Dans le vaste domaine des technologies émergentes Dans le paysage commercial, deux puissances règnent en maître : l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML). Ces deux technologies évoluent rapidement et constamment, ce qui rend difficile pour les entreprises de suivre les dernières tendances.
La technologie de l'apprentissage automatique a totalement révolutionné les méthodes d'exécution des tâches, les rendant beaucoup plus réalisables, efficaces et précises que jamais auparavant. Elle est devenue une force motrice majeure de l'innovation, alimentant diverses industries telles que soins de santéLes entreprises de l'Union européenne sont des acteurs de premier plan dans les domaines de la finance, de la vente au détail et bien d'autres encore.
À l'aube de 2024, le secteur de l'apprentissage automatique continue de se développer dans des directions passionnantes. Dans cet article, nous explorons les 10 principales tendances et innovations en matière d'apprentissage automatique qui devraient façonner le secteur en 2024.
Apprentissage automatique multimodal
Le premier dans notre liste des tendances technologiques de l'apprentissage automatique pour 2024 est l'apprentissage automatique multimodal (MML).
MML exploite la richesse de notre environnement, en tenant compte des diverses façons dont nous percevons le monde. En tirant parti de modalités multiples, les modèles d'IA peuvent capturer des événements avec la profondeur et l'ampleur qui reflètent la perception humaine. Par exemple, il associe des images à des étiquettes audio et textuelles pour les rendre plus reconnaissables.
Google DeepMind a fait des vagues avec Gatoun système d'IA multimodale capable de gérer des tâches multiples telles que la perception visuelle, la compréhension du langage et les mouvements robotiques. Parallèlement, les développeurs étudient les moyens de combiner différentes modalités pour améliorer les tâches quotidiennes telles que la compréhension de documents, comme le souligne David Talby, fondateur et directeur technique de John Snow Labs, un fournisseur d'outils de traitement automatique des langues.
Cela est extrêmement utile dans le secteur des soins de santé. Les algorithmes d'IA formés à des techniques multimodales telles que la vision artificielle et la reconnaissance optique de caractères peuvent réellement améliorer la présentation des résultats, ce qui permet d'améliorer encore les diagnostics médicaux.
Il est important d'embaucher ou de former des data scientists compétents dans différents domaines, comme le traitement du langage naturel et les techniques de vision artificielle, afin d'exploiter pleinement le potentiel du MML.
Bien que le MML soit encore un domaine jeune qui doit encore être développé et avancé dans les années à venir, nombreux sont ceux qui pensent qu'il peut être la clé pour parvenir à une IA générale. Il s'agit d'une frontière passionnante où les machines cherchent à comprendre le monde comme nous le faisons.
Modèles de fondation
Au cours des dernières années, le modèle de la fondation s'est imposé comme une véritable puissance dans le domaine de l'intelligence artificielle, captivant l'attention de nombreuses personnes. Et le plus beau, c'est qu'il n'a pas fini de faire parler de lui. Sa popularité est loin d'être terminée, car il continuera à dominer le paysage jusqu'en 2024.
Un modèle de base est un algorithme d'apprentissage profond de l'IA qui a été pré-entraîné avec des tonnes d'ensembles de données différents. Contrairement aux modèles d'IA étroits qui ne font qu'une seule chose, les modèles de base sont formés pour traiter toutes sortes de tâches et transférer des connaissances entre elles.
Les ingénieurs visent à atteindre un tout nouveau niveau de compréhension en apprenant aux machines non seulement à rechercher des modèles, mais aussi à rassembler des connaissances. Les modèles de fondation sont extrêmement utiles pour générer et résumer du contenu, coder et traduire, et fournir une assistance à la clientèle.
Pour vous donner des exemples concrets, les modèles de fondation les plus populaires sont ceux d'OpenAI GPT-3 et GPT-4 et Florence-2 de Microsoft. GPT-3 est déjà utilisé dans diverses applications, de la génération de texte à la création de chatbots. Quant à Florence-2, il s'agit d'un vaste réseau neuronal capable de travailler avec différentes langues.
Ces grands modèles linguistiques font beaucoup parler d'eux ces derniers temps, et ils sont là pour durer.
Au-delà de 2024, nous nous attendons à voir d'autres percées dans les modèles de fondation. De plus en plus d'entreprises et de chercheurs continuent d'explorer les moyens d'améliorer les modèles de fondations en ajoutant des formations supplémentaires et en affinant les techniques.
