Informatique IA intégrée : développer un avenir plus intelligent

Intéressé par la fusion de l'IA et des ordinateurs ? Lisez la suite pour découvrir pourquoi vous aussi devriez intégrer l'intelligence artificielle dans vos applications.

L'intégration des intelligence artificielle dans les systèmes informatiques est à l'origine d'une révolution qui perturbe tous les types d'industries et crée même de nouveaux marchés.

Toute application logicielle peut augmenter ses capacités grâce à l'IA intégrée. De l'automatisation des processus métier à la découverte d'informations commerciales et de transactions frauduleuses, les avantages sont énormes.

Les modèles d'intelligence artificielle et leurs services sont également accessibles à tous. Ainsi, cet article examine ce que l'intégration de l'IA peut signifier pour votre entreprise ou votre application informatique, et comment vous aussi pouvez développer un avenir plus intelligent.

Calcul sans IA

Un ordinateur traditionnel permet d'effectuer facilement des calculs à un rythme beaucoup plus rapide que n'importe quel humain pourrait le faire par lui-même, et c'est ce qui lui donne sa puissance. Un ordinateur à 1 MHz peut effectuer environ 1 million d'opérations arithmétiques par seconde, certaines nécessitant plus d'un cycle pour s'achever. Un ordinateur à 1 GHz peut effectuer 1 milliard d'opérations par seconde et ceux dotés de plusieurs processeurs multiplieront cette capacité en fonction de leur nombre de cœurs.

Résoudre les problèmes de cette manière nécessite une compréhension des problèmes à résoudre et le développement de logiciels pour travailler à travers les solutions. Il devait y avoir une sous-routine pour gérer tous les scénarios possibles et des routines par défaut pour les imprévus.

Cette approche du développement logiciel est correcte et souvent efficace pour faire le travail. Mais cela limite la portée de ce que le développeur peut et ne peut pas faire. Par exemple, bien que vous puissiez l'utiliser pour identifier rapidement les quelque 16.8 millions de différences dans les couleurs d'arrière-plan hexadécimales allant du noir (0x000000) au blanc (0xFFFFFF), et avec relativement peu de ressources consommées, vous aurez du mal à appliquer le même méthodologie pour distinguer les visages de seulement dix ou cent personnes.

En d'autres termes, cette approche traditionnelle de la résolution de problèmes sur ordinateur fonctionne bien lorsqu'un ou plusieurs facteurs sont impliqués. Mais une fois que vous devez prendre en compte par programme des centaines ou des milliers de facteurs différents en une fraction de seconde, un nouveau modèle et une nouvelle approche de développement deviennent nécessaires. Et c'est exactement ce que propose l'intelligence artificielle.

La promesse de l'IA

L'informatique IA intégrée combine la puissance de traitement brute de l'ordinateur traditionnel avec les capacités cognitives intelligentes des algorithmes d'IA. Ce nouveau système plus intelligent permet aux ordinateurs d'analyser de grandes quantités de données avec plus de facilité et de rapidité qu'un humain ne pourrait jamais rêver de le faire, manuellement ou par programmation.

Les modèles d'IA permettent de comparer facilement autant de facteurs que nécessaire à travers de grandes quantités de données. Il facilite l'identification et la classification efficaces des modèles dans les données, ce qui conduit à des décisions plus éclairées avec une intelligence de type humain.

En laissant l'essentiel du travail d'identification et de classification des données à l'IA, le développeur peut se concentrer sur une vue d'ensemble, accélérer le temps de développement et obtenir de bien meilleurs résultats qu'il n'aurait été possible autrement sans l'aide de l'IA.

Applications dans tous les secteurs

Vous pouvez intégrer l'IA dans les systèmes informatiques pour gérer le travail dans presque tous les secteurs. Voici quelques-uns des marchés et des utilisations populaires.

  • financier: De l'analyse générale des données de marché à la détection des fraudes, en passant par la gestion de portefeuille et le trading algorithmique, le support de l'IA sur les marchés financiers continue de croître.
  • Système de santé: L'IA est également appliquée dans l'analyse des scanners, tels que l'IRM et les rayons X pour la détection des anomalies et des maladies. De plus, les chercheurs peuvent également tirer parti des modèles d'IA pour accélérer la découverte de nouveaux médicaments.
  • Robotique: De la fabrication aux voitures autonomes, en passant par les soins personnels et les robots Web, l'IA révolutionne l'industrie robotique avec des tâches de plus en plus complexes devenant plus faciles à accomplir. L'IA améliore la vision par ordinateur, la localisation et la cartographie, la planification et le contrôle, la détection d'objets et la capacité d'improviser dans des situations incertaines.
  • Au detail: Les applications de la technologie de l'IA dans l'espace de vente au détail varient considérablement, allant de la fourniture de recommandations de produits personnalisées à l'analyse démographique, au service client, à la gestion des stocks, à la prévision de la demande, à l'optimisation des prix et à la détection des fraudes.
  • Sécurité: La capacité des modèles d'IA à analyser rapidement de grandes quantités de données en fait des composants idéaux dans les systèmes de détection des fraudes et des atteintes à la sécurité.
  • Agriculture: L'agriculture de précision et l'agro-technologie s'appuient de plus en plus sur l'intelligence artificielle pour réduire le coût de la culture des aliments tout en augmentant les rendements et les bénéfices.

