L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique ne sont plus des éléments de la science-fiction ; ce sont les réalités d’aujourd’hui. Ces technologies ont transformé différents secteurs, et le monde informatique ne fait pas exception.
Avec la capacité d’analyser une grande quantité de données en temps réel, d’identifier des modèles et de détecter des anomalies, les outils basés sur l’IA/ML améliorent l’efficacité opérationnelle des entreprises du secteur informatique.
Pourquoi l’IA/ML mérite-t-elle d’être l’avenir du monde moderne ? Comment cela remodèle-t-il le mode de fonctionnement des entreprises ? Comprenons le rôle crucial de l’IA/ML dans l’industrie technologique.
L’essor de l’IA et du ML
Le parcours de l’IA et du ML est tout simplement remarquable. Ces dernières années, nous avons assisté à une croissance incroyable de l’IA et du ML dans le secteur informatique. Cette popularité est principalement due à la diffusion du Big Data et aux progrès des algorithmes.
On remonte de l’époque où l’IA était simplement associée à des visions futuristes à la réalité d’aujourd’hui, où les algorithmes de ML naviguent de manière transparente dans notre vie quotidienne. Ces technologies ont connu une profonde évolution.
Selon Recherche prioritairela taille du marché mondial de l’apprentissage automatique augmentera à un TCAC de 35 % et atteindra environ 771,38 milliards de dollars d’ici 2032. De même, l’IA devrait également croître à un TCAC de 19 %, pour atteindre 2 575,16 milliards d’ici 2032.
Ces technologies ont donc occupé le devant de la scène dans ce monde axé sur la technologie, mais les algorithmes d’automatisation et d’apprentissage automatique ne s’arrêtent pas là. L’IA et l’apprentissage automatique se développent constamment, rationalisant nos processus et augmentant la productivité, grâce au financement et à une réflexion innovante.
Le rôle crucial de l’IA et du ML dans l’industrie informatique
Les technologies de l’information permettent aux ordinateurs d’effectuer diverses tâches, telles que le stockage, la transmission, la récupération et la manipulation de données. L’IA met des signes d’intelligence dans ces ordinateurs. En conséquence, ces ordinateurs effectuent des tâches complexes que seuls les humains étaient auparavant capables de traiter ou pouvaient exécuter. les surpasser.
Selon un rapport de 2023 de Technologie de l’espace rackable, 72 % des entreprises interrogées utilisent l’IA et le ML dans le cadre de leurs stratégies informatiques et commerciales, et 69 % les considèrent comme la technologie la plus importante. Ces entreprises utilisent l’IA et le ML pour améliorer les processus existants, réduire les risques et prédire les performances commerciales et les tendances du secteur.
En ce qui concerne le rôle de l’IA dans les technologies de l’information, l’apprentissage automatique, avec ses capacités d’apprentissage profond, constitue le meilleur cas d’utilisation.
Les algorithmes d’apprentissage automatique sont conçus pour découvrir des connexions et des modèles au sein des données. Ils exploitent les données antérieures pour prédire les résultats, catégoriser les informations, regrouper les points de données, simplifier la complexité et même créer du nouveau contenu. Des applications récentes telles que ChatGPT, Dall-E 2 et GitHub Copilot présentent les capacités de l’apprentissage automatique pour générer du contenu innovant.
Cas d’utilisation de l’AL/ML en informatique
Voici quelques cas d’utilisation courants de l’IA et du ML dans le secteur informatique :
Support informatique et automatisation du helpdesk
Les chatbots pilotés par l’IA, les assistants virtuels et les systèmes intelligents de gestion des tickets traitent rapidement les demandes de routine, améliorant ainsi la satisfaction des utilisateurs. Ces outils résolvent tout, de la réinitialisation des mots de passe aux configurations matérielles complexes.
Selon un étude, l’IA facilitera 95 % de toutes les interactions avec les clients d’ici 2025, y compris les conversations en ligne et les appels téléphoniques en direct. En outre, les entreprises peuvent réduire leurs coûts opérationnels de 30 % en intégrant l’IA dans leur service client.
