Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ?
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ?
L’intelligence artificielle (IA) est une technologie transformatrice qui permet aux machines d’effectuer des tâches de résolution de problèmes comme les humains. Qu’il s’agisse de reconnaître des images, de générer du contenu créatif ou de faire des prédictions basées sur des données, la technologie d’IA permet aux entreprises de prendre des décisions plus intelligentes à grande échelle.
Dans le paysage numérique actuel, les organisations génèrent de grandes quantités de données à partir de capteurs, d’interactions avec les utilisateurs et de journaux système. L’IA exploite ces données pour rationaliser les opérations, en automatisant le support client, en améliorant les stratégies marketing et en proposant des informations exploitables grâce à l’analytique avancée.
Avec AWS, les entreprises peuvent intégrer facilement l’IA pour accélérer l’innovation, optimiser l’expérience client et résoudre des problèmes complexes. Les solutions d’IA d’AWS permettent aux entreprises de proposer des interactions personnalisées, d’automatiser la prise de décisions et de débloquer de nouvelles opportunités de croissance dans un monde numérique en évolution rapide, tout en bénéficiant de l’engagement d’AWS en matière de confidentialité, de sécurité et d’IA responsable.
Quelle est l’histoire de l’IA ?
En 1950, Alan Turing a introduit le concept d’intelligence artificielle dans son article fondateur, « Computing Machinery and Intelligence », où il a exploré la possibilité que des machines pensent comme des humains. Alors que Turing a jeté les bases théoriques, l’IA que nous connaissons aujourd’hui est le résultat de décennies d’innovation, façonnée par les efforts collectifs de scientifiques et d’ingénieurs qui font avancer la technologie dans de nombreux domaines.
1940-1980
En 1943, Warren McCulloch et Walter Pitts proposèrent un modèle de neurones artificiels, jetant ainsi les bases des réseaux neuronaux, la technologie de base de l’IA.
Peu de temps après, en 1950, Alan Turing publia l’article « Computing Machinery and Intelligence » introduisant le concept du test de Turing pour évaluer l’intelligence des machines.
S’ensuivit l’apparition de multiples avancées technologiques entre 1951 et 1969. Les étudiants Marvin Minsky et Dean Edmonds conçurent SNARC, la première machine à réseau neuronal. Frank Rosenblatt développa le Perceptron, un des premiers modèles de réseau neuronal, et Joseph Weizenbaum créa ELIZA, un des premiers chatbots, capable de simuler un psychothérapeute rogérien.
Peu de temps après, démontrant les limites des réseaux neuronaux, Marvin Minsky entraîna, de 1969 à 1979, le déclin temporaire de la recherche sur les réseaux neuronaux. L’IA connut alors sa première période de ralentissement, en raison du tarissement des financements et des limites matérielles et informatiques.
1980-2006
Les années 1980 ont marqué un regain d’intérêt pour l’IA, alimenté par le financement public et la recherche, en particulier dans des domaines tels que la traduction et la transcription. Au cours de cette période, des systèmes spécialisés tels que MYCIN ont pris de l’importance en simulant la prise de décision humaine dans des domaines spécialisés tels que la médecine. Le renouveau des réseaux neuronaux a également pris forme, avec les travaux révolutionnaires de David Rumelhart et de John Hopfield sur les techniques de deep learning, démontrant que les ordinateurs pouvaient apprendre de leurs expériences.
Cependant, entre 1987 et 1997, des facteurs socio-économiques, notamment l’essor de l’Internet, ont entraîné un deuxième « hiver de l’IA », au cours duquel la recherche est devenue plus fragmentée et commercialement limitée.
La tendance s’est inversée à partir de 1997, lorsque Deep Blue d’IBM a battu le champion du monde d’échecs Garry Kasparov, une victoire historique pour l’IA. À peu près à la même époque, les travaux de Judea Pearl sur la théorie des probabilités et de la décision ont fait avancer le domaine, et des pionniers tels que Geoffrey Hinton ont ravivé l’intérêt pour le deep learning, ouvrant la voie à la résurgence des réseaux neuronaux. Bien que l’intérêt commercial ne cessait de croître, ces innovations ont jeté les bases de la prochaine phase de développement de l’IA.
