IA de qualité grand public : Apporter l'apprentissage automatique au plus grand nombre

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IA de qualité grand public : Apporter l'apprentissage automatique au plus grand nombre

IA de qualité grand public : Apporter l'apprentissage automatique au plus grand nombre

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Les entreprises technologiques créent des plates-formes d'intelligence artificielle sans et à faible code auxquelles tout le monde peut naviguer.
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      Prévision quantique
    • Le 27 janvier 2023

    Des offres low-code et no-code plus accessibles d'Amazon Web Services (AWS), d'Azure et de Google Cloud permettront aux gens ordinaires de créer leurs propres applications d'IA aussi rapidement qu'ils peuvent déployer un site Web. Les applications d'IA hautement techniques des scientifiques peuvent céder la place à des applications grand public légères beaucoup plus conviviales.

    Contexte d'IA grand public

    La « consumérisation de l'informatique » a été un thème récurrent dans les cercles technologiques tout au long des années 2010, mais à partir de 2022, la plupart des offres de logiciels d'entreprise restent maladroites, rigides et hautement techniques. Ce paradigme est en partie dû à trop de technologies et de systèmes hérités qui fonctionnent encore dans la plupart des agences gouvernementales et des entreprises Fortune 1000. Créer une IA conviviale n'est pas une tâche facile, et elle est souvent mise de côté au profit d'autres priorités telles que le coût et le délai de livraison. 

    De plus, de nombreuses petites entreprises ne disposent pas d'équipes internes de science des données capables de personnaliser les solutions d'IA, de sorte qu'elles s'appuient souvent sur des fournisseurs qui proposent des applications avec des moteurs d'IA intégrés à la place. Cependant, ces solutions de fournisseurs peuvent ne pas être aussi précises ou adaptées que les modèles créés par des experts internes. La solution consiste en des plates-formes d'apprentissage automatique (ML) automatisées qui permettent aux travailleurs peu expérimentés de créer et de déployer des modèles prédictifs. Par exemple, la société américaine DimensionalMechanics permet à ses clients de créer des modèles d'IA détaillés simplement et efficacement depuis 2020. L'IA intégrée, appelée « l'Oracle », fournit une assistance aux utilisateurs tout au long du processus de création de modèles. La société espère que les gens utiliseront diverses applications d'IA dans le cadre de leurs routines de travail quotidiennes, similaires à Microsoft Office ou Google Docs.

    Impact perturbateur

    Les fournisseurs de services cloud ont de plus en plus mis en œuvre des modules complémentaires qui faciliteraient la création d'applications d'IA. En 2022, AWS a annoncé le CodeWhisperer, un service alimenté par ML qui aide à améliorer la productivité des développeurs en fournissant des recommandations de code. Les développeurs peuvent écrire un commentaire qui décrit une tâche spécifique en langage clair, comme "télécharger un fichier sur S3", et CodeWhisperer détermine automatiquement les services cloud et les bibliothèques publiques les mieux adaptés à la tâche spécifiée. Le module complémentaire construit également le code spécifique à la volée et recommande des extraits de code générés.

    Pendant ce temps, en 2022, Azure de Microsoft a proposé une suite de services automatisés d'IA/ML sans ou avec peu de code. Un exemple est leur programme d'IA citoyenne, conçu pour aider quiconque à créer et à valider des applications d'IA dans un environnement réel. Azure Machine Learning est une interface utilisateur graphique (GUI) avec ML automatisé et déploiement sur des points de terminaison par lots ou en temps réel. Microsoft Power Platform fournit les kits d'outils pour créer rapidement une application et un flux de travail personnalisés qui implémentent des algorithmes ML. Les utilisateurs finaux peuvent désormais créer des applications ML de niveau production pour transformer les processus métier hérités.

    Ces initiatives continueront de cibler les personnes ayant peu ou pas d'expérience en codage qui souhaitent tester des applications d'IA ou explorer de nouvelles technologies et solutions de processus. Les entreprises peuvent économiser de l'argent sur l'embauche de data scientists et d'ingénieurs à temps plein et peuvent à la place perfectionner leurs employés informatiques. Les fournisseurs de services cloud gagnent également plus de nouveaux abonnés en rendant leurs interfaces plus conviviales. 

    Implications de l'IA grand public

    Les implications plus larges de l'IA grand public peuvent inclure : 

    • Un marché en pleine croissance pour les entreprises qui se concentrent sur le développement de plates-formes d'IA sans ou à faible code permettant aux clients de créer et de tester eux-mêmes des applications.
    • Une macro-augmentation du taux de numérisation des opérations publiques et privées. 
    • Le codage peut devenir une compétence moins technique et peut être de plus en plus automatisé, permettant à un plus large éventail de travailleurs de participer à la création d'applications logicielles.
    • Les fournisseurs de services cloud créent davantage de modules complémentaires qui automatiseront le développement de logiciels, notamment la possibilité de rechercher des problèmes de cybersécurité.
    • De plus en plus de personnes choisissent d'auto-apprendre à coder en utilisant des plateformes d'IA automatisées.
    • Les programmes d'éducation au codage sont de plus en plus adoptés (ou réintroduits) dans les programmes des collèges et lycées, craignant ces applications sans et à faible code.

    Questions à commenter

    • Si vous avez utilisé des applications d'IA grand public, étaient-elles faciles à utiliser ?
    • Comment pensez-vous que les applications d'IA grand public accéléreront la recherche et le développement ?

    Références Insight

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