L'intelligence artificielle : vecteur de transformation des défis d'aujourd'hui en opportunités de demain
Si l'extraction et l'analyse des données offrent de nombreux avantages, il est important de ne pas négliger la rapidité mais également la fiabilité de leur traitement et de leur accès.
Comment l’utilisation de l’IA fait-elle la différence ?
Il y a quelques années, le terme big data était généralement utilisé en référence à trois concepts clés : le volume, la variété et la vitesse des données. Aujourd’hui, le big data intègre des méthodes avancées pour extraire la valeur des données, telles que les analyses prédictives et comportementales. Du fait de cette évolution rapide, le marché des analyses du big data devrait représenter quelques 103 milliards de dollars d’ici 2023[1]. Il y a en effet une accélération des besoins en technologies comme l’IA ou l’apprentissage automatique, qui permettent aux entreprises d’adopter une approche de plus en plus algorithmique pour analyser des données de haut niveau.
Mais l’IA n’est pas seulement une question d’efficacité et de rationalisation des tâches fastidieuses. Grâce à l’apprentissage automatique, les applications peuvent tirer des enseignements des données et des résultats en temps quasi réel. Elles permettent d’analyser de nouvelles informations provenant de sources multiples, avec une adaptation appropriée et un niveau de précision inestimable pour les entreprises, dépassant de loin les capacités humaines. L’intelligence artificielle permet par exemple de comprendre et d’obtenir des éclairages exploitables, que ce soit sur les habitudes des clients, ou sur l’utilisation d’un bâtiment en termes de consommation d’énergie, de surface au sol et de fréquentation. L’utilisateur peut alors par la suite exploiter ces données pour mieux prévoir, planifier et préparer.
Actuellement, l’industrie financière[2] est l’un des principaux secteurs à investir massivement dans l’IA et les algorithmes d’apprentissage automatique. Ses utilisations s’étendent de la vérification du prix des actifs à l’optimisation des portefeuilles, en passant par le trading à haute fréquence ou encore l’analyse des tendances du marché. Des algorithmes d’auto-apprentissage peuvent par exemple être conçus pour optimiser la rentabilité ou pour évaluer des demandes de prêt.
En plus d’un impact sur le secteur financier, la puissance de l’IA a permis à presque tous les autres secteurs de planifier, raisonner et apprendre. Qu’il s’agisse de mieux comprendre le comportement des clients ou de déverrouiller des téléphones avec un visage, l’IA a depuis dix ans commencé à résoudre de nombreux problèmes.
La santé est un autre secteur fortement impacté par l’IA, en particulier pour permettre aux professionnels de mieux comprendre les habitudes quotidiennes et les besoins en constante évolution de leurs patients. Dans certains cas, la généralisation des dispositifs portables et d’autres dispositifs médicaux améliore la détection des pathologies. Des études ont par exemple démontré que l’IA peut servir à réviser et interpréter les mammographies 30 fois plus rapidement et avec une précision de 99%, ce qui réduit considérablement le nombre de biopsies inutiles. Elle permet également de trier et analyser les dossiers des patients ou encore d’identifier les groupes à risque. Cette technologie est également particulièrement utile pour réaliser des tâches à forte exposition/risque dans les hôpitaux, les transports.
L’impact de l’IA sur la croissance des données
IDC prévoit que les données numériques crées et consommées passeront d’environ 40 zettaoctets en 2019 à 175 zettaoctets en 2025, soit plus de quatre fois le volume de données produit en 2019 ![3] . D’ici 2022, les recettes annuelles du marché mondial des données et des analytiques professionnels devraient atteindre 274,3 milliards[4] .
Alors qu’il ne fait aucun doute que l’IA et la croissance des données sont interdépendants, une infrastructure à la fois adaptée aux besoins et à l’épreuve du temps, avec les derniers CPU/GPU, la mémoire de prochaine génération et les SSD NVMe, jouera un rôle essentiel pour réaliser le véritable potentiel de l’IA. Ce point est au cœur de la transformation des entreprises, dans lequel les organisations doivent accepter le changement et y investir.
Cette année, les prévisions indiquent que chaque personne génèrera 1,7 méga-octets en une seconde[5]. Cela implique le besoin inhérent d’optimiser le traitement des données, que ce soit au niveau de l’unité centrale, de la carte graphique ou de la mémoire, ce qui améliorera encore la qualité de l’interprétation des données.
Les organisations qui cherchent à se différencier de la concurrence devront d’abord comprendre comment gérer et stocker correctement leurs données. En tant que telle, la nécessité d’utiliser des disques SSD rapides et fiables joue un rôle primordial pour accéder à ce niveau de croissance car le marché génère des applications de plus en plus sophistiquées
Les capacités d’IA continueront de suivre de près la croissance exponentielle des données dans le monde. Cependant, certaines technologies comme la 5G devraient avoir un effet majeur sur notre capacité à exploiter l’IA de manière significative. Avec la multiplication des appareils connectés et la généralisation des applications de l’IA, le monde pourra être confronté à une surabondance de données trop volumineuses pour être transportées facilement.
Il est indéniable que l’IA, l’apprentissage automatique et l’analyse des données d’entreprise font aujourd’hui partie du quotidien. Mais pour relever ces défis, les organisations doivent préparer leur puissance de traitement et leur technologie de stockage des données, en anticipant la croissance de la consommation qu’apportera inévitablement l’IA. Cela permettra de préparer le terrain pour un environnement de travail du futur, prêt à exploiter la puissance de cette technologie, pour aider les entreprises à s’adapter rapidement, à accéder à des informations qui stimulent l’innovation, pour générer des avantages concurrentiels dans un monde en perpétuelle mutation.