Les 10 tendances de l’IA pour 2024

les 10 tendances de l'ia pour 2024

Le saviez-vous ? D’ici 2025, le marché mondial de l’IA devrait atteindre le montant de 190,61 milliards de dollars, avec un taux de croissance annuel de presque 37 %.
Alors oui, ça vaut le coup de s’intéresser au top 10 des tendances de cette technologie pour l’année 2024 : de l’IA générative à l’éthique de l’IA, découvrez comment cette année va façonner notre horizon technologique.

1. IA Générative

2023 a été l’année de l’IA Générative et ce n’est pas près de s’arrêter.
S’entraînant sur d’énormes ensembles de données, et reproduisant des patterns identifiés pour générer du contenu (texte, code, vidéos, musique, you name it), ses applications sont quasi universelles et représentent donc une des tendances les plus disruptives du monde du travail : automatisation des tâches, réduction des coûts, accélération des processus sont les doux mots qu’elles soufflent aux oreilles des investisseurs.
Selon une étude de Gartner, l’adoption de la Gen AI explosera d’ici 2026 avec plus de 80% des entreprises qui auront implémenté des modèles et applications dans leurs processus, contre 5% actuellement.

2. Génération de Code

L’IA s’impose de plus en plus comme le compagnon de route du développeur en 2024. Et cela se comprend si on observe le large éventail d’utilisations possibles pour ce dernier :

  • L’automatisation des tâches répétitives (génération de code, formatage de la documentation, test d’applications)
  • L’optimisation des workflows
  • la fiabilisation du code.

Toujours d’après Gartner, d’ici 2028, trois softwares engineers sur quatre utiliseront des outils d’IA pour coder. À titre de comparaison il y a un an début 2023, moins d’un software engineer sur dix se pliait à l’exercice. Vous avez dit adoption ?

3. L’IA Quantique

L’IA quantique, cette rencontre entre la puissance de calcul de l’informatique et l’appétit algorithmique de l’IA pour ces ressources, fait désormais partie des tubes du secteur. On parle donc d’un marché mondial qui pourrait atteindre 1,8 milliard de dollars d’ici 2030 avec un taux de croissance annuelle de 34%.

Au rayon des intéressés, on y trouve :

  • D’abord, la finance : l’IA quantique peut analyser d’énormes quantités de données financières pour identifier des motifs et prédire les mouvements du marché, améliorant ainsi la gestion des risques et les stratégies d’investissement
  • Ensuite, le secteur pharmaceutique : avec des algorithmes quantiques, les scientifiques seront capables d’optimiser la conception des médicaments et de simuler les interactions moléculaires pour accélérer la découverte de nouvelles thérapies efficaces
  • Enfin, la recherche : l’IA quantique pourrait jouer un rôle crucial dans le développement de l’intelligence générale artificielle (AGI), la capacité des machines à effectuer toute tâche intellectuelle humaine.

4. L’IA Open Source

Le boom de la Gen AI en 2023 a surtout été celui des modèles propriétaires, ChatGPT en tête de gondole. Mais de manière plus discrète les modèles open-source ont aussi avancé leurs pions et trouvent de plus en plus d’écho au sein des entreprises qui louent leur transparence, leur flexibilité et leur degré de personnalisation. Selon Forrester, même si la prépondérance des modèles propriétaires n’est pas inquiétée, 85% des entreprises intègrent désormais des modèles open-source dans leur stack tech.

5. Personnalisation et ciblage de contenu

Qui dit interaction avec des technologies dit aujourd’hui génération de données utilisateur. Il n’est alors pas surprenant de voir l’IA pointer le bout de son nez dans ce secteur.

D’après Gartner, d’ici 2026, un tiers de toutes les nouvelles applications utiliseront l’IA pour créer des interfaces utilisateurs personnalisées et adaptatives, contre environ 5 % des applications aujourd’hui. Car en exploitant des algorithmes d’IA pour analyser les données et les préférences des utilisateurs, les applications peuvent personnaliser le contenu, les recommandations et les expériences utilisateurs pour chaque individu, le rendant plus susceptible de cliquer sur un produit et de l’acheter.

Par contre cette personnalisation alimentée par l’IA a un impact énorme sur l’engagement des utilisateurs et les taux de conversion. Une étude de McKinsey montre que les entreprises qui excellent dans la personnalisation génèrent 40 % de revenus supplémentaires de ces activités par rapport aux autres  acteurs.
Pour le support client, le train de l’IA ne passera qu’une fois.

6. L’IA Silencieuse

Avec la démocratisation d’outils IA, de nouvelles problématiques se sont développées au sein des organisations.
Le BYOAI (Bring Your Own Artificial Intelligence) est une nouvelle tendance au travail où les employés utilisent dans leur activité leurs propres outils d’IA. L’augmentation de la disponibilité d’outils abordables et faciles à utiliser et donc la demande croissante de compétences en IA stimulent cette tendance. L’étude menée par Forrester rapporte que 60 % des travailleurs utiliseront leur propre IA pour effectuer des tâches.

