Tout d’abord, l’intelligence artificielle ne se résume pas à des données et des algorithmes. Elle fait partie intégrante de systèmes de décision automatisés et n’est donc pas réductible à l’apprentissage automatique, qui ne représente qu’une petite partie de l’IA. Au fil des ans, le champ d’action s’est étendu, et de nombreux processus quotidiens et humains sont devenus un élément essentiel du développement et de la mise en œuvre de l’IA.
Bien des gens, toutefois, s’imaginent que l’IA est plus intelligente qu’elle ne l’est réellement. « Un jour, l’IA sera peut-être autonome, mais nous en sommes encore loin aujourd’hui. Pour l’instant, la responsabilité est divisée entre le développeur qui crée l’IA, et le client ou l’entreprise du développeur qui passe commande et fournit du contenu à l’IA », explique Frank Jennings, avocat chez Teacher Stern LLP, un cabinet spécialisé dans le cloud, les données et la technologie. Ainsi, l’IA n’est pas autonome et ne peut donc pas être tenue pour responsable, car la qualité des données et le biais du traitement dépendent de ce qui est introduit.
Le nombre d’entreprises qui s’emploient à développer des applications de données et d’IA connaît une croissance exponentielle. La demande d’analyse de données augmente d’autant plus que l’intelligence artificielle devient omniprésente. Il est dès lors nécessaire de stocker toutes ces données. Le cloud étant également constitué de centres de données, le besoin et la demande en la matière ne cessent de croître, à mesure que de nouvelles solutions d’IA arrivent sur le marché. Ferdi van der Zwaag, Business Development Manager Benelux chez Kingston Technology, le confirme : « Le stockage et le traitement des données sont indispensables pour analyser l’input de l’IA et en tirer des enseignements fondamentaux. En conséquence, la vitesse, les performances et la fiabilité jouent un rôle important dans la façon dont les centres de données et l’edge computing fonctionnent. »
Cette évolution fiable et rapide au sein de l’IA semble nécessaire, si l’on considère la vitesse à laquelle se développent de nouvelles applications, des plus variées. Ces dernières semaines, le chatbot ChatGPT, alimenté par l’IA, a rédigé des vœux de Nouvel An, des messages d’absence du bureau et même des articles grâce à un traitement intelligent du langage. Des données structurées permettent à l’IA de générer un langage qui nous semble naturel. Le résultat est impressionnant et peut être encore amélioré, ce qui posera d’ailleurs des défis, tels que la fraude. Ce genre d’outil augmente le risque de falsification pour les travaux scolaires et les documents d’orientation rédigés par l’IA. Mais un tel programme pourrait même reproduire des logiciels malveillants, posant ainsi des risques majeurs pour la sécurité des données personnelles et des entreprises. ChatGPT et de nombreuses applications similaires n’ont souvent pas de politique en matière d’IA, un problème à résoudre pour rester pertinentes et éviter la fraude et la partialité, notamment.
Mais qu’apportera 2023 en termes d’IA ? Ces deux dernières années ont été marquées par de grandes nouveautés, comme les outils d’apprentissage en ligne, les réunions en ligne et le brainstorming à distance. En 2023, les innovations devraient concerner principalement les domaines de la stratégie commerciale et de l’engagement des clients. Elles pourraient apporter un avantage concurrentiel aux organisations, en particulier aux PME. L’année dernière, l’entreprise belge DSTNY, par exemple, misait déjà sur une expérience client renforcée grâce à l’utilisation de l’IA et des données. Sa plateforme d’interaction dans le cloud aide les entreprises à communiquer efficacement et à moindre coût. Le besoin de centres de données devrait devenir beaucoup plus clair et plus important cette année, afin de suivre le développement de la technologie et de la quantité de données.
Enfin, l’IA suscite le plus d’espoirs dans le secteur des soins de santé. Le jour où les entreprises d’IA seront en mesure de contribuer au développement de médicaments ou de remèdes fera date. En deux ans, les entreprises de découverte basées sur l’IA ont déjà 18 médicaments en essais cliniques. Ce n’est donc qu’une question de temps avant la première percée, mais le développement de médicaments et de remèdes médicaux est un travail de longue haleine.
Il est clair que l’IA ouvre un nouveau chapitre de son histoire. Du point de vue linguistique, professionnel et même médical : les domaines ne manquent pas où la recherche et l’analyse, ainsi que les nouvelles politiques, joueront un rôle majeur. Ferdi van der Zwaag partage cet avis : « Vu l’accroissement de la demande de stockage et de traitement de données, nous prévoyons une hausse de la demande de centres de données afin de s’adapter à cette technologie en plein boom. Les entreprises vont donc devoir réfléchir à la manière dont leurs opérations actuelles et futures sont parées pour l’IA en termes de stockage et de déploiement. L’installation initiale n’est pas la seule concernée : les systèmes doivent pouvoir être facilement mis à jour. »
