Tendances technologiques 2030 : la prochaine ère de l'IA générative

L'IA a apporté une valeur considérable aux industries au cours des dernières décennies. Les innovations en matière d'apprentissage automatique et de réseaux neuronaux ont permis la mise en place de solutions telles que la maintenance prédictive ou la conception générative. Cependant, avec la récente avancée de l'IA générative, de nouvelles opportunités sont apparues, qui, au-delà de tout le battage médiatique et de l'enthousiasme, apportent une réelle valeur aux industries. Qu'il s'agisse de copilotes industriels chargés de gérer la main-d'œuvre qualifiée et d'accélérer la collaboration homme-machine alimentée par l'IA, ou de grands modèles de langage (LLM) en tant que « traducteurs » entre les API d'applications industrielles, le potentiel de l'IA générative dans l'espace industriel ne fait que croître.

base industriels Les modèles

base industriels sont pré-entraînés sur des données spécifiques à l'industrie, ce qui permet un déploiement plus rapide et plus précis des solutions d'IA.

L'IA agentique

fait référence à l'utilisation de systèmes d'IA dotés d'un certain niveau d'autonomie et de capacités de prise de décision dans le contexte industriel.

LLM multimodaux

grands modèles linguistiques multimodaux (LLM) associent la compréhension du langage à la perception visuelle, en traitant des données à partir de texte, d'images et de vidéos et des données spécifiques au secteur, telles que des séries chronologiques.

Modèles de périphérie

périphérie 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, tel que les unités de traitement graphique (GPU) ou les 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 garantir la préparation aux avancées et aux défis 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 adopte la technologie de l'IA.
• Environnements industriels : garantir les exigences et les normes des environnements industriels : cybersécurité, réduction des risques, conformité légale et atténuation des biais dans les données de formation.
• Culture de l'IA : mise en place d'une approche centrée sur l'écosystème de l'IA industrielle : le partage des données avec les partenaires, les clients et les experts de la meilleure façon possible aidera les organisations à réussir dans l'ère émergente de l'IA.