Quels sont les plus grands défis de l’intelligence artificielle et comment les résoudre ?

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Quels sont les plus grands défis de l’intelligence artificielle et comment les résoudre ?

Quels sont les plus grands défis de l’intelligence artificielle et comment les résoudre ?

L’intelligence artificielle (IA) est sur le point de changer la façon dont le monde fonctionne. Bien qu’elle ne soit pas parfaite, l’intelligence artificielle change les joueurs.

L’intelligence artificielle à l’ère de la pandémie : avantages et défis

Quels sont les plus grands défis de l’intelligence artificielle et comment les résoudre ?

© Vers la science des données

L’IA est le principal moteur de la révolution numérique. La crise du COVID-19 a accéléré le besoin de plateformes intelligentes numériques homme-machine facilitant de nouvelles connaissances, compétences et aptitudes de la main-d’œuvre, des compétences cognitives, scientifiques, technologiques et d’ingénierie avancées, sociales et émotionnelles.

À l’ère de l’IA et de la robotique, il existe une forte demande de connaissances scientifiques, de compétences numériques et de formation WordPress de haute technologie dans une gamme de domaines innovants de technologies exponentielles, tels que l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et la robotique, la science des données et le big data. , cloud computing et edge computing, Internet des objets, 5G, cybersécurité et réalité numérique.

La valeur combinée – pour la société et l’industrie – de la transformation numérique dans tous les secteurs pourrait être supérieure à 100 000 milliards de dollars au cours des 10 prochaines années. Les effets « combinatoires » de l’intelligence artificielle (IA), de l’apprentissage automatique (ML), de l’apprentissage profond (DL), de la robotique avec mobile, du cloud, des capteurs et de l’analyse, entre autres, accélèrent les progrès de manière exponentielle, mais le plein potentiel ne sera pas atteint sans la collaboration entre les humains et les machines.

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique (ML) constituent la pierre angulaire de la technologie de nouvelle génération. Leurs capacités innovantes telles que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, l’analyse avancée, permettent aux écoles et aux entreprises de créer des solutions perspicaces basées sur les données et de contribuer à l’avancement de l’économie mondiale.

LES PLUS GRANDS DÉFIS DE L’INDUSTRIE DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Quels sont les plus grands défis de l’intelligence artificielle et comment les résoudre ?

Défi #1 – Biais des algorithmes d’IA

Les algorithmes d’IA peuvent afficher des résultats biaisés lorsqu’ils sont écrits par des développeurs aux esprits biaisés. Puisqu’il n’y a aucune transparence sur la façon dont les processus de prise de décision fonctionnent en arrière-plan, les vrais utilisateurs ne peuvent pas être sûrs de son équité. Ainsi, cela peut entraîner des algorithmes qui donnent des résultats biaisés.

Défi #2 – Manque de confidentialité

La plupart des entreprises aiment les données et aiment les conserver. La vie privée des citoyens est constamment mise en danger lorsque les entreprises collectent des données sur les consommateurs sans obtenir d’autorisation préalable – et cela est facilité par l’utilisation de l’IA. Les algorithmes de reconnaissance faciale sont largement utilisés dans le monde pour prendre en charge les fonctionnalités de différentes applications et produits. Ces produits collectent et vendent d’énormes quantités de données clients sans leur consentement.

Défi #3 – Pas de transparence

L’intelligence artificielle implique une programmation complexe de produits qui ne peut être expliquée au commun des mortels. De plus, les algorithmes de la plupart des produits ou applications basés sur l’IA sont gardés secrets pour éviter les failles de sécurité et les menaces similaires. Pour ces raisons, il n’y a pas de transparence sur les algorithmes internes des produits d’IA, ce qui rend difficile pour les clients de faire confiance à ces produits.

Défi #4 – Mauvaise gouvernance et responsabilité

Lorsqu’un système ou un produit d’IA fait quelque chose de contraire à l’éthique, il est difficile d’attribuer le blâme ou la responsabilité. Les fonctions de gouvernance antérieures devaient gérer des processus statiques, mais les processus d’IA et de données sont itératifs. Nous avons donc besoin d’un processus de gouvernance qui puisse également s’adapter et changer.

Défi #5 – La malédiction de l’annotation de données

Une grande partie de l’intelligence artificielle repose sur le fait que les entreprises technologiques entraînent leurs ordinateurs à l’aide de données étiquetées. L’annotation/l’étiquetage des données nécessite une grande force humaine et les grands géants de la technologie comme Google/Facebook embauchent une main-d’œuvre massive qui passe des heures à étiqueter les données. L’ironie ici est que les entreprises technologiques essaient de créer des systèmes plus intelligents, mais elles nécessitent un travail manuel important.

Défi #6 – Ensembles de données d’entraînement massifs

Les applications actuelles basées sur l’IA nécessitent non seulement des données étiquetées, mais également des données massives. Si vous pensez aux plus grands acteurs de l’IA, à savoir Amazon, Google, Facebook, etc., ils sont en tête parce qu’ils ont accès à tant de données. Toutes les entreprises n’ont pas accès à des données massives.

Défi #7 – Qualité des données

La qualité des données comporte de nombreux aspects, notamment la cohérence, l’intégrité, l’exactitude et l’exhaustivité. Les systèmes modernes doivent prendre conscience de la qualité des E/S de données. Ils doivent identifier instantanément les problèmes potentiels et éviter d’exposer des données sales, inexactes ou incomplètes aux composants/clients de production connectés. Cela implique que, même en cas de situation problématique soudaine entraînant des saisies de données de mauvaise qualité, le système sera en mesure de gérer le problème de qualité et d’informer de manière proactive les bons utilisateurs. Selon la gravité des problèmes, il peut également refuser de fournir des données à ses clients – ou fournir des données tout en levant l’alerte/signalant les problèmes potentiels.

COMMENT RÉSOUDRE LES PROBLÈMES D’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Quels sont les plus grands défis de l’intelligence artificielle et comment les résoudre ?


Réingénierie : il existe une excellente opportunité de repenser les processus et les tâches métier autour de l’IA.

Organisation et culture—L’IA est l’enfant du Big Data et de l’analyse, et est susceptible d’être soumise aux mêmes problèmes d’organisation et de culture que le parent.

Transparence – Les entreprises devraient se concentrer sur l’augmentation de la transparence de l’IA en s’attaquant aux données de mauvaise qualité et non étiquetées.

Investissement—L’un des principaux moteurs de l’amélioration des défis de l’intelligence artificielle est d’investir dans la recherche et le développement. Peu d’entreprises exigent une analyse du retour sur investissement avant et après la mise en œuvre.

CONCLUSION

Quels sont les plus grands défis de l’intelligence artificielle et comment les résoudre ?

© Statista

Afin de garantir une utilisation appropriée de l’intelligence artificielle, les entreprises doivent adopter des techniques qui les aident à atteindre l’équité, la sécurité et l’explicabilité. Une mise en œuvre responsable de l’IA doit refléter l’éthique et les valeurs d’une organisation, renforçant ainsi la confiance entre ses clients, ses employés et les autres parties prenantes.

Il ne fait aucun doute que les avantages et les défis des technologies de pointe comme l’IA sont infinis, mais en recherchant ces nouvelles opportunités, nous risquons de compromettre la vie privée et l’intégrité de notre société et de ses membres. Peu importe ce que vous avez pu entendre, l’IA ne résoudra pas tous vos problèmes. Si vous voulez tirer le meilleur parti de l’IA, il est important d’avoir les bonnes attentes pour éviter de décevoir votre équipe.


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