Top 15 des dernières technologies d'IA 2024 : Transformer nos vies pour le mieux !

Dans cet article, nous discuterons des 15 dernières technologies d'IA et de leur impact sur notre vie quotidienne.

L'intelligence artificielle (IA) est un domaine de l'informatique qui consiste à créer des machines intelligentes capables d'effectuer des tâches normalement effectuées par des humains, telles que perception visuelle, prise de décision, reconnaissance vocale et traduction linguistique.

Selon Gray Scott, un expert en IA, "Il n'y a aucune raison et aucun moyen qu'un esprit humain puisse suivre une machine à intelligence artificielle d'ici 2035." 

Le marché de l'IA devrait augmenter de 76.44 milliard de dollars de 2020 à 2025, avec une CAGR de 21%Le .AI a déjà un impact significatif sur notre vie quotidienne et est appelé à transformer notre monde dans les années à venir. 

Par exemple, des robots compatibles avec l'IA sont utilisés dans les hôpitaux pour aider à des tâches telles que la désinfection des chambres et la livraison de fournitures médicales, et les chatbots pilotés par l'IA sont déjà utilisés par de nombreuses entreprises pour fournir un support client.

Mais ne vous inquiétez pas, les robots IA ne peuvent toujours pas faire votre lessive ou faire votre lit - pour le moment ! La technologie de l'IA en est encore à ses débuts et a encore un long chemin à parcourir avant de pouvoir égaler les capacités des humains.

Bien que l'IA puisse automatiser certaines tâches et fournir une assistance, elle doit toujours être surveillée et supervisée par des humains pour garantir qu'elle est utilisée de manière responsable et éthique.

Dernières technologies d'IA

Top 15 des dernières technologies d'IA 2024

Dernières technologies d'IA

Voici la liste des 15 dernières technologies d'IA qui transforment nos vies pour le mieux :

1. Transformateur génératif pré-formé 3 (GPT-3)

GPT-3 est une avancée modèle de traitement du langage développé par OpenAI qui génère du texte de type humain. Il peut effectuer une gamme de tâches telles que la rédaction d'essais, la rédaction d'e-mails et même le codage.

GPT-3 a été salué pour ses capacités de génération de langage naturel et est utilisé par les entreprises pour automatiser la création de contenu et le support client.

GPT-3 est considéré comme l'un des outils d'IA les plus puissants jamais créés, avec ses applications potentielles allant du traitement du langage naturel et de la traduction automatique à la création de contenu automatisée.

Il a été annoncé comme une percée dans l'intelligence artificielle et a le potentiel de révolutionner la façon dont nous interagissons avec les ordinateurs.

GPT-3

Par exemple, GPT-3 a été utilisé pour créer un assistant virtuel capable de répondre aux questions des clients en langage naturel, réduisant ainsi le temps et les ressources nécessaires au support client.

2. Vision par ordinateur

La vision par ordinateur est un sous-domaine de l'IA qui permet aux machines d'interpréter et de comprendre les données visuelles du monde. La vision par ordinateur peut reconnaître les visages, identifier les objets et analyser les émotions.

La vision par ordinateur est déjà utilisée dans des secteurs tels que la santé, la vente au détail et la sécurité. MarketsandMarkets s'attend à ce que le marché mondial de la vision par ordinateur passe de 10.9 milliards USD en 2020 en USD 25.2 milliards d'ici 2025, à un CAGR de 18.0%.

Cette croissance peut être attribuée à la demande croissante de vision par ordinateur dans les véhicules autonomes, au besoin croissant de processus de fabrication automatisés et à la demande croissante de vision par ordinateur dans les diagnostics médicaux.

Par exemple, dans le secteur de la vente au détail, la vision par ordinateur est utilisée pour détecter les voleurs à l'étalage, suivre les stocks et analyser le comportement des clients.

3. Véhicules autonomes

Les véhicules autonomes sont des voitures qui peuvent se conduire sans intervention humaine. Ils utilisent des capteurs, le GPS et l'IA pour naviguer sur les routes et prendre des décisions.

Les véhicules autonomes sont sur le point de révolutionner l'industrie des transports en réduisant les accidents, en améliorant la fluidité du trafic et en augmentant l'accessibilité pour les personnes qui ne peuvent pas conduire.

