Bien que l'intelligence artificielle soit de plus en plus sollicitée, son plein potentiel reste encore inexploité. Les chercheurs, ainsi que les scientifiques, ont jusqu'ici lancé des modèles plus ou moins limités. Pour 2023, les tendances sont nombreuses en matière d'IA génératives.
Les technologies d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique ont dépassé la reproduction du langage naturel. Certains d'entre eux ont très vite gagné en popularité, dont le GPT-3 d'OpenAI et BERT de Google. L'IA générative et l'apprentissage automatique ont servi à la création de résumés de documents et de résultats d'analyse de données. Aujourd'hui, on parle plutôt d'une IA capable de générer de la musique, de la poésie, des vidéos, etc.
Récemment, une étude approfondie de ce qui est considéré comme base fondamentale de ces programmes d'IA a été menée. Cela a révélé un impact majeur sur l'impact de l'intelligence artificielle pour l'année à venir.
L'IA va combler les imperfections de l'apprentissage automatique
On constate une augmentation de l'utilisation de l'IA générative au sein de chaque organisation. Cet engouement s'explique surtout par les avantages que les programmes et les applications d'IA procurent. Si l'on devait donner quelques avantages de l'intelligence artificielle pour les organisations, on peut évoquer l'automatisation, le raccourcissement des délais d'exécution des tâches ou encore l'amélioration de la gestion des ressources.
Pour les industries les plus distinguées, l'IA générative est un outil efficace pour combler le vide et les imperfections d'un modèle d'apprentissage automatique. Leur objectif serait alors d'apporter une valeur ajoutée à leurs commerces à travers les décisions qu'elles prennent. Cela inclut la diminution des charges et la satisfaction des clients.
2023 : les nouvelles tendances en matière d'IA génératives
Il existe plusieurs résultats de recherches liés à l'IA générative et l'apprentissage automatique classique. Cela va des applications de type GPT-3 à l'analyse graphique, en passant par les règles algorithmiques.
Du côté des règles algorithmiques par exemple, il y a aujourd'hui des programmes ayant la capacité de créer et de concevoir une page web en entier. Le but de ces outils n'est autre que de réduire le coût pour améliorer les codes. Et selon le PDG de Bluesky, Mingsheng Hong, les algorithmes informatiques sont plus performants que les humains et ont la potentialité d'analyser des dizaines de millions de requêtes en même temps.
« GPT peut avoir la possibilité de générer un code ou un texte passe-partout en fonction des scénarios. Cela s'avère utile dans le cas de la création d'un résumé », affirme Ignacio Segovia, Responsable Ingénierie produit d'Altimetrik. Cela prouve que la génération de langage naturel se déploie sous plusieurs variantes. Ce qui semble être un facteur de croissance pour la mise en œuvre d'une approche de machine learning liée à l'IA.
Par ailleurs, Suman Bera, ingénieur logiciel au sein de Katana Graph a récemment déclaré que l'analyse graphique a une influence positive sur l'IA. Ce qui peut être favorable pour les organisations qui cherchent une meilleure solution pour mieux exploiter leur relation client.
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