L'année 2023 restera comme un tournant dans l'histoire de l'intelligence artificielle. L'avènement des modèles de traitement du langage a généralisé son adoption à marche forcée. À l'aube de cette nouvelle année, cette dynamique de l'IA ne montre aucun signe de ralentissement, mais plutôt des tendances positives pour 2024. Au contraire, la diffusion de l'IA dans tous les secteurs est en train de révolutionner nos approches en matière de conception, de développement et de déploiement technologique.
Portée par des progrès toujours plus fulgurants, l'IA ne se contente plus d'automatiser des tâches. Elle s'installe au cœur même de l'innovation et du progrès, comme moteur essentiel d'efficacité. Conscient de cette révolution copernicienne, l'équipe recherche et développement de ByteSnap s'est penchée sur le destin de l'IA appliquée aux technologies émergentes. Quelles tendances dessinent les années à venir ? Quelles opportunités encore inexplorées s'offriront les concepteurs de produits et services ?
Smart Assistants et robotaxi
Premières tendances IA à ne pas prendre à la légère pour 2024 : les robotaxis et les smart assistants. L'intégration croissante des assistants IA dans les outils existants devrait se poursuivre en 2024. Le compagnon IA de Zoom, est un exemple concret de cette évolution.
ByteSnap anticipe également une tentative des entreprises d'augmenter leurs revenus en monétisant davantage les smart assistants (cas d'Alexa). Cela pourrait conduire les ingénieurs à explorer d'autres options open source.
Côté transport intelligent, l'avènement du robotaxi est imminent, avec le tout premier Robo-taxis non géo-clôturé devenant opérationnel dans les mois à venir. Si les défis juridiques peuvent être surmontés, cette innovation pourrait supplanter Uber en tant que moyen de transport privilégié.
Qui sera à la tête de l'IA générative ?
Apple s'apprête à entrer dans la conquête de l'IA générative avec le lancement attendu d'un produit basé sur son propre modèle de langage de grande envergure d'ici la fin de 2024. Bien que d'autres entreprises aient déjà intégré l'IA, Apple, avec sa forte orientation vers le développement interne, pourrait jouer un rôle clé dans cette compétition.
L'IA devrait également jouer un rôle croissant dans les circuits intégrés, avec des entreprises telles qu'Altered Carbon contribuant à cette émergence. Des fabricants de puces informatiques, dont Intel, intègrent déjà des cœurs d'IA dans leurs processeurs. Ce qui a rendu possible le développement d'applications variées, de la détection d'images à la gestion de la consommation d'énergie.
Les prévisions basées sur l'IA offrent aux entreprises des informations cruciales pour éviter les incidents futurs, optimiser l'offre et la demande, et améliorer l'expérience client dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Les algorithmes basés sur l'IA automatisent également la récupération des marchandises dans les entrepôts, tandis que les véhicules autonomes alimentés par l'IA réduisent les coûts de livraison.
L'IA devrait également influencer la conception de logiciels et d'électronique, optimisant les configurations matérielles et écrivant des fonctions génériques dans les logiciels. Cependant, le passage à la traduction d'exigences abstraites en électronique réelle reste un défi en raison du manque de modèles disponibles et de l'aspect humain essentiel de l'ingénierie électronique. Des développements ultérieurs de l'IA seront donc nécessaires avant que les emplois en ingénierie ne soient menacés.
IA, maison connectée et capteurs IoT : des tendances à suivre pour 2024
L'innovation dans le marché des maisons connectées s'intensifie alors que les clients cherchent des solutions pour minimiser leurs factures d'énergie. Cela favorise la popularité croissante des thermostats connectés et des vannes thermostatiques (TRV). Nest explore l'utilisation de l'IA pour comprendre les comportements de consommation énergétique, une tendance que nous anticipons de voir se développer.
Du côté de l'industrie électronique, ByteSnap prévoit une augmentation significative de l'intégration de l'IA dans les circuits intégrés. Selon elle, les entreprises telles qu'Altered Carbon seront en tête de cette émergence. Côté fabrication de puces informatiques, les géants comme Intel intègrent déjà des cœurs d'IA dans leurs CPU.
L'utilisation d'algorithmes d'IA se concentre aujourd'hui sur la détection et la catégorisation. Comme Tesla l'utilise pour reconnaître des panneaux de signalisation ou des lignes de route, ces algorithmes traduisent ces données en actions telles que le freinage, l'accélération ou le virage.
Un projet sur lequel ByteSnap a travaillé implique l'envoi de données d'accéléromètre dans le cloud pour détecter les chutes. La firme envisage d'ailleurs un scénario où un algorithme qui détecte les chutes générées par l'IA serait intégré au capteur. Ce qui pourrait réduire la nécessité d'envoyer d'énormes quantités de données. Mais aussi de rendre les produits moins énergivores.
Une IA plus performante dans la gestion de la supply chain
Les prévisions que ByteSnap a fournies permettent aux entreprises d'obtenir des informations essentielles pour éviter les incidents futurs. Mais aussi de surmonter les déséquilibres entre l'offre et la demande. Cette approche vise donc à réduire les coûts et à améliorer l'expérience client.
Les systèmes alimentés par l'IA permettent également d'automatiser l'entreposage des marchandises dans les entrepôts. Ils assurent ainsi une exécution plus fluide des commandes. Quant aux véhicules autonomes, ils contribuent également à réduire les prix de livraison des chauffeurs.
Optimisation des matériels et intégration de fonctions génériques dans les logiciels
Les fournisseurs d'IA ciblent aujourd'hui le secteur du développement de logiciels et la conception électronique. Leur but est cependant de chercher à optimiser les paramètres matériels et à rédiger des fonctions généralisées dans les logiciels. Cependant, des questions de violation du droit d'auteur se posent.
La traduction d'exigences très conceptuelles en électronique reste toutefois un défi. Cela s'explique généralement par le manque de modèles disponibles pour l'entraînement dans ce secteur. Mais aussi par la difficulté d'évaluer les circuits disponibles.
L'ingénierie électronique est un domaine profondément axé sur les relations humaines. Elle implique des interactions avec les fournisseurs, les clients et les collègues. Bien que les formateurs en IA aient exploré des sources telles que Github et que ChatGPT ait été formé sur l'immense contenu du World Wide Web, le remplacement des emplois en ingénierie par l'IA dans le domaine de l'électronique nécessitera probablement une nouvelle génération de développements.
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