Selon Allied Market Research, le marché mondial des véhicules autonomes devrait passer de 54.23 milliards USD dans 2019 à 556.67 milliards USD d'ici 2026, à un CAGR de 39.47%.

La technologie des véhicules autonomes est développée par les principaux constructeurs automobiles, les entreprises technologiques et les start-ups. Des entreprises telles que Tesla, Toyota et Apple investissent toutes massivement dans la recherche et le développement de véhicules autonomes.

Véhicules autonomes

De plus, de nombreux pays à travers le monde prennent des mesures pour créer des cadres juridiques et réglementaires pour l'adoption de véhicules autonomes.

Par exemple, Singapour a créé la Singapore Autonomous Vehicle Initiative pour superviser le développement de la technologie des véhicules autonomes et assurer la sécurité du public.

4. Robotique

La robotique est le domaine de l'IA qui consiste à créer des robots qui effectuent des tâches qui nécessitent généralement l'intelligence humaine. Ces tâches comprennent le travail à la chaîne de montage, la chirurgie et même la lutte contre les incendies.

La robotique est déjà utilisée dans des secteurs tels que la fabrication, la santé et l'agriculture. ResearchAndMarkets s'attend à ce que le marché mondial de la robotique passe de 62.75 milliards USD dans 2020 à 103.94 milliards USD d'ici 2026, à un CAGR de 8.8%.

Cette croissance est stimulée par l'adoption croissante des robots dans les applications industrielles et non industrielles. Le besoin croissant d'automatisation et la hausse des coûts de main-d'œuvre sont d'autres facteurs qui stimulent la croissance du marché de la robotique.

intelligence artificielle

Par exemple, dans le secteur agricole, les robots sont utilisés pour des tâches telles que la plantation, le désherbage, la récolte et l'élagage, qui demandent beaucoup de main-d'œuvre et de précision.

5. Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (NLP) est un sous-domaine de l'IA qui permet aux machines de comprendre et d'interpréter le langage humain. Le NLP est déjà utilisé dans les chatbots, les assistants virtuels et même les systèmes de reconnaissance vocale.

MarketsandMarkets s'attend à ce que le marché mondial du traitement du langage naturel passe de 10.2 milliards USD dans 2020 à 26.4 milliards USD d'ici 2025, à un TCAC de 21.5%.

Le NLP devient de plus en plus important alors que de plus en plus d'entreprises cherchent à tirer parti des technologies d'IA et d'apprentissage automatique pour améliorer le service client, automatiser les processus et obtenir des informations à partir des données.

La demande croissante de solutions NLP stimule la croissance du marché NLP.

Par exemple, Amazon a récemment annoncé le lancement d'Amazon Comprehend Medical, un service NLP qui permet aux organisations de santé d'extraire plus facilement des informations pertinentes à partir de textes médicaux non structurés.

6. Systèmes de recommandation

Les systèmes de recommandation sont des algorithmes d'IA qui analysent les données des utilisateurs pour suggérer des produits, des services ou du contenu susceptibles d'intéresser l'utilisateur.

Les systèmes de recommandation sont déjà utilisés par les sites de commerce électronique, les services de streaming et les plateformes de médias sociaux.

Selon Zion Market Research, le marché mondial des moteurs de recommandation devrait passer de 3.6 milliards USD dans 2020 à 11.1 milliards USD d'ici 2026, à un CAGR de 20.9%.

À mesure que les systèmes de recommandation continuent de s'améliorer, ils deviennent de plus en plus importants pour que les entreprises restent compétitives à l'ère numérique.

En analysant les habitudes d'achat, les préférences et les intérêts des clients, les systèmes de recommandation sont en mesure de faire des recommandations personnalisées et ciblées qui augmentent les taux d'engagement et de conversion.

Par exemple, le système de recommandation "fréquemment achetés ensemble" d'Amazon est conçu pour suggérer aux clients des articles susceptibles de les intéresser en fonction de leurs achats passés.

7. Analyses prédictives

L'analyse prédictive est l'utilisation d'algorithmes d'IA pour analyser des données et faire des prédictions sur des événements futurs. L'analyse prédictive est déjà utilisée dans des secteurs tels que la santé, la finance et le marketing.

