L’IA dans la recherche moderne : tendances 2024-2025

En 2023, l'intelligence artificielle (IA) a connu un essor considérable grâce à l'émergence de modèles d'IA génératifs comme ChatGPT. Ce modèle a rapidement conquis un million d'utilisateurs en seulement cinq jours¹ ^. Cette croissance fulgurante laisse présager un changement majeur en 2024, avec l'intégration croissante de ces technologies de pointe dans notre quotidien.

Le marché de l'IA devrait atteindre 407 milliards de dollars d'ici 2030, contre 86.9 milliards en 2022, soit une croissance de 37.3 % entre 2023 et 2030¹ ^. Ces modèles d'IA avancés devraient stimuler le PIB des États-Unis de 21 % d'ici 2030¹ ^. Cependant, les véritables facteurs de changement ne résident peut-être pas dans les modèles eux-mêmes. Ce sont plutôt les progrès réalisés en matière de gouvernance, d'intergiciels, d'entraînement et de pipelines de données qui rendront l'IA générative plus fiable, durable et facile à utiliser.

Points clés à retenir

• La taille du marché de l’IA devrait atteindre 407 milliards de dollars d’ici 2027, contre 86.9 milliards de dollars estimés en 2022.¹.
• L’IA devrait contribuer à une augmentation nette de 21 % du PIB des États-Unis d’ici 2030¹.
• ChatGPT a acquis 1 million d'utilisateurs dans les cinq premiers jours suivant sa sortie¹.
• Le taux de croissance annuel de l’IA est estimé à 37.3% de 2023 à 2030¹.
• Les progrès en matière de gouvernance, de middleware, de techniques de formation et de pipelines de données sont essentiels pour IA générative plus fiable, durable et accessible.

Vérification de la réalité : perspectives changeantes sur l'impact de l'IA

L'engouement pour l'IA générative s'estompe et les entreprises s'interrogent sur son véritable impact. Selon le cycle de vie des technologies émergentes de Gartner , l'IA générative se trouve actuellement au « pic des attentes démesurées ». Elle devrait bientôt atteindre le « creux de la désillusion ».² ^Pourtant , un rapport de Deloitte révèle que de nombreux dirigeants pensent qu'elle entraînera rapidement des changements ^majeurs² . En réalité, l'IA générative recèle un grand potentiel, mais ne résoudra pas tous les problèmes.

Des attentes plus réalistes pour l’IA générative

L'IA générative recèle un potentiel immense, mais il convient d'être réaliste quant à ses capacités. Par exemple, les docteurs en sciences humaines ont obtenu environ 65 % dans leur domaine et 34 % dans d'autres, tandis que l'IA a atteint 60 % ^² . Cela démontre que l'IA générative est performante, mais qu'elle ne surpasse pas systématiquement les connaissances humaines dans certains domaines.

Intégration dans les services et flux de travail établis

L'IA générative fera véritablement la différence lorsqu'elle sera intégrée aux services et aux flux de travail quotidiens, et non plus utilisée isolément. Des outils comme Smart Compose , Copilot et Generative Fill illustrent comment elle peut améliorer les produits et processus existants³ ^. À mesure qu'elle deviendra une composante normale de notre travail, nous constaterons sa véritable valeur pour les entreprises et les particuliers.

L’avenir de l’IA générative sera façonné par sa capacité à résoudre des problèmes réels et à s’intégrer aux systèmes actuels. En étant réalistes et en se concentrant sur les utilisations pratiques, les entreprises peuvent utiliser cette technologie à bon escient. De cette façon, ils peuvent éviter les dangers d’une surestimation.

L’essor des modèles d’IA multimodaux

On observe une forte progression dans la création de modèles d'IA multimodaux . Ces systèmes combinent des technologies d'IA issues de différents domaines, comme GPT-4V d'OpenAI et Gemini de Google . Ils associent le traitement automatique du langage naturel et la vision ^par ordinateur . Des modèles tels que LLaVa , Adept et Qwen-VL repoussent également les limites, démontrant la polyvalence de ces approches.

