S’il est une technologie emblématique de notre époque, l’intelligence artificielle (IA) est clairement l’une des principales candidates. Le battage médiatique est constant et vient de toutes parts. Le rôle de l’IA dans les produits grand public comme dans les entreprises est en plein essor, ce qui est rare pour une technologie.
L’IA en tant que plateforme couvre le matériel, les logiciels et les services à la demande. Ces trois catégories comptent des acteurs très différents, même si certains acteurs du matériel et des logiciels se recoupent.
Le nombre d’entreprises américaines spécialisées dans l’IA a doublé depuis 2017. Selon Tracxn Technologies, qui suit les start-up, les États-Unis comptaient 13 398 start-up spécialisées dans l’intelligence artificielle au troisième trimestre 2022.
IDC prévoit que le marché mondial de l’IA, qui englobe les logiciels, le matériel et les services, passera de 327,5 milliards de dollars US en 2021 à 554,3 milliards de dollars US en 2024 avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 17,5 % sur cinq ans.
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Qu’est-ce que l’IA ?
Comme elle est largement utilisée, l’IA est devenue difficile à définir. Demandez à dix personnes de définir l’IA et vous obtiendrez probablement dix variantes différentes. Le cabinet de conseil informatique Gartner la définit comme « l’application de techniques avancées d’analyse et fondées sur la logique, notamment l’apprentissage automatique (ML), pour interpréter les événements, faciliter et automatiser les décisions et agir ».
Cette définition correspond à l’état actuel des technologies d’IA : l’IA effectue une analyse des données et mène des actions en fonction des résultats de cette analyse. L’analytique existe depuis un certain temps, mais elle tend à utiliser des ensembles de données plus petits et à produire des résultats plus limités et moins élaborés. L’IA traite des ensembles de données plus volumineux et fournit des résultats plus probabilistes.
Il est clair que l’intelligence artificielle peut être utilisée de très nombreuses façons. Sans parler des nombreuses subdivisions de l’IA, comme l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond et le traitement automatique du langage naturel (NLP).
Il revient donc aux clients des fournisseurs d’IA de leur demander comment ils définissent l’IA et de quelle manière leurs offres répondront à leurs attentes. Vous devez vous assurer que leur vision de l’IA correspond aux besoins de votre entreprise.
Voir aussi : Les meilleurs logiciels d’IA
Matériel pour l’IA
Selon le cabinet d’études de marché Tractica, le marché mondial du matériel piloté par l’IA est en passe de passer de 19,63 milliards de dollars US en 2018 à 234,6 milliards de dollars US en 2025. Le marché du matériel piloté par l’IA comprend notamment les processeurs, les produits réseau à processeur graphique et les dispositifs de stockage.
En matière de matériel pour l’IA, les véritables acteurs sont les fabricants de puces, car le traitement de l’IA diffère radicalement du traitement classique des applications par les processeurs. Il s’agit principalement des fabricants de processeurs graphiques, mais ces dernières années, des start-up ont développé de nouvelles architectures de puces spécialement conçues pour le traitement de l’IA, dans l’espoir d’être plus efficaces et plus rapides que les processeurs graphiques.
Le principal fournisseur de matériel pour l’IA est Nvidia, fabricant de processeurs graphiques. L’entreprise a réaffecté des puces normalement utilisées pour accélérer les jeux vidéo afin de les transformer en processeurs d’IA, beaucoup plus rapides qu’un processeur x86. AMD a longtemps été peu présent dans ce domaine, car l’entreprise luttait pour survivre, mais elle a effectué un retour remarquable ces dernières années et s’impose désormais sérieusement sur les marchés de l’IA et du calcul haute performance (HPC).
Intel trouve également enfin sa place dans le domaine de l’IA. L’entreprise dispose d’un processeur d’inférence baptisé Goya et d’un processeur spécialement conçu pour les voitures autonomes, appelé Mobileye, ainsi que de sa gamme de FPGA Altera pour le traitement de l’entraînement. Mais elle n’était jusqu’à présent jamais vraiment parvenue à mettre au point un produit GPU convaincant. Son architecture Xe sera commercialisée sous la marque Arc pour les GPU grand public, tandis que le produit destiné à l’IA et au HPC sera connu sous le nom de Ponte Vecchio.
Tous les principaux fournisseurs de serveurs – les grandes marques comme HPE, Dell et Lenovo, ainsi que des fournisseurs tels que Supermicro, Wiwynn et Inspur – proposent du matériel orienté IA utilisant des puces d’Intel, d’AMD et de Nvidia.
Voir aussi : IA et ML : intelligence artificielle et apprentissage automatique
Logiciels d’IA
Il est difficile d’évaluer précisément l’ensemble du marché des logiciels d’IA, car de nombreuses applications généralistes intègrent de l’IA – ce qui soulève la question de savoir si elles doivent être considérées comme des logiciels d’IA ou simplement comme des logiciels dotés de fonctionnalités d’IA.
Si l’on retient cette dernière définition, le marché global est gigantesque, car il se subdivise en un grand nombre de catégories différentes, chacune comptant plusieurs concurrents.
Et le leader n’est pas toujours celui auquel on pourrait penser. Nvidia, que nous avons déjà citée dans la catégorie du matériel, est l’un des principaux fournisseurs de logiciels d’IA. L’entreprise affirme souvent compter davantage d’ingénieurs logiciels que d’ingénieurs matériels, qui développent des logiciels d’IA destinés à fonctionner sur ses GPU.
