Technologies émergentes d’intelligence artificielle des années 2020: IA formative
Les technologies d’intelligence artificielle ont toujours été à la hauteur du battage médiatique. Alors, quelle est la prochaine étape?
L’innovation technologique a été une réponse directe aux demandes et aux attentes des humains. Les technologies émergentes comme l’intelligence artificielle continuent de jouer un rôle vital en aidant le monde de nombreuses manières. Même l’intelligence artificielle évolue à travers de nombreuses itérations. Récemment, Gartner a envisagé «l’IA formative» dans son cycle de battage publicitaire pour les technologies émergentes 2020. Alors, qu’est-ce que l’IA formative? Apprenons-en plus à ce sujet.
Qu’est-ce que l’IA formative?
Gartner définit «l’IA formative» comme un type d’intelligence artificielle capable de se changer dynamiquement pour répondre à une situation. En termes simples, il fait référence aux technologies d’intelligence artificielle qui s’adaptent dynamiquement en fonction du contexte. Il existe une variété de types, allant de l’intelligence artificielle qui peut s’adapter dynamiquement au fil du temps aux technologies qui peuvent générer de nouveaux modèles pour résoudre des problèmes spécifiques. Donc, fondamentalement, en plus de mener une analyse complexe, l’IA formative a le potentiel de créer des choses par elle-même – ajoutant nos craintes que l’intelligence artificielle remplace les humains.
Les trois formes les plus courantes d’IA formative comprennent: l’IA générative, le développement de logiciels assisté par l’IA et les réseaux conflictuels génératifs (GAN). Les GAN peuvent également être considérés comme une application de l’IA générative. Selon Gartner, d’autres technologies émergentes dans cette tendance incluent l’IA composite, la confidentialité différentielle, les petites données et l’apprentissage auto-supervisé. Ces technologies peuvent être utilisées même par les entreprises qui cherchent à expérimenter l’intelligence artificielle et peuvent tirer parti du développement augmenté par l’IA, de la conception assistée par l’IA, de l’apprentissage automatique adaptatif, des ontologies et des graphiques, et même de l’IA générative. Cela indique que les applications de l’IA formative vont de la génération de données synthétiques à la découverte de médicaments, en passant par la formation de modèles d’apprentissage automatique ou même la conception de deepfakes avec une intention méprisable. Gartner prévoit également que l’IA formative sera utilisée pour rationaliser la manière dont les modèles mathématiques et d’apprentissage automatique sont créés et affinés au fil du temps. Le cycle de battage publicitaire de Gartner pour les technologies émergentes explore les opportunités pour les organisations dans leur recherche de transformation commerciale basée sur la technologie.
Hype et préoccupations derrière l’IA formative
Il est vrai que la mise en œuvre de technologies d’intelligence artificielle justifiera des investissements importants pour les entreprises, mais les récompenses peuvent largement l’emporter sur les dépenses initiales. Alors que les anciennes applications de l’intelligence artificielle comme l’apprentissage automatique et la vision par ordinateur offrent des avantages au-delà du profit commercial, l’IA formative offre une grande liberté. Par exemple, supposons que les chercheurs aient besoin d’un ensemble de données pour former un modèle d’IA – qui n’est pas disponible facilement ou qui est insuffisant, alors ils peuvent utiliser l’IA générative pour créer les données nécessaires à de bonnes prévisions ou analyses. Même le développement augmenté de l’IA peut permettre aux entreprises d’atténuer les problèmes de dotation en personnel et de formation qui entravent l’adoption ou la mise à l’échelle de l’IA.
De plus, l’IA formative aide à réduire les coûts de l’apprentissage automatique pour les entreprises, ce qui la rend extrêmement attractive pour les entreprises soucieuses des coûts.
L’un des exemples populaires d’IA générative est le GPT-3 d’OpenAI. GPT-3 peut créer des présentations de diapositives, des images; écrire du code de programmation, des articles et analyser et traduire des textes et bien plus encore. Il existe des utilisations néfastes de l’IA générative à travers la création de deepfakes qui posent des problèmes de sécurité et de confidentialité. Par conséquent, la DARPA poursuit la détection des deepfakes pour contrer la fraude, la désinformation, l’instigation de troubles sociaux.
En règle générale, la plupart des prédictions de Gartner se sont avérées vraies avec le temps. Donc, si la poursuite de l’IA formative se passe bien, elle aura une influence énorme sur la trajectoire des applications de l’intelligence artificielle à l’avenir. Cependant, pour y parvenir, nous devons prêter attention à une autre technologie de cycle Hype de Gartner, à savoir Algorithmic Trust. Comme le dit Gartner, «les modèles basés sur des autorités responsables sont remplacés par des modèles de confiance algorithmiques pour garantir la confidentialité et la sécurité des données, la source des actifs et l’identité des individus et des choses. Nous devons donc mettre en place des algorithmes de confiance pour faire confiance aux algorithmes d’intelligence artificielle pour une utilisation sûre de l’IA formative. Sinon, le «battage médiatique» pourrait s’éteindre bientôt!