Modèles interdisciplinaires reliant la PNL et la vision par ordinateur

Les modèles d'IA multimodaux les plus récents basculent aisément entre les tâches de traitement automatique du langage naturel (TALN) et de vision par ordinateur⁴ ^. Cela nous permet d'utiliser l'IA de multiples façons, facilitant ainsi l'interaction avec différents types de données⁴ ^. Ces modèles peuvent intégrer une grande variété d'entrées, ce qui rend leur entraînement et leur utilisation plus efficaces et permet d'obtenir des analyses plus pertinentes et approfondies.

Émergence des capacités de conversion texte-vidéo

Grâce à ces avancées, nous disposons désormais de technologies de conversion texte-vidéo, comme le modèle Lumière de Google ^{. Cette technologie transforme le texte en vidéo et peut même utiliser des images à des fins stylistiques, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives} narratives . Cela pourrait révolutionner notre façon de créer et de consommer du contenu multimédia dans de nombreux domaines.

L'essor de l'IA multimodale témoigne de la rapidité des progrès de l'IA⁴ ^. À mesure que ces systèmes s'améliorent, nous verrons apparaître davantage d'IA capables de fusionner facilement différents types de données. Cela transformera notre utilisation des technologies dans de nombreux ^domaines⁴.

« L’IA multimodale est sur le point de redéfinir l’avenir de l’interaction homme-technologie, ouvrant la voie à une nouvelle ère d’expériences plus naturelles, intuitives et complètes basées sur l’IA dans divers secteurs. »

La tendance vers des modèles plus petits et plus efficaces

Dans le monde en constante évolution de l'intelligence artificielle, un changement majeur s'opère. Nous passons de modèles volumineux et énergivores à des modèles plus petits et plus efficaces. Ces nouveaux modèles sont extrêmement performants tout en consommant beaucoup moins d'énergie et d'espace. Cette évolution est cruciale pour rendre l' IA plus accessible, l'intégrer aux appareils et la rendre plus facile à comprendre^.

Une étude clé de DeepMind, publiée en mars 2022, a démontré que les modèles plus petits, avec davantage de données, sont plus performants que les grands modèles avec moins de données⁵ ^. Ceci a permis des avancées majeures dans le domaine des grands modèles de langage (LLM). Des modèles comme LLaMa , Llama 2 et Mistral montrent qu'il est possible de réduire la taille des systèmes d'IA sans perte significative de performance⁵ ^. De nouveaux modèles, tels que Mixtral de Mistral et Llama 3 de Meta , prouvent la puissance de ces systèmes d'IA plus ^petits⁵.

Cette tendance présente de nombreux avantages. Des modèles d'IA plus petits permettent à un plus grand nombre de personnes et de petits groupes d'exploiter la puissance de l'IA⁵ ^. Ils peuvent fonctionner sur des appareils et dans l' Internet des objets , ce qui favorise l'émergence de nouvelles idées et des décisions rapides⁵ ^. De plus, ces modèles plus petits rendent l'IA plus facile à comprendre, un élément essentiel pour instaurer la confiance et garantir une utilisation responsable⁵^.

À mesure que l'IA progresse, le passage à des modèles plus petits et plus efficaces constitue un changement majeur. Ces modèles optimisent les performances et l'utilisation des ressources. Ils rendent l'IA plus accessible, ouvrent la voie à de nouvelles applications et renforcent la confiance dans l' ^IA⁵.

« La puissance des modèles ouverts continuera de croître, avec des avancées telles que Mixtral de Mistral et le futur Llama 3 de Meta , qui démontrent le potentiel des systèmes d'IA miniaturisés sans sacrifier grand-chose en termes de performances. »

Avancées de l’Open Source et démocratisation de l’IA

Les modèles ouverts progressent à grands pas, notamment avec Mixtral de Mistral . Ce modèle combine 8 réseaux neuronaux, chacun doté de 7 milliards de paramètres⁶ ^. Mistral affirme que Mixtral surpasse la version 70B de Llama 2 dans la plupart des tests. Il égale, voire surpasse , GPT-3.5 d'OpenAI dans de nombreux tests, tout en étant 6 fois plus ^rapide⁶.

