L’intelligence artificielle à la portée de tous

 

Werner Vogels

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On ne prend généralement conscience du potentiel d’une technologie qu’avec un certain recul. Dans le cas de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML), c'est différent. Actuellement, les deux concepts sont partout et, personnellement, je pense qu'il n'y a jamais eu de meilleur moment pour développer des applications intelligentes et utiliser les technologies AI et ML. Pourquoi ? Cela s’explique par la convergence des trois facteurs suivants :

  • Premièrement : les utilisateurs du monde entier capturent des données numériquement - que ce soit dans le monde physique à l'aide de capteurs ou de GPS, ou en ligne avec leur flux de navigation. En conséquence, il existe une masse critique de données disponibles.
  • Deuxièmement : le cloud est suffisamment puissant et abordable pour que les entreprises et les organisations – quelle que soit leur taille – puissent utiliser des applications intelligentes.
  • Troisièmement : une « révolution algorithmique » a eu lieu, ce qui signifie qu'il est maintenant possible d’entraîner des milliards d'algorithmes simultanément et d’accélérer drastiquement l’apprentissage automatique. Cela a ouvert la porte à de nombreuses recherches et a créé une « masse critique » de connaissances, condition nécessaire pour amorcer une croissance exponentielle dans le développement de nouveaux algorithmes et de nouvelles architectures.

 

Les progrès de l’IA et du ML

Nous avons déjà fait des progrès dans les domaines de l’IA et du ML, mais l’évolution est restée longtemps discrète. Après tout, au cours des 50 dernières années, l’IA et le ML étaient des domaines réservés à un cercle restreint de chercheurs et de scientifiques. Cette situation a changé, désormais des ensembles de services, de frameworks et d’outils qui sont accessibles à toutes les entreprises et organisations, même si elles ne disposent pas de spécialistes en interne. Des start-ups utilisent les algorithmes d’intelligence artificielle pour tout type d’usage imaginable : chercher des tumeurs sur des clichés d’imagerie médicale, aider les individus à apprendre des langues étrangères ou automatiser le traitement des demandes de remboursement dans les compagnies d’assurance. En parallèle naissent de toutes nouvelles catégories d’applications basées une conversation naturelle entre l’homme et la machine.

Ainsi grâce à la numérisation et une puissance de calcul virtuellement sans limite, nous sommes capables de reproduire l’intelligence humaine dans certains domaines, tel que la vision par ordinateur, voire parfois de la surpasser. Nous développons actuellement des algorithmes très variés destinés à un large éventail de domaines d’application, puis nous les transformons en services unitaires afin de rendre l’IA et le ML accessibles à tous.

 

La suppression des barrières à l’entrée

Chez Amazon, nous savons que les technologies innovantes décollent dès que la barrière à l’entrée s’abaisse pour les utilisateurs. C’est précisément le cas aujourd’hui pour l’IA et le ML. Auparavant, quiconque souhaitait utiliser ces technologies devait démarrer de zéro : développer des algorithmes et les alimenter avec d’énormes quantités de données – même si l’application ne concernait qu’un contexte très restreint. Leur coûts étaient également souvent prohibitifs. Aujourd’hui, les technologies IA et ML sont disponibles dans le cloud en un clic et peuvent être sollicitées en fonction des besoins individuels. Même les utilisateurs novices en IA/ML peuvent intégrer les briques de base à leurs propres services très facilement et à moindre coût. Les PME, notamment, peuvent tirer parti de ces services car elles n’ont pas besoin d’apprendre les algorithmes complexes de l’IA/ML et peuvent expérimenter sans délai ni coûts élevés.

C’est pourquoi de nombreuses interfaces utilisateurs grand public, telles que les recommandations, les similitudes ou le remplissage automatique pour la prédiction de recherche, sont toutes basées sur du ML. Le ML est largement utilisé dans d’autres domaines tels que la prévision des stocks ou des délais de livraison fournisseur, la détection des problèmes de clients et la déduction automatique des solutions appropriées pour les résoudre ou encore la détection de contrefaçons et d’avis abusifs afin de protéger les clients contre la fraude.

 

Une nouvelle répartition du travail

Nous réfléchissons au rôle que peut jouer l’IA dans le domaine de la production, ce qui concerne un grand nombre de secteurs industriels. Appliquée à la robotique, l’IA peut décharger les équipes des tâches répétitives physiquement éprouvantes et souvent stressantes. Les machines sont particulièrement performantes pour exécuter des tâches qui sont compliquées pour un être humain comme déterminer le parcours optimal dans un entrepôt ou transporter des marchandises lourdes. En revanche, pour les tâches qui nous semblent faciles, les robots peuvent être inefficaces ; par exemple détecter qu’un carton est rangé sur la mauvaise étagère. Alors, que diriez-vous de combiner les deux ?

L’IA et le ML nous permettent de nous soulager des tâches nuisant à notre santé ou d’effectuer celles pour lesquelles les machines sont plus efficaces. Cela ne signifie pas que nous devenons inutiles mais au contraire nous aide à gagner une plus grande liberté personnelle et économique – pour plus de relations interpersonnelles, pour plus de créativité et pour tous ce que nous faisons mieux que les machines. C’est l’objectif que nous devrions nous fixer.

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