2007-aujourd’hui
De 2007 à 2018, les progrès du cloud computing rendirent la puissance de calcul et l’infrastructure d’IA plus accessibles. Il en résulta une adoption croissante, davantage d’innovation et de nombreuses avancées dans le domaine du machine learning. Parmi les avancées, citons l’architecture de réseau neuronal convolutif (CNN) nommée AlexNet, développée par Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever et Geoffrey Hinton, qui remporta le concours ImageNet et mit en exergue la puissance du deep learning en matière de reconnaissance d’images. De son côté, le logiciel AlphaZero de Google réussit à maîtriser les échecs, le shogi et le jeu de go, sans apport de données humaines, en s’appuyant uniquement sur son propre jeu.
En 2022, les chatbots utilisant l’intelligence artificielle (IA) et le traitement du langage naturel (NLP) pour tenir des conversations similaires à celles des humains et effectuer des tâches (comme ChatGPT d’OpenAI) se font largement connaître pour leurs capacités conversationnelles, renouvelant ainsi l’intérêt pour l’IA et favorisant son développement.
Quelle est la différence entre le machine learning, le deep learning et l’intelligence artificielle ?
L’intelligence artificielle (IA) est un terme générique utilisé pour désigner différentes stratégies et techniques utilisées pour rendre les machines plus similaires aux humains. Elle englobe tout, des voitures à conduite autonome aux aspirateurs robotisés en passant par les assistants intelligents comme Alexa. Bien que le machine learning et le deep learning entrent tous deux dans le cadre de l’IA, ils n’en constituent pas l’intégralité des activités. Par exemple, l’IA générative, qui fait preuve de capacités créatives semblables à celles des humains, est une forme très avancée de deep learning.
Machine learning
Bien que les termes intelligence artificielle et machine learning soient utilisés de manière interchangeable dans de nombreux endroits, le machine learning est techniquement l’une des nombreuses autres branches de l’intelligence artificielle. Il s’agit de la science de développement d’algorithmes et de modèles statistiques en vue de corréler les données. Les systèmes informatiques utilisent des algorithmes de machine learning pour traiter de grandes quantités de données historiques et identifier des modèles de données. Dans le contexte actuel, le machine learning fait référence à un ensemble de techniques statistiques appelées modèles de machine learning que vous pouvez utiliser de manière indépendante ou pour soutenir d’autres techniques d’IA plus complexes.
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Deep learning
Le deep learning pousse le machine learning encore plus loin. Les modèles de deep learning utilisent des réseaux neuronaux qui fonctionnent ensemble pour apprendre et traiter des informations. Ils se composent de millions d’éléments logiciels effectuant des opérations micromathématiques sur de petites unités de données afin de résoudre un problème plus vaste. Par exemple, ils traitent les pixels individuels d’une image pour la classer. Les systèmes d’IA modernes combinent souvent plusieurs réseaux neuronaux profonds pour effectuer des tâches complexes comme la rédaction de poèmes ou la création d’images à partir de messages texte.
Comment fonctionne l’IA ?
Les systèmes d’IA exploitent des technologies avancées pour transformer les données brutes, qu’il s’agisse de texte, d’images, de vidéos ou d’audio, en informations pertinentes. En identifiant des modèles et des relations au sein de ces données, l’IA permet de prendre des décisions intelligentes à grande échelle. Ces systèmes sont entraînés sur de vastes jeux de données, ce qui leur permet d’apprendre et de s’améliorer en permanence au fil du temps, tout comme les humains apprennent de leurs expériences. À chaque interaction, les modèles d’IA deviennent plus précis, ce qui stimule l’innovation et ouvre de nouvelles opportunités aux entreprises.