Croissance des modèles ouverts et des ensembles de données communautaires

La décision de Meta en janvier de commencer l'entraînement des modèles Llama 3 accélère la diffusion de l'IA⁶ ^. Ces nouveaux modèles, plus petits et plus rapides, offrent trois avantages majeurs : ils permettent à un plus grand nombre de personnes et de groupes d'étudier, d'entraîner et d'améliorer les modèles d'IA⁶ ; ^ils fonctionnent bien sur des appareils plus petits, rendant possible l'IA dans l'informatique de périphérie et l'Internet des objets⁷ ^; et ils rendent l'IA plus facile à comprendre, car les modèles plus grands deviennent plus difficiles à appréhender.

Opportunités localisées d’IA et d’Edge Computing

L’IA open source et l’informatique de périphérie transforment l’innovation en IA . Cette évolution permet à un plus grand nombre de groupes et de personnes d’ ^utiliser l’IA, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives pour des applications performantes même dans des environnements difficiles.

Les solutions d’IA open source et d’IA locale changent la façon dont nous utilisons cette puissante technologie ⁷.

« L’avenir de l’IA ne consiste pas seulement à créer des modèles plus grands, mais également à la rendre accessible à tous. L’open source rend l’IA plus inclusive et plus percutante.

Répondre aux coûts du cloud et aux contraintes matérielles

La demande en intelligence artificielle (IA) et en apprentissage automatique (AA) croît rapidement. Cette croissance engendre d'importants défis pour les entreprises en matière de gestion des coûts et du matériel informatique. La tendance à la réduction de la taille des modèles d'IA est motivée par la nécessité de maîtriser les coûts et de s'adapter aux ressources matérielles limitées, notamment les ^GPU.

La popularité de l'IA a entraîné une forte augmentation des besoins en informatique en nuage. L'entraînement et le déploiement de modèles d'IA nécessitent une puissance de calcul considérable⁸ ^. Les grands fournisseurs de services cloud investissent dans des infrastructures dédiées à l'IA, comme des puces d'IA personnalisées, pour répondre à ces besoins⁸ ^. Cependant, ces services d'IA en nuage peuvent s'avérer très coûteux, notamment pour les petites ^{entreprises⁸}.

La pénurie mondiale de GPU a fait grimper leurs prix, ce qui représente un obstacle majeur pour les organisations souhaitant utiliser l'IA ^. Cette pénurie complique l'accès des entreprises au matériel nécessaire à l'IA ^. Par conséquent, on observe une forte demande pour des techniques permettant d'optimiser les performances des modèles d'IA avec moins de ressources. Ainsi, davantage d'entreprises peuvent utiliser l'IA sans investir massivement dans les services cloud et le ^matériel.

Les entreprises explorent différentes solutions à ces problèmes. Elles étudient les solutions de cloud privé, les fournisseurs de cloud spécialisés pour les charges de travail GPU et les outils de gestion des coûts liés aux dépenses cloud en IA⁸ ^. Le ​​paysage du cloud computing pour l'IA est en pleine mutation. On pourrait assister à une scission entre les services haut de gamme des grands fournisseurs et les options plus abordables proposées par des acteurs plus ^modestes⁸.

Face à l'évolution constante de l'IA, la résolution des problèmes liés aux coûts du cloud et du matériel sera essentielle pour les entreprises souhaitant utiliser ces technologies. En restant à la pointe et en s'adaptant , les entreprises pourront tirer pleinement parti de l'IA et innover dans leurs domaines ^respectifs.

Le rôle de l’IA dans les méthodes de recherche modernes : tendances 2024-2025

L’intelligence artificielle est désormais un élément clé de la recherche moderne, transformant les méthodes de travail des chercheurs. En 2024-2025, ^les outils et techniques d’IA joueront un rôle encore plus important dans de nombreux domaines de recherche.

