Déploiement de l’intelligence artificielle : un défi ?

Reposant sur des modèles discuté dès les années 1980, l‘intelligence artificielle, ou IA, a longtemps été reléguée au rang de chimère sans application technologique économiquement viable. Cependant, la décennie passée a prouvé qu’il était possible de tirer parti des énormes océans de données mis au monde par la sphère des utilisateurs des Internets et des objets connectés. Conjuguée à des modèles de plus en plus performants, la mane que représente le « Big DataEnsemble des données non structurées présentes sur le web ou autre réseau. Le volume d’information est si important qu’il dépasse les capacités d’appréhension humaine. » permet à l’IA d’être aujourd’hui présente dans de nombreux aspects de nos vies. Technique, commerciale, sociale même… l’IA ne cesse de gagner du terrain en répondant à des besoins de consommation de plus en plus courants. Générant de la richesse et, par conséquent, de l’emploi, l’intégration optimale de l’IA dans certains secteurs-clefs et dans la vie courante pose cependant quelques défis. Quels sont-ils ?

Le défi financier : l’IA est gourmande en investissement

Nécessitant l’intervention de nombreux experts issus de milieux variés, l’IA requiert un engagement importants et une collaboration au carrefour de spécialités diverses. Si la rentabilité promise est de taille, comme l’explique une étude de PWC, avec près de $15700 milliards à l’horizon 2030 pour l’économie globale, l’investissement est lui aussi de taille.

Le défi du bilan de compétences : où trouver les cerveaux ?

Si de plus en plus d’experts mènent aujourd’hui des recherches en IA, il reste difficile de dénicher les talents disposant des compétences-clefs. Capitalisant sur des modèles de connaissances parfois très récents, les outils avec lesquels les chercheurs doivent jongler pour faire évoluer l’IA sont pour certains l’apanage d’une élite intellectuelle. Une politique d’investissement dans l’éducation, afin de préparer la génération future, est nécessaire. En attendant, des dispositifs de formation tout au long de la vie doivent être démocratisés.

Le défi du Data science : un domaine encore très jeune

Les récents acquis du « Data Science », sur lesquels repose l’efficacité des applications de modèles IA ont mis en lumière la nécessité d’experts dans le domaine pour mettre en forme les données servant à alimenter le programme. La principal difficulté à laquelle les entreprises font face, à cet égard, est de trouver les talents dont l’équipe a besoin.

Le défi infrastructurel : modèles et machines

Qu’il s’agisse de l’architecture des données ou de la puissance des machines servant au développement et à la production des applications exploitant l’IA, les besoins peuvent rapidement devenir colossaux. Il est donc nécessaire d’investir dans les postes de Recherche et Développement afin d’améliorer les infrastructures techniques, tant du point de vue des pleteformes matérielles que des plateformes logicielles.

Le défi des lots de données

Si l’avènement du Big DataEnsemble des données non structurées présentes sur le web ou autre réseau. Le volume d’information est si important qu’il dépasse les capacités d’appréhension humaine. a permis de réaliser qu’un véritable carburant était à disposition pour le développement de l’IA, un constat regrettable a été fait dans le même temps : le niveau de qualité des données peut être étonnamment bas. Cela signifie que les données ne sont pas consommables en l’état par les implémentations de modèles d’apprentissage machine. Il est donc essentiel de mettre au point des approches permettant, à grande échelle, de trier et de corriger les lots de données pour en améliorer la qualité.

Le défi de la planification

La récence des innovations de l’IA révèle un problème majeur : le manque de visibilité sur l’avenir des projets. Par conséquent, il est difficile d’établir pour le moment une planification de nature à séduire de manière infaillible les investisseurs et à coordonner les énergies pour un développement optimal. Une véritable réflexion est donc nécessaire à terme, afin de fédérer les acteurs majeurs de l’actuel monde de l’IA et convaincre efficacement les détenteurs de capitaux.

Le défi d’un modèle économique adapté

Une des causes de de la difficulté de planification est une certaine inadéquation des modèles économiques actuels. Une profonde réflexion doit là aussi être menée afin de mesurer au plus près possible de la réalité, l’impact de l’IA sur les différents parties prenantes à son aventure, du concepteur à l’utilisateurPersonne qui consomme et/ou se sert d’un produit et/ou utilise une prestation de service. final. Ce n’est qu’à ce prix qu’il sera possible de mettre au point un modèle économique viable, de nature à convaincre les investisseurs.

Le défi d’une organisation du travail appropriée

La façon de communiquer les informations clefs, enfin, fait également partie des éléments nécessitant de profondes transformations. À l’opposé d’un schéma dynamique et nécessaire à l’ajustement effectif des modèles et l’alimentation d’une IA, la traditionnelle structure du silo organisationnel, encore en vigueur, ne permet pas de fournir un tel cadre. Une profonde modification structurelle doit donc être opérée afin d’ouvrir la voie à l’ère de l’IA.