On ne prend pas trop de risques en prédisant que l’intelligence artificielle sera toujours autant médiatisée en 2018. Mais on peut également prévoir qu’elle deviendra plus concrète et utile grâce à l’automatisation de certains emplois, à l’amélioration de beaucoup d’autres, la combinaison du machine learning et du big data pour obtenir des informations innovantes et à l’apparition de chatbots (agents conversationnels) dans les entreprises.
1. Alors que l’industrie automobile connaît d’importantes perturbations, les équipementiers et les Tier 1 (noyaux durs des capitaux propres d’institutions financières) en question se rendent comptent qu’ils doivent immédiatement utiliser l’IA pour analyser l’environnement extérieur des véhicules ainsi que ce qu’il s’y passe à l’intérieur. Les voitures autonomes et semi-autonomes devront avoir recours à un logiciel de visualisation basé sur l’IA assurant une conduite sûre, un passage de relais au conducteur sans à-coups, ainsi qu’une expérience agréable pour les passagers en se focalisant sur leur ressenti et leur bien-être – Rana El Kaliouby, PDG et cofondateur d’Affectiva.
2. En 2018, nous devrions assister à de nombreuses innovations, comme par exemple, un système d’IA pouvant s’exprimer directement (première personne) et non au travers d’une tierce personne, l’érosion de la neutralité du net à cause d’une diffusion de contenu de plus en plus personnalisée et optimisée à l’aide de l’IA ou encore l’éclatement de la bulle de l’apprentissage profond ou deep learning. Les startup dédiées à l’IA ne l’ayant appliquée qu’à un seul domaine seront moins surestimées. Les autres feront des avancées fondamentales quant aux capacités de l’IA. Nous assisterons également à au moins un nouvel accident impliquant un véhicule autonome avant de réaliser que la conduite autonome nécessite encore beaucoup de recherches et d’essais, contrairement à ce que l’on pense actuellement – Monty Barlow, directeur du département machine learning chez Cambridge Consultants.
3. L’IA commencera à répondre à la question « pourquoi ? ». Ces deux dernières années, nous avons appris deux choses en observant des personnes intéragir avec des systèmes d’IA : 1) les humains n’aiment pas ne pas savoir ce que fait une IA, et 2), une IA ne sait pas comment expliquer à un humain ce qu’elle fait. À la question « pourquoi ? », les IA répondent généralement : « parce que c’est comme ça ». En 2018, les créateurs ne pourront plus se défiler en disant que si l’IA ne sait pas répondre, c’est parce qu’elle traite des milliers de variables par seconde. Afin de prouver aux utilisateurs que les IA agissent dans un but commun, les développeurs devront mettre en place une série de réponses quant à la responsabilité, au suivi et au système mis en place. Cela réduira ainsi la frustration des utilisateurs – Or Shani, PDG d’Albert.
4. Une définition de prix personnalisée. Nous prévoyons un changement de politique de prix des sites d’e-commerce (surtout en matière de prêt-à-porter, d’électronique, d’alimentation et de produits pharmaceutiques) vers une personnalisation des prix en temps réel. Par exemple, le prix du ciment pourra être défini en fonction du comportement de l’acheteur, de l’offre, de la demande et des prix de la concurrence, contrairement à la politique actuelle qui ne définit pas les prix en fonction du client. Les prix changeront régulièrement afin de refléter les offres personnalisées. Ce système sera également mis en place dans les magasins grâce à l’étiquetage électronique. Seront présentées sur les étiquettes, le prix de l’article ainsi que « votre prix » – Dan Baruchi, PDG de Personali.
5. Dans un futur proche, nous assisterons à un combat d’IA. Les guerres ne se feront plus par l’intermédiaire de politiciens, de hackers ou de tout autre individu, mais par IA interposées. Les IA seront programmées pour attaquer les Etats à une vitesse telle qu’il sera impossible de se défendre. Il est donc impératif de discuter des IA développées dans un but particulier et des réglementations qui pourraient être appliquées dans ce domaine – Chad Steelberg, PDG de Veritone.