L'IA automatisera les tâches répétitives et utilisera l'analyse prédictive et les techniques d'exploration de données pour transformer la recherche. Les chercheurs auront recours à l'apprentissage automatique et au traitement automatique du langage naturel pour découvrir de nouvelles perspectives. Leur travail n'en sera que plus efficace et productif^.

Le marché de l'IA devrait atteindre près de 2 000 milliards de dollars d'ici 2030, contre 208 milliards de dollars en 2023. Il connaîtra une croissance annuelle de 38.1 % entre 2022 et 2030¹⁰ ^. Le marché de l'IA générative s'élevait à 44.89 milliards de dollars en 2023, dont 16.19 milliards de dollars pour le seul marché ^{américain⁹}.

« L’IA a le potentiel de transformer la façon dont nous menons la recherche, de l’automatisation de tâches fastidieuses à la découverte d’informations révolutionnaires. Les années à venir verront les chercheurs exploiter ces outils puissants pour repousser les limites de la découverte scientifique.

À mesure que l'utilisation des outils de recherche basés sur l'IA ^et l' automatisation se généralise , nous verrons se multiplier ^les techniques d'analyse prédictive et d'exploration de données dans différents domaines. Cela facilitera la recherche et ouvrira de nouvelles perspectives d'innovation et de découverte.

Adopter la transformation de l'IA

La croissance rapide de l'intelligence artificielle a entraîné une forte augmentation des investissements des entreprises. En 2022, ces dernières ont investi près de 92 milliards de dollars dans les startups spécialisées en IA, soit 5 milliards de plus qu'en 2020^⁹. Cela témoigne de l'importance que les entreprises accordent à l'IA, la considérant comme un facteur de transformation majeur dans la recherche et d'autres domaines.

À l’aube de 2024-2025, les chercheurs et les organisations doivent se préparer à la révolution de l’IA ^. Ils devraient utiliser l’IA pour stimuler l’innovation, accroître la productivité et explorer de nouvelles découvertes ^{scientifiques}.

Cadres d’IA et de gouvernance éthiques

L'intelligence artificielle (IA) transforme de nombreux secteurs et domaines de recherche. Il est désormais indispensable de mettre en place des règles éthiques et une gouvernance solides. Au cours des deux prochaines années, nous nous concentrerons davantage sur la création de systèmes d'IA explicables , capables de démontrer leur processus décisionnel¹¹ ^. Cette démarche est essentielle pour gagner la confiance des utilisateurs et comprendre le fonctionnement de ces systèmes.

IA explicable et renforcement de la confiance

L’IA explicable est importante car de nombreux modèles d’IA sont comme des « boîtes noires ». Ils prennent des décisions sans expliquer pourquoi. En obligeant les systèmes d’IA à expliquer leurs décisions, nous pouvons instaurer la confiance et garantir qu’ils respectent les règles et les valeurs ^{éthiques¹¹}.

Discussions réglementaires et problèmes de droits d’auteur

Les discussions sur l'IA et le droit d'auteur vont se multiplier à l'avenir. Il s'agira de trouver un équilibre entre les nouvelles technologies et la protection des droits des œuvres créatives. En effet, l'IA produit de plus en plus de contenu de manière ^autonome¹¹.

Il est essentiel de créer des cadres éthiques et de gouvernance robustes pour l' IA . Cela garantit une utilisation responsable de l'IA et sa capacité à répondre aux besoins de la société. La collaboration et le partage d'idées au-delà des frontières sont indispensables pour établir des normes qui renforcent la confiance et favorisent une innovation responsable^.

En adoptant une approche d'IA explicable et des cadres de gouvernance robustes , nous pouvons garantir que l'IA soit innovante, digne de confiance et réponde aux besoins de la société. Cette approche est essentielle dans le cadre des discussions réglementaires et des préoccupations relatives au droit d'auteur concernant les contenus générés par l' ^IA¹¹.

Avancées basées sur l’IA dans des domaines de recherche spécifiques

Nous sommes ravis de voir comment l'intelligence artificielle (IA) va transformer la recherche en 2024-2025. Elle utilise l'analyse prédictive, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur pour apporter de nouvelles perspectives et faciliter l'analyse des données ¹⁴.

