Avant-gardiste Intelligence artificielle
Chaque année, les entreprises investissent de plus en plus dans la technologie de l’IA. Au cours de la courte période entre 2015 et 2019, le nombre d’entreprises utilisant l’IA a augmenté d’un chiffre époustouflant de 2 70% ! Cette tendance ne montre aucun signe d’arrêt et on prévoit que d’ici 2030, l’IA pourrait représenter une industrie de 15 000 milliards de dollars.
Une étude menée auprès de dirigeants a révélé que l’amélioration des caractéristiques, des fonctions et des performances des produits était l’objectif principal de l’IA en entreprise. Cependant, les cas d’utilisation de l’IA dans l’industrie sont très variés. Vous obtenez tout, des filtres anti-spam à la messagerie intelligente, en passant par l'automatisation des processus, la surveillance, l'IA conversationnelle avancée, les chatbots, les assistants personnels intelligents, et bien plus encore.
À mesure que l’IA continue de gagner en popularité, ses cas d’utilisation se développent et évoluent vers de nouveaux domaines. Mais les cas d’utilisation ne sont pas les seuls à évoluer. L’IA elle-même continue de progresser chaque année. Cependant, il y a un problème. Environ 601 TP3T d'entreprises citent la « pénurie de talents en science des données » comme principal obstacle à la réalisation de leur potentiel en matière d'IA. C'est là qu'intervient AI Superior.
Que comprend-il ?
L'apprentissage en profondeur
- Le cerveau humain est constitué d’un réseau avancé de cellules appelées neurones. Le Deep Learning, un sous-domaine de pointe de l’apprentissage automatique, vise à modéliser les algorithmes de la même manière que le cerveau. DL est excellent pour ajouter de la valeur grâce à l'apprentissage supervisé à partir de données étiquetées - ce dont les entreprises disposent en grande quantité. Pour faire simple, l’apprentissage profond peut gérer plus de données, créer des modèles plus volumineux et gérer plus de calculs. Cela conduit à de meilleurs algorithmes et à de nouvelles informations avancées. Les modèles d’apprentissage profond sont très flexibles et évolutifs, ce qui signifie qu’ils peuvent continuer à progresser bien au-delà de leur création initiale. Des études de McKinsey prévoient que plusieurs secteurs pourraient être affectés par le Deep Learning.
Apprentissage par renforcement
- L'apprentissage par renforcement est le processus de formation de modèles d'apprentissage automatique pour prendre la bonne décision par le biais de punitions et de récompenses. Pour entraîner le modèle, l’IA reçoit généralement des récompenses ou des pénalités pour chaque action qu’elle effectue. Grâce au renforcement, il devient plus efficace d’atteindre le résultat souhaité.
Réseaux adverses génératifs (GAN)
- Les GAN ont été décrits comme « l’idée la plus intéressante des dix dernières années en matière d’apprentissage automatique ». Les GAN peuvent générer du nouveau contenu en apprenant des modèles dans les données de formation. L'algorithme d'apprentissage automatique est généralement non supervisé et comporte deux composants principaux. Premièrement, il s’entraînera à générer du nouveau contenu. Deuxièmement, un modèle discriminateur tentera de déterminer si ce contenu est réel ou faux. Si vous parvenez à tromper le modèle, vous pouvez avoir un degré élevé de confiance dans le contenu.
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