6. Si vous êtes éditeurs de logiciel et que vous n’avez pas prévu d’intégrer un système d’IA à vos produits ou services, vous serez à la traîne par rapport à vos concurrents. On peut comparer l’IA à l’eau ou à l’air qui nous entoure, elle est partout et elle sera impliquée dans la plupart des logiciels que nous utilisons, même sans que nous le sachions – Ed Sim, fondateur de Boldstart Ventures.
7. En 2018, l’IA sera conditionnée et accessible par tout un chacun, même sans grandes compétences informatiques. Le but n’est pas de créer de singularité, mais de faire évoluer les opinions, d’observer les modèles, et d’en tirer profit, de tester des hypothèses et d’en tirer des conclusions. C’est un processus très brutal mais si rapide que l’on ne s’en rend même pas compte et qui se base sur une quantité de données très impressionnante. Mais cela n’aurait aucune utilité si ça n’était pas transmis à d’autres logiciels et utilisateurs, dans un format exploitable et à partir du quel on peut obtenir des résultats. On voit finalement des API et des applications émerger prouvant que nous avons atteint une étape importante – Mike Fitzmaurice, vice président technologie de Nintex.
8. La Silicon Valley ne sera pas le théâtre de toues les innovations dans ce domaine. De nombreux pays parient sur l’intelligence artificielle. Il s’agit réellement du champ de bataille du futur. Si une entreprise prévoit d’impliquer l’IA dans sa stratégie, elle doit s’attendre à une transition longue et peut avoir à faire face à quelques phases d’interruption et de remise en question. L’évolution de l’IA ne sera pas linéaire – Todd Thibodeaux, PDG de CompTIA.
9. L’IA ne risque pas d’arrêter de faire parler d’elle. Les nouvelles avancées dans le domaine des solutions d’analyse continueront d’impliquer IA à l’aide du machine learning et du deep learning. En 2018, attendez-vous à ce que les entreprises investissent davantage dans la recherche et le développement des voitures autonomes. Elles implanteront également des systèmes d’IA pour assister à la conduite de leurs nouveaux modèles. Par exemple, la vision par ordinateur permet au véhicule de prendre la main si le conducteur montre des signes de fatigue. Nous pensons que les entreprises utilisant habituellement les modèles statistiques pour leurs solutions d’analyse avancée, par exemple pour améliorer les prévisions, investiront dans des solutions basées sur le machine learning et l’extraction de données de sources internes ou externes pour améliorer leurs modèles – Naresh Koka, Vice-président de SPR.
10. Il est maintenant possible de combiner l’IA et les flux de données en temps réel circulant sur une même plateforme et cela ouvre le champ des possibles. Par exemple, l’IA peut aider les entreprises à capitaliser sur les opportunités éphémères lorsque les flux de données circulent sur une seule plateforme, comme l’optimisation du prix unitaire lors de l’achat d’une large gamme de marchandises telles que l’énergie. Sur une plateforme où figurent des informations sur le prix unitaire de l’énergie éolienne, solaire ou du réseau, l’IA peut permettre à une entreprise d’ajuster son activité en temps réel lorsque le prix fluctue, en tirant profit des changements de prix pour minimiser les dépenses en matière d’énergie. Et c’est seulement un cas, l’IA et les transactions en temps réel peuvent permettre aux entreprise de bénéficier de nombreuses opportunités à court terme – Bob Renner, PDG de Liaison Technologies.
11. En 2018, l’IA mise en place dans les entreprises sera focalisée sur l’humain et engendrera des résultats incommensurables. Elle augmentera l’intelligence humaine afin de nous rendre plus efficaces et sera de mieux en mieux acceptée par la population grâce à son impact positif sur la société, contrairement à la fameuse peur engendrée par l’idée de guerre entre les humains et les robots –Joshua Feast, PDG et cofondateur de Cogito Corp.
