Notre deuxième rapport de la série « Tech Trends 2030 : A Siemens foresight » explore les développements de l'IA générative et leurs implications pour l'industrie. Les principales tendances telles que l'IA agentique et les modèles fondamentaux façonneront les applications industrielles dans les années à venir.
L'IA a apporté une valeur ajoutée considérable aux industries au cours des dernières décennies. Les innovations en matière d'apprentissage automatique et de réseaux neuronaux ont permis de trouver des solutions telles que la maintenance prédictive ou la conception générative. Cependant, grâce à la récente avancée de l'IA générative, de nouvelles opportunités sont apparues, qui, au-delà de tout ce battage médiatique et de tout cet engouement, apportent une réelle valeur ajoutée aux industries. Qu'il s'agisse de copilotes industriels chargés de recruter de la main-d'œuvre qualifiée et d'accélérer la collaboration homme-machine alimentée par l'IA, ou de grands modèles linguistiques (LLM) utilisés comme « traducteurs » entre les API d'applications industrielles, le potentiel de l'IA générative dans l'espace industriel ne fait que croître.
Modèles de fondations industrielles
Les modèles Industrial Foundation sont pré-entraînés sur des données spécifiques 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 dotés d'un certain niveau d'autonomie et de capacités de prise de décision dans le contexte industriel.
LLM multimodaux
Les grands modèles linguistiques multimodaux (LLM) combinent la compréhension du langage à la perception visuelle, en traitant des données provenant de textes, d'images et de vidéos et des données spécifiques à un secteur, telles que des séries chronologiques.
Modèles Edge
La 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
Du matériel spécialisé, tel que des appareils de pointe dotés d'unités de traitement graphique (GPU) ou d'unités de traitement du langage (LPU), fournit une puissance de calcul performante à la périphérie, permettant le traitement en temps réel des algorithmes d'IA.
Pour être prête à faire face aux avancées et aux défis de l'IA industrielle en 2030, il est essentiel que les parties prenantes adoptent une approche stratégique globale.
