Les tendances de l’Intelligence Artificielle : horizon 2022 - 2023

Après avoir été l’un des facteurs clés du succès des géants du numérique (GAFAM), les start-ups françaises, ainsi que les PME et les ETI, ont su à leur tour s’emparer du potentiel de l’intelligence artificielle dans de nombreux secteurs comme celui de l’énergie ou de la santé.

Dans le secteur de l'énergie, la mise en place de capteurs intelligents a permis de répondre à des enjeux de prédiction de la consommation, de maintenance prédictive ou encore de connaissance client.

L'assurance, déjà mature en termes de data, met la donnée au service de la prévision des comportements clients à des fins de détection de fraude ou encore de prévention du churn.

Enfin, étant au cœur même de l’expansion de l’IA, le secteur de la santé adopte aujourd’hui des techniques de computer vision pour des diagnostics précoces des métastases et d’autres maladies.

Le nombre de publications traitant de l'IA a augmenté de façon spectaculaire au cours des 10 dernières années et les grandes puissances, dont la Chine, l'Union européenne et les États-Unis, s'empressent d'investir massivement dans la recherche en IA. L'essor des conférences autour de l’IA joue également un rôle fondamental dans la diffusion de la recherche et des communications scientifiques, contribuant ainsi à l'acculturation aux enjeux de la donnée au sein des entreprises, des écoles mais aussi du grand public. L’IA est aujourd’hui catalysée par la recherche fondamentale et réciproquement, la recherche est aussi bousculée par l’IA qui permet des applications révolutionnaires comme par exemple, en conception médicamenteuse, avec de nouvelles techniques de modélisation de plus en plus performantes.

La demande croissante de profils dotés de compétences en IA sur le marché du travail incite par ailleurs les établissements scolaires à adapter leur cursus académique doublé d’une réelle démocratisation grâce aux formations et aux communautés en ligne, catalyseurs de ce  développement de nouveaux talents.

Les capacités de l’intelligence artificielle ont évolué à un rythme effréné ces dernières années. Ce qui paraissait impossible encore récemment est aujourd’hui considéré comme acquis. C’est par exemple le cas de la prouesse d’AlphaFold développé par DeepMind, permettant de prédire la structure des protéines, contribution majeure à la compréhension de la biologie. 

Pour accompagner ces percées algorithmiques, c’est tout un écosystème technologique qui se trouve accéléré, avec notamment l'adoption massive du cloud, mais aussi tout un environnement humain qui se voit challengé en permanence. L’appropriation progressive de l'IA dans les entreprises implique non seulement de repenser la façon dont sont menés les projets,  de faire évoluer la culture d’entreprise mais aussi d’adapter le recrutement de talents dotés d’expertises très spécifiques.

Il n’y a aujourd’hui plus de doute quant au fait que l’intelligence artificielle occupera une place centrale dans le monde de demain et qu’il s’agit d’une technologie d’utilité publique. Néanmoins, elle reste perçue par beaucoup comme un vecteur de risque, notamment au regard de violations de la vie privée de la part des différents acteurs, publics comme privés. Il devient donc aujourd’hui vital pour les États de prendre les devants en soutenant et réglementant le développement futur de cette technologie. 

Un encadrement prend donc progressivement forme, en particulier en Europe, avec la mise en place de l’AI Act qui s’inscrit dans la continuité de la RGPD en Mai 2018. Cette réglementation a pour objectif de catégoriser puis d’encadrer les applications de l’IA suivant leur niveau de risque.

De même, certaines applications de l’IA répondent directement aux enjeux éthiques et sociétaux du XXIème siècle. Elle permet, par exemple, d’augmenter la capacité de modérations des réseaux sociaux en détectant en temps réel les contenus illégaux ou le harcèlement parmis des millions de post, commentaires et messages. 

Les État ont donc la responsabilité d’étoffer son encadrement afin de de lui permettre d’apporter le plus de valeur possible sans devenir un facteur de risque sociétal ou environnemental.