Chaque entreprise est désormais une entreprise numérique. Cependant, selon Accenture, seulement 8 % des entreprises adoptent une stratégie de réinvention totale.
Dans son rapport Accenture Technology Vision 2023, la société examine la transition du monde physique au monde numérique. Les chercheurs soulignent que 96 % des cadres estiment que la convergence des mondes numérique et physique va transformer leur secteur d’activité au cours de la prochaine décennie.
Bien que nos mondes numérique et physique semblent parfois déconnectés, il n’est pas surprenant que nos efforts d’innovation dans la prochaine décennie soient axés sur la fusion des deux. Un exemple de cette fusion est la popularité croissante des cobots (robots collaboratifs), un marché qui devrait atteindre 16,3 milliards de dollars d’ici 2028.
Le rapport d’Accenture explore les tendances technologiques et met en évidence les mesures que les entreprises doivent prendre pour prospérer. Il identifie quatre tendances technologiques clés pour 2023 :
L’identité numérique – L’identification pour tous et toutes choses
L’identité numérique devient le pilier des aspirations technologiques des entreprises. Des efforts de réinvention sont en cours, non seulement pour les individus, mais également pour les objets.
Vos données, mes données, nos données
La transparence devient une ressource extrêmement précieuse. Les écosystèmes de données sont en train d’être redéfinis grâce à une transparence radicale, permettant aux entreprises d’exploiter leurs données pour obtenir des perspectives inédites sur leurs activités.
Généraliser l’IA – Les limites et les possibilités radicales de l’intelligence
Les modèles d’apprentissage de l’IA sont à l’origine d’une des plus grandes révolutions de l’histoire de l’intelligence artificielle. Les dirigeants d’entreprise peuvent désormais passer de la construction de leur propre IA à la collaboration avec l’IA.
Nouvelle frontière – Le big bang de l’informatique et de la science
Après des décennies de focalisation intense sur la technologie numérique, la science reprend une place prépondérante dans les priorités des entreprises.
Selon un rapport d’Accenture, 96 % des cadres sont enthousiasmés par les nouvelles capacités offertes par les modèles d’IA.
Une nouvelle catégorie d’IA
Pour définir cette nouvelle classe d’IA, les chercheurs du Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence ont inventé le terme “modèles de base” en août 2021. Ces modèles sont des modèles d’IA de grande envergure formés à partir d’une énorme quantité de données, avec une grande capacité d’adaptation aux tâches spécifiques.
Les modèles de base s’appuient généralement sur des modèles d’apprentissage machine transformateurs et comportent un nombre considérable de paramètres. Contrairement aux modèles traditionnels, ils sont formés pour des modalités de données plutôt que pour des tâches spécifiques, ce qui leur confère des capacités généralistes dans leur domaine.
Les entreprises doivent suivre de près ces nouveaux développements pour comprendre pleinement l’impact des modèles de base sur leurs secteurs et leurs activités. La quantité de calcul nécessaire pour former les plus grands modèles d’IA augmente rapidement, ce qui oblige les entreprises à ajuster en permanence leurs infrastructures.
Les modèles de base sont extrêmement adaptables et peuvent être utilisés pour une grande variété de tâches. La différenciation concurrentielle réside donc dans les décisions prises par les entreprises quant à l’utilisation et au déploiement de ces modèles, ainsi que dans leur choix de problèmes à résoudre avec l’IA.
Un exemple concret de l’impact des modèles de base est la transformation du travail. Google a utilisé un modèle de base pour développer un outil de complétion de code, qui a permis de réduire de 6 % le temps nécessaire pour coder.
Les grandes entreprises technologiques et les instituts de recherche qui ont créé des modèles de base préentraînés commencent à les proposer comme plateformes pour de nouvelles applications d’IA. Ces modèles sont disponibles soit en open source, soit via des API payantes, permettant aux organisations d’utiliser des modèles existants plutôt que de construire les leurs.
Les conversations autour de l’IA évoluent de “Comment construire ma propre IA ?” à “Que puis-je construire avec l’IA ?”. En effet, 98 % des dirigeants mondiaux reconnaissent que les modèles de base de l’IA joueront un rôle essentiel dans leurs stratégies au cours des 3 à 5 prochaines années. Les opérations d’IA passeront donc de la construction de modèles à la construction au-dessus des modèles.
Une fois les décisions prises quant à l’utilisation des modèles de base, les entreprises devront également déterminer comment y accéder et comment ils s’intègrent dans l’écosystème. Une stratégie de recrutement et de formation sera essentielle pour faire entrer toute l’organisation dans cette nouvelle ère de l’IA.
En conclusion, l’arrivée des modèles de base est l’un des plus grands changements dans l’histoire de l’IA. Aucune entreprise ne peut les ignorer. Ces modèles offrent une capacité d’adaptation sans précédent et obligent les entreprises à repenser leurs stratégies d’IA, de l’accès à l’IA aux applications même possibles. Ne pas tenir compte de ces avancées reviendrait à laisser votre entreprise dans le noir.
Pour en savoir plus sur le rapport Accenture Technology Vision 2023, cliquez ici.
Source : “ZDNet.com”