Transformateurs ou modèles Seq2Seq
Les transformateurs, alias les modèles SeqSeq, sont une autre étoile montante des tendances de l'apprentissage automatique en 2024.
Les transformateurs sont un type d'architecture d'intelligence artificielle qui effectue une transduction, ou transformation, sur les séquences de données d'entrée à l'aide d'un codeur et d'un décodeur, pour obtenir une séquence différente. De nombreux modèles fondamentaux sont également basés sur des transformateurs. Et ils sont en passe de dominer le marché de l'intelligence artificielle. Le monde de l'IA et de la ML.
Les transformateurs sont essentiellement utilisés dans un large éventail de tâches de traitement du langage naturel. Ils aident à analyser des séquences de mots, des lettres et des séries temporelles pour résoudre des problèmes complexes de langage machine tels que la traduction d'appareils, la réponse à des questions, la création de chatbots, le résumé de textes, etc.
Comment cela fonctionne-t-il exactement ?
Au lieu de se contenter de traduire les mots un par un, un modèle de transformateur attribue des poids à chaque mot pour déterminer son importance dans la phrase. Il génère ensuite une nouvelle phrase dans une langue différente, en tenant compte des poids attribués.
Si vous souhaitez construire des programmes de ML rapidement et efficacement, les transformateurs sont une technologie que vous devez absolument apprendre. Ils ont déjà démontré leur valeur dans différents cas d'utilisation, et nous pouvons nous attendre à de nouvelles avancées et améliorations dans ce domaine. Voici quelques-unes des meilleures solutions qui peuvent vous aider à construire des pipelines de transformateurs Visage étreint et Amazon Comprehend.
Développement low-code ou no-code
L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle se sont imposés dans tous les domaines, de l'agriculture au marketing en passant par la banque. En 2024, ces technologies continueront à alimenter plates-formes de développement sans code ou à code réduit.
Cette approche, comme son nom l'indique, permet aux développeurs qui n'ont pas une grande expérience du codage de construire des modèles d'apprentissage automatique rapidement et efficacement. Les dirigeants considèrent souvent que les solutions d'apprentissage automatique conviviales pour les employés non techniciens sont cruciales pour le bon fonctionnement de l'organisation.
Il s'agit indéniablement d'un moyen plus rentable d'élaborer des projets numériques que le long processus consistant à disposer d'une équipe entière de data scientists et d'ingénieurs. Par conséquent, cette tendance amènera de plus en plus d'entreprises à adopter des solutions "low-code" et "no-code", ce qui entraînera une augmentation significative du nombre d'entreprises utilisant des modèles de ML.
Les possibilités offertes par les plateformes "low-code" ou "no-code" sont vraiment illimitées. Par exemple, les entreprises peuvent l'utiliser pour le recrutement des employés, la détection des fraudes, la prévision de la demande, l'analyse des sentiments des clients, etc.
Si vous pensez à la qualité, les plateformes "low-code" ou "no-code" sont tout aussi bonnes que les cadres de codage traditionnels.
Selon Gartner, la demande de solutions de haute qualité dépasse la capacité à les fournir, avec une croissance d'au moins 1,5 million d'euros. 5x plus vite que l'informatique. Les solutions "no-code" et "low-code" comblent cette lacune et répondent à la demande. De même, les solutions "low-code" permettent aux équipes techniques de tester leurs hypothèses plus rapidement, réduisant ainsi les délais de livraison et les coûts de développement.
Dans les années à venir, la disponibilité de modules d'IA pré-entraînés et une gamme plus large d'outils de développement faciles à utiliser permettront aux développeurs d'offrir une meilleure expérience globale avec des programmes d'apprentissage automatique à code réduit ou sans code.
Apprentissage automatique des machines (AutoML)
En 2024, le processus d'apprentissage automatique deviendra encore plus facile grâce aux outils AutoML.
Si vous êtes un scientifique des données, cette tendance vous intéressera certainement. Les plateformes AutoML exploitent les algorithmes d'apprentissage automatique et l'automatisation pour vous aider à prototyper, former, évaluer et déployer des modèles plus rapidement que les processus manuels traditionnels.
Comment ? En utilisant des modèles !
Voici un exemple : AutoGluonLa solution est prête à l'emploi pour les données textuelles, les images et les tableaux. Elle permet aux développeurs de tester facilement des solutions d'apprentissage profond et de faire des prédictions sans avoir besoin d'experts en science des données.
AutoML améliore les outils d'étiquetage des données et permet le réglage automatique des architectures de réseaux neuronaux. Traditionnellement, l'étiquetage des données repose sur un travail manuel, ce qui introduit un risque important d'erreur humaine.
