Il existe quatre grandes technologies d’IA qui veulent tout révolutionner. Les agents IA prometteurs ne sont qu’un début

Le cycle des attentes de Gartner tend à refléter assez fidèlement une réalité quotidienne : les modes vont et viennent, y compris les tendances technologiques. La même chose se produit avec l’intelligence artificielle générative : les attentes générées par les chatbots restent élevées, mais d’autres tendances sont apparues plus récemment et sont clairement en hausse.

Tendances et attentes. Comme indiqué dans VentureBeat, le nouveau rapport de Gartner sur le cycle d'attente de l'IA générative révèle quatre grandes tendances qui suscitent le plus d'intérêt dans l'industrie. Chacun d’entre eux va au-delà de la tendance qui l’a animé : celle des chatbots comme ChatGPT, désormais renforcés par les variantes les plus marquantes.

Agents IA. La première et la plus importante de ces tendances est sans doute celle des agents IA, des modèles qui s'éloignent de la passivité des chatbots traditionnels – je vous réponds et c'est tout – à un profil beaucoup plus actif – je vous réponds et fais aussi ce dont vous avez besoin — .

Mais les agents sont très verts. Arun Chandrasekaran, responsable de cette étude, a expliqué que « pour que les agents (IA) autonomes prospèrent, les modèles doivent évoluer de manière significative. Ils ont besoin de raisonnement, de mémoire et de capacité à se souvenir et à contextualiser les choses.

Mémorisez d’abord, puis des agents IA très puissants viendront. Il s'agit d'un discours similaire à celui prononcé récemment par Mustafa Suleyman, chef de la division IA de Microsoft, qui a parlé des trois phases que traversent ses projets d'IA générative. Le premier, les chatbots comme Copilot. La deuxième mémoire persistante. Le troisième, les agents IA.

Multimodalité. La deuxième de ces grandes tendances est en réalité un peu plus ancienne. Alors que la plupart des modèles ont commencé à travailler avec du texte – vous tapez ce que vous voulez sur le clavier, le chatbot répond à son tour par un message texte –, ils ont petit à petit ajouté d'autres types d'entrées et de sorties (modèles d'IA multimodaux). Il est désormais possible d’ajouter en entrée une image, une vidéo YouTube ou un audio – enregistré ou dans une conversation – à partir duquel un chatbot peut générer sa réponse.

IA Open Source. Chandrasekaran a souligné que jusqu'à présent le marché était dominé par des modèles propriétaires, mais que peu à peu les modèles d'IA Open Source – ou ceux qui prétendent l'être, comme Llama, de Meta – sont devenus un moyen puissant pour les entreprises de les prendre comme leur propre base pour les personnaliser et les déployer de manière flexible.

IA locale. Ce qu'on appelle « Edge AI » est cette intelligence artificielle capable de fonctionner localement, sans connexion au cloud. C'est par exemple le grand argument d'Apple Intelligence, puisque grâce à cette exécution et ce traitement locaux il est possible de protéger la confidentialité des données et l'interaction avec la machine.

Attention à la déception. Après le pic d'attentes habituel qu'atteignent ces tendances, on constate généralement une baisse de l'intérêt pour ces technologies, dit-on chez Gartner. Cela semble se produire avec l’IA générative dans certains domaines – certains estiment que la révolution promise n’est toujours pas arrivée – et pour ces analystes cette déception « est inévitable à court terme ».

Bulle, rien. Chez Gartner, cependant, ils estiment qu’il n’y a pas de bulle IA. « Nous ne vivons pas aujourd'hui dans une bulle technologique. Les technologies progressent suffisamment. Cependant, elles ne progressent pas assez vite pour maintenir les attentes élevées des chefs d'entreprise d'aujourd'hui. »

Images | aleelee1977 avec Midjourney

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