Contenu
- IA vs automatisation
- Des inconvénients?
- Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
Source: CharlieAJA / iStockphoto
À emporter:
L'intelligence artificielle est plus proche que vous ne le pensez, et elle peut réellement introduire des changements radicaux dans notre façon de travailler et de vivre.
L'intelligence artificielle (IA) est un sujet brûlant dans l'entreprise ces temps-ci, les leaders du secteur s'intéressant à des applications allant des produits intelligents à l'auto-réparation, voire à une infrastructure informatique consciente de soi.
Mais à quel point cela est-il réel et à quel point correspond la science-fiction? Sommes-nous vraiment sur le point de vendre notre humanité à une classe de seigneurs robots? Ou la technologie échouera-t-elle à produire un changement significatif?
À en juger par ce qui est disponible actuellement et par l’évolution des tendances du développement, la réponse aux deux dernières questions est "Non".
IA vs automatisation
La première chose à comprendre à propos de l’IA d’aujourd’hui est qu’il ne s’agit pas simplement d’une extension de l’automatisation existante. L'automatisation traditionnelle peut être utilisée pour faire en sorte que les machines, les périphériques et les applications exécutent des tâches répétables, généralement à un rythme constant et de manière cohérente. L'automatisation pilotée par l'IA permet à l'entité programmée de s'adapter en premier lieu à un large éventail de stimuli et de répondre à ses besoins, puis d'adapter sa propre programmation et ses propres schémas de fonctionnement en fonction de son environnement en mutation. Ainsi, alors qu’un bras robotique automatisé peut être programmé pour attacher un certain panneau à un certain type de portière de voiture de la même manière un nombre infini de fois, un bras AI peut analyser différents types de panneaux et déterminer par lui-même comment les fixer. différents types de portes. (Pour en savoir plus sur l'automatisation, voir Automatisation: l'avenir de la science des données et de l'apprentissage automatique?)
Venkat Srinivasan, président du conseil d’administration de la société d’automatisation Rage Frameworks, déclare Venkat Srinivasan en matière d’infrastructure d’entreprise, car elle est la clé de la transformation numérique nécessaire à la prospérité d’une économie axée sur les services. AI a déjà introduit plusieurs fonctionnalités clés dans les opérations d’infrastructure en utilisant une approche plus linguistique de l’analyse de données à la place des algorithmes de base de données traditionnels. De cette manière, les systèmes de données d'entreprise acquièrent la capacité de comprendre les données dans leur contexte et leur pertinence par rapport au monde réel, ce qui leur permet de comprendre les innombrables données non structurées stockées dans les archives de l'entreprise sans être oubliées. En même temps, il permet un raisonnement et une traçabilité plus poussés, en donnant aux opérateurs humains et aux autres systèmes intelligents la possibilité d’avancer dans l’analyse et d’autres processus pour déterminer comment et pourquoi les décisions sont prises.
Mais comment, exactement, tout cela se déroulera-t-il au niveau opérationnel? Quels types d'applications pouvons-nous espérer voir des processus basés sur l'IA?
Selon Gil Press, associé directeur du cabinet de conseil en recherche gPress, deux des plus profondes sont la reconnaissance de la parole et la génération de langage naturel. À l'aide de réseaux de neurones et d'autres technologies avancées, des sociétés telles que Google et Amazon poussent déjà l'informatique conversationnelle à la maison via Google Home et Alexa. Ce n’est donc qu’une question de temps, alors, que ces mêmes technologies envahissent le centre de données, permettant même aux utilisateurs non techniques de demander simplement à leur environnement de données ce qu’ils doivent savoir plutôt que de taper, cliquer ou agir. De plus, avec les capacités d’autoapprentissage et de correction automatique apportées par l’intelligence artificielle, il est probable que le cycle de vie des systèmes et les schémas de mise à niveau changent radicalement - les équipements ne se dégradent pas avec le temps; ça ira mieux avec peu ou pas d'implication humaine. De plus, l'environnement de données lui-même deviendra plus proactif dans ses opérations, faisant des suggestions sur la manière d'optimiser les performances des données, et pas seulement de répondre aux commandes.
Des inconvénients?
Cette vision d'un avenir brillant et brillant est-elle alors tout ce qu'il y a à faire pour l'IA dans l'entreprise? Qu'en est-il des inconvénients?
Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
Vous ne pouvez pas améliorer vos compétences en programmation lorsque personne ne se soucie de la qualité des logiciels.
Certes, déclare Chris Preimesberger d’eWeek, l’IA devra être implémentée de manière contrôlée et coordonnée, comme toute autre technologie. En fait, bon nombre des principaux écueils sont les mêmes qu'avec les plates-formes de données existantes, telles que le déploiement d'une technologie à la recherche d'une solution et l'incapacité de garantir des processus automatisés conformes aux exigences de l'entreprise. Mais l'intelligence artificielle nécessite également une attention particulière, par exemple le fait de reconnaître que l'intelligence artificielle ne peut produire que des résultats aussi performants que les données qu'elle reçoit. Il existe également un compromis entre la largeur et la profondeur en ce qui concerne l'IA; Tout système conçu pour prendre en charge un large éventail de fonctions ne pourra pas approfondir les processus extrêmement granulaires qui favorisent la productivité. (Pour plus d’informations sur l’avenir de l’intelligence artificielle, voir Ne pas regarder en arrière, les voici! La progression de l’intelligence artificielle.)
Et probablement le plus important de tous: même si une plate-forme d'intelligence artificielle devient «intelligente», elle aura toujours besoin d'un cerveau humain pour la guider.
Donc, bien que cela puisse sembler cliché, le fait est que l'IA est vraiment sur le point de transformer l'environnement de données pour ressembler à ce que nous avons vu dans les films de science-fiction toutes ces années: un environnement de données parlant et pensant qui est littéralement tout. autour de nous, comme l’ordinateur de bord du Starship Enterprise.
Dans cette optique, il semble que nous devrons tous nous habituer à l'idée que l'entreprise n'est plus simplement un ensemble de périphériques et de logiciels prenant en charge nos données, mais un membre réactif et très efficace de l'équipe commerciale.