Notre deuxième rapport, intitulé Tech Trends 2030 : A Siemens prospective series, explore les développements de l'IA générative et leurs implications dans l'industrie. Les tendances clés, comme l'IA agentique et les modèles fondamentaux, façonneront les applications industrielles au cours des prochaines années.
Au cours des dernières décennies, l'IA potentielle de l'IA a généré une valeur considérable dans les industries. Les innovations dans l'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux ont permis des solutions comme la maintenance prédictive ou la conception générative. Cependant, avec la percée récente dans le domaine de l'IA générative, de nouvelles possibilités sont apparues, qui — au-delà de tout le battage médiatique et de l'enthousiasme — apportent une réelle valeur aux industries. Des copilots industriels pour s'attaquer à la main-d'œuvre qualifiée et à l'accélération de la collaboration homme-machine alimentée par l'IA, aux grands modèles linguistiques (LLM) en tant que « traducteurs » entre les API dans les applications industrielles, le potentiel de l'IA générative dans l'espace industriel ne fait que croître.
Tendances clés de notre radar Modèles defondations industrielles Les modèles
defondations industrielles sont préformés sur des données spécifiques à l'industrie, ce qui permet un déploiement plus rapide et plus précis des solutions d'IA.
L'intelligence artificielle agentique
fait référence à l'utilisation de systèmes d'IA qui possèdent un certain niveau d'autonomie et de capacités décisionnelles dans le contexte industriel.
Lesmodèles
multimodaux de grande langue (LLM
) combinent la compréhension du langage avec la perception visuelle, le traitement des données provenant de textes, d'images et de vidéos et des données spécifiques à l'industrie, comme les séries chronologiques.Modèles Edge
L'avant-garde industrielle implique le déploiement d'algorithmes d'IA et de puissance de traitement à la périphérie des réseaux industriels, à proximité de la source de données.
Matériel spécialisé Le matériel
spécialisé, comme les unités de traitement graphique (GPU) ou les périphériques périphériques compatibles avec des unités de traitement du langage (LPU), fournit une puissance de calcul haute performance à la périphérie, permettant le traitement en temps réel des algorithmes d'IA.
Pour assurer la préparation aux progrès et aux défis de l'IA industrielle en 2030, il est essentiel que les parties prenantes adoptent une approche stratégique globale.
