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Tendances IA 2022 : top 12 des prédictions à surveiller

Les principales tendances IA en 2022 offrent un excellent aperçu des innovations technologiques auxquelles les entreprises seront confrontées dans les mois à venir. En effet, depuis ces dernières années, l’IA est à l’origine de développements importants dans les organisations modernes. Mais que nous réserve cette technologie en 2022 ? La réponse dans notre dossier.

D’après Sundar Pichai, PDG de Google, l’Intelligence Artificielle (IA) est « […] la technologie la plus profonde que l’humanité aura jamais développée ou manipulée […] ». L’IA et les techniques d’apprentissage automatique (ML) opèrent effectivement une transformation et percée technologique majeure dans divers secteurs d’activités.

En 2022, les avancées en matière d’IA/ML atteindront de nouveaux sommets et repousseront davantage les limites déjà atteintes jusqu’à présent. Selon l’avis de plusieurs experts, voici les 12 principales tendances en matière d’IA qu’il faudra surveiller en 2022.

Des modèles hybrides d’IA

Les 12 prochains mois de 2022 verront l’apparition de nouveaux modèles hybrides d’IA. Ces modèles exploiteront les forces combinées de l’IA symbolique et de l’apprentissage profond.

Pour rappel, l’IA symbolique est une discipline vieille de plusieurs dizaines d’années. Elle permet de reproduire le raisonnement humain à travers l’énumération d’un ensemble de règles, ou symboles. Ces règles, soumises à l’ordinateur, premettront de créer des systèmes experts.

Dans les mois à venir, ces modèles hybrides permettront donc d’obtenir des algorithmes capables d’acquérir des connaissances par eux même. Ces modèles seront donc capables de prendre des décisions plus performantes car ils prennent en compte l’expertise humaine.

Des modèles d’IA plus massifs

Les modèles d’apprentissage automatique continueront d’augmenter en taille en 2022. En effet, plus le volume de données traité est important, plus l’analyse réalisée par l’algorithme sera précise. Les décisions qui en découleront seront donc plus judicieuses.

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Par ailleurs, les modèles de grande taille sont généralement dotés d’un nombre impressionnant de paramètres. Les plus grands modèles disponibles en 2021 peuvent contenir jusqu’à 1 600 milliards de paramètres !

Ces modèles supermassifs permettent alors de concevoir des systèmes aptes à comprendre le langage humain et ses subtilités (sarcasme, ironie…). Ces algorithmes peuvent également écrire des articles, effectuer des traductions, voire écrire un code informatique entier.

À partir de 2022, l’IA atteindra des performances similaires dans le domaine de la vision ou de la reconnaissance d’image. On pourra donc s’attendre à l’apparition de cas d’applications impressionnants dans les mois à venir.

Des modèles d’IA sans code

Face à la pénurie de spécialistes en ML, la création de systèmes d’IA avec peu ou pas de code, gagne en popularité. L’usage de ces nouveaux systèmes tendra à se généraliser en 2022. Ceci afin de répondre à la demande croissante de services liés à l’IA au niveau des entreprises.

En effet, l’IA low-code ou no-code permet aux développeurs de créer des systèmes complexes qui réutilisent des modules prêts à l’emploi. La conception du système se fait par simple glisser-déplacer à travers une interface très intuitive. Elle ne nécessite donc aucune expertise particulière en apprentissage automatique.

Simples et rapides à mettre en œuvre, les systèmes d’IA no-code et low-code permettent de démocratiser l’intelligence artificielle au niveau des entreprises. Ils offrent également aux petites structures la possibilité de rivaliser face à de plus gros concurrents. Et cela, sans nécessairement disposer d’une équipe de spécialistes en IA.

Cybersécurité et intelligence artificielle

La cybersécurité est l’un des domaines les plus en vogue en 2022. Face à une présence en ligne toujours plus accrue et en raison de l’incursion quasi permanente d’appareils connectés dans notre quotidien, les surfaces d’attaques ne cessent de s’élargir.

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En 2022, les outils d’IA/ML auront leur rôle à jouer dans la lutte contre la cybercriminalité. Selon IBM, ces outils sont capables d’aider les entreprises à réagir 60 fois plus rapidement face aux cyberattaques.

En effet, l’IA peut aider les entreprises à détecter et à répertorier les activités suspectes. Les entreprises pourront ainsi mettre en place des ripostes plus efficaces afin de protéger les données des clients contre les intrusions.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (NLP) fait partie des domaines de l’intelligence artificielle qui ont enregistré le plus d’avancées durant ces 3 dernières années. De plus en plus d’appareils à base d’IA, à l’instar de Siri, Cortana ou Alexa, sont capables d’interpréter le langage humain et d’effectuer différentes tâches comme la traduction ou la reconnaissance vocale.

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L’année 2022 promet des développements notables dans le domaine du NLP. La sortie prochaine du modèle GPT-3 d’Open-AI créera une révolution dans les mois à venir. Ce modèle est en effet considéré comme le modèle de NLP le plus avancé au monde.

Selon certaines rumeurs, Open-AI serait déjà en train de développer le successeur de GPT-3. Ce dernier, dénommé GPT-4, est 500 fois plus grand que son aîné et permettra d’atteindre des performances inégalées jusqu’à présent. Le modèle GPT-4 serait semble-t-il tellement puissant, qu’il pourrait converser avec un humain et même développer un nouveau langage.