Réseaux neuronaux
Les réseaux neuronaux artificiels sont au cœur des technologies d’intelligence artificielle. Ils reflètent le traitement qui a lieu dans le cerveau humain. Le cerveau contient des millions de neurones qui traitent et analysent les informations. Les réseaux neuronaux artificiels recourent à des neurones artificiels qui traitent ensemble les informations. Chaque neurone artificiel, ou nœud, fait des calculs mathématiques pour traiter les informations et résoudre des problèmes complexes.
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Traitement du langage naturel
Le traitement du langage naturel (NLP) utilise des réseaux neuronaux pour interpréter, comprendre et recueillir du sens à partir de données textuelles. Il utilise différentes techniques informatiques spécialisées dans le décodage et la compréhension du langage humain. Ces techniques permettent aux machines de traiter les mots, la syntaxe grammaticale et les combinaisons de mots afin de traiter le texte humain et même générer un nouveau texte. Le traitement du langage naturel est essentiel pour la synthèse de documents, les chatbots et l’analyse des sentiments.
Aide visuelle par ordinateur
La vision par ordinateur recourt à des techniques de deep learning pour extraire des informations et tirer des enseignements à partir de vidéos et d’images. Vous pouvez l’utiliser pour surveiller le contenu en ligne et détecter les images inappropriées, reconnaître les visages et classer les détails des images. Elle est essentielle dans tous les domaines, de la modération de contenu aux véhicules autonomes, où la prise de décisions en une fraction de seconde est essentielle.
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Reconnaissance vocale
Les logiciels de reconnaissance vocale utilisent des modèles de deep learning pour interpréter le langage humain, identifier les mots et détecter le sens. Les réseaux neuronaux peuvent transcrire la parole en texte et indiquer le sentiment vocal. Vous pouvez utiliser la reconnaissance vocale dans plusieurs technologies, telles que les assistants virtuels et les logiciels de centre d’appels, pour identifier le sens et effectuer des tâches connexes.
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IA générative
L’IA générative fait référence aux systèmes d’intelligence artificielle qui créent du contenu et des artefacts tels que des images, des vidéos, du texte et du son à partir de simples invites textuelles. Contrairement à l’IA d’autrefois, qui était limitée à l’analyse de données, l’IA générative s’appuie sur le deep learning et sur des jeux de données massifs pour produire des résultats créatifs de haute qualité, semblables à ceux des humains. Des applications créatives et passionnantes sont rendues possibles, mais il subsiste des préoccupations liées aux biais, aux contenus préjudiciables et à la propriété intellectuelle. Dans l’ensemble, l’IA générative représente une évolution majeure des capacités de l’IA à générer un langage humain et de nouveaux contenus et artefacts d’une manière similaire à celle des humains.
Quels sont les composants essentiels de l’architecture des applications d’IA ?
L’architecture d’intelligence artificielle se compose de trois couches principales, toutes soutenues par une infrastructure informatique robuste qui fournit la puissance de calcul et la mémoire nécessaires pour exécuter l’IA à grande échelle. Chaque couche joue un rôle essentiel pour permettre des opérations d’IA fluides, du traitement des données à la prise de décision avancée.
Couche 1 : couche de données
L’IA repose sur diverses technologies telles que le machine learning, le traitement du langage naturel et la reconnaissance d’images. Les données, qui constituent la couche fondamentale de l’IA, sont au cœur de ces technologies. Cette couche se concentre principalement sur la préparation des données pour les applications d’IA.
Couche 2 : couche de modèle
L’intelligence artificielle actuelle utilise principalement des modèles de fondation ainsi que de grands modèles de langage pour effectuer des tâches numériques complexes. Les modèles de fondation sont des modèles de deep learning entraînés sur un large éventail de données généralisées et non étiquetées. Ces modèles, basés sur des instructions de saisie, peuvent effectuer un large éventail de tâches disparates avec un haut degré de précision.
Afin d’ajouter des fonctionnalités d’IA à des applications existantes ou de créer des applications d’IA, les entreprises utilisent généralement des modèles de fondation existants et préentraînés et les personnalisent à l’aide de données internes.
