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Technologies IA – Top 10 des technologies de l’intelligence artificielle en 2017

Le marché de l’intelligence artificielle est en plein essor. Les investissements effectués dans ce secteur sont de plus en plus conséquents, et de plus en plus d’entreprises adoptent cette technologie. Voici le top 10 des technologies IA les plus convoitées en 2017.

Une étude récemment menée par Narrative Science révèle que 38% d’entreprises utilisent déjà les technologies IA, et que ce pourcentage pourrait monter à 62% d’ici 2018. Par ailleurs, Forrester Research prédit une augmentation de 300% des investissements dans le secteur de l’intelligence artificielle en 2017 comparé à 2016. Enfin, IDC estime que le marché de l’intelligence artificielle passera d’une valeur de 8 milliards de dollars en 2016 à 47 milliards en 2020.

L’intelligence artificielle regroupe aujourd’hui une large variété de technologies et d’outils. Basé sur le récent rapport publié par Forrester, découvrez quelles sont les 10 technologies d’intelligence artificielle les plus intéressantes à l’heure actuelle pour les entreprises.

Top 10 des technologies IA de 2017

Génération naturelle du langage

Cette technologie permet de produire du texte à partir de données informatiques. Elle est actuellement utilisée dans les domaines du service client, pour générer des rapports, et pour résumer les insights de business intelligence. Parmi les principaux vendeurs de cette technologie, on compte Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS et Yseop.

Reconnaissance vocale

La reconnaissance vocale permet de transformer la parole humaine en un format utilisable par les programmes informatiques. Cette technologie est actuellement utilisée par les systèmes de réponse vocale et les applications mobiles. Les principaux vendeurs sont NICE, Nuance Communications, OpenText et Verint Systems.

Agents virtuels

Des simples chatbots aux systèmes avancés, les agents virtuels sont actuellement utilisés par les services client et pour la gestion de la maison connectée. Les principaux vendeurs sont Amazon, Apple, Artificial Solutions, Assist AI, Creative Virtual, Google, IBM, IPsoft, Microsoft et Satisfi.

Les plateformes de Machine Learning

Les plateformes de machine learning fournissent des algorithmes, des APIs, des outils de développement et de formation, ainsi que des ressources informatiques pour le design, la formation, et le déploiement de modèles. Cette technologie est utilisée par de nombreuses entreprises, notamment pour la prédiction et la classification. Les principaux vendeurs sont Amazon, Fractal Analytics, Google, H2O.ai, Microsoft, SAS, et Skytree.

Le hardware optimisé pour l’intelligence artificielle

Les cartes graphiques, et autres composants conçus spécifiquement pour faire tourner des tâches informatiques orientés vers l’intelligence artificielle sont très utilisés pour le deep learning. Les principaux vendeurs sont Alluviate, Cray, Google, IBM, Intel, et Nvidia.

Gestion de décision

Les moteurs permettant d’insérer des règles et une logique dans les systèmes IA sont utilisés pour l’installation initiale, l’entraînement, la maintenance continue, et la configuration de tels systèmes. Cette technologie mature est utilisée pour de nombreuses applications d’entreprises, notamment pour assister ou automatiser la prise de décisions. Les principaux vendeurs sont Advanced Systems Concepts, Informatica, Maana, Pegasystems, et UiPath.

Les plateformes de Deep Learning

Cette déclinaison spécifique du Machine Learning se présente comme un réseau de neurones artificiels. Le Deep Learning est actuellement utilisé en priorité pour la reconnaissance de patterns et les applications de classification supportées par de très larges ensembles de données. Les principaux vendeurs sont Deep Instinct, Ersatz Labs, Fluid AI, MathWorks, Peltarion, Saffron Technology, et Sentient Technologies.

Biométrique

Les technologies biométriques permettent des interactions plus naturelles entre les humains et les machines, incluant la reconnaissance d’image et de toucher, du langage oral et corporel. Cette technologie est principalement utilisée sur le marché de la recherche. Les principaux vendeurs sont 3VR, Affectiva, Agnitio, FaceFirst, Sensory, Synqera, et Tahzoo.

L’automatisation du traitement robotique

Cette technologie consiste à utiliser des scripts et d’autres méthodes pour automatiser les actions humaines afin d’augmenter l’efficience des processus de business. Elle est actuellement utilisée dans les domaines où l’exécution de tâches par des humaines est trop chère ou trop peu efficiente. Les principaux vendeurs sont Advanced Systems Concepts, Automation Anywhere, Blue Prism, UiPath et WorkFusion.

Analyse de texte et traitement naturel du langage

Le traitement naturel du langage et l’analyse de texte sont des technologies qui permettent aux machines de comprendre la structure et la signification d’une phrase, son sentiment, et son intention au travers de méthodes de machine learning et de statistiques. Ces technologies sont actuellement utilisées pour la détection de fraude, la sécurité, et par de nombreux assistants automatisés, ainsi que par des applications visant à forer des données non structurées. Les principaux vendeurs sont Basis Technology, Coveo, Expert System, Indico, Knime, Lexalytics, Linguamatics, Mindbreeze, Sinequa, Stratifyd, et Synapsify.

Malgré les nombreux bénéfices offerts par l’usage des technologies IA, de nombreuses entreprises hésitent à utiliser ces technologies. Voici les principales barrières qui se dressent face à l’adoption de l’intelligence artificielle en entreprise, selon Forrester.

39% n’en voient pas l’utilité pour leur activité. 33% n’ont pas les compétences requises. 29% doivent d’abord investir dans une plateforme de gestion de données plus moderne. 23% n’ont pas le budget requis. 19% ne sont pas sûr de ce dont ils ont besoin pour implémenter un système IA. 14% considèrent que ces systèmes ne sont pas encore fiables. 11% considèrent que l’IA est un vulgaire phénomène de mode. 8% n’ont pas accès aux données requises. 3% ne sont pas certains de ce qu’est l’IA. Une fois que ces obstacles auront été surmontés par les entreprises, ces dernières pourront profiter des avantages offerts par l’intelligence artificielle.

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