12. Nous nous attendons à voir de plus en plus d’investissements dans l’IA de la part de capital risqueurs et de différents secteurs. Il s’agit de l’étape suivante menant à l’exploitation du potentiel des données (au sein d’une organisation, en connexion avec des sources externes ou macro-économiques ou de capteurs et d’instruments de mesure). Nous espérons que ce processus sera automatisé à hauteur de 70-80 % grâce à l’apprentissage et à la formation. Mais cela nécessite de bonnes compétences humaines et de bonnes boucles de rétroaction en phase avec les avancées de l’IA. L’expertise humaine sera indispensable tout au long du processus de transition. L’IAsera d’avantage dirigée vers la prise de décision stratégique – Subrata Chakrabarti, directeur marketing produit et stratégie chez Anaplan.
13. En 2018, la mise en place d’automatismes intelligents donnera rapidement des résultats aux entreprises. Énormément d’entreprises reposent encore sur des procédés manuels et datés qui sont rapidement saturés face au monde du commerce numérique. Aujourd’hui, les tâches manuelles (essentiellement les services comptables et les centres de services partagés) peuvent être effectuées par des machines de manière efficace. Plus important encore, les entreprises peuvent gérer l’automatisation elles-mêmes, sans l’appui d’un service informatique extérieur. Les responsables informatiques auront alors de plus en plus de pouvoir en matière de commerce car ils dirigeront les stratégie d’automatisme des entreprises. Cette stratégie apportent de la valeur ajoutée aux entreprises et se trouve être la clé du succès de l’IA – Dennis Walsh, président de Redwood Software pour l’Amérique et l’APAC (Asie-Pacifique).
14. Cette année, L’IA permettra à l’intelligence économique de faire un grand pas en avant. Nous ne parlons pas d’une innovation linéaire mais d’une croissance exponentielle de l’innovation. Aujourd’hui, le traitement de gros volumes de données prend énormément de temps et coûte très cher. L’IA permettra aux entreprises de traiter des données beaucoup plus rapidement et donc d’obtenir davantage de résultats. Elle améliorera non seulement l’intelligence économique, mais également notre connaissance des affaires. L’IA sera en fait capable de comprendre les données et non de simplement les rapporter – Guy Levi-Yurista, chef de produit chez Sisense.
15. En 2018, les entreprises auront des employés capables d’analyser correctement les algorithmes. De plus, les chatbots seront omniprésents, des smartphones au commerce du ciment. Dans le futur, tous les produits, services et processus s’amélioreront d’eux-mêmes – Timo Elliott, évangéliste technologique en matière d’innovation chez SAP.
16. Les avancées en matière d’IA et d’analyse auront un rôle à jouer dans le domaine de la santé, dans les outils destinés aux patients et également dans l’amélioration des flux impliquant les patients ou non. Les établissements de santé doivent maintenant améliorer et développer de nouveaux processus afin de modifier leur manière de travailler et de s’occuper des patients – Christian Boucher, évangéliste technologique en matière de service de santé chez Citrix.
17. L’IA va accélérer la disparition des ventes simples après commande. Elle améliorera la capacité des consultants vendeurs à conquérir de nouveaux clients en utilisant efficacement leur valeur commerciale. Les outils d’apprentissage commerciale fonctionnant grâce à l’IA proposeront des modes d’action, des micro-formations ainsi que du contenu pour les représentants, basés sur une évaluation des besoins du client, les compétences et l’expérience du représentant et de la concurrence, de la même manière que Netflix recommande des films – Yuchun Lee, PDG et co-fondateur d’Allego.
18. La démocratisation de l’IA n’est pas pour tout de suite. Cependant, des applications ciblées de l’IA feront un malheur dans les services clientèle des entreprises comme les centres d’appel. Les responsables de services informatiques commencent à se servir de l’IA conversationnelle, de la reconnaissance d’images et d’applications autonomes. Elles complèteront les procédés robotisés déjà mis en place et amélioreront la productivité des employés. Leur vitesse opérationnelle atteindra des niveaux inégalés dans l’industrie traditionnelle – Stanton Jones, directeur et analyste en chef chez ISG.
19. En 2018, on pourra constater où l’IA fonctionne et ne fonctionne pas dans le domaine de la santé. Appliquée à d’important volumes de données désidentifiées, l’IA a déjà permis de faire des avancées concernant des travaux basés sur de larges populations tels que l’administration des soins ou les recherches pharmaceutiques. Mais l’IA n’est pas du tout performante lorsqu’il s’agit de patients individuels car le volume de données à traiter est trop vaste, complexe et mystérieux pour les algorithmes actuels – Frank Ingari, directeur général de Growth Ally.