Il est important de noter qu’un grand nombre d’organisations utilisent toujours des modèles de machine learning dans de nombreuses tâches numériques. Les modèles de machine learning peuvent surpasser les modèles de fondation dans de nombreux cas d’utilisation. En fonction de leurs tâches spécifiques, les développeurs d’intelligence artificielle peuvent donc choisir les modèles les plus adaptés, en toute flexibilité.
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Couche 3 : couche d’application
La troisième couche est la couche d’application, la partie de l’architecture d’IA orientée vers le client. Vous pouvez demander aux systèmes d’intelligence artificielle d’effectuer des tâches spécifiques, de générer des informations ou d’en fournir, ou de prendre des décisions fondées sur les données. La couche d’application permet aux utilisateurs finaux d’interagir avec les systèmes d’IA.
Comment les entreprises exploitent-elles le potentiel de l’IA ?
Découvrez quelques exemples concrets de la manière dont les entreprises exploitent le potentiel de l’IA pour innover et améliorer leur efficacité.
Chatbots et assistants intelligents
Les assistants virtuels et les chatbots alimentés par l’IA transforment les interactions avec les clients en proposant des conversations similaires à celles des humains et sensibles au contexte. Ils excellent dans le support client, l’assistance virtuelle et la génération de contenu en proposant des réponses intelligentes et cohérentes aux requêtes en langage naturel. Ces modèles d’IA apprennent et s’améliorent en permanence au fil du temps, garantissant des expériences personnalisées qui améliorent la satisfaction des clients et l’efficacité opérationnelle.
Deriv, l’un des plus grands courtiers en ligne au monde, a mis en place un assistant optimisé par l’IA pour gérer les données sur les plateformes de support client, de marketing et de recrutement. En tirant parti de l’IA, Deriv a réduit le temps d’intégration des nouveaux employés de 45 % et le temps consacré aux tâches de recrutement de 50 %.
Traitement intelligent des documents (IDP)
L’IA simplifie l’extraction de données pertinentes à partir de formats non structurés tels que les e-mails, les PDF et les images, pour les transformer en informations exploitables. Le traitement intelligent des documents (IDP) utilise des technologies avancées telles que le traitement du langage naturel (NLP), le deep learning et la vision par ordinateur pour rationaliser les flux de travail contenant de nombreux documents.
HM Land Registry (HMLR), qui gère les titres de propriété pour plus de 87 % de l’Angleterre et du Pays de Galles, a déployé l’IA pour automatiser la comparaison des documents juridiques. Grâce à l’IA, ils ont réduit le temps de révision des documents de 50 % et accéléré le processus d’approbation des transferts de propriété. Découvrez comment HMLR utilise Amazon Textract.
Surveillance des performances des applications (APM)
La surveillance des performances des applications basée sur l’IA aide les entreprises à maintenir des performances optimales en prédisant et en prévenant les problèmes avant qu’ils n’affectent les utilisateurs. Ces outils analysent les données historiques pour recommander des solutions proactives, garantissant ainsi une disponibilité et une efficacité opérationnelle continues.
Atlassian s’appuie sur des outils d’APM basés sur l’IA pour surveiller et hiérarchiser en permanence les problèmes liés aux applications. En tirant parti des recommandations de machine learning, ses équipes peuvent résoudre plus rapidement les problèmes de performances et améliorer la fiabilité des applications. En savoir plus sur AWS
Qu’est-ce que est la puissance des technologies d’IA ?
L’IA propose un large éventail de technologies performantes qui transforment les secteurs d’activité et qui élargissent le champ des possibilités pour les entreprises. Voici les principales fonctionnalités d’IA que vous pouvez exploiter pour innover et mettre à l’échelle vos opérations.
Génération d’images
L’IA transforme des descriptions textuelles simples en images réalistes de haute qualité en seulement quelques secondes. Par exemple, en saisissant une invite telle que « un coucher de soleil sur les montagnes », l’IA peut produire instantanément des visuels époustouflants. Cette technologie révolutionnaire transforme les secteurs créatifs tels que le marketing, le divertissement et le design, en accélérant considérablement le processus de création de contenu.
