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10 mars 2020

L'intelligence artificielle rend la construction de l'IA plus facile


L'intelligence artificielle et le machine learning permettront d'automatiser de nombreuses tâches professionnelles et de la vie courante, de la conduite de camion au pilotage de navire, en passant par la gestion des appels clients – et même de mener des conversations rudimentaires avec eux.

Ce dont on ne parle pas assez, cependant, c'est de l'impact réel sur les emplois des créateurs et des administrateurs d'IA eux-mêmes – les développeurs, les analystes et les administrateurs de données et tous ceux qui, dans l'orbite des technologies de l'information, sont chargés de mettre au point ces systèmes révolutionnaires. En fait, l'IA jouera un rôle dans l'aplanissement des difficultés du développement de l'IA.

Les professionnels de l'informatique et des données ont beaucoup à gagner de la révolution de l'IA. Certains observateurs voient les rôles des responsables et des professionnels de l'informatique s'élever à de plus grandes responsabilités commerciales du fait qu'ils ont été déchargés d'une grande partie du travail fastidieux de l'IA.

La capacité à gérer les données qui entrent dans les décisions de l'entreprise est la prochaine grande frontière de l'IA et du machine learning. Déjà, « l'infrastructure d'autogestion est relativement courante. Nous voyons cela à la fois dans l'IaaS et la PaaS », explique Jerry Overton, responsable de l'IA chez DXC Technology. « Les magasins de données autogérés n'en sont qu'à leurs débuts. »


Vers une gestion plus autonome des données


A ce stade, « la gestion autonome des données est encore essentiellement un concept de recherche et n'est pas encore totalement mature », poursuit-il. A terme, « la gestion autonome des données évoluera de la même façon que la reconnaissance du langage naturel. Il est désormais courant de voir des machines interpréter correctement le langage parlé en fonction du contexte et de l'usage.

Il en va de même pour les bases de données. Nous commencerons éventuellement à voir les bases de données fournir les mêmes interprétations des données. Cependant, ce jour est encore lointain ».

Au fur et à mesure de leur progression, l'IA et le machine learning aideront à démêler les problèmes de données de bas niveau qui ralentissent la progression vers une prise de décision basée sur les données. Ces technologies contribuent à « améliorer considérablement la qualité des données de diverses manières, notamment par le nettoyage automatisé des données, la déduplication et l'augmentation des données » précise Alan Jacobson, responsable des données et de l'analyse chez Alteryx.

« Les tâches routinières et répétitives seront probablement remplacées par l'automatisation, et les professionnels de l'informatique pourront se consacrer à un travail de plus grande valeur, à savoir l'optimisation des serveurs à un niveau plus élevé, en se concentrant sur l'aspect humain de la sécurité et de la gestion des accès. Ils ne seront plus esclaves des schémas de maintenance programmée qui occupent une si grande partie de la journée. »


La surveillance humaine reste nécessaire


L'intelligence artificielle relègue peut-être une grande partie du travail aux machines, mais cela ne signifie pas que les professionnels sont exclus du processus. En fait, une plus grande automatisation augmente le besoin de collaboration entre les différents niveaux technologiques.

« De nombreuses tâches sont automatisées, et nous constatons que d'autres professionnels des données, comme les data scientists et les développeurs, font leur propre approvisionnement en libre-service », explique John Murphy, vice-président senior d'EnterpriseDB.

« L'objectif est d'aller plus vite tout en donnant accès à toutes les données. Il y a à la fois un défi et une opportunité d'être éduqué – le DBA et les analystes, les data scientists, les développeurs ont besoin d'en savoir plus sur l'autre. »

Cela signifie que les professionnels de l'informatique doivent rester engagés « et nous avons besoin de plus de professionnels pour s'impliquer dans l'IA et le machine learning. Si la technologie peut automatiser une grande partie du travail de base, la surveillance humaine reste nécessaire.

« Même après la mise en œuvre de l'algorithme, il doit être surveillé et ajusté au fil du temps grâce à l'expertise », ajoute Alan Jacobson. « Un risque important peut survenir lorsque l'implémentation est menée par une personne qui n'a pas de solides connaissances dans le domaine ou qui ne comprend pas entièrement le fonctionnement de l'IA et du machine learning. »

Même dans le meilleur des mondes, « de nombreuses solutions n'arrivent jamais en production, car elles ne peuvent pas s'intégrer dans le processus existant ou nécessitent des changements que l'entreprise ne peut pas apporter », précise Alan Jacobson.

Par ailleurs, « des modèles médiocres qui ne font pas ce que le créateur avait prévu peuvent se produire. Ces risques ne sont pas différents de ceux liés à la mise en œuvre de toute autre technologie et peuvent être résolus avec les bonnes personnes, l'expérience et la formation en place ».

Source : Cette information et actualité qui a suscité notre intérêt, a été publiée par Joe McKendrick sur le site zdnet.fr que nous remercions. il nous a semblé pertinent de vous en faire profiter.
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