La convergence autour de l’IA promet un bond technologique

alibaba cloud - Qunkai (Kevin) Liu
Par Qunkai (Kevin) Liu, Directeur France et Europe du Sud d'Alibaba Cloud

Comme des planètes qui s’alignent, les différentes technologies développées autour de l’IA, comme les puces et les réseaux de neurones graph, semblent converger pour offrir un bond technologique.

 

Après plusieurs années d’émergence, nous sommes certainement arrivés à un carrefour qui pourrait marquer la convergence des technologies de l’IA. Oui, l’intelligence artificielle n’est pas une chose nouvelle et s’est déjà implantée dans de nombreux aspects de nos vies, que ce soit via les technologies de chatbot, les assistants intelligents ou pour l’assistance à la conduite automobile. Toutefois, on devrait observer un vrai bond technologique pour l’intelligence artificielle avec l’arrivée à maturité de bon nombre de solutions et d’applications comme les puces dédiées à l’IA, les réseaux de neurones graph étendus, ou l’urbanisation en temps réel.

 

Le socle de l’intelligence artificielle est en train d’évoluer avec des architectures de calcul qui vont se spécialiser dans un avenir proche. Si les solutions hétérogènes qui combinent FPGA, GPU et ASIC, associées à des solutions de mémoire émergentes, tirent aujourd’hui l’évolution des infrastructures de calcul traditionnelles, elles vont voir leur hégémonie se réduire au profit d’une informatique s’appuyant sur des puces spécifiques. L’essor des puces IA va dans ce sens. Les architectures de puces memory-centric basées sur la dernière génération de mémoire 3D vont en effet devenir la norme. De plus, les puces de calcul neuromorphique inspirées du fonctionnement du cerveau vont passer un cap cette année pendant que les chercheurs trouveront des applications à ces dernières. Les puces dédiées à l’IA viendront ainsi remettre en question la domination des GPUs dans le domaine de l’entraînement des intelligences artificielles.

 

Outre l’évolution des puces et de l’architecture, l’arrivée à maturité des réseaux de neurones graph étendus (super large graph neural networks), capables de lier des réseaux de neurones permet aujourd’hui de lier les processus d’apprentissage et de déduction intuitive. Cela pourrait permettre de résoudre des problèmes tels que le raisonnement et l’explication relationnelle par des machines, ce qui n’était pas possible avec de simples systèmes de deep learning. En équipant des machines avec ce type de solutions, il est maintenant possible de les doter de sens commun renforcé par une meilleure perception de leur environnement.

 

Test de turing, villes intelligentes et véhicules autonomes

Ces évolutions des technologies basses vont permettre des avancées notoires dans l’application des technologies liées à l’IA. Et s’il ne fallait en retenir qu’une, il n’est pas à exclure qu’une solution de discussion intelligente réussisse à passer le test de turing dès cette année, dans certaines situations. Avec des solutions de text-to-speech capables de fournir la même expérience que dans le cadre d’une discussion entre deux êtres humains, de nouveaux problèmes risquent toutefois de se poser. L’industrie et les États vont devoir rapidement mettre en place des régulations pour éviter une utilisation abusive de ces technologies pour la publicité, le harcèlement par téléphone et la fraude.

 

Nous nous attendons également à ce que les villes investissent massivement dans des solutions capables de piloter et d’automatiser certains aspects de la gouvernance urbaine. Ces « city brain » seront ainsi associés à des maquettes virtuelles des villes physiques permettant de visualiser les interactions et les mouvements de la cité en temps réel pour en optimiser la gouvernance. Et dans le domaine des transports, le développement des véhicules autonomes va s’accélérer. En premier lieu, la 5G, grâce à sa fiabilité élevée, des temps de latence très faibles et sa capacité à gérer de gros volumes de données, va faciliter la mise en place des systèmes coopératifs véhicules-infrastructure. Une fois déployés et consolidés, ces derniers permettront la réalisation de progrès significatifs dans certains domaines commerciaux, tels que la logistique et les transports, avec des transports publics à itinéraire fixe et des livraisons sans pilote pour les commerçants. Pour boucler la boucle, il faut d’ailleurs rappeler que les véhicules autonomes lorgnent également du côté des puces IA avec notamment Tesla qui développe sa propre solution pour ses voitures électriques.

 

Avec un développement technologique qui atteint des sommets, tant au niveau des couches basses des infrastructures que des applications, l’IA pourrait connaître un vrai boum. Si les entreprises et le grand public y trouveront leur compte, les États et l’industrie pourraient aussi avoir à se pencher plus en profondeur sur le sujet pour éviter les dérives.

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