L’institut Gartner est une référence dans le domaine de la data. À l’occasion du Gartner Data & Analytics Summit 2023, le cabinet a partagé sa vision des principales tendances susceptibles d’impacter et de conditionner l’avenir de la Data Science et du Machine Learning. Retour sur les 3 tendances IA à surveiller pour votre entreprise en 2024.
Lors de son sommet dédié à la data et à l’analytique organisé à Sydney au cours de l’été, Gartner a dressé un panorama des tendances clés qui influenceront l’avenir de la science des données et de l’apprentissage automatique (DSML – Data Science and Machine Learning). Alors que de nombreuses industries connaissent une explosion des usages de l’IA, le cabinet met en lumière l’importance croissante des données dans une intelligence artificielle qui s’engage sur une voie à la fois plus éthique et plus responsable.
Tendance N°1 : L’Edge AI comme promesse de réactivité
L’une des tendances Gartner 2024, c’est l’Edge AI (en français IA en périphérie de réseau). Celle-ci permet l’exécution de calculs à proximité du lieu de collecte des données, éliminant ainsi le besoin d’un centre de Cloud Computing centralisé ou d’un datacenter externe. Les appareils peuvent ainsi prendre des décisions intelligentes de manière plus rapide, sans nécessité de connexion au cloud ou à des datacenters distants. En permettant une exécution plus rapide des algorithmes d’IA, la latence est réduite et les systèmes sont plus réactifs.
L’Edge AI s’applique aux IoT, et tire parti de la puissance de calcul locale disponible. Cette approche est cruciale pour des applications nécessitant une prise de décision en temps réel, comme la conduite autonome par exemple ou les dispositifs médicaux intelligents. L’Edge AI offre également des avantages en termes de confidentialité et de sécurité des données. En effet, parce que certaines informations sensibles peuvent être traitées localement sans être transmises à des serveurs distants, cela élimine les expositions inutiles de données à des menaces extérieures.
Cette convergence de l’IA et de l’informatique en périphérie de réseau ouvre la voie à des solutions plus performantes, mais aussi plus responsables car potentiellement plus sobres sur le plan énergétique. Selon les prévisions de l’institut Gartner, plus de 55 % de toutes les analyses de données effectuées par les réseaux neuronaux profonds auront lieu au point de collecte dans un système de périphérie d’ici 2025, contre moins de 10 % en 2021 !
Tendance N°2: La Responsible AI comme promesse éthique
Dans ses prévisions de tendance IA pour 2024, Gartner souligne le rôle clé du Responsible AI, ou IA responsable. Cet ensemble de principes et de pratiques vise à garantir que l’IA est utilisée de manière éthique et responsable. Elle s’intéresse à l’impact social, environnemental et économique de l’IA, et vise à minimiser les risques et à maximiser les avantages.
Sur le plan technologique, la Responsible AI se traduit par une série de mesures visant à améliorer la transparence, la fiabilité et la sécurité des systèmes d’IA. L’axe clé, c’est la transparence des données et des algorithmes. Cela permet aux utilisateurs de comprendre comment les systèmes d’IA fonctionnent et de détecter d’éventuels biais détournés, pour une exploitation vertueuse et respectueuse des données. Le second axe majeur est celui de la fiabilité des systèmes d’IA dont la robustesse doit être garantie, y compris dans des conditions complexes ou en cas d’attaques informatiques. Ainsi, les systèmes d’IA doivent être sécurisés pour protéger les données personnelles et les informations sensibles.
Selon l’Institut Gartner, « l’IA responsable fait de l’IA une force positive plutôt qu’une menace pour la société et pour elle-même ». Pour y parvenir, le conseil est simple : adopter une approche proportionnelle au risque pour apporter de la valeur à l’IA, tout en faisant preuve d’une prudence extrême lors de l’application de solutions et de modèles.
Tendance N°3: La Data-centric AI comme promesse de pertinence
La troisième tendance majeure de l’IA pour 2024 selon Gartner souligne la place centrale de la donnée dans l’adoption massive de l’IA. L’intelligence artificielle est fondée sur des algorithmes qui en conditionne la pertinence et la performance. Mais plutôt que de se focaliser uniquement sur les algorithmes, la data-centric AI ou IA data-centrée se focalise davantage sur la qualité, la diversité et la gouvernance des données. L’objectif : améliorer la précision des modèles en s’appuyant sur des ensembles de données riches et parfaitement entretenus.
Pour les entreprises, la Data-centric AI promet une meilleure compréhension des clients, une prise de décision plus éclairée et des innovations plus robustes. En mettant l’accent sur la qualité des données, les organisations peuvent accroître l’efficacité de leurs initiatives d’IA, réduire les biais algorithmiques et renforcer la confiance des utilisateurs. Ce faisant, la Data-centric AI offre un moyen plus fiable et plus durable d’exploiter le potentiel de l’intelligence artificielle. Selon les prévisions de Gartner, à l’horizon 2024, 60 % des données destinées à l’IA seront destinées à simuler la réalité, identifier des scénarios futurs et réduire les risques d’erreur de l’IA, contre seulement 1 % en 2021 !
Entre performance, éthique, conformité, sécurité et responsabilité, la feuille de route IA 2024 est ambitieuse. Serez-vous à la hauteur de l’enjeu ?