Génération de texte
L’IA peut automatiquement générer des textes ressemblant à ceux d’un être humain, qu’il s’agisse de contenus courts, comme des e-mails, ou de rapports complexes. Largement adoptée dans les domaines du support client, du marketing et de la création de contenu, cette technologie améliore l’efficacité et permet de gagner un temps précieux en rationalisant le processus de rédaction.
Génération et reconnaissance vocales
La génération vocale optimisée par l’IA crée un discours naturel semblable à celui d’un humain, tandis que la reconnaissance vocale permet aux machines de comprendre et de traiter les mots prononcés. Ces technologies sont essentielles pour proposer des expériences vocales fluides via des assistants virtuels tels qu’Alexa, et ainsi améliorer le service client, les appareils intelligents et les solutions d’accessibilité.
IA multimodale
L’IA multimodale intègre du texte, des images et des données audio pour apporter une compréhension plus complète de contenus complexes. En reconnaissant des objets, en transcrivant la parole et en interprétant le texte affiché à l’écran en une seule opération, l’IA multimodale fournit des informations avancées en temps réel. Cette capacité est cruciale pour les secteurs d’activité qui tirent parti de l’IA pour l’analyse vidéo, les véhicules autonomes, etc., afin de permettre une prise de décision plus intelligente et plus rapide et d’ouvrir de nouvelles possibilités d’innovation.
Comment l’IA transforme-t-elle les secteurs d’activité aujourd’hui ?
L’IA révolutionne les secteurs d’activité, stimule l’innovation, automatise les processus complexes et offre des expériences utilisateur exceptionnelles à grande échelle.
Recommandations de contenu
L’IA alimente les moteurs de recommandation des principaux services de streaming tels que Netflix et Spotify, en analysant les préférences des utilisateurs en vue de proposer des suggestions de contenu personnalisées. En fidélisant les clients, l’IA aide les entreprises à stimuler la fidélisation et à accroître la satisfaction de leurs clients.
Achat personnalisé
Les plateformes de commerce électronique utilisent l’IA pour fournir des recommandations de produits personnalisées en fonction de l’historique de navigation et des préférences des clients, ce qui permet de générer davantage de ventes et de meilleures expériences d’achat.
Santé
L’IA redéfinit les soins de santé grâce à des diagnostics, à une planification des traitements et à un suivi des patients avancés. Les systèmes d’IA peuvent analyser des images médicales pour détecter les maladies à un stade précoce et personnaliser les plans de traitement en fonction de l’historique et des données des patients.
Gestion du trafic
L’IA optimise les flux de trafic en analysant les données en temps réel, en prédisant les modèles de trafic et en suggérant des itinéraires alternatifs. Cela permet d’améliorer l’efficacité des transports, de réduire les embouteillages et les émissions.
Conservation
L’IA est un outil performant dans les efforts de conservation, car elle permet de surveiller la faune, de lutter contre la déforestation et de prévenir le braconnage à l’aide de drones optimisés par l’IA et d’images satellites. Les capacités de surveillance en temps réel de l’IA transforment les stratégies de protection de l’environnement.
Quels sont les avantages de l’IA pour la transformation des entreprises ?
Votre organisation peut tirer parti du potentiel de l’IA pour optimiser ses opérations, améliorer l’expérience client et favoriser l’innovation à grande échelle.
Automatiser de manière intelligente
Les systèmes basés sur l’IA peuvent analyser et enregistrer intelligemment des données, telles que des factures, sur n’importe quel modèle, classer les informations en fonction de divers critères tels que le fournisseur ou la région, et même détecter les erreurs pour garantir un traitement des paiements fluide avec une intervention humaine minimale.
Booster la productivité
L’IA permet aux travailleurs du savoir d’accéder à des informations critiques instantanément et en contexte. Qu’il s’agisse de professionnels de santé récupérant les dossiers de patients ou d’employés de compagnies aériennes à la recherche des données de vol, l’IA rationalise ces tâches, ce qui permet aux travailleurs de se concentrer sur ce qui compte vraiment. Par exemple, Ryanair, la plus importante compagnie aérienne d’Europe, a mis en œuvre des systèmes d’IA pour améliorer la productivité et la satisfaction des employés, ce qui rend la recherche d’informations plus rapide et plus efficace.
