Alors que la flexibilité et l’adaptabilité sont désormais vitales dans un monde toujours plus concurrentiel et où l’innovation fait la différence, les organisations se tournent désormais vers l’IA adaptative pour réagir plus rapidement et efficacement.

Importance croissante

Le cabinet Gartner prévoit qu’à l’horizon 2026, les entreprises qui auront adopté les pratiques d’ingénierie de l’IA pour construire et gérer des systèmes d’IA adaptative surpasseront d’au moins 25% leurs homologues au niveau du nombre de modèles d’intelligence artificielle et du temps nécessaire pour les rendre opérationnels.

L’IA adaptative regroupe différentes méthodes (entendez la conception à base d’agents) et de techniques d’IA (l’apprentissage par renforcement) pour permettre aux systèmes d’ajuster leurs pratiques d’apprentissage et leurs comportements dans le but de s’adapter à l’évolution des circonstances du monde réel.

Dans cette optique, il importe dès lors de regrouper les gestionnaires, les informaticiens et les équipes de support pour mettre en œuvre des systèmes d’IA adaptative qui joueront à terme un rôle essentiel dans la construction et l’opérationnalisation des architectures d’IA adaptative.

Étapes de la mise en œuvre

Toujours selon Gartner, l’ingénierie de l’IA fournit les composants fondamentaux de la mise en œuvre, de l’opérationnalisation, et assure la gestion du changement au niveau des processus pour faire émerger des systèmes d’IA adaptative. Cela étant, l’IA adaptative exige un renforcement considérable et modifie l’aspect de gestion des efforts d’ingénierie de l’IA. Les systèmes de réorganisation pour l’IA adaptative auront un impact significatif sur les employés, les entreprises et les partenaires technologiques, mais leur déploiement prendra du temps.

Dès lors, il conviendra de poser les bases de systèmes d’IA adaptatifs en enrichissant les modèles actuels de l’IA avec des modèles conceptuels d’IA et des capacités de traitement des flux d’événements, pour évoluer à terme vers des méthodes basées sur des agents, ce qui offrira davantage d’autonomie aux composants des systèmes.

De même, il faudra faciliter l’adoption de l’IA par les utilisateurs professionnels et stimuler la gestion de ces systèmes en intégrant des indicateurs commerciaux explicites et mesurables, fournis par les systèmes opérationnels.

À terme, les systèmes d’IA adaptative créeront une expérience utilisateur supérieure et plus rapide, et permettront d’élargir les capacités de prise de décision et de flexibilité. Mais pour ce faire, les responsables des équipes informatiques devront réorganiser divers processus pour construire des systèmes capables d’apprendre et de modifier leurs comportements en fonction des circonstances.

Avantages

Si elle est relativement puissante, l’IA traditionnelle peut éprouver des difficultés à s’adapter à l’évolution rapide des conditions du marché. Dès lors, l’IA adaptative se positionne comme une amélioration transformative de l’IA pour permettre d’offrir différents avantages intéressants. Ainsi, elle permet d’apporter des améliorations continues en redéfinissant la précision, la vitesse et la fiabilité en apprenant de l’expérience et du feedback des utilisateurs. Par ailleurs, elle se développe dans des environnements imprévisibles, en récupérant à partir d’erreurs et en s’adaptant à de nouveaux défis.

De même, elle réduit les coûts opérationnels en limitant le besoin d’intervention constante de la part d’un humain ainsi que les mises à jour manuelles. Enfin, l’IA adaptative améliore les expériences fortement personnalisées en adaptant les réponses aux préférences individuelles des utilisateurs.

Cas d’usage

Selon le cabinet Precedence Research, le marché mondial de l’IA adaptative devrait passer de 0,73 milliard de dollars en 2023 à 24,63 milliards de dollars en 2033, soit une croissance annuelle cumulée de plus de 42% entre 2024 et 2033.

Parmi les cas d’usage potentiels, le secteur des soins de santé apparaît comme particulièrement prometteur, notamment pour la détection précoce de maladies, les plans de traitement personnalisés ou les tâches administration et de soins routinières. De même, l’enseignement pourrait bénéficier de l’IA adaptative dans la mise en place de trajets d’enseignement sur mesure ou l’identification d’étudiants à risque. Dans la finance également, cette technologie pourrait être appliquée à la gestion des risques ou la détection des fraudes, tandis que le trading algorithmique peut apprendre des tendances du marché pour définir des stratégies de trading.

Enfin, même si les cas d’usage pourraient se multiplier à mesure que la technologie devient plus mature, l’IA adaptative pourra être déployée dans le manufacturing pour optimiser les processus de fabrication et réduire les temps d’arrêt coûteux en analysant les données de production pour prédire toute interruption future.

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