20. 2018 promet de beaux jours aux entreprises se convertissant à l’IA. De plus en plus d’entreprises commenceront à réellement mettre en place l’IA. Grâce à des algorithmes de machine learning matures, nous assisterons à l’émergence de nouveaux modèles de société. Ils permettront à des secteurs d’activité entiers de se rendre compte que la transition au numérique n’est pas qu’une mode, elle est nécessaire face à la concurrence. Pendant ce temps, le deep learning est devenu l’outils de machine learning le plus utilisé, mais il va avoir du mal à être plus efficace et à s’adapter aux systèmes. Enfin, nous assisterons à d’avantages d’avancées dans le domaine de l’apprentissage par renforcement et à un meilleur ajustement du monde universitaire à le recherche industrielle pour assurer leur compétitivité – Markus Noga, responsable du machine learning chez SAP.
21. L’IA fera grimper la demande en matière de qualité des données. Les organisations intègrent des plus en plus l’IA dans le processus de prise de décision (définition du prix des vols, le remplissage des rayons, ou le classement des patients aux urgences), effaçant la participation de l’humain. Au même moment, les chercheurs ont découvert que les algorithmes de deep learning « boîte noire », qui, une fois formés ne peuvent plus être modifiés ou même réellement compris par un humain, sont les plus efficaces pour certaines applications. Étant donné que ces algorithmes trient les données qu’ils traitent, la quantité de données rejetée est de plus en plus conséquente, les données de formation haut de gamme seront très recherchées, autant que le pétrole. Les esprits humains les plus affûtés de la tech pourraient arrêter de créer des algorithmes pour alimenter ceux qui existent déjà – Aaron Kalb, cofondateur et chef de produit chez Alation.
22. Les avancées du secteur de l’IA ont permis de créer des outils spécialisés. Alors que les entreprises cherchent à s’améliorer et à innover à l’aide du machine learning et de l’intelligence artificielle, davantage d’outils et d’infrastructures spécialisées seront utilisées pour des besoins bien spécifiques, comme des produits permettant de combiner des données de capteurs multi-modaux entrant en jeu lors de l’interaction humain-robot (ouïe, toucher et vue) ou des solutions pour combiner des images satellites avec des données financières afin d’augmenter les capacités commerciales d’un algorithme. Nous nous attendons à un ras de marrée de solutions permettant d’accélérer les processus de récolte de données et de démontrer le besoin de calculs et de stockage à la demande de fournisseurs de clouds – Horia Margarit, scientifique des données en chef chez Qubole.
23. En 2017, les entreprises ont utiliser l’IA et le machine learning pour transformer en profondeur l’expérience client, donnant l’impression d’être dans un film de science fiction à cause de la présence de robots dans les magasins et l’utilisation de la réalité virtuel pour essayer une voiture, visiter une maison ou autre. En 2018, ces organisations pourront tirer des conclusion quant l’utilisation de l’IA à des fins commerciales et l’appliquer aux processus internes afin de les moderniser. Il pourront également se rendre compte qu’en associant l’IA et le machine learning avec d’autres outils, tels que l’IoT (l’internet des objets) ou la réalité augmentée, il est possible d’améliorer davantage tous les services – Moritz Zimmerman, directeur de la technologie chez SAP Hybris.
24. Nous verrons l’apparition de bots permettant aux entreprises de répondre aux questions classiques de leurs clients. Le traitement de langage naturel et le machine learning se démocratisera même au sein des petites organisations – Dharmesh Shah, cofondateur et directeur de la technologies chez Hubspot.