En automatisant une grande partie du processus d'étiquetage, AutoML réduit considérablement le risque d'erreurs et les coûts de main-d'œuvre. Cela permet aux entreprises de se concentrer davantage sur l'analyse des données et rend les solutions telles que l'IA plus abordables et plus accessibles sur le marché.
Les modèles DALL-E et CLIP d'OpenAI en sont un autre exemple. Ces modèles combinent texte et images pour créer de nouvelles conceptions visuelles. Par exemple, les modèles utilisent la génération d'images à partir de l'entrée "fauteuil en forme d'avocat". Cette technologie a diverses applications, notamment le référencement d'articles, les maquettes de produits et la génération d'idées de produits.
Grâce à AutoML, vous pouvez vous attendre à voir de nouvelles avancées révolutionnaires dans les modèles et les applications d'apprentissage automatique dans les années à venir.
Réseaux adversoriels génératifs (GAN)
Le GAN a fait parler de lui ces dernières années, et il continuera à dominer en 2024.
Ces réseaux sont une structure d'apprentissage automatique où deux réseaux neuronaux s'affrontent. Le générateur crée de fausses données et le discriminateur ou critique tente de détecter si les données sont réelles ou fausses. Cette compétition permet de générer des données synthétiques de haute qualité.
Le domaine des GAN a évolué rapidement, montrant des capacités étonnantes dans la création de contenus réalistes dans différents domaines. Ils sont capables de traduire des images en d'autres images et de créer des photos qui ressemblent à s'y méprendre à la réalité. Cela montre vraiment comment les GAN peuvent changer la donne en matière de modélisation générative !
Voici quelques exemples populaires de GAN StyleGANqui peut générer des images et des vidéos de haute qualité, et BigGANqui se spécialise dans la création d'images diverses à partir d'entrées textuelles.
Avec l'essor des GAN, nous pouvons nous attendre à des applications plus réalistes et plus créatives dans divers domaines tels que l'art, le divertissement et la mode.
Gestion de l'opérationnalisation de l'apprentissage automatique (MLOps)
Si vous avez entendu parler de DevOps, vous pouvez considérer MLOps comme son cousin.
MLOps consiste à gérer le cycle de vie des modèles d'apprentissage automatique, du développement au déploiement et au-delà. Avec l'essor du ML, c'est exactement ce dont l'industrie a besoin en 2024.
Le MLOps est en train de prendre son essor, car les entreprises cherchent à développer leur ML. Et à mesure qu'elles recueillent davantage de données à plus grande échelle, leur besoin d'une plus grande automatisation s'accroît. Il s'agit donc d'une approche visant à améliorer le développement de solutions d'apprentissage automatique, afin de les rendre encore plus utiles aux entreprises.
Son fonctionnement repose sur l'automatisation du processus de déploiement, le suivi des versions du modèle et la mise en place d'un système de gestion de la qualité. gérer les pipelines de ML. Cela permet aux organisations de rationaliser leurs pratiques de développement et d'économiser du temps et des ressources tout en améliorant l'efficacité globale.
MLOps change la donne pour les grandes entreprises en apportant des applications d'apprentissage automatique plus cohérentes et plus fiables dans des secteurs tels que la santé, la finance et la vente au détail. Il s'agit de réduire la variabilité et de stimuler l'évolutivité.
En 2024, investir dans les MLOps deviendra une priorité pour les entreprises qui cherchent à rester compétitives et à récolter les bénéfices de la technologie ML de pointe.
L'IA explicable (XAI)
Bien que tout le monde puisse utiliser l'IA avec peu de codage, il peut être difficile de comprendre le fonctionnement interne d'un modèle. C'est là qu'intervient l'IA explicable (XAI). Cette année, nous verrons l'IA explicable gagner du terrain, car les entreprises cherchent des moyens de rendre l'IA plus transparente et plus digne de confiance.
L'un des grands problèmes de l'apprentissage automatique est celui de la "boîte noire". Les modèles avancés tels que les réseaux neuronaux profonds sont extrêmement précis, mais la manière dont ils prennent leurs décisions peut manquer de clarté. L'XAI vise à combler cette lacune, en permettant aux humains de comprendre plus facilement le processus de prise de décision et de faire confiance aux résultats.
L'IAO a un large éventail d'applications dans des domaines tels que la finance, les soins de santé et le droit. Elle peut aider les banques à prendre des décisions de prêt plus éclairées, ou les médecins à établir des diagnostics avec plus de certitude. Dans ces domaines, il est essentiel de comprendre comment un modèle de ML est parvenu à sa réponse pour garantir la responsabilité et la confiance.
