Le temps des voitures autonomes est déjà arrivé. Un permis a été accordé à Nuro – le premier permis commercial de l’État pour les voitures autonomes – du Department of Motor Vehicles (DMV) de Californie à la fin du mois de décembre 2020.
Ce permis lui permet d’exploiter commercialement des véhicules autonomes sur les routes de deux comtés. Bienvenue dans le monde de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, où tout sera bientôt autonome et automatisé.
Et après? Apprentissage automatique 2021
Selon les rapports actuels, 65% des entreprises qui envisagent d’adopter l’apprentissage automatique affirment que la technologie aide les entreprises à prendre des décisions. Dans cet article, nous vous aiderons à mieux comprendre et analyser ces développements.
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique?
Les développements actuels de la technologie des mégadonnées génèrent des éons de données chaque seconde. Mais que faut-il faire exactement de ces données si elles ne peuvent pas être bien utilisées. L’apprentissage automatique garantit que les modèles de données et les processus ainsi créés sont bien utilisés pour «former» les machines à la manière dont les choses doivent être faites.
Les humains ont toujours essayé de développer des machines capables de comprendre et d’analyser des faits comme les humains et de prendre des décisions par eux-mêmes, tout comme un cerveau humain.
Dans le cadre de l’intelligence artificielle, les concepts et algorithmes qui rendent les machines suffisamment intelligentes pour prendre des décisions autonomes sont appelés apprentissage automatique.
Donc, si une voiture autonome a décidé de réduire sa vitesse dans les temps à venir, c’est une décision menée par Machine Learning.
Tendances qui définiront l’évolution du BC en 2021
L’apprentissage automatique rend une machine «intelligente». Avec diverses applications et innovations tendances dans ce circuit, il existe une pléthore de développements en termes de métiers ainsi que de produits et services qui seront proposés aux utilisateurs en 2021:
Recommandations aux utilisateurs
Avez-vous déjà remarqué les recommandations perspicaces et personnalisées qui Netflix propose à ses utilisateurs selon leur « liste de surveillance » actuelle?
En fait, c’est désormais l’un des moyens les plus efficaces pour les créateurs de contenu de la plate-forme d’être trouvés. Même le Amazone les recommandations basées sur vos choix et commandes précédents sont lancées par Machine Learning.
Avec l’expérience utilisateur en tête de la liste des exigences de toutes les entreprises en ligne, 2021 sera certainement témoin de plusieurs développements sur ces lignes avec des fonctionnalités plus complexes et approfondies.
Reconnaissance d’image
Savez-vous quelque chose sur Google Lens et ses différents algorithmes ML? La plate-forme transforme essentiellement les images créées par la machine en options de recherche virtuelles, ce qui amène l’utilisateur à rechercher les informations associées en ligne.
Il s’agit du meilleur cadre de développement d’applications et implique essentiellement une recherche basée sur des images plutôt que des recherches classiques basées sur du texte. Lens utilise la vision par ordinateur, l’apprentissage automatique et le Knowledge Graph de Google pour faire fonctionner les choses.
Les applications mobiles comme Facebook et Instagram utilisent également des algorithmes similaires pour aider les utilisateurs à marquer automatiquement leurs amis. Déjà une rage dans la communauté en ligne, les développements dans ce domaine sont en outre vantés pour devenir plus avancés dans les temps à venir.
Recherches vocales
Plus de la moitié de tous les utilisateurs de smartphones ont utilisé la technologie vocale sur leur appareil sous une forme ou une autre. C’est l’avenir de la façon dont le monde cherche.
Les recherches vocales à domicile via Alexa et Google-home ont également transformé l’expérience utilisateur complète de divers appareils connectés. Les développements ultérieurs de ces technologies incluent des conversations plus rationalisées (sans mots de réveil comme «ALEXA» ou «GOOGLE») utilisant la technologie NLP (Natural Language Processing) évoluée basée sur l’apprentissage automatique.
Il existe également des algorithmes, comme une meilleure compatibilité et des intégrations au sein de divers appareils et logiciels connectés. Ces développements devraient encore évoluer en 2021.
Les chatbots en constante évolution
Les chatbots ont été déployés pour s’occuper de la gestion de la relation client et des verticales RH des entreprises (en particulier à l’ère du COVID-19) avec aplomb.
Il s’agit du nouvel outil technologique qui aide les actifs numériques des clients tels que les sites Web, les applications mobiles, etc., à communiquer avec les utilisateurs sans interruption. Fondamentalement, les chatbots sont de 2 types. Les mots-clés de base récupèrent les mots-clés tendance et fournissent aux téléspectateurs des réponses déjà intégrées dans le système.
Cependant, les chatbots modernes sont du deuxième type dans lequel l’IA et les algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés pour les rendre intelligents en les aidant à comprendre les besoins des utilisateurs grâce aux données qu’ils entrent.
Les chatbots d’apprentissage automatique continuant également à progresser en 2021, nous entrons dans l’ère des assistants d’achat automatisés intelligents qui rendront l’expérience globale plus intelligente, c’est le moins qu’on puisse dire.
Apprentissage automatique et appareils IoT
Comme vous le savez probablement, vous pouvez connecter votre Dyson à Alexa et le contrôler. Vous pouvez travailler pour obtenir la même connectivité dans la gamme variée d’appareils connectés tout autour de nous. La liste de ces appareils comprend des montres intelligentes, des réfrigérateurs intelligents, des vêtements intelligents, pour n’en nommer que quelques-uns.
Les rapports suggèrent que le chiffre d’affaires du marché de l’IoT est de 212 milliards de dollars dans le monde. D’ici 2025, il devrait y avoir plus de 75 milliards d’appareils dans le monde. Lentement, mais progressivement, les systèmes qui les surveillent et les contrôlent sont censés devenir plus intelligents avec de plus en plus d’intégration d’algorithmes basés sur le ML.
L’intégration de ces deux technologies tirera sur la plateforme de base pour développer les villes intelligentes du futur. Le concept et ses applications associées sont déjà en cours de développement et seront certainement utilisés en temps réel sous de nombreuses formes en 2021.
L’aboutissement de ces technologies permettra également le développement de diverses nouvelles idées d’applications intelligentes sous la forme de startups.
Les technologies ont également joué un rôle essentiel dans les développements de l’IIoT. L’IoT prédit le moment auquel un système ou un composant ne remplira plus ses fonctions prévues. Le ML peut être utilisé efficacement dans les pronostics des machines pour mettre fin à la fonction, aidant les entreprises à prévoir les problèmes de machines, les pannes, etc., conduisant à une efficacité accrue.
L’apprentissage automatique est désormais la plateforme de choix pour la croissance des entreprises
Un rapport de Crunchbase affirme que «les entreprises liées à l’intelligence artificielle (IA) et à l’apprentissage automatique (ML) ont reçu un financement record de 27,6 milliards de dollars en 2020».
La tendance devrait encore évoluer et se développer en 2021, avec de plus en plus d’entreprises qui relèvent le défi de développer des gadgets et des systèmes plus intelligents pour un travail et un style de vie plus autonomes.
Ces tendances joueront certainement un rôle prépondérant dans ces développements.
Crédit d’image: yan krukov; pexels; Merci!
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