25. 2018 sera l’année de l’IA mélangée. Les interactions humaines ne disparaitront jamais, bien que l’IA et les chatbots suscitent de plus en plus d’intérêt. Certaines entreprises souhaitent ainsi réduire leur quantité d’appels de moitié, mais le nombre d’interactions en temps réel ne cessera d’augmenter. L’interaction humaine sera au centre du service client dirigé par l’IA. Il doit bien fonctionné si les entreprises ne veulent pas voir baisser leur taux de satisfaction. Nous aurons toujours besoin des humains pour affiner l’algorithme ou intervenir pour aider le client lorsque l’IA atteint ses limites pour cette application – Dan Kiely, PDG de Voxpro.
26. Les données représentent les fondements des initiatives de transformation numérique. Cette année, certains secteurs d’activité vont tirer profit des metadonnées. Ses données sur les données, unifiées au sein de l’entreprise, permettront aux organisations de se rendre compte du potentiel de l’IA. En appliquant le machine learning et l’IA aux métadonnées dans une entreprise, ces dernières pourront obtenir plus rapidement des connaissances et faire de bonnes prédictions en se basant sur les données (y compris des choses auxquelles elles n’avaient jamais pensé). Cela alimentera l’innovation, créera un meilleur service clientèle, améliorera la sécurité des informations sensibles ainsi que les résultats opérationnels des entreprises –
Anil Chakravarthy, PDG d’Informatica.
27. Nous pensons que le marché de l’IA et plus particulièrement le secteur des chatbots, continuera à s’agrandir car les publicitaires comprendront mieux comment cette technologie peut correspondre à leurs plans et améliorer l’expérience d’achat. Les chatbots responsabilisent les entreprises en leur fournissant des interactions directes et automatisées avec des clients, à toutes heures du jour ou de la nuit. En 2018, les entreprises devront faire passer des messages pertinents à travers leurs nouveau médias (chatbots ou appareils de reconnaissance vocale) afin de compléter leur approche globale orientée vers le consommateur qui suppose déjà de comprendre le public visé, le ciblage, la livraison et les mesures – Pehr Luedtke, vice-président principal de Valassis Digital.
31. L’IA aura un rôle charnière dans la communication et la collaboration. Avec l’arrivée de nouveaux modes de communication dans le monde du travail, attendez vous a constater un changement radical dans les dynamiques de travail. Par exemple, l’IA transformera et personnalisera la manière de communiquer grâce à des modèles et à la géolocalisation afin d’adapter les conférences et appels de chaque employé. De surcroît, les employés ne communiqueront plus via leurs appareils, mais leurs appareils communiqueront pour eux – Mark Sher, vice-président du produit marketing pour voice cloud de Intermedia.
32. L’IA et les données simplifieront le secteur de l’immobilier. Tout comme les technologies ont transformé les marchés financiers, l’IA révolutionnera la plus grande classe d’actifs de données : l’immobilier. Plus d’opinions suggestives ou de suppositions, les décisions seront basées sur des systèmes d’IA fonctionnant à partir de grandes bases de données afin de créer une industrie réellement concurrentielle. Peu importe que l’on parle du prix de l’immobilier d’un seul quartier ou d’un pays entier, l’AI permettra d’éviter les rumeurs qui essaient d’influencer les différents acteurs du marché – Jeremy Sicklick, PDG et cofondateur de HouseCanary.
33. Au lieu d’être perçue comme un remède à tout, en 2018, l’IA sera plus pratique. En fait, elle sera moins visible dans bon nombre de cas car les gens font plus attention à la manière que l’IA, lorsqu’elle est intégrée à des applications de la vie quotidienne, résout les problèmes spécifiques aux entreprises. On découvrira que l’IA n’est pas qu’un concept, mais qu’elle permet d’améliorer la productivité et d’obtenir davantage de connaissances. De plus, les leaders du secteur de la technologie et même les clients de l’ IA vont trouver son intégration très intéressante. Ils découvriront que lorsqu’elle est intégrée, les différents outils de l’IA sont plus efficaces que toutes les technologies réunies – Peter Wallqvist, vice-président de la stratégie de iManage.
34. En 2018, je m’attends à ce que à ce que l’IA soit utilisée afin de résoudre davantage de problèmes d’ingénierie complexe rencontrés lors de la conception, des essais ou de l’homologation d’un nouveau produit. En utilisant les plateformes de gestion des connaissance pour amplifier et améliorer les prises de décisions humaines, l’IA peut utiliser des données anciennes afin de comprendre des problèmes qui n’auraient pu être résolus avec l’ingénierie traditionnelle –Mohit Joshi, président et chef de la gestion bancaire, des services financiers, de l’assurance, de la santé et des sciences de la vie pour Infosys.
