Selon les derniers rapports publiés par le Gartner – les principales tendances de l’IA pour 2025 sur les tendances les plus importantes de l’intelligence artificielle pour l’année en cours, les tendances techniques les plus importantes qui constitueront l’avenir de l’intelligence artificielle ont été examinées. Le rapport portait sur des domaines d’analyse approfondie qui assisteront à une adoption accélérée des technologies de l’intelligence artificielle et des défis auxquels les institutions sont confrontées, ainsi que des innovations qui devraient diriger la prochaine étape de la transformation numérique. L’un des points les plus importants qui ont été soulignés est que l’intelligence artificielle n’est pas une technique uniforme, mais plutôt un mélange de technologies, de modèles et d’applications qui interagissent dans des contextes spécifiques. Cela indique la nécessité de faire face à l’intelligence artificielle en tant que système intégré et pas seulement comme un outil.
Le rapport de Gartner a montré que les institutions qui ont réussi à atteindre une valeur concrète de l’intelligence artificielle l’ont fait par l’intégration entre des équipes multidisciplinaires et l’application de modèles de gouvernance clairs. Selon un récent sondage, les institutions qui ont créé des équipes opérant dans un environnement coopératif entre les entreprises et la technologie étaient plus en mesure de bénéficier de l’intelligence artificielle. Le concept d ‘ »intelligence artificielle améliorée » a également été souligné, car le facteur humain n’est pas autorisé, mais est plutôt intégré au processus d’intelligence artificielle pour accroître l’efficacité et améliorer les résultats. Les expériences des institutions de premier plan ont montré qu’une bonne intégration entre une personne et la machine améliore la confiance et réduit les erreurs.
L’importance de la gouvernance et de l’éthique
Le rapport a souligné que l’intelligence artificielle devrait être gérée à travers des cadres de gouvernance qui garantissent la transparence, la capacité d’interprétation, de justice et de sécurité. Il a souligné que l’absence d’un cadre de gouvernance clair menace d’affaiblir la confiance et expose les institutions aux risques organisationnels et juridiques.
Utiliser des stratégies
Tolty et prédiction
L’une des tendances les plus importantes de l’année en cours, se concentre sur l’IA générative et l’IA prédictive. Le premier est utilisé pour créer de nouveaux contenus tels que des images et des textes, tandis que le second est utilisé pour anticiper les comportements et les décisions futurs. Les institutions qui ont adopté ces méthodes ont montré une capacité plus élevée à innover et à anticiper les défis.
Le changement vers des modèles d’intelligence artificielle personnalisés
Le rapport a souligné la transition des modèles prêts à l’emploi aux modèles personnalisables qui sont construits à l’aide de données d’institution privées, garantissant une précision plus élevée et des résultats plus fiables. Cette tendance contribuera à créer des avantages concurrentiels distincts.
Principaux défis
L’un des défis les plus importants examinés; Manque de compétences techniques, de problèmes de qualité des données et la difficulté de combiner les modèles dans des environnements de production. Gartner a recommandé une stratégie de données claire, tout en créant des capacités internes dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Sécurité et confidentialité
En intelligence artificielle
Le rapport a traité des défis de sécurité, tels que l’empoisonnement des modèles et la fuite de données des modèles obstétricaux. Gartner a recommandé l’application de la « vie privée en fonction de la conception » et d’évaluer constamment le risque.
Cas d’utilisation réalistes de la région
Les expériences ont été examinées par des institutions de différents pays du monde qui ont adopté l’intelligence artificielle dans des domaines, tels que le secteur financier, les soins de santé et les services gouvernementaux, ce qui a entraîné une amélioration significative de l’efficacité et une réduction notable des coûts.
Recommandations finales pour les institutions
Construire une stratégie d’intelligence artificielle basée sur la valeur institutionnelle.
Appliquer une gouvernance responsable pour l’intelligence artificielle.
– Améliorer les compétences grâce à la formation et aux partenariats.
Examiner et mettre à jour l’infrastructure de données.
Un résumé
L’intelligence artificielle cette année formera un pilier de base dans les modèles commerciaux, mais il nécessite une compréhension approfondie, un leadership technique-stratégique flexible et un investissement dans le capital humain. Le rapport a une feuille de route pour les aspirants institutions à être à l’avant-garde de l’innovation numérique, et a souligné que celui qui n’adopte pas stratégiquement l’intelligence artificielle se retrouvera à l’arrière de la race technique.
