Intelligence Artificielle : 51 Prévisions Pour 2018

On ne prend pas trop de risques en prédisant que l’intelligence artificielle sera toujours autant médiatisée en 2018. Mais on peut également prévoir qu’elle deviendra plus concrète et utile grâce à l’automatisation de certains emplois, à l’amélioration de beaucoup d’autres, la combinaison du machine learning et du big data pour obtenir des informations innovantes et à l’apparition de chatbots (agents conversationnels) dans les entreprises.

1. Alors que l’industrie automobile connaît d’importantes perturbations, les équipementiers et les Tier 1 (noyaux durs des capitaux propres d’institutions financières) en question se rendent comptent qu’ils doivent immédiatement utiliser l’IA pour analyser l’environnement extérieur des véhicules ainsi que ce qu’il s’y passe à l’intérieur. Les voitures autonomes et semi-autonomes devront avoir recours à un logiciel de visualisation basé sur l’IA assurant une conduite sûre, un passage de relais au conducteur sans à-coups, ainsi qu’une expérience agréable pour les passagers en se focalisant sur leur ressenti et leur bien-être – Rana El Kaliouby, PDG et cofondateur d’Affectiva.

2. En 2018, nous devrions assister à de nombreuses innovations, comme par exemple, un système d’IA pouvant s’exprimer directement (première personne) et non au travers d’une tierce personne, l’érosion de la neutralité du net à cause d’une diffusion de contenu de plus en plus personnalisée et optimisée à l’aide de l’IA ou encore l’éclatement de la bulle de l’apprentissage profond ou deep learning. Les startup dédiées à l’IA ne l’ayant appliquée qu’à un seul domaine seront moins surestimées. Les autres feront des avancées fondamentales quant aux capacités de l’IA. Nous assisterons également à au moins un nouvel accident impliquant un véhicule autonome avant de réaliser que la conduite autonome nécessite encore beaucoup de recherches et d’essais, contrairement à ce que l’on pense actuellement – Monty Barlow, directeur du département machine learning chez Cambridge Consultants.

3. L’IA commencera à répondre à la question « pourquoi ? ». Ces deux dernières années, nous avons appris deux choses en observant des personnes intéragir avec des systèmes d’IA : 1) les humains n’aiment pas ne pas savoir ce que fait une IA, et 2), une IA ne sait pas comment expliquer à un humain ce qu’elle fait. À la question « pourquoi ? », les IA répondent généralement : « parce que c’est comme ça ». En 2018, les créateurs ne pourront plus se défiler en disant que si l’IA ne sait pas répondre, c’est parce qu’elle traite des milliers de variables par seconde. Afin de prouver aux utilisateurs que les IA agissent dans un but commun, les développeurs devront mettre en place une série de réponses quant à la responsabilité, au suivi et au système mis en place. Cela réduira ainsi la frustration des utilisateurs – Or Shani, PDG d’Albert.

4. Une définition de prix personnalisée. Nous prévoyons un changement de politique de prix des sites d’e-commerce (surtout en matière de prêt-à-porter, d’électronique, d’alimentation et de produits pharmaceutiques) vers une personnalisation des prix en temps réel. Par exemple, le prix du ciment pourra être défini en fonction du comportement de l’acheteur, de l’offre, de la demande et des prix de la concurrence, contrairement à la politique actuelle qui ne définit pas les prix en fonction du client. Les prix changeront régulièrement afin de refléter les offres personnalisées. Ce système sera également mis en place dans les magasins grâce à l’étiquetage électronique. Seront présentées sur les étiquettes, le prix de l’article ainsi que « votre prix » – Dan Baruchi, PDG de Personali.

5. Dans un futur proche, nous assisterons à un combat d’IA. Les guerres ne se feront plus par l’intermédiaire de politiciens, de hackers ou de tout autre individu, mais par IA interposées. Les IA seront programmées pour attaquer les Etats à une vitesse telle qu’il sera impossible de se défendre. Il est donc impératif de discuter des IA développées dans un but particulier et des réglementations qui pourraient être appliquées dans ce domaine – Chad Steelberg, PDG de Veritone.

6. Si vous êtes éditeurs de logiciel et que vous n’avez pas prévu d’intégrer un système d’IA à vos produits ou services, vous serez à la traîne par rapport à vos concurrents. On peut comparer l’IA à l’eau ou à l’air qui nous entoure, elle est partout et elle sera impliquée dans la plupart des logiciels que nous utilisons, même sans que nous le sachions – Ed Sim, fondateur de Boldstart Ventures.

7. En 2018, l’IA sera conditionnée et accessible par tout un chacun, même sans grandes compétences informatiques. Le but n’est pas de créer de singularité, mais de faire évoluer les opinions, d’observer les modèles, et d’en tirer profit, de tester des hypothèses et d’en tirer des conclusions. C’est un processus très brutal mais si rapide que l’on ne s’en rend même pas compte et qui se base sur une quantité de données très impressionnante. Mais cela n’aurait aucune utilité si ça n’était pas transmis à d’autres logiciels et utilisateurs, dans un format exploitable et à partir du quel on peut obtenir des résultats. On voit finalement des API et des applications émerger prouvant que nous avons atteint une étape importante – Mike Fitzmaurice, vice président technologie de Nintex.

8. La Silicon Valley ne sera pas le théâtre de toues les innovations dans ce domaine. De nombreux pays parient sur l’intelligence artificielle. Il s’agit réellement du champ de bataille du futur. Si une entreprise prévoit d’impliquer l’IA dans sa stratégie, elle doit s’attendre à une transition longue et peut avoir à faire face à quelques phases d’interruption et de remise en question. L’évolution de l’IA ne sera pas linéaire – Todd Thibodeaux, PDG de CompTIA.

9. L’IA ne risque pas d’arrêter de faire parler d’elle. Les nouvelles avancées dans le domaine des solutions d’analyse continueront d’impliquer IA à l’aide du machine learning et du deep learning. En 2018, attendez-vous à ce que les entreprises investissent davantage dans la recherche et le développement des voitures autonomes. Elles implanteront également des systèmes d’IA pour assister à la conduite de leurs nouveaux modèles. Par exemple, la vision par ordinateur permet au véhicule de prendre la main si le conducteur montre des signes de fatigue. Nous pensons que les entreprises utilisant habituellement les modèles statistiques pour leurs solutions d’analyse avancée, par exemple pour améliorer les prévisions, investiront dans des solutions basées sur le machine learning et l’extraction de données de sources internes ou externes pour améliorer leurs modèles – Naresh Koka, Vice-président de SPR.

10. Il est maintenant possible de combiner l’IA et les flux de données en temps réel circulant sur une même plateforme et cela ouvre le champ des possibles. Par exemple, l’IA peut aider les entreprises à capitaliser sur les opportunités éphémères lorsque les flux de données circulent sur une seule plateforme, comme l’optimisation du prix unitaire lors de l’achat d’une large gamme de marchandises telles que l’énergie. Sur une plateforme où figurent des informations sur le prix unitaire de l’énergie éolienne, solaire ou du réseau, l’IA peut permettre à une entreprise d’ajuster son activité en temps réel lorsque le prix fluctue, en tirant profit des changements de prix pour minimiser les dépenses en matière d’énergie. Et c’est seulement un cas, l’IA et les transactions en temps réel peuvent permettre aux entreprise de bénéficier de nombreuses opportunités à court terme – Bob Renner, PDG de Liaison Technologies.