Les modèles d'IA multimodaux combinent désormais différents types de données comme le texte, les images et la vidéo. Cela aide les chercheurs à mieux comprendre les problèmes complexes et à collaborer plus efficacement¹⁴^.

Les entreprises utilisent désormais des modèles d'IA en tant que service . Cela leur permet d'utiliser une IA avancée sans investir massivement dans de nouvelles technologies. Cela aide les chercheurs à accéder aux outils les plus récents et à innover ^davantage.

Cependant, l'IA rend aussi certains emplois obsolètes, ce qui inquiète. Il est nécessaire de former les travailleurs à de nouvelles compétences pour qu'ils puissent suivre le rythme des évolutions de l'IA. La réglementation européenne sur l'IA vise également à garantir la sécurité des données et à gérer les impacts de l'IA sur la société^¹⁴.

À mesure que nous progressons dans la recherche sur l'IA , nous devons équilibrer ses avantages avec une utilisation responsable. Nous voulons que ces technologies nous aident et améliorent de nombreux domaines ^{14 15 1}.

« L’intégration de l’IA dans les processus de recherche est sur le point de révolutionner la façon dont nous abordons la découverte scientifique et l’innovation. En exploitant la puissance de ces technologies avancées, nous pouvons ouvrir de nouvelles possibilités et conduire des avancées révolutionnaires dans un large éventail de disciplines.

Collaboration interdisciplinaire et impact de l'IA

Les progrès de la recherche interdisciplinaire et de la collaboration interdomaines transforment la donne. L'IA multimodale joue un rôle clé dans cette transformation. Les nouvelles technologies d'IA permettent de combiner et de traiter différents types de données, ce qui permet aux chercheurs de résoudre des problèmes complexes dans de nombreux domaines^¹⁶.

Le partage d'idées et de méthodes favorise les nouvelles découvertes. Des chercheurs de divers domaines mettent en commun leurs compétences uniques pour progresser. L'intégration des données grâce à l'IA permet de combiner les connaissances issues de différents domaines, ce qui conduit à des avancées novatrices^¹⁷.

Le rôle de l'IA dans la promotion de la recherche inter-domaines

L'IA transforme nos méthodes de recherche dans de nombreux domaines. Elle permet aux chercheurs d'utiliser l'IA multimodale pour découvrir de nouveaux liens et modèles, ce qui accélère le progrès scientifique ^{^16,17}.

« L’intégration harmonieuse de l’IA multimodale permettra aux chercheurs de s’attaquer à des problèmes complexes qui touchent plusieurs disciplines, ce qui conduira à des découvertes révolutionnaires et accélérera le rythme du progrès scientifique. »

D’ici 2024-2025, l’alliance de ^la recherche interdisciplinaire et de l’IA transformera la science. Elle ouvrira une nouvelle ère de collaboration et d’innovation^.

Technologies émergentes d’IA et perspectives d’avenir

D’ici 2024-2025 et au-delà, le monde de ^l’ intelligence artificielle continuera d’évoluer. De nouvelles technologies émergentes et des tendances futures s’accéléreront . Les experts exploreront de nouveaux domaines tels que l’informatique quantique, l’IA biomimétique et une meilleure compréhension du langage humain . Ces nouvelles technologies permettront à l’IA de résoudre des problèmes complexes plus rapidement et avec plus de précision. L’avenir de l’innovation en IA est riche de possibilités, alliant l’humain et l’IA pour transformer la science, la technologie et la société.

Le programme Artemis de la NASA prévoit d'envoyer la première femme et la première personne de couleur sur la Lune d'ici 2025^¹⁸ . D'ici 2029, 45 % des batteries de véhicules électriques utiliseront du phosphate de fer lithié, réduisant ainsi l'utilisation du nickel et du cobalt^¹⁸. Dans le domaine de la santé, de nouvelles bio-encres pour l'impression 3D d'organes amélioreront la prise en charge des patients en permettant d'étudier le fonctionnement des organes et de tester des médicaments ^¹⁸. L'intelligence artificielle progresse également en chimie, notamment dans la découverte de nouveaux médicaments, l'étude de l'environnement et l'aide aux soins de santé grâce à des outils comme ChatGPT^¹⁸ . La chimie verte se concentre sur des matériaux durables afin de réduire l'impact environnemental, ce qui devrait transformer en profondeur le secteur^¹⁸ . La technologie CRISPR avance, avec de nouveaux médicaments approuvés par la FDA pour le traitement de maladies, démontrant ainsi son potentiel thérapeutique^¹⁸.

