Libérer tout le potentiel de l'intelligence artificielle
Il est beaucoup question d'IA adossée à toutes les thématiques, mais sait-on vraiment tout de l'IA et de son potentiel ?
L'intelligence artificielle (IA) est à la fois une discipline et un ensemble de capacités cognitives et intellectuelles exprimées par des systèmes informatiques ou par des combinaisons d’algorithmes afin d’imiter l’intelligence humaine pour effectuer certaines tâches. Cette description est l’une des multiples définitions que l’on trouve aujourd’hui pour caractériser l’IA. Pour simplifier, on peut affirmer que l’intelligence artificielle est aussi complexe que la nature humaine elle-même.
Ainsi, tout comme pour les humains, il n’existe pas de définition ou de type d’intelligence unique. Cependant, il existe certaines étapes qui peuvent nous aider à la comprendre. La première est « le traitement du langage naturel », c’est-à-dire la manière dont nous communiquons les informations que nous voulons transmettre. Ensuite, il est question de la manière dont nous représentons et stockons les connaissances que nous avons comprises et acquises. Enfin, la dernière étape consiste à internaliser et à tirer parti de ces mêmes connaissances dans le but de répondre à une question.
Une interrogation essentielle demeure : comment l’humain s’y prend-t-il pour transformer l’immatériel en quelque chose de tangible, et pourquoi est-ce important de le faire ? De nos jours, l’IA est en plein âge d’or ; elle est non seulement devenue le sujet central de toutes les conversations, mais également la ligne d’horizon de toutes les stratégies informatiques.
Dans ce domaine, l’évolution extrêmement rapide des technologies favorise les stratégies d’innovation reposant sur l’open source, qui apporte des gains tant sur l’agilité que la transparence des usages liés à l’IA. La plupart des éditeurs logiciels impliqués dans cet écosystème ont compris que l’intelligence artificielle occupe désormais une place prépondérante, tous secteurs d’activité confondus, et que l’open source est le moyen de la matérialiser. Aujourd’hui, les communautés open source sont le point de départ de l’innovation, tout particulièrement dans le domaine de l’IA.
Pour la première fois depuis longtemps, nous nous retrouvons confrontés à une technologie qui stimule l’innovation, suscite des discussions autour de son champ d’application et repousse les frontières existantes. Il est juste d’affirmer que l’IA, dans un certain sens, rédéfinit l’usage de l’informatique traditionnelle. Toutes les étapes franchies au cours des vingt dernières années nous ont amenés à la conclusion suivante : il est désormais possible de libérer toute la puissance de l’IA.
La puissance de l’IA est directement liée à celle que les acteurs de l’IT veulent lui attribuer, selon aussi la position qu’ils occupent au sein du marché. Selon Gartner, « L’IA a le potentiel d’apporter une immense valeur ajoutée aux entreprises en leur permettant d’augmenter leur productivité, d’améliorer leur prise de décision et de générer de nouvelles opportunités de croissance et d’innovation », bien que certaines d’entre elles choisissent encore de limiter la portée de l’IA en restreignant son adoption à un seul service. De l’analyse de données à la détection et à la prévention de la fraude, en passant par des avancées majeures dans le domaine de la santé, l’intelligence artificielle s’est déjà révélée être une alliée de taille dans l’évolution des industries et des gouvernements.
À l’ère de l’accès à l’information, l’un des concepts qui y fait le plus écho est celui de l’intelligence artificielle générative. Il s’agit d’un type de technologie capable de créer de nouveaux contenus à partir de modèles de Deep Learning entraînés avec de grands ensembles de données. Les modèles d’IA générative sont alors utilisés pour générer de nouvelles données ; cela a pour effet de les différencier des modèles d’IA discriminante, qui sont utilisés pour classer les données en fonction de leurs différences.
De nos jours, les applications qui utilisent cette technologie servent, entre autres, à générer du texte, des images, ou encore du code. Les cas d’utilisation les plus courants sont les chatbots, la création et l’édition d’images, l’aide à la création de code logiciel et la recherche scientifique.
Dans ce contexte, il est clé pour les éditeurs logiciels d’offrir des solutions permettant d’utiliser les technologies d’IA générative au quotidien (en proposant par exemple une analyse voire une remédiation intelligente des plateformes pour les administrateurs systèmes, en générant du code en mode assistance pour les développeurs, etc..), mais également de conserver le contrôle de bout en bout de ces technologies.
A ce titre, pouvoir gérer l’ensemble du cycle de vie d’un modèle de machine learning (par exemple de type LLM), de la préparation du jeu de données à l’entraînement des modèles par les Data Scientists, en passant par le passage à l’échelle de ces mêmes modèles par des Opérateurs, pour terminer par leur mise en production au sein d’applications d’entreprise, est un avantage considérable.
En conclusion, l’intelligence artificielle influence non seulement la vie des individus, mais également les entreprises. Certaines choisissent de mettre en place une stratégie de transformation numérique et culturelle comme ligne directrice unique, pour avancer vers l’avenir. Celles qui font le choix de ne pas prendre le train en marche risquent d’être laissées pour compte. Comme toute chose dans ce secteur, l’IA a fini par évoluer elle aussi et pour pouvoir libérer pleinement son potentiel, nous devons, nous aussi, évoluer avec elle.