Apprentissage automatique non supervisé

Pour fonctionner correctement, la majorité des algorithmes de ML actuels nécessitent un entraînement avec des données préalablement étiquetées par un acteur humain. On parle alors d’apprentissage supervisé. Les techniques d’apprentissage non supervisé ne nécessitent, quant à elles, aucune intervention humaine pour l’identification des similitudes dans les données.

En 2022, les techniques d’apprentissage non supervisé seront améliorées et appliquées à un éventail beaucoup plus large de cas d’utilisation. Les algorithmes d’IA/ML rencontrés au niveau des entreprises seront alors plus autonomes et nécessiteront moins d’interactions avec les utilisateurs.

Apprentissage profond full-stack

L’apprentissage profond full-stack est une tendance qui se traduit par la création de frameworks et de bibliothèques destinés à aider les ingénieurs lors de l’intégration des modèles de ML dans une infrastructure existante (back-end, cloud, mobile, etc.).

En 2022, la demande en full-stack deep learning sera en constante augmentation. Cette évolution sera causée en grande partie par la large diffusion des produits à base de ML au niveau des entreprises. En effet, l’apprentissage profond full-stack permet une meilleure réactivité des entreprises face à l’évolution du marché des affaires.

Apprentissage automatique et systèmes embarqués

L’utilisation de modèles d’apprentissage automatique à très petite échelle, ou TinyML, figure parmi les tendances IA qu’il faudra surveiller en 2022. Ce champ d’application de l’intelligence artificielle permet en effet l’exécution des algorithmes de ML sur des périphériques IoT dotés de systèmes embarqués ou de microcontrôleurs.

L’approche TinyML permet donc de rendre intelligents des petits objets connectés. Elle présente en outre plusieurs avantages pour ne citer que la réduction de la consommation d’énergie ou une meilleure protection de la confidentialité des utilisateurs.

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Les champs d’applications du TinyML peuvent concerner la maintenance industrielle, le secteur de la santé, l’agriculture ou la préservation de la vie aquatique.

Opérationnalisation de l’apprentissage automatique

Les MLOps ou Machine Learning Operations est une méthodologie qui définit un cadre de travail pour l’intégration, le déploiement et la maintenance rapide des modèles de ML. Il s’agit d’un processus collaboratif et itératif qui traite les modèles de ML comme des composants réutilisables.

Le MLOps permet donc une meilleure gestion de la conception des systèmes d’IA à grande échelle par les équipes d’ingénieurs. De plus, elle encadre la manière dont ces équipes communiquent entre elles et garantit la cohérence et la fiabilité lors du développement des solutions d’apprentissage automatique.

Selon un rapport de Neuromation, le marché des MLOps enregistrera un intérêt croissant en 2022 ainsi que dans les années à venir. Ce marché passera d’environ 23,2 milliards de dollars en 2019 à 126 milliards de dollars en 2025.

L’IA au service de l’hyperautomatisation

Selon la firme américaine Gartner, l’hyperautomatisation fera partie de l’une des 12 principales tendances technologiques en 2022.

L’hyperautomatisation est une approche qui permet aux entreprises d’automatiser toutes les tâches répétitives qui nécessitent une intervention humaine. Avec l’aide de l’IA et de la RPA (automatisation par la robotique), cette démarche sera capable d’optimiser les processus non documentés qui reposent sur des saisies de données non structurées.

D’autre part, l’hyperautomatisation permet la création d’une main-d’œuvre numérique capable de se connecter à des applications métiers, de traiter les données qui y sont enregistrées et d’identifier les nouvelles opportunités d’automatisation.

Finalement, dans les mois à venir, l’hyperautomatisation autorisera la création d’un jumeau numérique d’une organisation. Ce jumeau numérique aidera les décideurs à mieux identifier les interconnexions entre les processus, les fonctions et les indicateurs de performances principaux.

Une intelligence artificielle plus écoresponsable

Dans le contexte actuel du changement climatique, la problématique de l’impact environnemental des systèmes d’IA sera au centre des discussions en 2022.

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En effet, d’après les experts, les centres de données produiront 15 % des émissions mondiales de CO2 en 2040. L’entraînement d’un modèle de traduction du langage naturel émet, quant à lui, l’équivalent en CO2 de quatre véhicules personnels durant tout leur cycle de vie.

Afin de limiter l’empreinte carbone des modèles d’IA/ML, on devrait assister dans les mois à venir à la conception de modèles plus écoresponsables et moins voraces en énergie. Ces modèles seront à priori plus simples, mais tout aussi performants que les modèles complexes actuels.

Une main-d’œuvre plus compétente

L’IA soulève régulièrement des inquiétudes concernant l’obsolescence de l’être humain face aux machines dotées de toujours plus d’intelligence. On réalise cependant qu’au fur et à mesure que les techniques d’IA/ML sont appliquées en entreprise, les capacités des collaborateurs s’en trouvent souvent améliorées.

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En effet, dans le domaine du marketing, l’IA permet de sélectionner les prospects sur lesquels l’entreprise doit focaliser ses efforts. Les modèles d’IA/ML sont quant à eux utilisés pour prédire les défaillances et planifier les interventions de maintenance dans le domaine de la production manufacturière.

Une chose est néanmoins sûre, les outils à base d’IA sont présents pour aider les entreprises à travailler plus efficacement. Ces outils améliorent les compétences des employés et leur permettent de mieux appréhender les problèmes complexes dans un contexte professionnel.

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