Les technologies d'IA émergentes ouvrent de nouvelles perspectives. Avec 95 % des entreprises prévoyant d'utiliser davantage l'IA prochainement et 68 % des professionnels de l'informatique qui l'utilisent déjà , l'avenir de l'innovation et des progrès en IA s'annonce prometteur. Ces changements transformeront les industries, accéléreront la recherche scientifique et amélioreront la vie de tous à travers le ^monde.

« L’avenir de l’IA est celui des possibilités illimitées, où la synergie entre l’intelligence humaine et l’intelligence artificielle entraînera des percées transformatrices qui façonneront le cours de l’exploration scientifique, du progrès technologique et du progrès sociétal. »

Conclusion

Au vu des progrès considérables réalisés dans la recherche en intelligence artificielle (IA), nous sommes enthousiastes et optimistes quant à l'avenir. Les prochaines années seront cruciales : l'alliance de l'intelligence humaine et de la puissance de l'IA transformera la science et la technologie. L'essor de l'IA générative et le développement de la multimodalité témoignent de la constante évolution de l'IA, ouvrant de nouvelles perspectives d'exploration et d'innovation.

L'IA devient plus ouverte et accessible, aidant ainsi davantage de chercheurs et de groupes à utiliser sa puissance. 77 % des entreprises utilisent ou étudient l'IA dans leur travail,3 et nous constatons que l'IA devient de plus en plus populaire dans des domaines comme la création de logiciels, le marketing et l'aide aux clients ²⁰.

À l'ère de la recherche axée sur l'IA, il est essentiel de privilégier l'éthique, la clarté des explications et la mise en place de règles. 63 % des entreprises prévoient d'utiliser l'IA dans le monde entier d'ici trois ^ans.

Liens sources

1. https://www.forbes.com/advisor/business/ai-statistics/
2. https://www.linkedin.com/pulse/rapid-evolution-ai-path-singularity-giuliano-liguori–zwgrf?trk=public_post
3. https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/whats-the-future-of-generative-ai-an-early-view-in-15-charts
4. https://medium.com/@bijit211987/llm-saturation-and-the-rise-of-multimodal-8ba530a58fcf
5. https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-top-trends-in-tech
6. https://medium.com/@pragmaticcoders/ai-predictions-top-13-ai-trends-for-2024-4158d23efd78
7. https://appinventiv.com/blog/ai-in-digital-transformation/
8. https://www.constellationr.com/blog-news/ai-changing-cloud-workloads-heres-how-cios-can-prepare
9. https://www.semrush.com/blog/artificial-intelligence-stats/
10. https://explodingtopics.com/blog/ai-statistics
11. https://www.geeksforgeeks.org/top-20-trends-in-ai-and-ml-to-watch-in-2024/
12. https://iapp.org/conference/iapp-ai-governance-global/
13. https://www.linkedin.com/pulse/ai-venture-capital-landscape-2024-predictions-gepdc
14. https://www.eweek.com/artificial-intelligence/future-of-generative-ai/
15. https://www.ibm.com/blog/artificial-intelligence-trends/
16. https://www.linkedin.com/pulse/key-role-ai-future-software-development-milestones-mc73f
17. https://www.mdpi.com/2076-3417/13/12/7082
18. https://www.cas.org/resources/cas-insights/scientific-breakthroughs-2024-emerging-trends-watch
19. https://azure.microsoft.com/en-us/blog/new-infrastructure-for-the-era-of-ai-emerging-technology-and-trends-in-2024/
20. https://www.nu.edu/blog/ai-statistics-trends/