35. L’IA sera davantage accessible pour les novices. Les premières formes de l’IA commerciale montrent comment elle peut aider à optimiser l’efficacité des entreprises. Mais avant de se démocratiser, elle doit devenir parfaitement exploitable. En 2018, deux tendances vont se dessiner. La première étant que les interfaces d’IA seront accessibles par tous et que tous les employés d’une organisation seront capables de les utiliser. Ensuite, davantage de développeurs apprendront à programmer des système d’IA, la rendant plus claire et plus commune, elle pourra ainsi devenir un outil standard à la disposition des développeurs – Tomer Naveh, directeur de la technologie chez Albert.
36. Les analystes de données commencent à récolter les fruits de l’IA. Alors que le travail « d’analyste de données » semble sur le point de disparaître (les ordinateurs savent très bien le faire, non ?), les avancées de l’IA vont améliorer leur productivité et non les remplacer. Les analystes de données sont sur le point de pouvoir tirer profit des compétences de l’IA en matière de filtrage par motif et d’analyse en environnement clôt. Bientôt, le métier d’analyste sera d’orienter l’IA vers les bonnes questions et de décider de l’interprétation des résultats – David Crawford, directeur de l’ingénierie logicielle chez Alation.
37. L’IA aidera les entreprises à sortir de leur rôle d’intermédiaire entre le « hors ligne » et le« en ligne ». En 2018, les entreprises principalement présentent en ligne devront s’installer dans le monde réel afin d’établir une relation client. Les technologies permettant aux entreprises d’optimiser leurs capacités à se connecter « hors-ligne », et d’y intégrer le public en ligne, auront un impact significatif. Actuellement, le besoin des entreprises de contrôler la « justesse » de leur marque sur les réseaux sociaux est le principale obstacle à l’implantation en ligne d’une expérience relationnelle similaire à ce que l’on peut avoir en réalité. L’IA interviendra pour modérer et réorienter le contenu en temps réel en se basant sur l’analyse d’images de contenu basé sur les images ainsi que si elle correspond aux lignes directrices définies par la marque – Matthew Haber, directeur général et cofondateur de BeSide Digital.
38. Les entreprises passeront de la phase d’expérimentation de l’IA à sa mise en application. Elles chercheront des produits et des outils pour automatiser, gérer et moderniser les cycles de machine learning et deep learning. Les analystes de données doivent se focaliser sur le code et les algorithmes et non l’automatisation et la modélisation du processus. En 2018, les investissements dans l’IA pour la gestion des cycles de vie augmenteront et les technologies qui hébergent les données et supervisent le processus arriveront à maturité – Nima Negahban, directeur de la technologie et cofondateur de Kinetica.
39. Le débat sur l’IA est en train de passer de « est-ce que c’est bien ou mal » à « est-ce que ça deviendra assez bien un jour ». Si 2017 restera l’année où les alertes lancées par Elon Musk et Stephen Hawkings sur les potentiels dangers de l’IA ont été contrecarrées par les prédictions de Mark Zuckerberg et Bill Gates disant quelles peuvent potentiellement faire le bien, 2018 verra le débat s’orienter vers son utilité pratique. À l’instar de beaucoup de technologies, qui avaient été louées pour leur potentiel et qui n’ont finalement pas fait long feu, les premiers utilisateurs seront déçus par les limites évidentes de l’IA. Le grand public, qui connaît Alexa, Siri et Google Home, seront également déçus alors que les experts savent que l’IA peut réaliser tellement de choses, et que pour des raisons très complexes, il faut trouver un nouveau paradigme – Michel Morvan, cofondateur et PDG de Cosmo Tech USA.
