaines.

Énergie et environnement : la planète de demain

• Optimisation de l'énergie renouvelable : l'IA pourrait être utilisée pour prédire la production d'énergie à partir de sources renouvelables comme le solaire et l'éolien. Metron est une entreprise qui utilise l'IA pour optimiser la consommation énergétique des industries. Leur plateforme analyse les données énergétiques pour proposer des scénarios d'optimisation.
• Surveillance environnementale : L'utilisation de l'IA pour surveiller et analyser les données environnementales pourrait aider à mieux comprendre et répondre aux défis climatiques.

Quelles seront les tendances de fond de l'IA à l'avenir ?

Selon l'étude Gartner sur les tendances 2024 stratégiques en matière d'intelligence artificielle, voici quelques points clés à souligner pour mieux appréhender les enjeux IA globaux de demain.

Plus d'applications boostées à l’IA

L'IA est de plus en plus utilisée pour améliorer ou automatiser les tâches dans des expériences et des applications qui s'adaptent en temps réel à l'utilisateur. Les applications propulsées par l'IA représentent une tendance mise en avant par Gartner.

Optimiser les compétences des employés grâce à l'IA

L'IA aide à optimiser les compétences des salariés, avec des applications et des analyses pour proposer des conseils quotidiens.

D'ici à 2027, 25 % des systèmes d'information (DSI) utiliseront ces initiatives pour accélérer l'acquisition de compétences clés.

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Custobots : l'arrivée des robots-clients

Gartner nous apprend que les robots-clients, ou custobots, capables d'acheter de manière autonome des biens et services, généreront des milliards de dollars de revenus d'ici 2030, un impact majeur sur le marché commercial mondial.

Meilleure gestion des menaces et de la cybersécurité

La cybersécurité par la gestion des risques liés aux menaces est un secteur où l'intelligence artificielle se place au coeur des mouvements de ces technologies en cours de développement. L'adoption de l'IA pour sécuriser les entreprises et identifier les menaces contribue faire évoluer les enjeux de l'IA en général.

Une démocratisation de l'IA générative quasi totale

L'IA générative devient plus accessible grâce à la convergence des modèles pré-entraînés, du cloud et de l'open source.

D'ici 2026, plus de 80 % des entreprises utiliseront des API ou des modèles d'IA générative versus 5% en 2023 !

Source

Le changement est déjà en route : de nombreuses IA et de grandes tendances encore considérées comme de l'anticipation sont entre nos mains ou en voie de renter sur le marché de l'IA. L'avenir s'installe sous les traits de logiciels et d'applications spécifiquement conçus pour faciliter la vie des humains, dans une relation plus saine et durable avec les machines.