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Comment l’intelligence artificielle va évoluer en 2020

En 2020, l’intelligence artificielle va poursuivre son évolution technologique et de nouveaux cas d’usage vont voir le jour. Découvrez les tendances et prédictions concernant l’IA pour l’année qui débute.

L’intelligence artificielle a connu une évolution spectaculaire en 2019, et les exploits réalisés grâce à cette technologie n’ont cessé de faire les gros titres. Voici comment l’IA devrait poursuivre son évolution en 2020…

Des outils de Machine Learning self-service

Grâce à l’intelligence artificielle, les outils de Machine Learning et d’analyse de données  « self-service » sont de plus en plus nombreux. En 2020, cette tendance va se poursuivre avec l’essor du  « no-code analytics ». C’est ce qu’affirme Chad Meley, VP au marketing de Teradata.

Ces outils permettent d’utiliser le Machine Learning sans compétences en programmation informatique ou en SQL, à l’aide de simples menus déroulants. Il sera donc possible de multiplier les cas d’usage de l’analyse de données et du ML en entreprise.

De son côté, Joshua Poduska, Data Scientist en chef chez Domino Data Lab, s’attend à l’émergence de plateformes de Data Science. Ces plateformes permettront de supprimer les barrières dev ops pour le déploiement de modèle, et de faciliter la collaboration et la reproductibilité.

Les entreprises s’arrachent les pros de l’IA

Malgré l’apparition d’outils self-service, les professionnels de l’intelligence artificielle resteront très convoités par les entreprises. Le métier de spécialiste IA occupe la première place du classement LinkedIn des jobs émergents pour 2020 aux États-Unis.

Les recrutements de spécialistes en tout genre ont augmenté de 74% au cours des quatre dernières années. Cette tendance va se poursuivre en 2020, et les professionnels de l’IA pourront trouver du travail sans la moindre difficulté.

Le fléau des Deepfakes

Selon le CEO de Jumio, Robert Prigge, les  « DeepFakes » risquent d’avoir un impact néfaste sur les systèmes de vérification d’identité et la sécurité en général à l’heure où les méthodes d’authentification basées sur les données biométriques sont de plus en plus utilisées.

La technologie de DeepFakes pourrait être de plus en plus utilisée à des fins de fraude pour tromper ces méthodes d’identification. Or, la plupart de ces solutions sont incapables de détecter les DeepFakes. La propagation de Fake News sur les réseaux risque également de se poursuivre pour les mêmes raisons.

Fort heureusement, comme l’explique le Dr Jans Aasman, CEO de Franz, il existe des technologies permettant de faire face au fléau des DeepFakes. Par exemple, les bases de connaissances peuvent être combinées avec le Deep Learning pour identifier des photos et des vidéos modifiées.

Le Machine Learning peut aussi permettre de dévoiler les origines des informations. Les sites web et les réseaux sociaux pourront utiliser ces outils pour déterminer si une information doit être publiée ou supprimée.

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