Principales tendances de l'intelligence artificielle à surveiller en 2019

L'intelligence artificielle de l'intelligence artificielle fait fureur à présent, mais, comme toute technologie, elle est en constante évolution. Voici comment devrait se jouer l'intelligence artificielle en 2019.

1. Des puces complexes à l’intelligence artificielle

L’énorme puissance de l’Intelligence Artificielle, qui se traduit par sa capacité à effectuer des calculs mathématiques avancés, des calculs complexes, la reconnaissance faciale, la détection d’objets et d’autres tâches complexes, a un coût matériel. Même le processeur le plus rapide et le plus avancé ne permet pas d’accélérer la formation d’un modèle IA. L'exécution transparente des modèles d'intelligence artificielle nécessite du matériel supplémentaire, sous la forme de processeurs spécialisés, en complément du processeur.

Les principaux fabricants de puces, tels qu'AMD, Intel, NVIDIA, Qualcomm et d'autres, s'efforcent toutefois de supprimer ces limitations. sur le point de déployer des puces spécialisées qui accélèrent l'exécution d'applications utilisant l'IA. Les entreprises d'infrastructure à très grande échelle telles que Google, Amazon, Microsoft et Facebook investissent également de plus en plus dans le développement de puces personnalisées. Ces nouvelles puces seraient basées sur des matrices de portes programmables sur site (FPGA) et des circuits intégrés spécifiques à une application (ASIC) et seraient optimisées pour des cas d'utilisation et des scénarios spécifiques.

Il va sans dire que les nouvelles puces en perspective permettraient un calcul hautes performances. des tâches telles que le traitement des requêtes et l'analyse prédictive sont très rapides et transparentes. De telles puces trouveraient une application dans une foule d'industries telles que les soins de santé, l'automobile, etc.

Certaines initiatives précoces, telles que Project Nitro d'Amazon, les TPU Cloud de Google, le Projet Brainwave de Microsoft et Intel Myriad X VPU. présage des événements à venir en 2019.

2. L'essor d'ONNX pour faciliter l'interopérabilité entre les réseaux de neurones

Le développement de réseaux de neurones exploitables basés sur l'IA dépend en grande partie du choix du cadre approprié. Bien qu’il existe de nombreux choix en ce qui concerne les cadres, les développeurs sont bloqués par le manque d’interopérabilité entre ces cadres. Ceci est vrai pour tous les frameworks populaires en vogue, y compris TensorFlow, Caffe2, Apache MXNet, PyTorch, Microsoft Cognitive Toolkit et autres.

Des grands groupes du secteur tels qu'AWS, Facebook et Microsoft y travaillent cependant et y ont collaboré. pour créer un réseau ouvert de réseaux de neurones (ONNX), qui permette de réutiliser des modèles de réseaux de neurones formés dans plusieurs cadres.

ONNX est sur le point de devenir une technologie essentielle pour l'industrie en 2019, adoptée par les parties prenantes à grande échelle. . Windows 10 est déjà livré avec le moteur d’exécution ONNX et le toolkit OpenVINO d’Intel prend déjà en charge ONNX, ce qui indique la tendance.

3. L'apprentissage automatique automatisé gagne de la notoriété

L'apprentissage automatique reste prometteur, mais le développement de modèles est un travail difficile, et l'expertise très avancée requise étouffe les possibilités.

AutoML est toutefois prêt à changer les choses. Appliqué correctement, il permettrait aux analystes métier et aux développeurs d’élaborer des modèles d’apprentissage automatique capables de traiter des scénarios complexes sans passer par le processus habituellement ardu et fastidieux de la formation des modèles ML ou par des processus complexes. Les analystes métier pourraient se concentrer sur le problème métier plutôt que sur le processus et le flux de travail.
AutoML offre le même niveau de flexibilité que les API cognitives, mais offre également une grande portabilité et la possibilité de coopter des données personnalisées. [19659004] DataRobot, Google Cloud AutoML, les API cognitives personnalisées Microsoft, les entités personnalisées pour Amazon Comprehend sont quelques-unes des solutions AutoML déjà lancées. La popularité de ces outils indique une popularité généralisée pour AutoML en 2019.

4. Automatisation de DevOps via AIOps

Les AIOps représentent la convergence de l'IA et de DevOps. Une telle convergence, qui devrait être généralisée en 2019, profitera considérablement aux fournisseurs de cloud public et aux entreprises.

Les applications et l'infrastructure modernes génèrent des données de journal considérables, générées par le matériel, les logiciels de serveur et d'application, les systèmes d'exploitation et d'autres sources. . Ces données trouvent une utilisation pour l'indexation, la recherche et l'analyse, mais sont également agrégées et corrélées pour trouver des informations et des modèles. L'application de modèles d'apprentissage automatique à de tels jeux de données rend les opérations informatiques proactives. Les chefs d'entreprise et les autres parties prenantes obtiennent des informations en temps réel, ce qui permet d'agir rapidement et rapidement. Les entreprises pourraient, par exemple, tirer parti de l'intelligence améliorée et en temps réel pour effectuer une analyse précise des causes premières.

Certains des outils basés sur AIOps déjà en vogue incluent Amazon EC2 Predictive Scaling, Amazon S3 Intelligent Tiering, Moogsoft AIOps et Résilience des ordinateurs virtuels Azure.

5. La montée des agents virtuels

Les entreprises utilisent de plus en plus de chatbots basés sur l'intelligence artificielle. Les chatbots répondent aux questions, qualifient les prospects et aident à la vérification pour les clients en ligne, entre autres applications. Il est probable que 2019 verra passer de chatbots à des agents virtuels dotés d'une intelligence artificielle, capables de traiter des tâches de service client encore plus complexes, avec même un visage et une personnalité propres.

En prévision de l'avenir, Ava, la solution virtuelle d'Autodesk agent, vient avec un visage féminin et un personnage puissant qui résonnent l'image de marque de la société. Il va sans dire que de tels agents virtuels sont beaucoup plus efficaces que les agents humains.

6. Rôle croissant de l'intelligence artificielle dans la cyberdéfense

La cybercriminalité est un problème majeur depuis plusieurs années maintenant. Les cybercriminels ciblent à leur guise l'infrastructure cloud, l'IdO et d'autres actifs cybernétiques. 2019 verra une application croissante de l'intelligence artificielle pour lutter contre la cybercriminalité et maintenir la sécurité des réseaux informatiques.

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont déjà utilisés pour détecter de subtils indicateurs d'activités anormales, détecter les ennemis en ligne en temps réel et étouffer les menaces informatiques le bourgeon.

7. Recommandations d’IA pour promouvoir la vente au détail intelligente

Les progrès de l’intelligence artificielle permettent aux entreprises et aux spécialistes du marketing de développer des modèles recommandant des produits basés non seulement sur l’historique de navigation du client, mais aussi sur le ton et l’opinion. En 2019, les entreprises adopteront des solutions basées sur l'IA pour offrir à leurs clients des expériences d'achat hautement personnalisées . Ces expériences s'étendraient également au-delà des boutiques en ligne aux magasins traditionnels, via des interfaces numériques.

Les temps sont intéressants pour l'IA. Les entreprises intelligentes feraient bien de marquer les entreprises technologiques qui se tiennent au courant des derniers développements de cette technologie émergente et de développer des solutions pour l’appliquer afin de déployer des solutions viables.

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