3 tendances de l'IA identifiées par Gartner à surveiller en 2024

Gartner est le leader mondial de la recherche et du conseil en matière de données. Lors du Gartner Data & Analytics Summit 2023, le cabinet a partagé sa vision des grandes tendances susceptibles d'impacter et de façonner l'avenir de la Data Science et du Machine Learning. Retour sur les 3 tendances de l'IA à surveiller pour votre entreprise en 2024.

At its Data & Analytics Summit in Sydney this past summer, Gartner outlined the key trends that will influence the future of data science and machine learning (DSML). At a time when many industries are being impacted by the explosion in the use of AI in business, the firm highlights the growing importance of data in artificial intelligence, which is embarking on a path that is both more ethical and more responsible.

Tendance n° 1 : l'Edge AI, une promesse de réactivité

One of the Gartner 2024 trends is Edge AI. It enables calculations to be carried out close to where the data is collected, eliminating the need for a centralized Cloud Computing center or external data center. This promotes making intelligent decisions more quickly, without the need to connect to the Cloud or remote data centers. By enabling faster execution of AI algorithms, latency is reduced, and systems are more responsive.

L'IA périphérique s'applique aux IdO, en tirant parti de la puissance de calcul locale disponible. Cette approche est cruciale pour les applications nécessitant une prise de décision en temps réel, telles que la conduite autonome ou les appareils médicaux intelligents. L'Edge AI offre également des avantages en termes de confidentialité et de sécurité des données. En effet, comme certaines informations sensibles peuvent être traitées localement sans être transmises à des serveurs distants, cela élimine l'exposition inutile des données aux menaces extérieures.

Cette convergence de l'IA et de l'edge computing ouvre la voie à des solutions non seulement plus efficaces mais aussi plus responsables, car potentiellement plus économes en énergie. Selon les prévisions de l'institut Gartner, plus de 55 % de toutes les analyses de données effectuées par des réseaux neuronaux profonds auront lieu au point de capture dans un système Edge d'ici à 2025, contre moins de 10 % en 2021 !

Tendance n° 2 : l'IA responsable, une promesse éthique

Gartner souligne le rôle clé de l'IA responsable dans ses prévisions de tendances en matière d'IA pour 2024. Cet ensemble de principes et de pratiques vise à garantir que l'IA est utilisée de manière éthique et responsable. Il prend en compte l'impact social, environnemental et économique de l'IA et vise à minimiser les risques et à maximiser les bénéfices.

En termes technologiques, l'IA responsable se traduit par une série de mesures visant à améliorer la transparence, la fiabilité et la sécurité des systèmes d'IA. L'accent est mis sur la transparence des données et des algorithmes. Elle permet aux utilisateurs de comprendre le fonctionnement des systèmes d'IA et de détecter d'éventuels biais détournés afin d'utiliser les données de manière vertueuse et respectueuse. Le deuxième axe majeur est la fiabilité des systèmes d'IA, dont la robustesse doit être garantie, même dans des conditions complexes ou en cas d'attaques informatiques. Ainsi, les systèmes d'IA doivent être sécurisés pour protéger les données personnelles et les informations sensibles.

Selon l'institut Gartner, "l'IA responsable fait de l'IA une force positive plutôt qu'une menace pour la société et pour elle-même". Pour y parvenir, le conseil est simple : adopter une approche proportionnelle au risque pour apporter de la valeur à l'IA, tout en faisant preuve d'une extrême prudence dans l'application des solutions et des modèles.

Tendance n° 3 : l'IA centrée sur les données, une promesse de pertinence

La troisième grande tendance de Gartner en matière d'IA pour 2024 met en évidence le caractère central des données dans l'adoption massive de l'IA. L'intelligence artificielle repose sur des algorithmes, qui déterminent sa pertinence et ses performances. Mais plutôt que de se concentrer uniquement sur les algorithmes, l'IA centrée sur les données se concentre davantage sur la qualité, la diversité et la gouvernance des données. L'objectif est d'améliorer la précision des modèles en s'appuyant sur des ensembles de données riches et parfaitement entretenus.

Pour les entreprises, l'IA centrée sur les données promet une meilleure compréhension des clients, une prise de décision plus éclairée et des innovations plus robustes. En se concentrant sur la qualité des données, les entreprises peuvent accroître l'efficacité de leurs initiatives en matière d'IA, réduire les biais algorithmiques et renforcer la confiance des utilisateur . Ce faisant, l'IA centrée sur les données offre un moyen plus fiable et plus durable d'exploiter le potentiel de l'intelligence artificielle. Selon les prévisions de Gartner, d'ici 2024, 60 % des données d'IA seront utilisées pour simuler la réalité, identifier des scénarios futurs et réduire le risque d'erreurs d'IA, contre seulement 1 % en 2021 !

Entre performance, éthique, conformité, sécurité et responsabilité, la feuille de route AI 2024 est ambitieuse. Serez-vous à la hauteur du défi ?

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