Dans le paysage technologique actuel, il semble que tout le monde fabrique des technologies d'intelligence artificielle. Le terme « intelligence artificielle » est devenu un mot à la mode que de nombreuses entreprises sont désireuses d'appliquer à leurs produits et services. Cependant, l'utilisation de l'IA comme un terme général sans substance peut non seulement induire en erreur, mais aussi nuire à la crédibilité de l'industrie. Dans cet article de blog, nous explorons les pièges de l'utilisation abusive du terme « IA », les raisons pour lesquelles il est si difficile de développer de véritables solutions d'IA et la manière dont le SECO adopte une approche plus pragmatique et plus utile.
Pourquoi il est si difficile d'élaborer une véritable IA
Développer des solutions d'IA précises n'est pas une mince affaire. Les facteurs suivants mettent en évidence la complexité et l'intensité des ressources nécessaires :
- Approvisionnement en GPU et NPU : L'entraînement des modèles d'IA nécessite une puissance de calcul importante, qui repose souvent sur des G/NPU (Graphical/Neural Processing Units). Ces composants matériels spécialisés sont non seulement coûteux mais également rares en raison des besoins matériels massifs du développement de modèles d'IA et des projets de minage de pièces de monnaie cryptographiques. Les GPU et les NPU permettent d'obtenir les performances de calcul parallèle inégalées dont ces technologies ont besoin. Les entreprises doivent investir massivement dans l'infrastructure, ne serait-ce que pour démarrer.
- Une intensité capitalistique extrême : La recherche et le développement en matière d'IA sont coûteux. Les entreprises doivent investir des millions, voire des milliards de dollars dans leurs projets pour rester compétitives. Cela comprend non seulement les coûts du matériel, mais aussi les dépenses liées à l'embauche de talents de haut niveau et au maintien d'une recherche continue, car l'IA est un domaine qui exige une expertise technique approfondie. La création d'applications d'IA significatives nécessite un mélange de compétences en science des données, en apprentissage automatique et en connaissances spécifiques à un domaine. Ce niveau d'expertise est rare et exige des salaires élevés, ce qui augmente les dépenses globales.
Compte tenu de ces défis, il n'est pas surprenant que certaines entreprises ne parviennent pas à tenir leurs promesses en matière d'IA. Le marché a connu son lot de produits d'IA vantés qui sont tombés à plat dès leur livraison.
L'engouement pour l'IA : Les leçons du mot à la mode « Metaverse
L'utilisation abusive de l'étiquette « IA » rappelle les cycles de battage médiatique précédents, comme l'engouement pour le « métavers ». Comme dans le cas de l'IA, les entreprises ont rapidement adopté le concept de métavers, promettant des expériences virtuelles immersives conçues pour transformer notre mode de vie et de travail. Pourtant, malgré l'engouement qu'il a suscité, le métavers n'a pas tenu ses promesses, de nombreux projets ayant été revus à la baisse ou complètement abandonnés. Meta, anciennement connu sous le nom de Facebook, a investi massivement dans le métavers, mais a dû faire face à un accueil mitigé et à des pertes financières considérables. Les leçons sont claires : l'utilisation excessive d'une technologie sans une voie claire et pratique vers la création de valeur peut conduire à des échecs du marché et à une perte de confiance.
L'attrait de l'IA a conduit même de grandes entreprises à faire des promesses excessives et à ne pas tenir leurs promesses. Au début de l'année, un tribunal canadien a jugé qu'Air Canada devait indemniser un client à hauteur de 600 dollars, plus les frais de justice, après que le chatbot de la compagnie aérienne eut fourni des informations erronées sur les règles de la politique de deuil - Air Canada a fait valoir que le chatbot était une entité juridique distincte « responsable de ses propres actions », ce qui rend la défense - et le montant relativement faible du litige - encore plus absurde. Un autre exemple est celui de l'outil de recrutement par IA d'Amazon, conçu pour automatiser et rationaliser le processus d'embauche, mais dont on a rapidement découvert qu'il était biaisé à l'encontre des candidates, ce qui a suscité de vives critiques et finalement conduit à l'abandon du projet.
Ces exemples montrent que, si l'IA a un potentiel immense, la réalisation de ce potentiel est loin d'être évidente et nécessite un examen attentif des implications éthiques.
L'approche pratique de SECO en tant que facilitateur de l'IA
Chez SECO, nous sommes conscients des défis et des pièges potentiels liés au fait de sauter dans le train de l'IA sans substance : c'est pourquoi nous nous positionnons en tant que facilitateur de l'IA. Notre vaste expérience en matière de collecte, de qualification et de consommation de données IoT grâce à nos solutions logicielles et matérielles robustes constitue une base solide pour des applications pratiques et concrètes de l'IA.
L'approche de SECO se concentre sur deux principaux segments de clientèle :
- Les OEM (fabricants d'équipements d'origine) : En s'appuyant sur nos solutions verticales IoT, les OEM peuvent intégrer de manière transparente des solutions d'IA tierces dans leurs produits. Cette capacité leur permet d'offrir des fonctionnalités améliorées, basées sur l'IA - telles que la maintenance prédictive - sans avoir à développer des algorithmes d'IA complexes à partir de zéro. Les modèles d'IA de maintenance prédictive, par exemple, peuvent réduire considérablement les temps d'arrêt, ce qui permet de réaliser des économies et d'améliorer l'efficacité opérationnelle.
- Intégrateurs de systèmes et fournisseurs de services cloud : Notre suite IoT open-source, Clea, est conçue spécifiquement pour les développeurs. Elle fournit une plateforme flexible et évolutive pour construire des pipelines d'IA à l'aide de conteneurs Docker et les déployer facilement sur le terrain, tout en se chargeant d'équilibrer et de mettre à l'échelle les charges de travail d'IA dans un environnement Kubernetes natif. L'interface graphique conviviale de Clea simplifie l'intégration des capacités d'IA, permettant aux développeurs de se concentrer sur la création d'excellentes solutions verticales basées sur l'IA plutôt que de se débattre avec les subtilités du déploiement de l'IA.
Nos clients peuvent s'appuyer sur notre technologie pour développer des applications d'IA ou intégrer facilement des modèles d'IA de tiers qui sont significatifs, efficaces et alignés sur leurs objectifs commerciaux. Nous fournissons les outils et l'infrastructure nécessaires pour faire de l'IA une réalité plutôt qu'un simple mot à la mode.
Conclusion
L'engouement pour l'IA est réel, mais les défis le sont tout autant. Chez SECO, nous pensons qu'une approche pratique et axée sur la valeur est la clé d'une utilisation efficace de l'IA. En nous positionnant comme facilitateurs et en continuant à investir dans nos technologies d'IA, nous aidons nos clients à naviguer dans les complexités de l'IA, transformant la promesse de l'IA en une réalité tangible et impactante. Que vous soyez un OEM cherchant à améliorer votre produit avec l'IA ou un intégrateur de système visant à développer des solutions IoT+AI robustes, SECO fournit la plate-forme et l'expertise nécessaires pour réussir.
Prêt à explorer comment l'IA peut transformer votre entreprise au-delà du mot à la mode ? Contactez nos experts dès aujourd'hui pour discuter de la manière dont les solutions de SECO peuvent vous aider à naviguer dans les complexités de l'IA et à transformer votre vision en réalité.