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Hype Cycle AI Rapport 2021

jeudi 9 septembre 2021
Gartner Research publie un rapport Hype Cycle pour l'intelligence artificielle pour 2021 Gartner Research publie un rapport Hype Cycle pour l'intelligence artificielle pour 2021 Confiance, transparence, équité, telles qu'envisagées par Gartner Research dans son rapport 2021 sur l'intelligence artificielle

#Daily_Times, Dubaï, Émirats Arabes Unis:-- Le nouveau rapport Hype Cycle AI 2021 a présenté quatre tendances qui stimuleront l'innovation dans l'IA, à court terme.

Selon un rapport publié par le cabinet d'études Gartner, ces tendances incluent :

IA responsable :

Des questions telles que l'augmentation du degré de confiance, de transparence, d'équité et d'auditabilité des technologies d'IA continuent de susciter un intérêt croissant de la part d'un large éventail de parties prenantes.

Par conséquent, adopter une IA responsable permet d'atteindre l'équité, malgré la présence de biais dans les données approuvées, de gagner la confiance malgré l'évolution continue des méthodes de transparence et de responsabilité, et d'assurer la conformité réglementaire malgré la nature probabiliste de l'IA.

Au contraire, Gartner prédit que d'ici 2023, les équipes supervisant le développement et la formation de l'IA devront démontrer leur expertise en IA responsable.

Données étendues et limitées :

Les données sont le fondement des initiatives d'IA réussies. Des méthodologies de données limitées et larges peuvent fournir des analyses et une IA plus sophistiquées, réduire la dépendance des organisations vis-à-vis du Big Data et fournir une connaissance plus complète et informée de l'état actuel.

Selon Gartner, d'ici 2025, près de 70 % des organisations seront convaincues de passer du big data à des données limitées et larges, permettant plus de contextes d'analyse et rendant l'IA moins gourmande en données.

Activer les plateformes d'intelligence artificielle :

Le besoin urgent et urgent de tirer parti de l'intelligence artificielle pour la transformation numérique de l'entreprise renforce le besoin d'activer les plateformes d'intelligence artificielle, ce qui nécessite de déplacer les projets d'intelligence artificielle de la phase de conception à la phase de production, permettant de s'appuyer sur des solutions d'intelligence artificielle pour résoudre problèmes au niveau de l'entreprise.

Une étude de Gartner a montré que seulement la moitié des projets d'IA passent du stade expérimental au stade de la production, et que ceux qui le font mettent jusqu'à neuf mois pour le faire.

Des innovations telles que les plateformes d'automatisation et de coordination AIOAP et les ModelOps permettent la réutilisation, l'évolutivité et la gouvernance, contribuant à la croissance et à l'accélération de l'adoption de l'IA.

Utilisation efficace des ressources :

Compte tenu de la taille et de la complexité des données, des modèles et des ressources de calcul utilisées dans la mise en œuvre de projets d'intelligence artificielle, les innovations dans le domaine de l'intelligence artificielle nécessitent une exploitation optimale de ces ressources disponibles avec les plus hauts niveaux d'efficacité.

En outre, certains concepts liés à l'intelligence artificielle, tels que la multiplicité des expériences, l'intelligence synthétique, les générateurs et convertisseurs d'intelligence artificielle, suscitent un intérêt croissant sur les marchés de l'intelligence artificielle, en raison de leurs capacités à trouver des solutions à une large liste de problèmes auxquels les entreprises sont confrontées, et de manière plus efficace.

Des innovations telles que l'intelligence artificielle de pointe, les connaissances informatiques, la prise de décision intelligente et l'apprentissage automatique devraient transformer les marchés dans les années à venir. »

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