40. Les développeurs vont devoir se demander s’ils souhaites mettre leurs données concernant l’IA et le machine learning en open source. Il est bien connu que les grandes entreprises comme Facebook, Google et Amazon jouissent d’un monopole sur nos données. En 2018, les développeurs devront prendre une décision : s’unir et rendre disponibles leurs données en espérant concurrencer ces grandes entreprises ou alors se résigner et accepter que des personnes telles que Mark Zuckerberg ou Sundar Pichai demeurent les gardiens des clés de l’innovation dans le domaine de l’IA. L’encryption homomorphique est la technologie qui peut permettre à ces initiatives de se concrétiser. Grâce à elle, il est possible de développer et de vérifier des modèles sur la Bockchian avant d’être partagés, les libérant ainsi de la limite de données actuelles. Cette méthode nous mènera vers un avenir davantage démocratique et collaboratif en réglant ainsi tous les problèmes liés à la protection et la propriété des données – Matt Creager, vice-président de la croissance et des relations développeurs chez Manifold.
41. L’avènement de l’IA permet de booster toutes les technologies. Dans le domaine de la cybersécurité, cela se traduit par la possibilité de faire de meilleures prédictions quant à des menaces encore inédites, combinées aux grandes améliorations apportées à l’automatisation, il sera donc plus facile de contrer les attaques. Cependant, toutes les technologies, y compris l’IA, peuvent être utilisées pour faire du bien ou du mal, en fonction des intentions de ses utilisateurs. Bien que le risque de soulèvement des robots relève de la science-fiction, il existe des risques immédiats inhérents à l’IA, tels que la subversion des IA défensives par des attaquants ou les cyber-armes ou campagnes dirigées par l’IA. En tant que défenseurs de l’IA, notre euphorie concernant ses bon côtés est assombrie par le potentiel d’une exploitation dangereuse – Joe Levy, directeur technique chez Sophos.
42. Alors que les technologies basées sur l’IA concernant la cybersécurité, y compris l’analyse du comportement des utilisateurs, sont assez matures pour être utilisées au sein d’entreprises, nous serons témoins de davantage de succès de l’IA dans le domaine de la prévention de cyberattaques. À partir de 2018, de plus en plus d’entreprises prévoiront un budget pour de telles technologies. Nous pensons également que les fournisseurs prévoiront également un service de gestion d’incidents. Du côté de la R&D, nous nous attendons à des annonces prometteuses quant à la sécurisation de l’IoT (l’internet des objets) et des villes intelligentes – Csaba Krasznay, évangéliste technologique dans le domaine de la sécurité pour Balabit.
43. Dans leur besoin de répondre aux attentes des consommateurs en matière d’innovation, les entreprises reconstruisent leurs applications patrimoniales sur le cloud. Cependant, ces changements rapides ont engendré des environnements informatiques complexes rendant difficile le contrôle des performances numériques et la gestion de l’efficacité de l’expérience utilisateur. Voilà pourquoi, en 2018, grâce à l’IA, les entreprises automatiseront les systèmes complexes et pourront identifier efficacement les problèmes dont ils connaissent les causes principales avant que leurs clients ne soient impactés – Alois Reitbauer, strategiste technologique en chef pour Dynatrace.
44. Alors que les entreprises améliorent leurs systèmes d’IA et construisent leurs propres centres d’excellence, nous assisterons à une quête de talents dans divers domaines. Des scientifiques de données et des programmeurs cognitifs, des linguistes, des psychologues, des rédacteurs de script et des experts d’UX (expérience utilisateur) seront plus recherchés que jamais – Chetan Dube, PDG d’IPSoft.
45. En 2018, l’IA prendra davantage de place dans les entreprises. Les dirigeants voudront obtenir une meilleure productivité et se tourneront donc vers l’IA et le machine learning pour y parvenir. De plus, le développement de l’IA et les recherches associées seront de moins en moins abstraits. Ces phases seront désormais centrées sur la pratique – Derek Choy, responsables des techniques de l’information chez Rainforest QA.