Résoudre des problèmes complexes
L’IA excelle dans l’analyse de vastes jeux de données afin d’identifier des modèles et de débloquer des informations susceptibles de résoudre les problèmes les plus complexes. Des secteurs tels que la fabrication et les soins de santé peuvent tirer parti de l’IA pour prendre des décisions fondées sur les données, telles que la détermination de calendriers de maintenance optimaux en analysant les données des machines et les rapports d’utilisation, ce qui permet de réaliser d’importantes économies. L’IA peut également révolutionner des domaines tels que la recherche génomique, en contribuant à accélérer les avancées au niveau de la découverte et de l’innovation en matière de médicaments.
Créez des expériences client
L’IA permet aux entreprises de proposer des expériences client personnalisées, sécurisées et réactives. En combinant les données de profil client avec les informations sur les produits ou les services, l’IA adresse des recommandations en temps réel et des solutions personnalisées qui stimulent l’engagement. Lonely Planet, par exemple, a eu recours à l’IA pour générer des itinéraires de voyage sélectionnés pour les clients, pour ainsi réduire le temps nécessaire de 80 % tout en fournissant des recommandations de voyage personnalisées à grande échelle.
Comment les services et outils d’IA libèrent-ils le potentiel commercial ?
IA générative
Accélérez l’innovation de l’IA générative grâce à une sécurité et à une confidentialité de niveau professionnel, ainsi qu’à un choix de modèles de fondation (FM) de pointe. Grâce à une approche axée sur les données et à une infrastructure de pointe, AWS propose les meilleures performances tout en optimisant les coûts. Les entreprises de toutes tailles font confiance à AWS pour transformer leurs prototypes et leurs démos en innovations concrètes et en gains de productivité mesurables.
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Services d’IA
Les services d’IA pré-entraînée d’AWS fournissent une intelligence prête à l’emploi pour vos applications et vos flux de travail. Les services d’IA s’intègrent facilement à vos applications pour traiter les cas d’utilisation courants tels que les recommandations personnalisées, la modernisation de votre centre d’appels, l’amélioration de la sécurité et de la sûreté et l’engagement accru des clients.
Machine learning
Transformez vos données en informations détaillées tout en réduisant les coûts à l’aide du machine learning (ML). AWS vous aide à chaque étape de votre parcours d’adoption du ML grâce à l’ensemble de services ML le plus complet et à une infrastructure conçue à cet effet. Amazon SageMaker facilite la création, la formation et le déploiement de modèles de machine learning et de fondation à grande échelle. Grâce à SageMaker, les experts en science des données et les ingénieurs en ML disposent de la flexibilité et d’un contrôle précis de l’infrastructure et des outils nécessaires pour préformer, évaluer, personnaliser et déployer plus de 250 modèles de fondation (FM) afin d’optimiser les performances, la latence et les coûts.
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Infrastructure d’IA
Le progrès de l’IA entraîne une augmentation de l’utilisation, de la gestion et du coût des ressources d’infrastructure. Pour optimiser les performances, réduire les coûts et éviter la complexité lors de la formation et du déploiement des modèles de base en production, AWS fournit une infrastructure spécialisée optimisée pour vos cas d’utilisation de l’IA.
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Socle de données pour l’IA
Seul AWS offre l’ensemble le plus complet de capacités de données pour une fondation de données de bout en bout qui prend en charge n’importe quelle charge de travail ou cas d’utilisation, y compris l’IA générative. Accédez rapidement et facilement à toutes vos données et agissez sur celles-ci grâce à une gouvernance des données de bout en bout qui permet à vos équipes d’avancer plus rapidement et en toute confiance. Et grâce à l’IA intégrée à nos services de données, AWS simplifie la gestion complexe des données, afin que vous passiez moins de temps à les gérer et plus de temps à en tirer de la valeur.
Qu’est-ce que l’IA responsable ?
