L'intelligence artificielle s'apprête à révolutionner le cloud

Même si le rapport Villani aborde les enjeux éthiques liés à l'IA, il faut remettre au centre de la table, les bénéfices que cette "rupture technologique" peut apporter à la transformation numérique des entreprises.

Alors que le député Cédric Villani a remis au gouvernement son rapport sur l’intelligence artificielle, suivi par l’annonce d’un investissement de l’Etat de 1,5 milliard d’euros, les discussions autour de cette technologie tournent encore beaucoup autour des problématiques éthiques liées à son fonctionnement. Même si le rapport aborde ces enjeux, il faut remettre au centre de la table, les bénéfices que cette « rupture technologique » peut apporter à la transformation numérique des entreprises.

L’association de l’intelligence artificielle (IA) et du cloud est une réalité. D'ici à 2025, le marché mondial de l'IA devrait atteindre 60 milliards de dollars. Avec un chiffre d’affaires d’environ 2,5 milliards de dollars fin 2017, c’est l’un des marchés technologiques qui connait aujourd’hui l’une des croissances les plus rapides. De son côté, le marché du cloud est passé de sujet tendance dans les médias, à une adoption massive. À lui seul, le secteur du cloud public s'élève déjà à plus de 200 milliards de dollars et devrait atteindre 1250 milliards de dollars d'ici à 2025. De fait, l’industrie du cloud ayant surpassé les hypothèses de croissance, est-il possible que les prévisions concernant l'adoption de l'IA s'avèrent trop timides ?

Démocratisation de l'IA

Les logiciels open source et libres ont permis à des sociétés telles que Google et Amazon de déployer de vastes fermes de serveurs, à un coût qui aurait été tout simplement inconcevable s'ils avaient dû payer des droits de licence. L'IA est en train de décoller, et c'est en grande partie grâce au cloud.

Le cloud est fondamental pour l’IA, et ce pour deux raisons : 

  • Les ensembles de données traités par les entreprises ne seraient pas accessibles s'ils n'étaient pas supportés par le cloud. 
  • Seul le cloud peut permettre aux entreprises de faire face aux besoins de montée en charge, en assurant des services à forte volumétrie de données, à un nombre très élevé de clients, et à un coût abordable.

Cependant, l'un des facteurs qui empêchent l'IA d'atteindre une masse critique est la pénurie de personnes possédant les compétences nécessaires à son développement. Cela signifie que même si les entreprises savent déjà comment elles souhaitent utiliser les capacités liées à l'IA, elles ne disposent souvent pas des ressources nécessaires pour créer les applications ou les algorithmes qui leur permettraient de produire les résultats souhaités. Le cloud change la donne car des années de recherches et des outils spécialisés sont désormais mis à disposition des développeurs chargés de créer des solutions d'IA. Ce nouveau paysage technologique est en mesure de métamorphoser l'évolution des entreprises.

Certaines start-up utilisent déjà l'IA pour apporter des solutions nouvelles à des problèmes existants. Elles ont pu se développer très rapidement grâce à la combinaison de l'IA et du cloud. C’est le cas de Quantifi qui utilise un logiciel d'analyse à base d'IA et de machine learning pour optimiser le placement de publicités digitales.  Cet exemple démontre comment l'IA peut être utilisée pour donner un sens à partir d’énormes volumes de données disponibles. Il montre également que les entreprises qui disposent de compétences adéquates dans ce domaine peuvent accélérer leur évolution, et dépasser leurs concurrents qui « souhaiteraient » obtenir ces résultats sans en avoir la capacité.

Alexa, emmène-moi dans le cloud !

De même que de nombreuses start-up utilisent les ressources en données disponibles pour créer de nouveaux leviers de croissance grâce à l'IA et au machine learning, elles ne sont pas seules : les quatre grands fournisseurs de services cloud se sont tous déclarés intéressés par l'IA au cours des deux dernières années.

L'IA exige une puissance de calcul considérable, de sorte que le cloud public, avec sa puissance informatique et de traitement des données quasi illimité, est le lieu idéal pour construire de telles applications. L'objectif d’entreprises telles que Amazon, Microsoft, Google et IBM, est de créer des applications d'IA innovantes accessibles aux entreprises, afin d’entrainer une augmentation du trafic à travers leurs écosystèmes de cloud publics.

L'explosion des investissements dans l’IA que nous avons observée chez les « big four » du cloud, démontre que cette technologie est désormais indissociable du cloud. Les recherches en langage naturel réalisées par IBM Watson ont permis de développer des solutions cognitives pour la grande distribution et des solutions d'analyse de l’ADN pour des patients atteints de cancer. De son côté, la solution de reconnaissance vocale Alexa, disponible sur l'assistant personnel Amazon Echo, s’est rapidement retrouvée dans de nombreux domiciles/ménages. Grâce à des partenariats avec des sociétés telles que Hive et Nest, vous pouvez désormais demander à Alexa de régler votre chauffage et dans quelques mois, les conducteurs de Toyota pourront demander à Alexa de rechercher des mises à jour, de créer des listes de courses et de contrôler leurs équipements domestiques connectés, à partir de leur véhicule.

Ces exemples démontrent que le cloud peut contribuer à résoudre le problème le plus prégnant de l'IA, à savoir que la plupart des utilisateurs ne disposent pas des compétences nécessaires pour l'exploiter efficacement. Cependant il existe un autre défi de taille : les données non structurées.

Lorsqu'il s'agit de machines, la qualité de l'analyse et les résultats qui en découlent dépendent de la qualité des données que vous introduisez dans l'algorithme. Il est primordial de maintenir la qualité des données, de la saisie jusqu'à l'analyse. Étant donné la nature boulimique en données de l'intelligence artificielle, les entreprises qui l'utilisent doivent donc disposer d'une solide stratégie cloud, ainsi que de solutions nécessaires à une exploitation efficace des données.

Machine Learning / Intelligence artificielle

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