Environ 19.5 % devrait être le TCAC du marché mondial de l'analyse prédictive d'ici 2027, à partir de 7.2 milliards USD dès 2020.

Afin de prendre des décisions plus éclairées, les entreprises se tournent de plus en plus vers l'analyse prédictive pour prendre des décisions plus éclairées, telles que la prévision de la demande, le comportement des clients et l'optimisation des campagnes marketing.

L'analyse prédictive peut aider les entreprises améliorer l'efficacité opérationnelle, augmenter les revenus et réduire les coûts.

De plus, la disponibilité croissante des données et la sophistication croissante des technologies d'IA stimulent la croissance du marché de l'analyse prédictive.

L'analyse prédictive est comme une superpuissance, permettant aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées rapidement et avec précision. Tout comme les super-héros, plus il y a de données et d'outils disponibles, plus l'analyse prédictive devient puissante.

8. Reconnaissance vocale

La reconnaissance vocale est le domaine de l'IA qui consiste à permettre aux machines de reconnaître et d'interpréter la parole humaine. La reconnaissance vocale est déjà utilisée dans les assistants virtuels, les haut-parleurs intelligents et les logiciels de dictée.

Selon MarketsandMarkets, le marché mondial de la reconnaissance vocale et vocale devrait passer de 7.5 milliards USD dans 2020 à 27.16 milliards USD d'ici 2026, à un TCAC de 23.0 %.

Reconnaissance vocale

La technologie est utilisée dans une variété d'industries, y compris les soins de santé, l'automobile, les consommateurs et les entreprises. Il devient également de plus en plus populaire dans l'éducation, car il contribue à rendre l'apprentissage plus interactif et engageant.

Par exemple, l'utilisation de la technologie de reconnaissance vocale en classe a permis aux étudiants de s'exercer à parler dans une langue étrangère et de recevoir un retour instantané sur leur prononciation.

9. Apprentissage en profondeur

L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'IA qui consiste à permettre aux machines d'apprendre et de s'améliorer par l'expérience, sans être explicitement programmées.

L'apprentissage en profondeur est déjà utilisé dans des secteurs tels que la santé, la finance et les transports.

Selon MarketsandMarkets, le marché mondial de l'apprentissage en profondeur devrait passer de 2.9 milliards USD dans 2020 à 17.2 milliards USD d'ici 2025, à un TCAC de 42.7 %.

Cette croissance est largement due à la demande croissante de solutions basées sur l'IA et au besoin croissant d'analyse de données en temps réel.

De plus, l'émergence des réseaux 5G devrait encore accélérer la croissance du marché.

Par exemple, des solutions de soins de santé basées sur l'apprentissage en profondeur sont utilisées pour diagnostiquer des maladies telles que cancer, Alzheimer et ParkinsonEt à détecter les irrégularités dans les radiographies et les IRM.

10. Reconnaissance faciale

La reconnaissance faciale est une technologie qui permet aux machines de reconnaître et d'identifier les visages humains. La reconnaissance faciale est déjà utilisée dans la sécurité, le marketing et même les soins de santé.

Selon MarketsandMarkets, le marché mondial de la reconnaissance faciale devrait passer de 3.2 milliards USD dans 2020 à 8.5 milliards USD d'ici 2025, à un CAGR de 21.3%.

Cette croissance est attribuée à la demande croissante de technologie de reconnaissance faciale dans divers secteurs ainsi qu'à son adoption croissante sous la forme de systèmes de contrôle d'accès et de surveillance biométriques.

La reconnaissance faciale

De plus, l'utilisation croissante de la technologie de reconnaissance faciale dans les forces de l'ordre est un facteur clé qui stimule le marché.

Par exemple, la Service de police métropolitain du Royaume-Uni utilise la technologie de reconnaissance faciale pour identifier les personnes recherchées dans les zones surpeuplées afin de réduire la criminalité.

11. Informatique de périphérie

L'Edge Computing est une technologie qui permet de traiter et d'analyser les données localement sur l'appareil, plutôt que sur un serveur centralisé.

L'informatique de périphérie est déjà utilisée dans des secteurs tels que la santé, la fabrication et les transports.