Mais il existe de nombreux autres fournisseurs. Gartner estime que les revenus mondiaux des logiciels d’IA ont atteint 62,5 milliards de dollars US en 2022, soit une hausse de 21,3 % par rapport à 2021.
Voir aussi : L’avenir de l’intelligence artificielle
L’IA en tant que service
L’IA est également proposée sous forme de service, à l’instar des logiciels, des infrastructures, des plateformes et d’autres services à la demande proposés par les fournisseurs de services cloud. L’IA en tant que service séduit de nombreuses entreprises de taille moyenne et petites entreprises, car elle leur évite d’investir massivement dans du matériel d’IA.
Le matériel d’IA est extrêmement puissant. Il est également extrêmement coûteux. Le seul véritable besoin de puissance de calcul concerne la phase d’entraînement. La partie inférence de l’IA, qui correspond à l’essentiel de ses usages, ne nécessite pas de calcul haute performance. Une entreprise peut n’entraîner ses algorithmes que quelques fois par an, puis exécuter des inférences avec ces algorithmes dans le cadre de son activité.
Cela signifie que le matériel d’entraînement à l’IA coûteux d’une entreprise, dont le prix peut facilement atteindre plusieurs centaines de milliers, voire des millions de dollars US, restera inutilisé pendant de longues périodes, puisqu’il n’est pas nécessaire. Alors pourquoi acheter quand on peut louer pendant la courte période où l’on en a besoin ? Grâce à l’IA en tant que service, une entreprise disposant d’un budget limité peut confier la coûteuse phase d’entraînement à un fournisseur cloud pour un coût bien inférieur à celui d’un investissement dans le matériel.
L’IA en tant que service est proposée par les principaux hyperscalers du cloud : AWS, Microsoft, Google et, en particulier, IBM. IBM est à la traîne des autres grands fournisseurs cloud en matière de parts de marché globales dans le cloud, mais l’entreprise a déployé des efforts considérables dans l’IA avec IBM Watson Cloud. Tout d’abord, cette solution permet aux entreprises d’intégrer l’IA à leurs applications existantes afin d’améliorer la précision des prévisions, d’automatiser les processus décisionnels et d’obtenir des solutions optimisées.
Watson propose un certain nombre d’applications préconfigurées, telles que Watson Assistant, Watson Speech to Text et Watson Natural Language Understanding. IBM Watson Cloud fournit également des solutions d’IA pour des marchés spécifiques, comme l’IA pour le service client, l’IA pour les services financiers et l’IA pour la cybersécurité.
Voir aussi : Comment l’IA transforme le développement logiciel grâce à l’augmentation par l’IA
Vers une stratégie d’IA
Pour qu’une entreprise tire pleinement parti de l’IA, celle-ci doit être déployée à l’échelle de toute l’entreprise, car ses bénéfices peuvent être exploités au maximum dans pratiquement tous les services. Gartner indique qu’une stratégie d’IA appropriée recense les cas d’usage, quantifie les bénéfices et les risques, aligne les équipes métier et technologiques et fait évoluer les compétences de l’organisation pour favoriser l’adoption de l’IA.
La première étape consiste à se concentrer sur ce que votre organisation cherche à accomplir et sur les problèmes métier que vous tentez de résoudre. L’IA ne doit pas nécessairement être réservée aux nouvelles applications. Elle peut être intégrée à votre suite d’applications existante, comme IBM cherche à le faire avec Watson.
Cependant, il convient de procéder lentement et avec une grande réflexion, pour deux raisons : premièrement, toute nouvelle technologie implique une courbe d’apprentissage. Quelle que soit la compétence du personnel informatique, il lui faudra du temps pour assimiler tous les fondamentaux de la programmation de l’IA et de son intégration à ses applications.
La deuxième raison est que Gartner a constaté que les organisations expérimentent avec l’IA, mais peinent souvent à intégrer cette technologie à leurs opérations courantes. Cela s’explique par le fait que l’IA en est encore à ses débuts et que son processus de maturation ne peut pas être précipité. Gartner prévoit qu’il faudra attendre 2025 pour que la moitié des organisations dans le monde atteignent au moins ce que son modèle de maturité de l’IA décrit comme l’« étape de stabilisation » de la maturité de l’IA.
L’avenir de l’IA
L’avenir semble marqué par des investissements toujours plus importants, rapides et massifs. Il y aura clairement beaucoup plus de cas d’usage pour l’IA et beaucoup plus d’applications. Le matériel gagnera en rapidité, ce qui donnera naissance à des systèmes d’IA plus puissants. Et les ensembles de données seront plus volumineux, permettant à l’avenir des applications d’IA plus complexes.
Au-delà des performances et des caractéristiques habituelles, la prochaine grande étape de l’IA sera l’intelligence artificielle générale, ou IAG. Alors que l’IA fait ce pour quoi elle est programmée, l’IAG prend des initiatives. Elle pose des questions qui ne faisaient pas partie de sa programmation et agit en conséquence.
Cela pourrait effrayer certaines personnes. De « 2001 : l’Odyssée de l’espace » à « Matrix », la peur de voir l’IA prendre vie et se retourner contre l’humanité existe depuis des décennies. Espérons que ses bénéfices seront évidents et qu’ils l’emporteront sur les craintes suscitées par la culture populaire.
Voir aussi : Les principales entreprises du traitement automatique du langage naturel