Analyse de données et intelligence d’affaires
Alors que les entreprises ont opté pour la transformation numérique, elles sont confrontées à un tsunami de données désormais incroyablement précieuses mais difficiles à collecter, à analyser et à traiter. Les algorithmes d’IA et de ML, avec leur capacité à discerner des modèles, à découvrir des tendances et à faire des prédictions, apportent un avantage transformateur à l’analyse des données en informatique.
En outre, le traitement du langage naturel (NLP) permet aux utilisateurs d’obtenir un aperçu des données de manière conversationnelle, par exemple via ChatGPT, rendant les données encore plus accessibles. Microsoft a signalé un taux de 27 pour cent augmentation du bénéfice en raison de sa concentration sur le cloud computing et de ses investissements dans l’intelligence artificielle. En outre, l’entreprise doit facturer 30 dollars par mois pour ses IA générative caractéristiques.
Optimisation des tarifs cloud
Les outils d’IA aident ces entreprises à analyser la manière dont elles utilisent le cloud, à prévoir les coûts avec plus de précision, à repérer les modèles d’utilisation inhabituels, à trouver des moyens d’économiser de l’argent et à suggérer des ressources plus abordables à utiliser.
Par exemple, Airbnb utilise l’IA sur AWS pour gérer efficacement la capacité cloud dont ils ont besoin, créer des outils de suivi des coûts et rendre le stockage et l’informatique plus rentables. Dropbox utilise également l’IA pour réduire ses dépenses lors de l’utilisation des services cloud, réduisant ainsi sa dépendance à l’égard d’AWS et économiser environ 75 millions de dollars.
Documentation informatique
Grâce au NLP et au machine learning, vous pouvez automatiser la classification et l’organisation des documents, facilitant ainsi la recherche d’informations pertinentes. De plus, l’IA peut extraire des informations cruciales des documents et les utiliser pour accéder rapidement aux détails nécessaires.
Les outils basés sur l’IA aident les développeurs en automatisant les tâches répétitives, en créant des extraits de code et en aidant au débogage. De plus, AI effectue des révisions de code pour garantir la conformité aux normes de codage et identifier les problèmes potentiels avant qu’ils ne s’aggravent. De plus, les algorithmes de ML peuvent détecter des modèles dans les données de test, permettant une détection plus efficace des bogues et réduisant le risque de défauts dans le produit final.
Gestion des opérations informatiques
Les outils d’IA dans la gestion des opérations informatiques (AIOps) gagnent en popularité. Selon un rapportces outils aident les entreprises de diverses manières, par exemple en émettant des alertes intelligentes (70 %), en identifiant la cause principale des problèmes (57 %), en détectant des activités ou des menaces inhabituelles (52 %), en résolvant automatiquement les problèmes (50 %) et optimiser la façon dont ils utilisent leurs ressources (27 %).
Delta Airlines utilise AIOps pour créer une simulation numérique de ses opérations mondiales. Cette configuration unique les aide à maintenir la fiabilité, notamment par mauvais temps, en analysant les données et en simulant différents scénarios. Cela permet à l’équipe de Delta de prendre des décisions importantes avant, pendant et après des perturbations majeures.
Information financière et comptabilité
Les algorithmes d’IA facilitent le reporting et la comptabilité de plusieurs manières, notamment la génération automatisée de rapports, où l’IA peut aider à générer des rapports basés sur un ensemble de données donné. De plus en plus d’entreprises réalisent les avantages de l’utilisation de l’IA dans l’information financière et la comptabilité.
Intuit utilise l’IA pour faciliter la planification financière de ses clients. Ils ont une plateforme appelée Generative AI
Système d’exploitation (GenOS) qui utilise de grands modèles de langage pour gérer des tâches telles que les taxes, la comptabilité et la gestion des flux de trésorerie. De même, PwC utilise l’IA pour améliorer ses services de conseil avec le traitement du langage naturel, l’apprentissage automatique et d’autres technologies d’IA. L’entreprise investit plus d’un milliard de dollars pour améliorer Capacités de l’IA.
Cybersécurité et détection des menaces
Grâce à la capacité d’analyser une grande quantité de données en temps réel, les systèmes basés sur l’IA et les algorithmes de ML peuvent détecter des anomalies et des activités suspectes dans un système qui pourraient passer inaperçues avec les mesures de sécurité traditionnelles. Cette approche proactive de l’IA et du ML permet aux organisations d’atténuer les risques, de réduire les temps de réponse et de protéger les données sensibles.
