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Un nouvel horizon : élargir le paysage de l'IA
En association avec Bras
Malgré tous ses bouleversements, la pandémie mortelle de coronavirus de 2020 - et les efforts pour l'arrêter - a enseigné une leçon précieuse : les organisations qui investissent dans la technologie survivent. Les initiatives d'infrastructure informatique mises en place avant la crise ont permis à d'innombrables entreprises de passer au commerce en ligne et au travail à distance. En d'autres termes, opérez pendant celle-ci.
Un nouvel horizon : élargir le paysage de l'IA
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La pandémie a enseigné une leçon similaire sur l'intelligence artificielle (IA) : soit les organisations sont sur la bonne voie avec leurs stratégies d'IA, soit elles doivent accélérer considérablement le rythme des investissements. Le directeur de l'information de l'Hôpital pour enfants, Dan Nigrin, souligne que les applications d'IA qui promeuvent la télésanté, par exemple, ne sont pas nécessairement liées à la covid, mais la pandémie a certainement accéléré l'examen et l'utilisation de ce type d'outils.
Dans une récente enquête du MIT Technology Review Insights auprès de 301 chefs d'entreprise et de la technologie, 38 % déclarent que leurs plans d'investissement dans l'IA sont inchangés à la suite de la pandémie, et 32 % indiquent que la crise a accéléré leurs plans. Les pourcentages de plans d'IA inchangés et améliorés sont plus élevés dans les organisations qui avaient déjà une stratégie d'IA en place.
Les consommateurs et les décideurs commerciaux se rendent compte que l'IA augmente l'effort et l'expérience humains de nombreuses façons. Les leaders technologiques de la plupart des organisations considèrent l'IA comme une capacité essentielle qui a accéléré les efforts visant à accroître l'efficacité opérationnelle, à mieux comprendre les clients et à façonner de nouveaux domaines d'innovation commerciale.
L'IA n'est pas un nouvel ajout à l'arsenal technologique des entreprises : 62 % des répondants à l'enquête utilisent des technologies d'IA. Les répondants des grandes organisations (ceux qui ont plus de 500 millions de dollars de revenus annuels) ont, à près de 80 %, des taux de déploiement plus élevés. Les petites organisations (avec moins de 5 millions de dollars de revenus) sont à 58 %, légèrement en dessous de la moyenne.
Mais la plupart des organisations n'ont pas élaboré de plans pour les guider : un peu plus d'un tiers (35 %) des répondants indiquent qu'ils développent leurs capacités d'IA sous les auspices d'une stratégie formelle. Les plans d'IA sont plus courants dans les grandes organisations (42 %), et même les petites entreprises sont, à 38 %, légèrement au-dessus de la moyenne.
Parmi ceux qui n'ont pas de déploiements d'IA actuels, un quart déclarent qu'ils déploieront la technologie au cours des deux prochaines années, et moins de 15 % n'indiquent aucun plan. Ici, le fossé entre les grandes et les petites se creuse : moins de 5 % des grandes organisations n'ont pas de plans d'IA, contre 18 % des plus petites.
De plus en plus d'applications se rapprochent de la source
De plus en plus, les entreprises déplacent leur infrastructure informatique vers des ressources basées sur le cloud, pour une myriade de raisons, notamment la rentabilité et les performances informatiques. Pour la société de gestion de l'énergie Schneider Electric, le cloud a été impératif non seulement pour transformer notre entreprise numériquement, mais aussi pour transformer numériquement les activités de nos clients, déclare Ibrahim Gokcen, qui était jusqu'à récemment directeur de la technologie chez Schneider. C'était un domaine d'investissement clair et stratégique pour nous avant la crise.
En tant que tel, il n'est pas surprenant que la plupart des organisations mettent l'IA dans le cloud : 77 % déploient des applications d'IA basées sur le cloud. Cela rend les ressources cloud beaucoup plus populaires que l'hébergement sur des serveurs ou directement sur des terminaux, tels que des ordinateurs portables ou des smartphones.
L'IA basée sur le cloud permet également aux organisations de fonctionner dans un écosystème de collaborateurs qui comprend des développeurs d'applications, des sociétés d'analyse et des clients eux-mêmes. Nigrin décrit comment le cloud permet à l'un des partenaires de l'hôpital pour enfants de Boston, le développeur israélien de technologie médicale DreaMed Diabetes, d'injecter l'intelligence de l'IA dans la gestion à distance de l'insuline. Tout d'abord, les patients téléchargent les données de la pompe à insuline ou du glucomètre dans le cloud. Le patient donne accès à ces données à l'hôpital, qui à son tour utilise un logiciel - également dans le cloud - pour analyser les données et utiliser leur approche algorithmique pour proposer des ajustements au régime d'insuline que ce patient suit, offrant d'énormes gains de temps et ajouté aperçu pour les médecins.
Mais alors que le cloud offre aux organisations des avantages significatifs alimentés par l'IA, un nombre croissant d'applications doivent utiliser les capacités d'infrastructure de la périphérie, la couche informatique intermédiaire entre le cloud et les appareils qui ont besoin de puissance de calcul. L'avantage est que ces ressources de calcul et de stockage, hébergées dans des serveurs de périphérie, sont plus proches d'un appareil que les centres de données du cloud computing, qui peuvent se trouver à des milliers de kilomètres. Cela signifie que la latence est plus faible. Ainsi, si quelqu'un utilise un appareil pour accéder à une application, le délai sera minime. Et bien que l'edge computing n'ait pas l'évolutivité infinie du cloud, il est assez puissant pour gérer des applications gourmandes en données comme l'IA.
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Ce contenu a été produit par Insights, la branche de contenu personnalisé de MIT Technology Review. Il n'a pas été écrit par la rédaction de MIT Technology Review.