46. L’IA va modifier en profondeur la profession comptable ainsi que les compétences inhérentes nécessaires pour réussir. Les comptables deviendront des conseillers stratégiques dans les petites entreprises car l’IA permet de rendre les prises de décisions prescriptives plus efficaces en traitant de gros volumes de données financières et en responsabilisant des individus afin de leurs permettre de formuler des recommandations quant aux prises de décisions. Le rôle des comptables tel que nous le connaissons aujourd’hui sera changé. Ils seront davantage focalisés sur l’utilisation du résultat du traitement de données par l’IA pour aider les clients des petites entreprises à prendre de meilleures décisions commerciales – Herman Man, Vice président produit et partenariats chez Xero.
47. Alexa commencera à utiliser ses yeux. Grâce à la sortie de l’Echo Show et de nombreux autres appareils, l’investissement à grande échelle d’Amazon dans les produits de reconnaissance visuelle via le Lab 126 donnera bientôt ses fruits. Alexa utilisera une caméra pour différencier certains achats, en particulier pour faire ses courses. La possibilité d’accompagnement de nouveaux consommateurs dont les habitudes n’ont pas été modélisées par l’algorithme est un grand pas en avant. De plus, les produits tels que Show permettront à Amazon de mieux exploiter son pouvoir d’analyse de ventes croisées de la même manière que le fait un site internet, en proposant la fameuse phrase : « Les clients ayant acheté cet article ont également acheté … », donnant à Amazon davantage de marges et de pouvoir sur le marché – Tony Rodriguez, directeur des technologies chez Digimarc Corporation.
48. Comme nous avons pu l’apercevoir cette année avec WAnnaCry, l’IA et le machine learning ont permis aux hackers de diversifier leur arsenal afin de créer des attaques toujours plus sophistiquées. Cette tendance ne fera que s’affirmer en 2018 car ils chercheront à court-circuiter les méthodes de protection basiques telles que le 2FA (two-factor authentication). Cette année, les entreprises devront prévoir de nouvelles méthodes de protection des systèmes et des plateformes de réseaux sociaux. Elles doivent commencer à généraliser l’adoption d’outils automatisés afin d’analyser les menaces et les comportements suspects faisant ainsi apparaître des combats intéressant d’IA contre IA – Phil Tully, scientifique de données en chef et Zack Allen, responsable des opérations de menaces chez ZeroFOX.
49. Dans l’environnement numérique actuel, la personnalisation du marketing est une priorité et le thème principal. Je m’attends à ce que l’IA et le machine learning jouent un rôle plus important dans la création de messages marketing et du shopping en ligne en fournissant une expérience sur-mesure. Avec les importants volumes de données disponibles sur les consommateurs, cibler la bonne personne avec un message pertinent, faire une offre ou une promotion au bon moment est assez difficile. Mais les techniques de machine learning et d’IA aident les commerciaux à synthétiser et mettre en corrélation les signaux provenant de différentes sources, à identifier les types de comportement et à susciter l’intérêt de manière plus efficace. Cela aidera les entreprises à se rapprocher du marketing face à face – Bryan Chagoly, vice-président de la technologie chez Bazaarvoice.
50. L’IA ne volera pas des emplois cette année, elle les améliorera. L’une des fausses idées que l’on a est que l’adoption massive de l’IA remplacera les emplois. Or, dans le domaine de la cybersécurité, nous pouvons nous attendre au contraire. L’IA les multipliera en aidant les humains à répartir efficacement les ressources et consacrer leur temps aux grandes priorités. En 2018, les entreprises se servent de l’IA pour répondre en tout autonomie aux menaces en temps réel – Justin Fier, directeur de l’analyse et de la cyberintelligence chez Darktrace.
51. Cette année, nous verrons une plus grande spécialisation de technologie alimentées par l’IA afin de répondre à la demande de prises de décision plus personnalisées et d’aide d’administrateurs pour l’amélioration des workflows. Ce sont les petites décisions qui nous aident dans notre travail (organisation des calendriers, les listes de choses à faire, la planification des réunions) et qui pourront bénéficier de la combinaison de l’IA et de la communication d’entreprise. Les outils basés sur l’IA apprendront les préférences et les comportements et se tourneront ainsi vers les workflows individuels, créant une expérience davantage personnalisée et améliorant la productivité de chacun – Keith Johnson, directeur des technologies chez Fuze.
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