Les modèles d'IA sont formés à l'aide de données qui fournissent au modèle une base de connaissances qu'il applique lorsqu'il répond à des messages en langage naturel et génère des données prédictives ou du contenu multimédia.
Pourquoi les modèles d'IA sont-ils importants ?
Les modèles d'IA permettent aux humains d'économiser du temps et des efforts en matière de recherche d'informations, de création de contenu et de codage. Les modèles d'IA sont utilisés pour développer de puissantes applications de chatbot qui peuvent décharger les interactions de vente et de service à la clientèle qui prennent beaucoup de temps. Les modèles d'IA se sont développés à un point tel que des tâches créatives telles que le développement d'images à l'aide du dessin, de la photographie et de la conception graphique peuvent être réalisées simplement en décrivant ce que l'on souhaite créer. Les développeurs de logiciels peuvent utiliser l'IA pour écrire des extraits de code pour des applications de manière beaucoup plus efficace que le codage manuel. L'IA ne commet pas de simples erreurs de frappe et n'oublie pas d'inclure les bibliothèques nécessaires, comme le font souvent les humains. Par conséquent, les humains peuvent de plus en plus se décharger des tâches fastidieuses sur des assistants alimentés par des modèles d'IA, ce qui leur permet de se consacrer à des tâches plus engageantes et plus intéressantes.
Applications des modèles d'IA
Robotique
Il s'agit de l'une des applications les plus passionnantes de la technologie de l'IA. Tesla met au point un robot humanoïde bipède polyvalent capable d'effectuer des tâches dangereuses, répétitives ou monotones. La machine utilise un réseau neuronal qui dépend des données visuelles et d'un vastejeu de données apprentissage jeu de données pour apprendre de nouvelles tâches.
analyses des données en temps réel
Les modèles d'apprentissage automatique peuvent recevoir des données en continu pour les aider à prédire la probabilité de résultats futurs, comme la prévision d'événements météorologiques extrêmes ou de conditions commerciales défavorables.
Jeu vidéo
Les systèmes dorsaux de paris sportifs et de poker en ligne peuvent fixer les prix des paris en fonction de l'évolution des cotes afin de maintenir les marges bénéficiaires. Le comportement des joueurs peut être analysé pour promouvoir des événements futurs.
Vente au détail en ligne
Les modèles d'apprentissage automatique peuvent mettre en évidence des habitudes d'achat antérieures qui correspondent aux promotions actuelles afin de personnaliser les publicités numériques et les courriels promotionnels à envoyer à différents segments d'acheteurs. Cela aura pour effet d'accroître l'engagement des clients et d'augmenter les revenus du fournisseur.
Santé
Les médecins peuvent utiliser des modèles d'IA pour les aider à diagnostiquer les patients et à prendre des mesures proactives basées sur les résultats probables dictés par des milliers de cas similaires dans les données d'apprentissage . Cette forme de médecine prescriptive fondée sur l'expérience du médecin et les connaissances distillées par le modèle d'IA peut améliorer les chances de réussite du traitement.
Opérations sur devises
Lorsqu'une entreprise publique est dans les derniers jours ou les dernières heures de la clôture de ses comptes dans le monde entier, les modèles d'IA peuvent recommander où déposer les liquidités pour obtenir un effet de change optimal sur les chiffres de son bilan.
Gestion des risques et de la fraude
Les émetteurs de cartes de crédit et les compagnies d'assurance doivent surveiller la fraude en permanence. Les modèles d'IA leur permettent d'étudier les transactions au fur et à mesure qu'elles se produisent afin de prédire celles qui doivent faire l'objet d'une vérification plus approfondie avant d'être autorisées. Les fraudeurs utilisent des tactiques subtiles que seuls les systèmes automatisés peuvent détecter comme anormales parce qu'ils ont vu les mêmes tactiques utilisées quelques secondes auparavant par l'IA, ce qu'un humain pourrait facilement manquer.
Actian gestion des données pour l'IA
Actian Data Intelligence Platform est conçue pour aider les entreprises à unifier, gérer et comprendre leurs données dans des environnements hybrides. Elle rassemble la gestion des métadonnées , la gouvernance, le lignage, le contrôle de la qualité et l'automatisation en une seule plateforme. Les équipes peuvent ainsi savoir d'où viennent les données, comment elles sont utilisées et si elles répondent aux exigences internes et externes.
Grâce à son interface centralisée, Actian offre une insight en temps réel des structures et des flux de données, ce qui facilite l'application des politiques, la résolution des problèmes et la collaboration entre les services. La plateforme aide également à relier les données au contexte commercial, ce qui permet aux équipes d'utiliser les données de manière plus efficace et plus responsable. La plateforme d'Actian est conçue pour s'adapter à l'évolution des écosystèmes de données, favorisant une utilisation cohérente, intelligente et sécurisée des données dans l'ensemble de l'entreprise. Demandez votre démo personnalisée.
FAQ
Les modèles d'IA sont des algorithmes formés sur des données pour reconnaître des modèles, faire des prédictions ou générer du contenu. Ils alimentent des applications telles que la classification, la recommandation, la compréhension du langage, la génération d'images et l'automatisation des décisions.
Les types de modèles d'IA courants comprennent les modèles d'apprentissage supervisé, les modèles non supervisés (regroupement, détection d'anomalie ), les agents d'apprentissage par renforcement , les architectures d'apprentissage profond (CNN, RNN, transformateurs) et les modèles génératifs tels que les modèles de diffusion et les grands modèles de langage (LLM).
L'apprentissage consiste à introduire de grands jeux de données dans un algorithme, à ajuster les paramètres pour réduire les erreurs, à valider les performances sur des ensembles de tests et à ajuster les hyperparamètres. De nombreux modèles d'IA modernes nécessitent un calcul accéléré par GPU ou TPU pour traiter efficacement de grands volumes de données.
Les entreprises utilisent des modèles d'IA pour la prévision, la détection des fraudes, la personnalisation, l'automatisation, le NLP, l'analyse d'images, la prise de décision en temps réel, la maintenance prédictive et la génération augmentée par récupération (RAG) afin d'améliorer l'accès aux connaissances de l'organisation.
Parmi les défis à relever, citons les données d'apprentissage biaisées ou incomplètes, la dérive du modèle, les coûts de calcul élevés, les exigences d'explicabilité, la complexité de l'intégration et la nécessité d'un contrôle permanent pour garantir la précision et la fiabilité en production.