Mais cette utilisation au sein d’une organisation s’effectue bien souvent sans la connaissance explicite ou la supervision de l’IT.

Elle pose donc plusieurs risques :

  • En premier lieu, des violations de la confidentialité et de la sécurité des données.
  • En deuxième lieu, des violations de conformité.

L’encadrement de ces pratiques sera donc au cœur des tendances IA pour les entreprises.

7. L’IA TRiSM

L’AI TRiSM (Artificial Intelligence Trust Risk and Security Management) est un cadre qui aide les organisations à gérer les risques liés au développement et au déploiement de modèles d’IA.

Cinq aspects sont abordés dans ce cadre :

I. L’Explicabilité

Aide donc les organisations à comprendre comment leurs modèles d’IA prennent des décisions et à identifier d’éventuels biais.

II. ModelOps

Les modèles d’IA donc doivent être gérés et maintenus comme tout autre système logiciel. Alors, l’AI TRiSM fournit des outils et des processus pour automatiser et surveiller le cycle de vie des modèles d’IA.

III. Data Quality

L’AI TRiSM aide les organisations à identifier et à traiter les anomalies de données qui pourraient entraîner des erreurs dans l’entraînement des modèles d’IA.

IV. Cybersécurité

L’AI TRiSM fournit des outils et des techniques pour se défendre contre les attaques adverses.

V. Protection des données

Les modèles d’IA contiennent souvent des données personnelles sensibles. Par exemple, l’AI TRiSM aide les organisations à se conformer aux réglementations sur la protection des données et à protéger la vie privée des individus.

8. S’assurer contre les hallucinations de l’IA

La Gen AI impressionne par ses capacités créatives mais suscite des inquiétudes avec ses contenus falsifiés, qualifiés d’hallucinations. Ainsi, ces simulations, telles qu’un chatbot générant des données de chiffre d’affaires sans accès à des données réelles, nécessitent un marché de l’assurance dédié. Forrester recommande l’intégration de clauses contractuelles spécifiques pour les principaux acteurs de l’assurance afin de faire face à cette problématique grandissante.

9. L’Ethique de l’IA

Voici l’une des tendances prépondérantes de 2024 concernant l’IA : quelle éthique pour cette technologie ?

A l’occasion du 2e forum mondial de l’UNESCO sur l’IA début février, de grands acteurs (parmi lesquels Lenovo Group, LG AI Research, Mastercard, Microsoft, et Salesforce) ont signé un accord s’engageant à la protection des droits humains lors de la conception, du développement, de l’achat, de la vente et de l’utilisation de l’IA. En outre, déjà en 2021, l’adoption du premier cadre éthique mondial pour l’utilisation de l’intelligence artificielle avait été entériné par l’ensemble des États membres de l’Unesco.

Plusieurs aspects méritent un meilleur encadrement :

Premièrement : Les biais

L’IA peut refléter et amplifier les biais de ceux qui codent ses algorithmes. Ces derniers peuvent, par exemple, être racistes. Cela s’est notamment illustré dans des programmes de reconnaissance faciale qui rapportaient des résultats très mitigés sur des populations d’individus racisés.

Deuxièmement : La transparence

La logique derrière l’intelligence artificielle peut être difficile à comprendre, même pour les experts. Ce problème donc de « boîte noire » peut rendre difficile la confiance dans des décisions basées sur des diagnostics IA.

Troisièmement

L’utilisation des données et la protection de la vie privée

10. La Législation de l’IA

À mesure que l’IA se complexifie et s’inscrit dans notre quotidien, il devient donc nécessaire d’avoir une législation pour régir son développement et son utilisation.

L’année 2024 pose déjà plusieurs jalons :

L’adoption de l’AI Act de l’UE

L’Union européenne est à la pointe de la législation sur l’IA, avec la proposition par la Commission européenne de l’AI Act en 2021. Cette réglementation proposée serait le premier cadre mondial pour la gouvernance de l’IA. Il est prévu donc que l’AI Act soit adopté début 2024 avant les élections du Parlement européen.

Les recommandations de l’AI Safety Summit

En novembre 2023, un groupe d’experts issus de gouvernements, d’entreprises et de la société civile se sont réunis pour l’AI Safety Summit au Royaume-Uni afin de discuter des risques de l’IA, en particulier des technologies d’IA les plus récentes et les plus avancées. Il s’agissait donc du premier sommet mondial sur l’intelligence artificielle.

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Lien Nguyen
Lien Nguyen
Chargée de projets Marketing chez Mydral, passionnée par le secteur de la Data. Je suis responsable de la rédaction d'articles et de l'organisation des événements à destination des clients. Mon rôle consiste à créer des contenus engageants et à favoriser une dynamique positive au sein de l'équipe.

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