Intelligence Artificielle : 51 Prévisions Pour 2018

31. L’IA aura un rôle charnière dans la communication et la collaboration. Avec l’arrivée de nouveaux modes de communication dans le monde du travail, attendez vous a constater un changement radical dans les dynamiques de travail. Par exemple, l’IA transformera et personnalisera la manière de communiquer grâce à des modèles et à la géolocalisation afin d’adapter les conférences et appels de chaque employé. De surcroît, les employés ne communiqueront plus via leurs appareils, mais leurs appareils communiqueront pour eux – Mark Sher, vice-président du produit marketing pour voice cloud de Intermedia.

32. L’IA et les données simplifieront le secteur de l’immobilier. Tout comme les technologies ont transformé les marchés financiers, l’IA révolutionnera la plus grande classe d’actifs de données : l’immobilier. Plus d’opinions suggestives ou de suppositions, les décisions seront basées sur des systèmes d’IA fonctionnant à partir de grandes bases de données afin de créer une industrie réellement concurrentielle. Peu importe que l’on parle du prix de l’immobilier d’un seul quartier ou d’un pays entier, l’AI permettra d’éviter les rumeurs qui essaient d’influencer les différents acteurs du marché – Jeremy Sicklick, PDG et cofondateur de HouseCanary.

33. Au lieu d’être perçue comme un remède à tout, en 2018, l’IA sera plus pratique. En fait, elle sera moins visible dans bon nombre de cas car les gens font plus attention à la manière que l’IA, lorsqu’elle est intégrée à des applications de la vie quotidienne, résout les problèmes spécifiques aux entreprises. On découvrira que l’IA n’est pas qu’un concept, mais qu’elle permet d’améliorer la productivité et d’obtenir davantage de connaissances. De plus, les leaders du secteur de la technologie et même les clients de l’ IA vont trouver son intégration très intéressante. Ils découvriront que lorsqu’elle est intégrée, les différents outils de l’IA sont plus efficaces que toutes les technologies réunies – Peter Wallqvist, vice-président de la stratégie de iManage.

34. En 2018, je m’attends à ce que à ce que l’IA soit utilisée afin de résoudre davantage de problèmes d’ingénierie complexe rencontrés lors de la conception, des essais ou de l’homologation d’un nouveau produit. En utilisant les plateformes de gestion des connaissance pour amplifier et améliorer les prises de décisions humaines, l’IA peut utiliser des données anciennes afin de comprendre des problèmes qui n’auraient pu être résolus avec l’ingénierie traditionnelle – Mohit Joshi, président et chef de la gestion bancaire, des services financiers, de l’assurance, de la santé et des sciences de la vie pour Infosys.

35. L’IA sera davantage accessible pour les novices. Les premières formes de l’IA commerciale montrent comment elle peut aider à optimiser l’efficacité des entreprises. Mais avant de se démocratiser, elle doit devenir parfaitement exploitable. En 2018, deux tendances vont se dessiner. La première étant que les interfaces d’IA seront accessibles par tous et que tous les employés d’une organisation seront capables de les utiliser. Ensuite, davantage de développeurs apprendront à programmer des système d’IA, la rendant plus claire et plus commune, elle pourra ainsi devenir un outil standard à la disposition des développeurs – Tomer Naveh, directeur de la technologie chez Albert.

36. Les analystes de données commencent à récolter les fruits de l’IA. Alors que le travail « d’analyste de données » semble sur le point de disparaître (les ordinateurs savent très bien le faire, non ?), les avancées de l’IA vont améliorer leur productivité et non les remplacer. Les analystes de données sont sur le point de pouvoir tirer profit des compétences de l’IA en matière de filtrage par motif et d’analyse en environnement clôt. Bientôt, le métier d’analyste sera d’orienter l’IA vers les bonnes questions et de décider de l’interprétation des résultats – David Crawford, directeur de l’ingénierie logicielle chez Alation.

37. L’IA aidera les entreprises à sortir de leur rôle d’intermédiaire entre le « hors ligne » et le« en ligne ». En 2018, les entreprises principalement présentent en ligne devront s’installer dans le monde réel afin d’établir une relation client. Les technologies permettant aux entreprises d’optimiser leurs capacités à se connecter « hors-ligne », et d’y intégrer le public en ligne, auront un impact significatif. Actuellement, le besoin des entreprises de contrôler la « justesse » de leur marque sur les réseaux sociaux est le principale obstacle à l’implantation en ligne d’une expérience relationnelle similaire à ce que l’on peut avoir en réalité. L’IA interviendra pour modérer et réorienter le contenu en temps réel en se basant sur l’analyse d’images de contenu basé sur les images ainsi que si elle correspond aux lignes directrices définies par la marque – Matthew Haber, directeur général et cofondateur de BeSide Digital.

38. Les entreprises passeront de la phase d’expérimentation de l’IA à sa mise en application. Elles chercheront des produits et des outils pour automatiser, gérer et moderniser les cycles de machine learning et deep learning. Les analystes de données doivent se focaliser sur le code et les algorithmes et non l’automatisation et la modélisation du processus. En 2018, les investissements dans l’IA pour la gestion des cycles de vie augmenteront et les technologies qui hébergent les données et supervisent le processus arriveront à maturité – Nima Negahban, directeur de la technologie et cofondateur de Kinetica.

39. Le débat sur l’IA est en train de passer de « est-ce que c’est bien ou mal » à « est-ce que ça deviendra assez bien un jour ». Si 2017 restera l’année où les alertes lancées par Elon Musk et Stephen Hawkings sur les potentiels dangers de l’IA ont été contrecarrées par les prédictions de Mark Zuckerberg et Bill Gates disant quelles peuvent potentiellement faire le bien, 2018 verra le débat s’orienter vers son utilité pratique. À l’instar de beaucoup de technologies, qui avaient été louées pour leur potentiel et qui n’ont finalement pas fait long feu, les premiers utilisateurs seront déçus par les limites évidentes de l’IA. Le grand public, qui connaît Alexa, Siri et Google Home, seront également déçus alors que les experts savent que l’IA peut réaliser tellement de choses, et que pour des raisons très complexes, il faut trouver un nouveau paradigme – Michel Morvan, cofondateur et PDG de Cosmo Tech USA.

40. Les développeurs vont devoir se demander s’ils souhaites mettre leurs données concernant l’IA et le machine learning en open source. Il est bien connu que les grandes entreprises comme Facebook, Google et Amazon jouissent d’un monopole sur nos données. En 2018, les développeurs devront prendre une décision : s’unir et rendre disponibles leurs données en espérant concurrencer ces grandes entreprises ou alors se résigner et accepter que des personnes telles que Mark Zuckerberg ou Sundar Pichai demeurent les gardiens des clés de l’innovation dans le domaine de l’IA. L’encryption homomorphique est la technologie qui peut permettre à ces initiatives de se concrétiser. Grâce à elle, il est possible de développer et de vérifier des modèles sur la Bockchian avant d’être partagés, les libérant ainsi de la limite de données actuelles. Cette méthode nous mènera vers un avenir davantage démocratique et collaboratif en réglant ainsi tous les problèmes liés à la protection et la propriété des données – Matt Creager, vice-président de la croissance et des relations développeurs chez Manifold.