Selon MarketsandMarkets, le marché mondial de l'informatique de pointe devrait passer de 3.6 milliards USD dans 2020 à 15.7 milliards USD d'ici 2025, à un CAGR de 34.1%.

Cette croissance est motivée par le besoin d'analyse de données en temps réel, l'adoption accrue des appareils IoT et le besoin d'une faible latence et d'une bande passante élevée.

L'informatique de périphérie devrait révolutionner la façon dont les données sont traitées et analysées.

Par exemple, dans le domaine de la santé, l'informatique de pointe peut être utilisée pour détecter des anomalies dans les images médicales, permettant aux médecins de diagnostiquer des maladies en temps réel et de fournir des soins médicaux plus rapidement.

12. Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement est un sous-domaine de l'IA qui consiste à permettre aux machines d'apprendre à partir des commentaires et d'améliorer leurs capacités de prise de décision.

L'apprentissage par renforcement est déjà utilisé dans des secteurs tels que les jeux, la robotique et la finance.

Selon MarketsandMarkets, le marché mondial de l'apprentissage par renforcement devrait passer de Millions USD 303 dans 2020 à 9.9 milliards USD d'ici 2025, à un CAGR de 75.8%.

Cette croissance rapide est due à la demande croissante d'automatisation et de solutions innovantes basées sur l'IA dans tous les secteurs.

Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement devrait être de plus en plus utilisé dans les années à venir pour créer des systèmes et des processus plus intelligents et plus efficaces.

Par exemple, Amazon a tiré parti de l'apprentissage par renforcement pour des tâches telles que l'optimisation de ses opérations de chaîne d'approvisionnement et ses décisions de tarification.

13. IA explicable

L'IA explicable est une technologie qui permet d'interpréter les décisions et les résultats de l'IA d'une manière facilement compréhensible par les humains.

L'IA explicable devient de plus en plus importante à mesure que l'IA est intégrée dans les processus décisionnels critiques.

Selon Marchés et marchés, le marché mondial de l'IA explicable devrait passer de 1.7 milliards USD dans 2020 à 4.5 milliards USD d'ici 2025, à un CAGR de 21.7%.

Cette croissance est largement attribuée à l'accent croissant mis sur la transparence et la confiance dans les décisions basées sur l'IA, ainsi qu'à la nécessité de se conformer à diverses réglementations liées à l'IA explicable.

La demande croissante d'applications basées sur l'IA dans les secteurs verticaux de l'industrie stimule également la croissance du marché de l'IA explicable.

Par exemple, le marché des soins de santé basés sur l'IA devrait connaître une croissance significative en raison de l'utilisation croissante de l'IA explicable dans le secteur médical.

14. Apprentissage fédéré

L'apprentissage fédéré est une technique qui permet de former des machine learning modèles sur des sources de données décentralisées sans compromettre la confidentialité des données.

L'apprentissage fédéré devient de plus en plus important à mesure que de plus en plus de données sont générées par les appareils IoT et d'autres sources.

Selon MarketsandMarkets, le marché mondial de l'apprentissage fédéré devrait passer de Millions USD 117 dans 2020 à Millions USD 831 d'ici 2025, à un CAGR de 47.8%.

Cette technologie gagne du terrain auprès de grandes entreprises technologiques telles que Google, Microsoft et Apple. La demande croissante de confidentialité et de sécurité des données stimule la croissance du marché de l'apprentissage fédéré.

Formations

Par exemple, Google a développé un système d'apprentissage fédéré basé sur l'IA pour améliorer la reconnaissance vocale sur les appareils mobiles, qui utilise les données de l'appareil lui-même pour améliorer la précision et minimiser les données renvoyées vers le cloud.

15. Éthique de l'IA

L'éthique de l'IA est un domaine qui traite des considérations éthiques entourant le développement et l'utilisation de l'IA.

Alors que l'IA est intégrée dans de plus en plus d'aspects de nos vies, il devient de plus en plus important de s'assurer qu'elle est utilisée de manière éthique et responsable.

Un rapport de Étude de marché alliée estime que le marché mondial de l'éthique de l'IA atteindra 1.3 milliards USD d'ici 2025, dans un complexe taux de croissance annuel de 52.6%.

