Intelligence artificielle : la promesse du big data

Avenir de l’IT : L’intelligence artificielle est un sujet brûlant, mais que recouvre-t-elle ? Bientôt, la capacité des machines à obtenir une meilleure compréhension du monde réel deviendra monnaie courante, dans tous les aspects de notre vie personnelle et professionnelle.

La récente explosion de l’intérêt pour l’intelligence artificielle ne vous aura certainement pas échappé et vous l’aurez probablement vue à l’œuvre également, sous la forme des assistants intelligents de téléphones ou sous forme d’appareil indépendant. Bientôt, la capacité des machines à obtenir une meilleure compréhension du monde réel deviendra monnaie courante, dans tous les aspects de notre vie personnelle et professionnelle. Toutefois, la question qui se pose ici est de savoir comment l’utiliser dans votre entreprise.

 

Au cœur de la capacité des algorithmes à comprendre l’univers tels que nous autres êtres humains le connaissons se trouve le big data. L’intelligence artificielle a besoin de grands volumes d’informations à analyser et elle doit sa récente popularité en grande partie à la disponibilité du stockage de masse et du traitement à bas coût.

 

Où donc opère la magie ?

 

Les types d’intelligence artificielle utilisent des données et des services de cloud computing pour traiter les requêtes et produire des réponses. Les autres applications incluent la reconnaissance faciale, les voitures autonomes et le traitement en langage parlé.

Les applications d’entreprise incluent les agents conversationnels (chatbots) pour fournir un service et une assistance aux clients et la prévision de la demande de produits en fonction d’un certain nombre de critères, tels que la météo, l’heure du jour et la date, ainsi que d’autres critères essentiellement spécifiques de l’entreprise. L’automatisation des processus manuels figure également en haut de la liste, notamment (mais pas exclusivement) les tâches traditionnellement considérées comme du travail de routine, comme le journalisme et la santé, pour ne citer que deux domaines où l’intelligence artificielle a fait des progrès. Pour le meilleur et pour le pire, sachez que cet article est entièrement l’œuvre d’un humain.

Toutefois, nous n’en sommes encore qu’aux tout débuts ; il reste un long chemin à parcourir et de nombreux défis à relever.

Les applications d’intelligence artificielle nécessitent des niveaux de stockage en masse et de puissance de traitement que seules les toutes dernières technologies peuvent offrir. Bien que le coût du stockage et des processeurs ait chuté, les types de matériel et de logiciels qu’exige l’intelligence artificielle restent des outils spécialisés. En outre, les volumes de données dont a besoin l’intelligence artificielle pour réussir sont vastes… Heureusement, l’estimation par IDC du volume de données qui existera dans le monde d’ici 2020 (44 zettaoctets) ne relève pas de la responsabilité d’une seule entreprise, mais une proportion significative devra probablement être analysée à des fins d’intelligence artificielle. IDC prédit que les revenus mondiaux pour les fournisseurs de traitement analytique d’entreprise et du big data augmenteront de 130,1 milliards de dollars en 2016 à plus de 203 milliards en 2020

[1].

 

L’intelligence artificielle et le cloud computing

 

L’analyse des impératifs logiciels et matériels de l’intelligence artificielle montre clairement que l’économie du cloud computing jouera un rôle clé dans le développement et le déploiement d’applications basées sur l’intelligence artificielle dans l’entreprise Pour l’instant, il existe des services de PaaS pour faciliter ce processus. Étant donné que nous nous trouvons dans les premières phases de la technologie, ce qu’il faut, c’est développer la capacité à expérimenter les données et algorithmes, vous permettant de manipuler les données et d’élaborer un modèle en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique.

Vous devez ensuite noter le modèle, évaluer les résultats et générer les valeurs finales. Une fois que le processus parvient à une conclusion satisfaisante, il doit être possible de déployer le modèle sous forme de service web pour permettre à l’entreprise de l’utiliser et de l’évaluer. Bien entendu, ce n’est pas aussi simple que cela. Il faudra un certain nombre d’itérations de ces étapes très simplifiées et probablement l’élaboration d’un certain nombre de modèles dans le cadre de la recherche d’une solution optimale.

Cela étant dit, lorsque des résultats professionnels sont attendus d’une technologie aussi complexe et spécialisée que l’intelligence artificielle, il paraît pertinent d’un point de vue opérationnel de recourir aux services de professionnels, notamment (comme c’est le cas avec le modèle économique du cloud computing) parce qu’ils peuvent amortir les coûts de l’infrastructure sur un large éventail de clients.

On pourrait même aller jusqu’à dire que l’intelligence artificielle est la prochaine application phare du cloud computing.

[1] Guide semestriel des dépenses mondiales réalisées dans le traitement analytique et le big data. https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prUS41826116

ZDNet vous accompagne

Construire votre infrastructure Big Data : 4 composantes clés pour réussir

Intelligence artificielle : la promesse du big data

Source : L’article << Intelligence artificielle : la promesse du big data >> est extrait de ZDNet

Du contenu qui pourrait bien vous intéresser !

1 Etoile2 Etoiles3 Etoiles4 Etoiles5 Etoiles 1 avis, 5,00/5
Loading...
2017-09-18T18:29:31+00:00

Laisser un commentaire

Ce site utilise Akismet pour réduire les indésirables. En savoir plus sur comment les données de vos commentaires sont utilisées.