Les défis de l'IA intégrée

Bien que l'informatique IA intégrée offre de nombreuses promesses, elle s'accompagne également de défis, tout comme la plupart des autres technologies. Voici les principaux.

  1. Disponibilité du modèle: Évidemment, il doit y avoir un modèle d'IA déjà existant qui fait le travail dont vous avez besoin. Sinon, vous devrez en créer un ou modifier un modèle existant pour répondre à vos besoins.
  2. Biais d'algorithme: Il y aura toujours le problème du biais de l'algorithme, et c'est souvent le cas lorsque vous utilisez un modèle formé par quelqu'un d'autre. Les données d'entraînement peuvent corrompre l'esprit d'une IA, pour ainsi dire.
  3. Qualité des données: Garbage in et garbage out, également valable pour les opérations d'IA. Si vous alimentez votre système avec des données de mauvaise qualité, ne vous attendez pas à un miracle. C'est toujours à vous de nettoyer et de préparer toutes les données entrant dans un modèle.
  4. Coûts du matériel: À moins que vous n'utilisiez un service d'IA via une API, par exemple, vous aurez besoin d'une installation matérielle adéquate pour exécuter un modèle compétent. Même les services en ligne factureront toujours des frais.

Intégré Vs Cloud Vs Edge AI

Une question importante à prendre en compte dans votre choix de modèle d'IA est la livraison. Vous pouvez soit intégrer le modèle dans votre code logiciel, soit l'exécuter dans le cloud, soit en périphérie. Chacune de ces approches a ses avantages et ses inconvénients, alors voici un aperçu de celles-ci.

  • IA embarquée: L'intégration de l'IA dans votre code logiciel signifie que tout ce dont vous avez besoin pour exécuter le modèle sera physiquement disponible sur le même ordinateur qui exécute votre logiciel. Cette approche a ses mérites, comme les applications ou les systèmes de haute sécurité qui doivent fonctionner indépendamment hors ligne. En revanche, les grands modèles peuvent nécessiter beaucoup de mémoire et de puissance de traitement, y compris des GPU, pour fonctionner.
  • IA hébergée dans le cloud : L'hébergement de votre modèle d'IA sur le cloud est une autre option intéressante. La plupart des services d'intelligence artificielle sont hébergés dans le cloud, de toute façon, c'est donc à vous de choisir. Les avantages incluent des coûts et une évolutivité réduits, tandis que les inconvénients peuvent inclure des problèmes de latence et de sécurité.
  • IA hébergée en périphérie : Pour les applications sensibles au facteur temps, vous souhaiterez peut-être rendre votre modèle hébergé dans le cloud disponible en périphérie. Les périphéries du cloud sont des centres de données qui offrent des services plus proches des emplacements des utilisateurs afin de réduire la latence. La disponibilité des emplacements périphériques dépend du fournisseur de cloud, vous devrez donc peut-être faire le tour.

Considérations initiales pour l'intégration de l'IA

Avant de poursuivre l'intégration de l'intelligence artificielle dans votre logiciel, vous devrez faire quelques considérations initiales pour vous aider à concevoir un produit de meilleure qualité que vous et d'autres apprécierez d'utiliser. Voici quelques-unes de ces considérations majeures.

  • Interface utilisateur: L'utilité et la facilité d'utilisation sont deux facteurs qui déterminent la valeur de la plupart des produits. Et pour les logiciels, cela est souvent réglé par son interface utilisateur. L'utilisateur accédera-t-il à l'IA par le texte, le chat, la voix ou des moyens visuels ? Les demandes d'IA sont-elles traitées automatiquement ou l'utilisateur doit-il tout faire manuellement ?
  • Types de modèles: Il existe cent et un modèles d'IA et chacun a ses forces et ses faiblesses. Certains sont conçus pour les images, tandis que d'autres sont conçus pour écrire. Que construisez-vous et quel modèle répond le mieux à ce besoin ? Un tel modèle est-il déjà disponible ou avez-vous besoin d'en développer un nouveau ?
  • : Il existe de nombreux modèles d'IA open source que vous pouvez utiliser et affiner pour fonctionner exactement comme vous le souhaitez. De combien d'optimisation et d'ajustement aurez-vous besoin ?
  • Sécurité et confidentialité des données: Allez-vous traiter des informations sensibles ou les besoins de sécurité de l'application sont-ils minimes ? Qu'en est-il des informations des utilisateurs et de leur stockage en toute sécurité ?
  • Évolutivité : Votre application devra-t-elle évoluer et le modèle d'IA pourra-t-il évoluer avec elle ?

Comment intégrer l'IA dans les logiciels

Il y a quelques étapes impliquées dans l'intégration de modèles d'IA ou de leurs fonctionnalités dans des applications logicielles et ce qui suit est un aperçu général de ce processus.