Maintenance prédictive du matériel
Les algorithmes d’IA analysent les données des capteurs, les performances passées et bien plus encore pour prédire quand le matériel informatique (comme les serveurs ou les équipements réseau) pourrait rencontrer des problèmes. Cette approche proactive aide les organisations à planifier la maintenance ou les remplacements, à détecter les problèmes à temps et à éviter les temps d’arrêt imprévus.
Dépenses récentes consacrées aux initiatives IA/ML
L’augmentation substantielle des initiatives d’IA/ML soutient l’innovation et l’expansion de cette technologie. Les entreprises modernes allouent des budgets substantiels à ces technologies pour révolutionner les processus, améliorer l’efficacité et ouvrir de nouvelles voies d’innovation.
Les États-Unis et la Chine sont des précurseurs en matière d’investissement dans l’IA, les États-Unis étant en tête depuis 2013, ayant investi près de 250 milliards de dollars dans 4 643 entreprises. Rien qu’en 2022, 524 startups d’IA ont été fondées aux États-Unis, obtenant un financement non gouvernemental impressionnant de 47 milliards de dollars. Selon les données de Govini, les dépenses totales du gouvernement fédéral consacrées aux initiatives d’IA ont été multipliées par 2,5 depuis 2017.
Pendant ce temps, la Chine a affiché l’investissement moyen des entreprises le plus élevé en 2022, avec ses 160 startups d’IA nouvellement créées recevant en moyenne 71 millions de dollars chacune. En outre, en réponse à l’accueil par le Royaume-Uni du premier sommet mondial sur la sécurité de l’IAle secrétaire d’État à la Science, à l’Innovation et à la Technologie a annoncé un investissement de 37 millions de livres sterling dans des projets d’IA.
Cette augmentation des financements a propulsé l’IA au-delà des frontières, faisant sentir son impact à l’échelle mondiale. Notamment, le Fondation Gates soutient 50 projets d’IA générative dans les pays à revenu faible et intermédiaire.
L’avenir de l’IA/ML
L’intégration de l’IA et du ML dans l’industrie informatique n’est pas une question de choix mais une réponse aux impératifs de l’ère numérique. La confluence du Big Data, du cloud computing et de l’analyse avancée exige des solutions adaptatives capables d’exploiter le pouvoir transformateur de l’IA et du ML.
L’IA n’est donc plus une mode passagère ; c’est l’avenir du monde technologique. Sa capacité à révolutionner la responsabilité sociale des entreprises (RSE) en fournissant des informations basées sur les données, des analyses prédictives et une surveillance transparente laisse présager un avenir radieux.
Les organisations qui reconnaissent l’importance de ces technologies futuristes se positionnent non seulement comme des adopteurs précoces, mais aussi comme des architectes d’un paysage informatique prêt pour l’avenir.
Récemment, le PDG de Meta a été accusé d’être « irresponsable » après avoir annoncé son intention de créer des outils équivalents à l’intelligence humaine et de les ouvrir au public. De plus, les outils d’IA générative, tels que ChatGPT d’OpenAI, sont confrontés à poursuites pour droits d’auteur.
Par conséquent, les technologies d’IA/ML doivent surmonter ces défis et assurer une intégration responsable dans les opérations informatiques pour maintenir leur position à long terme.
Derniers mots
L’IA, autrefois considérée comme un simple mot à la mode, fait désormais partie intégrante des entreprises modernes. De l’automatisation des tâches de routine à la réalisation d’analyses approfondies, l’IA a parcouru un long chemin. Aujourd’hui, les organisations ont reconnu le potentiel transformateur de ces technologies.
En réponse à cette révolution technologique, les entreprises modernes ont alloué un budget important à l’intégration de l’IA/ML dans leurs opérations. Par conséquent, nous pouvons prédire un avenir brillant pour l’IA et l’apprentissage automatique.
Même si des considérations éthiques et des tests juridiques tenteront certainement d’empêcher leur adoption généralisée, ces formidables technologies possèdent désormais la capacité de surmonter tous les défis auxquels elles pourraient être confrontées.
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