Prédiction comportementale de l'IA : des machines conçues pour prédire l'avenir

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  Prévision quantique
• 17 mai 2023

Les appareils alimentés par des algorithmes d'apprentissage automatique (ML) modifient rapidement notre façon de travailler et de communiquer. Et avec l'introduction d'algorithmes de nouvelle génération, ces appareils peuvent commencer à atteindre des niveaux de raisonnement et de compréhension plus élevés qui peuvent prendre en charge des actions proactives et des suggestions pour leurs propriétaires.

Contexte de prédiction comportementale de l'IA

En 2021, les chercheurs de Columbia Engineering ont révélé un projet qui applique le ML prédictif basé sur la vision par ordinateur. Ils ont entraîné des machines à prédire le comportement humain jusqu'à quelques minutes dans le futur en utilisant des milliers d'heures de films, d'émissions de télévision et de vidéos sportives. Cet algorithme plus intuitif prend en compte une géométrie inhabituelle, permettant aux machines de faire des prédictions qui ne sont pas toujours liées par les règles traditionnelles (par exemple, des lignes parallèles ne se croisant jamais). 

Ce type de flexibilité permet aux robots de substituer des concepts connexes s'ils ne sont pas sûrs de ce qui se passera ensuite. Par exemple, si la machine ne sait pas si les gens se serreraient la main après une rencontre, ils la reconnaîtraient plutôt comme une "salutation". Cette technologie d'IA prédictive peut trouver diverses applications dans la vie quotidienne, allant de l'aide aux personnes dans leurs tâches quotidiennes à la prédiction des résultats dans certains scénarios. Les efforts précédents pour appliquer le ML prédictif se concentraient généralement sur l'anticipation d'une seule action à un moment donné, les algorithmes tentant de catégoriser cette action, comme offrir un câlin, une poignée de main, un high-five ou aucune action. Cependant, en raison de l'incertitude inhérente impliquée, la plupart des modèles ML ne peuvent pas identifier les similitudes entre tous les résultats potentiels.

Impact perturbateur

Étant donné que les algorithmes actuels ne sont toujours pas aussi logiques que les humains (2022), leur fiabilité en tant que collègues est encore relativement faible. Bien qu'ils puissent effectuer ou automatiser des tâches et des activités spécifiques, ils ne peuvent pas être comptés pour faire des abstractions ou élaborer des stratégies. Cependant, les solutions émergentes de prédiction comportementale de l'IA vont changer ce paradigme, en particulier dans la façon dont les machines fonctionnent aux côtés des humains au cours des prochaines décennies.

Par exemple, la prédiction comportementale de l'IA permettra aux logiciels et aux machines de proposer des solutions nouvelles et intéressantes en cas d'incertitudes. Dans les secteurs des services et de la fabrication, en particulier, les cobots (robots collaboratifs) deviendront capables de lire les situations bien à l'avance au lieu de suivre un ensemble de paramètres, ainsi que de suggérer des options ou des améliorations à leurs collègues humains. D'autres cas d'utilisation potentiels concernent la cybersécurité et les soins de santé, où l'on peut de plus en plus faire confiance aux robots et aux appareils pour prendre des mesures immédiates en fonction des urgences potentielles.

Les entreprises seront encore mieux équipées pour offrir des services sur mesure à leurs clients afin de créer une expérience plus individualisée. Il pourrait devenir courant pour les entreprises de proposer des offres hautement personnalisées. De plus, l'IA permettra aux entreprises d'obtenir des informations plus approfondies sur le comportement des clients afin d'optimiser les campagnes marketing pour une efficacité ou une efficacité maximale. Cependant, l'adoption généralisée d'algorithmes de prédiction comportementale pourrait conduire à de nouvelles considérations éthiques liées aux droits à la vie privée et aux lois sur la protection des données. En conséquence, les gouvernements pourraient être contraints de légiférer sur des mesures supplémentaires pour réglementer l'utilisation de ces solutions de prédiction comportementale de l'IA.

Applications pour la prédiction comportementale de l'IA

Certaines applications pour la prédiction comportementale de l'IA peuvent inclure :

• Des véhicules autonomes capables de mieux prédire le comportement des autres voitures et des piétons sur la route, ce qui entraînera moins de collisions et d'autres accidents.
• Des chatbots capables d'anticiper la réaction des clients à des conversations complexes et de proposer des solutions plus personnalisées.
• Des robots dans les établissements de soins de santé et de soins assistés qui peuvent prédire avec précision les besoins des patients et répondre immédiatement aux urgences.
• Des outils marketing capables de prédire les tendances des utilisateurs sur les plateformes de médias sociaux, permettant aux entreprises d'ajuster leurs stratégies en conséquence.
• Entreprises de services financiers utilisant des machines pour identifier et prévoir les tendances économiques futures.
• Les politiciens utilisent des algorithmes pour déterminer quelle zone est susceptible d'avoir la base électorale la plus engagée et d'anticiper les résultats politiques.
• Machines capables d'analyser les données démographiques et de fournir un aperçu des besoins et des préférences des communautés.
• Logiciel capable d'identifier la prochaine meilleure avancée technologique pour un secteur ou une industrie particulière, par exemple en prédisant le besoin d'une nouvelle catégorie de produits ou d'une nouvelle offre de services sur un marché émergent.
• Identification des domaines où existent des pénuries de main-d'œuvre ou des lacunes en matière de compétences, préparant les organisations à des solutions améliorées de gestion des talents.
• Algorithmes utilisés pour identifier les zones de déforestation ou de contamination qui peuvent nécessiter une attention particulière lors de la planification des efforts de conservation ou de protection de l'environnement.
• Des outils de cybersécurité capables de détecter tout comportement suspect avant qu'il ne devienne une menace, aidant à prendre des mesures préventives précoces contre la cybercriminalité ou les activités terroristes.

Questions à considérer

• Sinon, comment pensez-vous que la prédiction comportementale de l'IA changera la façon dont nous interagissons avec les robots ?
• Quels sont les autres cas d'utilisation de l'apprentissage automatique prédictif ?