  1. Identifier les cas d'utilisation: L'IA ne peut pas tout faire pour vous. Vous devez avoir des processus, des tâches ou des sous-programmes spécifiquement définis où l'application de l'intelligence artificielle serait d'une grande aide. Vous devez d'abord les identifier et décider comment les accomplir à l'aide de l'IA.
  2. Sélectionnez la technique d'IA : Ensuite, vous devrez sélectionner un Technique d'IA ou le modèle qui convient le mieux au travail à accomplir. Il peut s'agir d'un réseau de neurones, d'une approche de recherche et de classement, d'un classificateur de Bayes, d'une reconnaissance d'entité nommée, un grand modèle de langageOu un réseau contradictoire génératif qui peut mieux résoudre votre problème.
  3. Sélectionnez le modèle: Une fois que vous avez choisi une technique, votre prochaine étape consiste à trouver un modèle qui utilise une telle technique que vous pouvez soit intégrer directement, soit affiner facilement pour produire les résultats dont vous avez besoin. Voici une belle liste LLM pour vous lancer. Gardez à l'esprit que ne pas trouver un modèle approprié signifie que vous devrez peut-être en créer un à partir de zéro.
  4. Collecte et préparation des données : Vous aurez besoin de données pour affiner un modèle de base ou pour en créer un à partir de zéro. Ainsi, la collecte et la préparation des données sont également importantes.
  5. Intégration de logiciel : Cette étape peut impliquer l'utilisation de commandes d'API pour interroger un modèle d'IA hébergé dans le cloud ou l'intégration directe du modèle entier dans votre application. Le choix t'appartient.
  6. L'interface utilisateur: La valeur d'un outil dépend beaucoup de sa facilité d'utilisation. Cela ne peut pas être surestimé. Vous voulez que les fonctionnalités d'IA de votre application soient aussi faciles à utiliser que possible. Une application puissante et trop compliquée à utiliser n'a que peu de valeur. Alors, gardez l'interface utilisateur simple et le programme intuitif.
  7. Test et Validation: Testez le programme après le développement et assurez-vous que tout fonctionne comme il se doit.
  8. Déployer: Une fois que vous êtes satisfait de votre travail, passez en mode production et lancez l'application. Vous devrez toujours surveiller les performances et rechercher les domaines à améliorer.
  9. Itérer et améliorer: examinez régulièrement les performances de votre application, les commentaires des utilisateurs et les nouvelles réalités du marché pour voir ce que vous pourriez avoir besoin d'améliorer. Ensuite, faites-le et mettez à jour l'application.

Resources

  1. Colaboratoire Google: Service cloud pour le développement fourni par Google.
  2. Tensorflow: Cadre d'apprentissage automatique open source.
  3. Azure: La plateforme cloud de Microsoft avec des offres gratuites.
  4. Kaggle: Plate-forme d'apprentissage automatique et de science des données avec de nombreux outils.
  5. Apprendre: Une bibliothèque pour les projets avancés d'apprentissage en profondeur.
  6. IBM Watson studio: Plate-forme cloud d'IBM.
  7. Liste LLM: Une liste organisée de grands modèles de langage.

Foire aux Questions

Voici les questions fréquemment posées sur l'informatique et le développement de l'IA intégrée.

Q : Comment pouvez-vous intégrer l'IA dans les ordinateurs ?

R : Vous pouvez intégrer l'IA en intégrant le modèle ou en accédant à un modèle dans le cloud via une API.

Q : Quels sont les avantages de l'informatique IA intégrée ?

R : L'informatique IA intégrée peut améliorer la productivité globale d'une entreprise en augmentant l'efficacité, la précision et la rapidité des décisions.

Q : L'informatique IA intégrée est-elle réservée aux grandes entreprises ?

R : Non, l'informatique intégrée à l'IA n'est pas réservée aux grandes organisations uniquement parce que la disponibilité d'outils d'IA open source et de services cloud abordables a uniformisé les règles du jeu.

Q : Quelles sont les compétences requises pour intégrer l'IA dans un logiciel ?

R : Vous aurez besoin de compétences en développement de logiciels, en apprentissage automatique et en analyse de données.

Conclusion

L'informatique intégrée à l'IA continuera de perturber les industries et de changer nos vies, alors que l'humanité est à la veille d'un avenir plus intelligent, plus productif et interconnecté.

Donc, si vous avez déjà eu des doutes sur l'intégration de l'intelligence artificielle dans votre processus métier ou votre logiciel, vous devriez déjà avoir pris votre décision. Parce que les choses évoluent vite.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke est un passionné d'informatique qui aime lire un large éventail de livres. Il a une préférence pour Linux plutôt que Windows/Mac et utilise
Ubuntu depuis ses débuts. Vous pouvez le retrouver sur Twitter via bongotrax

Articles : 278

Recevez des trucs techno

Tendances technologiques, tendances de démarrage, avis, revenus en ligne, outils Web et marketing une ou deux fois par mois

Soyez sympa! Laissez un commentaire

Votre adresse email n'apparaitra pas. Les champs obligatoires sont marqués *