Les gens sont maintenant familiers avec l’intelligence artificielle à travers divers chatbots et robots, entre autres produits. L’IA connaît une croissance exponentielle, montrant des avantages considérables dans de multiples industries, y compris les services à la clientèle et les soins de santé.
La technologie est florissante et possède un énorme potentiel pour transformer les entreprises dans les temps à venir. L’adoption rapide de l’intelligence artificielle nécessite une compréhension approfondie des tendances futures, afin d’utiliser au mieux cette opportunité.
Cet article explore les 5 principales tendances de l’intelligence artificielle que vous ne devez pas ignorer en 2022 !
1. La génération de langage naturel deviendra populaire
La GNL (génération de langage naturel) deviendra courante dans l’année à venir. C’est un logiciel, piloté par l’intelligence artificielle, qui convertit les données en un récit écrit ou oral.
Le processus commence par la sélection d’un format ou d’un modèle, ainsi que des flux de travail basés sur des règles, et des intentions. Les données entrées dans le système se traduisent par un récit significatif, piloté par le modèle et les requêtes choisis.
La technologie est capable d’identifier des modèles, d’exploiter des données numériques et de partager des informations d’une manière plus facile à comprendre pour les gens.
La technologie a un grand potentiel pour accélérer les requêtes sensibles au temps, comme les nouvelles d’urgence. En 2014, lorsqu’un tremblement de terre a frappé Los Angeles, NLG a publié l’histoire en moins de huit minutes.
2. L’IA va réorganiser la reconnaissance vocale
La reconnaissance vocale reconnaît les œuvres parlées et effectue une action pertinente. Elle utilise des algorithmes par modélisation linguistique et acoustique. Par exemple, Alexa peut trouver la signification d’un mot pour l’interlocuteur ou passer un appel.
Selon une étude, les recherches vocales constitueront 50 % de toutes les recherches d’ici 2020. Elle montre que l’intelligence artificielle soutiendra des assistants virtuels plus intelligents et plus efficaces grâce à l’amélioration de la reconnaissance des accents, au contrôle du bruit de fond et au traitement haut de gamme du langage naturel.
La reconnaissance vocale va escalader dans tout ce qui entoure, comme les réfrigérateurs, les meubles, les automobiles, etc. Par exemple, les utilisateurs demanderont au réfrigérateur s’il a des salades en stock ou quand la boîte de ketchup arrive à expiration.
La technologie aidera à traduire les langues plus rapidement et pendant les conversations, réduisant ou même éliminant le besoin d’un interprète.
3. Escalade des plateformes d’apprentissage automatique
Nous croyons que les ordinateurs ont un ensemble prédéterminé de compétences et, contrairement aux humains, les ordinateurs ne peuvent pas apprendre ou acquérir des connaissances. L’apprentissage automatique développe des mécanismes qui permettent aux machines d’apprendre de nouvelles compétences.
Cette technologie est l’avenir de chaque application logicielle. Plus d’entreprises utiliseront la technologie de l’apprentissage automatique et plus de sociétés de logiciels offriront l’apprentissage automatique en tant que service.
L’apprentissage automatique améliorera la personnalisation et aide à stimuler l’engagement des clients. Par exemple, Netflix recommande des émissions en fonction des émissions précédentes regardées par l’utilisateur. De même, AliExpress recommande des produits en fonction des choix des clients. L’algorithme déduit l’historique de navigation et découvre les intérêts des acheteurs potentiels.
La croissance de l’apprentissage automatique va s’étendre en 2020. Nous verrons des robots très sophistiqués dotés d’une vision robotique, d’un apprentissage multi-agents et d’un apprentissage auto-supervisé.
Les robots des prochaines années seront intelligents et sages pour faire des recommandations, participer à la fabrication, et plus encore.
4. La reconnaissance d’images deviendra plus grande et meilleure
La reconnaissance d’images permet aux logiciels d’identifier des lieux, des écritures, des actions, des objets et des personnes dans des images. Les ordinateurs utilisent des technologies de vision artificielle, des logiciels d’intelligence artificielle et des caméras pour diagnostiquer les images.
La technologie a des implications massives dans l’année à venir. La reconnaissance d’image attrapera des indices visuels dans les images et offrira des données en direct aux utilisateurs.
Facebook utilise vos hashtags Instagram pour enseigner à son IA la reconnaissance d’image
Imaginez regarder une photo hypnotique d’une vue à couper le souffle sur Instagram, et connaître immédiatement son emplacement, les coûts de voyage depuis votre pays, le meilleur moment pour visiter, les amis qui y sont allés, et plus encore.
L’intelligence artificielle permettra la conduite autonome via la reconnaissance d’image. La technologie identifiera et reconnaîtra les objets sur les routes, tels que les véhicules, les objets en mouvement, les piétons et les chemins.
Elle anticipera également la localisation, la vitesse et le comportement de déplacement des voitures alentour. Les entreprises travaillent au développement de différents styles de conduite en fonction des conditions sur la route.
La reconnaissance d’images est l’avenir de l’industrie des soins de santé. Les images constituent plus de 90 % des données médicales, comme les radiographies, les échographies, les mammographies, les IRM, etc. La technologie aidera au diagnostic et permettra aux médecins d’identifier et de traiter les maladies de manière précoce.
5. L’IA stimulera la cybersécurité
Les cybercriminels sont devenus plus forts au fil des ans. Ils ciblent stratégiquement les individus dans les organisations pour pirater les données, envahissent les systèmes et attendent le bon moment pour attaquer, ciblent les programmes basés sur le cloud pour supprimer les données, et plus encore.
L’intelligence artificielle donnera du fil à retordre aux cybercriminels en 2020, via l’apprentissage automatique et d’autres avancées.
Les algorithmes de l’IA reconnaîtront les modèles d’activités inhabituels plus rapidement que jamais. La technologie établit des normes d’activité régulière et se déplace pour identifier les actions qui diffèrent des critères établis.
Elle a éliminé la nécessité de superviser les systèmes de détection et de violation. Elle offre également une surveillance supervisée de logiciels malveillants particuliers qui peuvent être nouveaux ou avoir muté à partir d’un précédent. Il identifiera si le nouveau code peut être utilisé en toute sécurité ou non.
