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Tendances technologiques 2030 : La prochaine ère de l'IA générative
Ce rapport Tech Trends explore les développements génératifs de l'IA industrielle et leur impact sur l'industrie. Découvre les tendances clés et les scénarios futurs.
Tech Trends 2030 (Tendances technologiques 2030) : vers une nouvelle ère d'IA générative
Notre deuxième rapport de la série « Tendances technologiques 2030 : la série prospective de Siemens » explore les évolutions 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 dans les années à venir.
Libérer du potentiel de l'IA
L'IA a apporté une valeur considérable aux industries au cours des dernières décennies. Les innovations dans le domaine de l'apprentissage automatique et des réseaux neuronaux permettent de mettre en place des solutions telles que la maintenance prédictive ou la conception générative. Cependant, avec la récente percée de l'IA générative, de nouvelles opportunités sont apparues, qui (au-delà de tout le battage médiatique et des attentes suscitées) offrent une réelle valeur ajoutée aux industries. Qu'il s'agisse de copilotes industriels pour remédier à la pénurie de main-d'œuvre qualifiée et accélérer la collaboration homme-machine alimentée par l'IA, ou des grands modèles de langage (LLM) utilisés en tant que « traducteurs » entre les API dans les applications industrielles, le potentiel de l'IA générative au sein de l'espace industriel ne fait qu'augmenter.
Les principales tendances que nous suivons de près
Modèles de base industriels
Les modèles de base industriels sont pré-entraînés sur des données propres au secteur, ce qui permet un déploiement plus rapide et plus précis des solutions d'IA.
IA agentique
L'IA 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.
LLM multimodaux
Les grands modèles linguistiques (LLM) multimodaux combinent la compréhension du langage avec la perception visuelle, le traitement de données à partir de textes, d'images et de vidéos et des données propres au secteur (par exemple les séries chronologiques).
Modèles en périphérie
L'avantage industriel implique le déploiement d'algorithmes d'IA et d'une puissance de traitement à la périphérie des réseaux industriels, plus près de la source de données.
Matériel spécialisé
Le matériel spécialisé (tel que les processeurs graphiques ou GPU, ou encore les périphériques compatibles avec les processeurs de langage ou LPU) fournit une puissance de calcul haute performance en périphérie, permettant le traitement en temps réel des algorithmes d'IA.
Maîtriser la nouvelle ère de l'IA générative : une stratégie holistique
Pour être prêts à relever les défis et à tirer parti des avancées de l'IA industrielle en 2030, il est essentiel que les parties prenantes adoptent une approche stratégique globale.
- Innovation : Favoriser une culture de l'innovation au sein de l'organisation qui intègre la technologie de l'IA.
- Environnements industriels : Garantir le respect des exigences et des normes des environnements industriels : cybersécurité, réduction des risques, conformité juridique et atténuation des biais dans les données de formation.
- Culture de l'IA : Permettre une approche axée sur l'écosystème de l'IA industrielle : partager les données avec les partenaires, les clients et les experts de façon optimale aidera les organisations à réussir dans la nouvelle ère de l'IA.
