Dans un nouveau rapport, Gartner a identifié cinq tendances qui ont un impact sur l’avenir de la science des données et de l’apprentissage automatique.
Ces tendances tiennent compte de l’importance croissante des données dans l’intelligence artificielle (IA), en particulier l’IA générative, alors que la technologie continue d’exploser dans presque tous les secteurs.
Peter Krensky, directeur analyste chez Gartner, qui prenait la parole lors du Gartner Data & Analytics Summit à Sydney, a expliqué que la science des données et de l’apprentissage automatique « évolue d’une simple concentration sur les modèles prédictifs vers une discipline plus démocratisée, dynamique et centrée sur les données ». Il a ajouté que si les risques liés à l’IA générative émergent, il en va de même pour les nombreuses capacités et cas d’utilisation des scientifiques des données et de leurs organisations.
Les cinq tendances identifiées par Gartner sont les suivantes :
- Les écosystèmes infonuagiques de données passent de logiciels autonomes ou de déploiements mixtes à des solutions natives du nuage complètes. Gartner conseille aux organisations d’évaluer leurs écosystèmes de données en fonction de leur capacité à résoudre les problèmes de données distribuées, ainsi qu’à accéder et à intégrer des sources de données en dehors de leur environnement immédiat.
- L’IA de périphérie, qui permet aux organisations de traiter les données au point de création à la périphérie, connaît une demande croissante. Gartner prévoit que plus de 55 % de toutes les analyses de données par des réseaux de neurones profonds auront lieu au point de capture dans un système de périphérie d’ici 2025, contre moins de 10 % en 2021. Les organisations doivent identifier les applications, la formation à l’IA et l’inférence nécessaires pour migrer vers des environnements périphériques proches des terminaux de l’IdO.
- L’IA responsable – Gartner prédit que la concentration de modèles d’IA pré-entraînés chez 1 % des fournisseurs d’IA d’ici 2025 fera de l’IA responsable une préoccupation sociétale. Gartner recommande aux organisations d’adopter une approche proportionnelle au risque lors de l’application de solutions et de modèles d’IA, et de demander des garanties aux fournisseurs pour s’assurer qu’ils sont conformes aux réglementations et gèrent les risques.
- L’IA centrée sur les données verra des solutions telles que la gestion des données spécifiques à l’IA, les données synthétiques et les technologies d’étiquetage des données évoluer pour résoudre les problèmes de données, notamment l’accessibilité, le volume, la confidentialité, etc. D’ici 2024, Gartner prédit que 60 % des données pour l’IA seront synthétiques, pour simuler la réalité et les scénarios futurs et réduire les risques liés à l’IA, contre 1 % en 2021.
- L’investissement en IA continuera de s’accélérer, avec les organisations mettant en œuvre de nouvelles solutions, ainsi que dans les industries cherchant à se développer grâce aux technologies de l’IA et aux entreprises basées sur l’IA. D’ici la fin de 2026, Gartner prédit que plus de 10 milliards de dollars américains auront été investis dans des startups d’IA qui s’appuient sur des modèles de base.
Adaptation et traduction française par Renaud Larue-Langlois.