L’IA responsable prend en compte l’impact sociétal et environnemental des systèmes d’IA tout en garantissant l’équité, la transparence et la responsabilité dans la manière dont l’IA est développée et utilisée. Alors que l’IA devient de plus en plus transformatrice, les organisations sont chargées de créer des systèmes qui stimulent l’innovation sans porter atteinte aux libertés civiles ou aux droits humains. Chez AWS, nous nous engageons à développer l’IA de manière responsable, en adoptant une approche centrée sur les personnes qui donne la priorité à l’enseignement, à la science et à nos clients, afin d’intégrer l’IA responsable tout au long du cycle de vie de l’IA de bout en bout avec des outils comme les barrières de protection pour Amazon Bedrock, Amazon SageMaker Clarify, et bien plus encore.
Quels sont les défis rencontrés par la mise en œuvre de l’intelligence artificielle ?
Bien que l’IA offre un immense potentiel, les organisations doivent relever certains défis majeurs pour exploiter pleinement sa valeur.
Gouvernance de l’IA
Les politiques de gouvernance des données doivent respecter les restrictions réglementaires et les lois sur la confidentialité. Pour mettre en œuvre l’IA, vous devez gérer la qualité, la confidentialité et la sécurité des données. Vous êtes responsable des données clients et de la protection de la vie privée. Afin de gérer la sécurité des données, votre entreprise doit comprendre comment les modèles d’IA interagissent avec les données clients et les utilisent, quelle que soit la couche architecturale concernée.
Difficultés techniques
La formation de l’IA à l’aide du machine learning consomme de vastes ressources. Un seuil de puissance de traitement élevé est essentiel au bon fonctionnement des technologies de deep learning. Vous devez disposer d’une infrastructure informatique robuste pour exécuter des applications d’intelligence artificielle et entraîner vos modèles. La puissance de traitement peut être coûteuse et limiter la capacité de mise à l’échelle de vos systèmes d’IA.
Limitations des données
L’entraînement des systèmes d’IA impartiaux nécessite la saisie d’énormes volumes de données. Vous devez disposer d’une capacité de stockage suffisante pour gérer et traiter les données d’entraînement. De même, vous devez mettre en place des processus de gestion et de qualité des données efficaces pour garantir l’exactitude des données que vous utilisez pour la formation.
Comment utiliser l’intelligence artificielle dans mon entreprise ?
Pour commencer à utiliser l’IA dans votre entreprise, identifiez les domaines dans lesquels l’IA peut améliorer l’efficacité de vos opérations, tels que l’automatisation du service client à l’aide de chatbots, l’analyse des données pour orienter vos décisions ou la personnalisation des activités marketing. Des outils tels que l’analytique prédictive, la génération de contenu orientée IA et les systèmes de recommandation peuvent également contribuer à stimuler la croissance de votre entreprise.
Comment utiliser l’intelligence artificielle dans ma vie quotidienne ?
Vous pouvez commencer à utiliser l’IA dans votre vie quotidienne grâce à des assistants virtuels comme Alexa ou à des équipements domotiques qui automatisent les tâches. De plus, les applications optimisées par l’IA facilitant le suivi de la condition physique, l’apprentissage des langues et la budgétisation peuvent rendre vos activités quotidiennes plus efficaces et plus adaptées à vos besoins.
Qu’est-ce que l’innovation en matière d’IA sur AWS et comment pouvez-vous la développer et la mettre à l’échelle ?
Réinventez l’expérience client et rationalisez les opérations grâce à l’ensemble le plus complet de services d’intelligence artificielle et de machine learning.
Créer avec l’aide d’un leader IA certifié
Mettez à l’échelle la prochaine vague d’innovation en matière d’IA en tirant parti de plus de 25 ans d’expérience pionnière en matière d’IA d’Amazon. AWS rend l’IA accessible à un plus grand nombre de personnes, qu’il s’agisse de créateurs, de spécialistes des données, d’analystes commerciaux ou d’étudiants. Avec l’ensemble le plus complet de services, d’outils et de ressources d’IA, AWS apporte une expertise approfondie à plus de 100 000 clients afin de répondre aux demandes de leur entreprise et de libérer la valeur de leurs données. La sécurité, la confidentialité et une IA responsable n’ont jamais été aussi cruciales. Les clients peuvent développer et faire évoluer AWS sur la base de la confidentialité, de la sécurité de bout en bout et de la gouvernance de l’IA pour se transformer à un rythme sans précédent.