En 2024, les entreprises investissent davantage dans la recherche et le développement afin de créer des modèles qui non seulement fournissent des prédictions précises, mais qui expliquent également leurs décisions d'une manière facile à comprendre.
Il faut donc s'attendre à ce que les outils XAI deviennent un élément standard du processus de développement de l'intelligence artificielle, à mesure que les entreprises s'efforcent d'adopter des pratiques éthiques et explicables en matière d'IA. Cela permettra non seulement d'améliorer la transparence, mais aussi d'atténuer les préjugés et de promouvoir une utilisation responsable de la technologie de l'IA.
Apprentissage automatique embarqué
TinyML, ou apprentissage automatique embarqué, consiste à exécuter l'apprentissage automatique sur divers appareils. Il est utilisé dans les appareils ménagers, les smartphones, les ordinateurs portables et les systèmes domestiques intelligents.
Avec la généralisation des technologies IoT et de la robotique, l'importance des systèmes embarqués s'est accrue. En 2024, les défis de Tiny ML restent non résolus, exigeant une optimisation et une efficacité maximales tout en conservant les ressources.
Les applications embarquées sont souvent très spécifiques et doivent fonctionner avec des ressources restreintes, telles qu'une puissance de traitement et une mémoire limitées. Cela nécessite des techniques spécialisées pour la compression et l'optimisation des modèles.
Cependant, avec les progrès réalisés dans la conception de matériel et le développement de logiciels, nous pouvons nous attendre à voir apparaître des modèles TinyML plus sophistiqués, capables d'effectuer des tâches complexes telles que la reconnaissance vocale, la classification d'images et la maintenance prédictive sur divers appareils.
En fait, en 2024, nous utiliserons des modèles d'apprentissage automatique sur des dispositifs intégrés afin de prendre de meilleures décisions et de faire de meilleures prévisions. Le système d'apprentissage automatique embarqué est bien plus efficace que les systèmes basés sur l'informatique en nuage et présente de nombreux avantages, comme la réduction des cybermenaces, l'économie de bande passante et la réduction du stockage et du transfert de données sur les serveurs en nuage.
Métaverses
Le métavers est à la mode dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. En 2024, la frontière entre nos vies physiques et virtuelles s'estompera encore plus à mesure que le Metaverse continuera d'évoluer.
Cette année, de nombreux projets d'IA porteront sur la création d'environnements virtuels capables d'apprendre, de s'adapter et d'interagir avec les utilisateurs d'une manière plus humaine. Ces environnements immersifs pourraient être utilisés dans jeuxLe travail à distance peut également être envisagé.
À mesure que le métavers s'intègre dans notre vie quotidienne, on peut s'attendre à ce que les technologies d'apprentissage automatique jouent un rôle important dans son développement. Il s'agit notamment d'avancées dans le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et l'apprentissage par renforcement.
Le métavers est un concept complexe aux possibilités infinies, et à mesure que nous continuons à explorer son potentiel, l'apprentissage automatique jouera un rôle essentiel dans l'élaboration de ce royaume virtuel.
Par exemple, l'émergence de des places de marché virtuelles utilisant la blockchain pour le commerce en ligne en 3D gagne en popularité. Il s'agit notamment de places de marché pour l'immobilier virtuel, l'art numérique, le commerce électronique et le commerce électronique. jeux "jouez pour gagnerce qui élargit le champ d'action des places de marché pour les jeux.
Les assistants virtuels, les avatars et les chatbots qui utilisent l'IA deviendront également plus répandus dans le Metaverse. Ces agents intelligents aideront les utilisateurs à naviguer et à interagir avec ce monde virtuel, ce qui en fera une expérience plus immersive et personnalisée.
En 2024, nous pouvons nous attendre à ce que le Metaverse continue de croître et d'évoluer grâce aux technologies d'apprentissage automatique qui le rendent encore plus réaliste et interactif. Les possibilités de ce monde virtuel sont infinies, et à mesure que nous continuons à repousser les limites du technologieLe métavers fera partie intégrante de notre vie quotidienne.
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Ce n'est qu'une question de temps avant que ces tendances de l'apprentissage automatique ne deviennent la norme. Des MLOps à l'IA explicable, en passant par l'apprentissage automatique embarqué et le Metaverse, 2024 s'annonce comme une année passionnante pour les avancées dans ce domaine.
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