L'IA - engouement ou révolution ?

Le terme d'intelligence artificielle a été inventé dès les années 1950. Les attentes initiales très élevées n'ont toutefois pas pu être satisfaites en raison du manque de puissance de calcul, si bien qu'un long hiver dit de l'IA a suivi.

Depuis le début du millénaire, les conditions de base de l'IA se sont considérablement améliorées. Ainsi, de grandes quantités de données sont disponibles via diverses sources, notamment Internet, pour l'entraînement de réseaux neuronaux ("Big Data").

Les capacités de calcul ont augmenté de manière exponentielle et sont également devenues universellement disponibles grâce à l'utilisation d'architectures GPU hautement parallèles. Le troisième élément qui a fait d'énormes progrès est l'algorithmique.

La percée dans l'esprit du public a eu lieu en 2016, lorsque l'équipe de Google Deepmind a battu un champion de go avec Alphago, un système composé de plusieurs réseaux neuronaux - une évolution que même les experts n'auraient pas cru possible avant dix ans.

Aujourd'hui, nous nous trouvons avec l'IA dans une situation similaire à celle d'Internet au début des années 90. Nous savons qu'il y aura d'énormes changements, même si les conséquences exactes sont encore en partie imprévisibles.

Et il règne une atmosphère d'effervescence similaire dans la recherche et l'industrie. L'IA est déjà omniprésente, tant dans l'industrie que dans le secteur grand public.

Dans des systèmes comme Alexa et Siri, les technologies d'apprentissage en profondeur sont utilisées pour reconnaître le texte parlé, analyser les questions, générer des réponses et les restituer sous forme de langage naturel.

L'IA va pénétrer de nombreux domaines. Le domaine d'application le plus populaire actuellement, et probablement celui qui nécessite le plus de recherche, est la conduite autonome. Elle sera généralisée à partir de 2025-2030 et révolutionnera l'ensemble de l'écosystème de la logistique et du transport personnel.

L'IA peut potentiellement être utilisée dans les domaines de la reconnaissance des formes et des prédictions qui sont trop complexes pour être décrits par des algorithmes créés par l'homme. La reconnaissance d'images, la reconnaissance faciale, la traduction, la conversion de la parole en texte, les chatbots intelligents, la maintenance prédictive et bien d'autres exemples en sont des exemples.

En médecine, les systèmes qui détectent les cellules cancéreuses ou analysent les images radiologiques obtiennent déjà de meilleurs taux de détection que les médecins.

Mais l'IA a également le potentiel de bouleverser, de disrupter de nombreux processus et modèles commerciaux. Les entreprises, quels que soient leur taille et leur secteur d'activité, ont tout intérêt à s'y intéresser de près dès maintenant.

Les entreprises doivent acquérir une compréhension générale de la technologie et des possibilités d'utilisation à tous les niveaux de gestion et développer une stratégie d'IA.

Parallèlement, ils devraient acquérir de l'expérience avec des premiers projets ou des pilotes, échanger avec d'autres et, le cas échéant, faire venir du savoir-faire en matière d'IA dans l'entreprise.

Une scène animée de start-ups et de petites et moyennes entreprises (PME) s'est développée en Allemagne, développant des produits et services innovants basés sur les technologies d'IA.

L'objectif de l'association IA est de représenter les intérêts de ces entreprises et de participer activement au débat sur l'impact sur la société.

Il s'agit notamment de créer des conditions-cadres pour les entreprises d'IA et de collaborer avec la recherche et l'industrie, notamment dans le but de mettre en place en Allemagne et en Europe des structures capables de faire face à la concurrence des fournisseurs américains et, bientôt, de plus en plus chinois.

De même, il est important que toutes les parties de la population aient une compréhension de base dans le domaine des technologies de l'information. Dans ce domaine, un changement de la politique de l'éducation est notamment nécessaire.

Il ne s'agit pas seulement d'avoir besoin de plus d'informaticiens à l'avenir, mais de faire en sorte que chacun connaisse les bases et les relations de ces technologies qui nous entourent en permanence.