Qu’est-ce que la formation en IA pour débutants ?
La formation à l’IA commence généralement par les bases de la programmation et de l’informatique. Vous devriez apprendre des langages comme Python, ainsi que les mathématiques, les statistiques et l'algèbre linéaire.
Vous pourrez ensuite passer à une formation plus spécialisée. Poursuivez une maîtrise en intelligence artificielle, en machine learning ou en science des données pour acquérir une compréhension plus approfondie et une expérience pratique. Ces programmes concernent généralement des sujets tels que les réseaux neuronaux, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur en profondeur.
Cependant, l’enseignement formel n’est pas la seule voie à suivre. En effet, vous pouvez suivre des cours en ligne pour apprendre à votre rythme et maîtriser des compétences spécifiques. Par exemple, la formation en IA générative sur AWS inclut des certifications délivrées par des experts AWS sur des sujets tels que :
Comment AWS peut-il répondre à vos besoins en matière d’intelligence artificielle ?
AWS rend l’IA accessible à un plus grand nombre de personnes, des créateurs et spécialistes des données, aux analystes commerciaux et étudiants. Avec l’ensemble le plus complet de services, d’outils et de ressources d’IA, AWS apporte une expertise approfondie à plus de 100 000 clients afin de répondre à leurs demandes professionnelles et de libérer la valeur de leurs données. Les clients peuvent développer et faire évoluer AWS sur la base de la confidentialité, de la sécurité de bout en bout et de la gouvernance de l’IA pour se transformer à un rythme sans précédent. L’IA sur AWS inclut des services d’IA préentraînée pour une intelligence et une infrastructure d’IA prêtes à l’emploi, ce qui vous permet d’optimiser les performances et de réduire vos coûts.
AWS rend l’IA accessible à un plus grand nombre de personnes, des créateurs et spécialistes des données, aux analystes commerciaux et étudiants. Avec l’ensemble le plus complet de services, d’outils et de ressources d’IA, AWS apporte une expertise approfondie à plus de 100 000 clients afin de répondre à leurs demandes professionnelles et de libérer la valeur de leurs données. Les clients peuvent développer et faire évoluer AWS sur la base de la confidentialité, de la sécurité de bout en bout et de la gouvernance de l’IA pour se transformer à un rythme sans précédent.
L’IA sur AWS inclut des services d’IA préentraînée pour une intelligence et une infrastructure d’IA prêtes à l’emploi, ce qui vous permet d’optimiser les performances et de réduire vos coûts.
Exemples de services pré-entraînés :
- Amazon Rekogniton permet d’automatiser, de rationaliser et de mettre à l’échelle la reconnaissance d’images et l’analyse vidéo.
- Amazon Textract permet d’extraire le texte imprimé, d’analyser l’écriture manuscrite et de collecter automatiquement les données de n’importe quel document.
- Amazon Transcribe permet de convertir le discours en texte, d’extraire des informations commerciales clés à partir de fichiers vidéo et d’améliorer les résultats commerciaux.
Exemples d’infrastructures d’IA :
- Amazon Bedrock offre un choix de modèles de fondation (FM) hautement performants et un large éventail de fonctionnalités. Vous pouvez expérimenter avec divers FM de premier plan et les personnaliser en privé avec vos données.
- Amazon SageMaker offre des outils pour le pré-entraînement des FM à partir de zéro afin de pouvoir les utiliser en interne.
- Optimisées par les puces AWS Trainium, les instances Amazon Elastic Compute Cloud (ec2) trn1 sont spécialement conçues pour l’entraînement deep learning (DL) à hautes performances de modèles d’IA générative, notamment de grands modèles de langage (LLM) et des modèles de diffusion latente.
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