Dernières tendances en matière d'IA et comment elles peuvent aider votre entreprise

L'intelligence artificielle (IA) est devenue un incontournable dans tous les secteurs et, des CXO aux développeurs, tous cherchent à tirer parti de l'IA et de la science des données de manière à ce qu'elles deviennent un élément de construction standard de divers processus commerciaux. L’IA peut générer à la fois des résultats et des résultats impact pour les organisations avec des coûts d'investissement comparativement moindres. L’intégration de l’IA et de l’apprentissage automatique constituera un changement de paradigme pour les entreprises qui dépendaient jusqu’à présent de moteurs basés sur des règles pour piloter leurs activités. Cela contribue à établir un processus autonome et d’auto-guérison qui évoluera au fil du temps pour devenir un élément indispensable à la croissance d’une organisation.

Derniers développements

Littéralement, chaque mois, nous mettons en évidence de nouveaux développements et tendances dans les domaines de l’IA et de l’apprentissage automatique. Cela conduit souvent à des applications qui transforment radicalement les entreprises. Voici les plus chauds.

Générer artificiellement des images à l'aide de réseaux contradictoires génératifs

Les réseaux adverses génératifs (GAN) sont des modèles de Deep Learning relativement nouveaux qui permettent de générer des instances artificielles (principalement des images) basées sur des instances présentées précédemment. Il existe différentes versions de modèles GAN telles que StyleGAN, DCGAN, etc. permettant de transférer du style, des motifs, etc. Ceci, à son tour, trouve de nombreuses applications pour créer des images artificielles d'œuvres d'art, des modèles de conception, des modèles, etc.

Implications commerciales :

• Conception de vêtements, d'art et de textures (apporte de nouvelles idées de conception, réduit les coûts)
• Modélisation financière (génère des données synthétiques pour la formation de modèles complexes)
• Autre : réduction du bruit dans les images, etc.

Cadres d'apprentissage profond pour les appareils Edge

Avec la prolifération des appareils Edge, il est absolument nécessaire de déployer des modèles d'apprentissage profond qui peuvent utiliser des ressources et une puissance de calcul limitées, tout en fournissant le résultat souhaité. Les modèles traditionnels de Deep Learning qui nécessitent la puissance du GPU ne peuvent pas être déployés dans de tels appareils et nécessitent donc un convertisseur pour compresser ces modèles sans perte majeure de performances. Des frameworks de Deep Learning tels que TensorFlow et PyTorch ont récemment publié de tels convertisseurs.

Implications commerciales :

• Analyses avancées sur les appareils Edge, par exemple tâches de vision par ordinateur complexes sur les smartphones (reconnaissance faciale, détection de pose, etc.) et les caméras (identification personnelle)
• Autre : analyse des appareils portables, etc.

Modèles linguistiques pré-entraînés à grande échelle

Les dernières innovations en matière de modèles linguistiques ont amélioré la capacité de traitement du langage naturel (NLP). Basé sur de nouvelles architectures Transformer BERTE publié par Google ainsi que d'autres modèles de type BERT ont constitué une véritable avancée dans le domaine de la PNL. Cela a permis à de nombreuses entreprises de produire des centaines d’applications pratiques et de cas d’utilisation.

Implications commerciales :

• Classification et catégorisation des textes
• Chatbots et système de réponse aux questions (QnA)
• Autres : détection de sentiments, traduction automatique, reconnaissance d'entités nommées, résumé

Apprentissage par renforcement appliqué

L'apprentissage par renforcement est largement utilisé dans diverses industries où les décisions ou les résultats sont complètement autonomes. Les anciens modèles RL étaient confinés à l'espace de recherche, alors que les entreprises envisagent désormais d'utiliser des modèles RL pour simuler un environnement en temps réel dans lequel elles peuvent tester leurs modèles prédictifs ou former des robots.

Implications commerciales :

• Simuler des scénarios en temps réel pour leurs processus métier et tester les algorithmes
• Définition de stratégies de trading et simulation de transactions
• Processus de simulation basé sur RL pour tester le comportement des clients
• Utilisation dans l'industrie du jeu pour concevoir des robots humains comme l'IA

Interopérabilité des modèles

Comme il existe un large éventail de cadres d'apprentissage profond, il est nécessaire de disposer d'un cadre qui puisse aider à transférer le modèle d'un cadre d'apprentissage profond à un autre. Par exemple, il peut être nécessaire de convertir un modèle construit à l'aide de TensorFlow en PyTorch sans aucune perte de paramètre.

Implications commerciales :

• Capacité à interopérer des modèles basés sur différents frameworks de Deep Learning
• Déployer des modèles à l'aide de divers frameworks et plates-formes

Deep Fakes et détecteurs de Deep Fake

Les progrès de la technologie du Deep Learning ont ouvert la voie à la synthèse artificielle des réactions du visage humain. La technologie Deep Fakes a le potentiel de révolutionner l’espace de création de contenu vidéo où les concepteurs peuvent les utiliser pour générer de nouvelles vidéos sans faire appel à la vraie personne. Il existe diverses vidéos publiées dans lesquelles les visages des artistes de la vidéo sont remplacés par ceux d'une autre personne.

Implications commerciales :

• Génération de contenu - pour générer du nouveau contenu vidéo sans nécessiter la présence physique des artistes après avoir obtenu les autorisations nécessaires

Comment dois-je suivre toutes ces tendances ?

Ce ne sont là que quelques tendances qui commencent à être utilisées par certains acteurs commerciaux. Pour rester compétitif sur le marché et exploiter toute la puissance de l’IA, il est temps de réfléchir à votre équipe de science des données. En interne ou en externalisation ?

Si vous avez besoin d'aide pour mettre en œuvre des technologies d'IA de pointe, envoyez simplement Contactez-nous. Nous vous contacterons immédiatement.