L'éthique de l'IA deviendra de plus en plus pertinente pour les entreprises et les gouvernements à mesure que la technologie sera plus largement déployée. Les entreprises doivent s'assurer que leurs systèmes d'IA sont construits et utilisés de manière éthique.

Les gouvernements devraient également créer des politiques et des réglementations pour garantir l'utilisation éthique de l'IA. Par exemple, le Règlement général sur la protection des données de l'Union européenne (RGPD) comprend des dispositions relatives à l'IA pour garantir la confidentialité des utilisateurs.

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Conclusion : Dernières technologies d'IA 2024

En conclusion, l'IA transforme rapidement notre quotidien et impacte diverses industries. Ces 15 technologies d'IA ne sont que quelques exemples des innovations qui façonnent notre avenir.

Il est important de tenir compte de l'impact de ces technologies sur la société et veiller à ce qu'elles soient développées et utilisées de manière éthique et responsable.

Alors que l'IA continue d'évoluer, elle apportera sans aucun doute de nouvelles opportunités et de nouveaux défis, et c'est à nous de veiller à exploiter son pouvoir pour le bien de l'humanité. Nous ferions mieux de nous assurer de ne pas créer une apocalypse robotique !

Dans l'ensemble, les technologies d'IA révolutionnent nos vies et le marché mondial de l'IA devrait continuer de croître rapidement au cours des prochaines années.

C'est une période passionnante pour l'IA, et nous pouvons nous attendre à voir de nombreuses autres innovations et percées dans le domaine dans les années à venir.

Le marché mondial de l'IA devrait valoir près de deux billions de dollars américains d'ici 2030, par rapport à sa valeur actuelle d'environ 100 milliards de dollars américains.

Alors que nous adoptons ces nouvelles technologies, il est important de se rappeler qu'elles ne sont pas sans risques et défis.

C'est à nous de veiller à ce qu'ils soient développés et utilisés d'une manière qui profite à la société dans son ensemble tout en minimisant les risques et les inconvénients potentiels.

S'il est important d'être conscient des risques et des défis associés aux nouvelles technologies, nous devons également nous rappeler qu'elles ont le potentiel d'apporter beaucoup de bien à la société.

Par exemple, les nouvelles technologies peuvent nous aider à communiquer plus facilement et plus efficacement, à nous connecter avec d'autres dans le monde et à accéder à des informations et à des ressources qui peuvent améliorer nos vies.

Alors que l'IA continue d'évoluer, nous pouvons nous attendre à des progrès continus dans des domaines tels que la santé, les transports, la finance et bien d'autres.

Le potentiel de l'IA pour transformer notre monde est illimité, et c'est à nous de veiller à l'utiliser de manière responsable et éthique, afin de créer un monde meilleur pour nous-mêmes et pour les générations futures.

Comme l'a écrit un jour le célèbre physicien Stephen Hawking : « Le succès dans la création de l'IA serait le plus grand événement de l'histoire de l'humanité. Malheureusement, ce pourrait aussi être le dernier, à moins que nous n'apprenions à éviter les risques.

Andy Thompson
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Andy Thompson est un écrivain indépendant depuis longtemps. Elle est analyste senior SEO et marketing de contenu chez Digiexe, une agence de marketing numérique spécialisée dans le contenu et le référencement axé sur les données. Elle a également plus de sept ans d'expérience dans le marketing numérique et le marketing d'affiliation. Elle aime partager ses connaissances dans un large éventail de domaines allant du commerce électronique, des startups, du marketing des médias sociaux, de l'argent en ligne, du marketing d'affiliation à la gestion du capital humain, et bien plus encore. Elle a écrit pour plusieurs blogs SEO, Make Money Online et marketing numérique faisant autorité comme ImageStation.

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Commentaires (1)

  1. Excellent résumé des innovations les plus récentes en IA ! Il est intéressant d’observer comment l’IA transforme un certain nombre d’industries. Son potentiel est énorme, mais pour améliorer les choses à l’avenir, l’éthique doit diriger sa croissance. Bravo pour répondre à la variété des applications et à la nécessité d’une utilisation responsable. En attendant des mises à jour supplémentaires concernant les progrès de l’IA !

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