lundi, 30 janvier 2023

Comment l’adoption de l’IA n’a pas encore révélé son véritable potentiel

Des scientifiques de premier plan dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) alertant sur le fait qu’une connaissance approfondie poussera les radiologues à quitter leur emploi, aux experts en soins de santé déclarant que l’IA redéfinira la relation médecin-patient, en passant par des cadres technologiques garantissant que les voitures entièrement autonomes et les camions sont tout simplement au coin de la rue, l’IA a en fait été marquée par de nombreuses prévisions d’arrêt de travail récemment.

Malgré les avancées exceptionnelles de l’IA, elle n’a pas encore joué sa fonction de transformation sur de nombreux marchés. Néanmoins, par rapport à d’autres jalons technologiques tels que la machine à vapeur, l’énergie électrique et le moteur à combustion interne, il n’est pas surprenant que l’adoption de l’IA soit lente.

Ajay Agrawal, Joshua Gans et Avi Goldfarb, enseignants à l’Université de Toronto et auteurs du nouveau livre, pensent que nous sommes à un stade où le pouvoir de l’IA apparaît, mais son adoption à grande échelle n’est pas encore arrivée. Et pour mieux relever les défis qui empêchent d’exploiter la puissance de l’IA, nous devons comprendre non seulement les applications où elle est utilisée, mais également les systèmes dans lesquels elle s’exécute.

Services ponctuels et systèmes

Dans, les auteurs simplifient la technologie actuelle de l’IA en tant qu’application logicielle capable de prévoir les résultats, par exemple si un consommateur achète un produit suggéré ou si une transaction financière s’avère trompeuse. Aujourd’hui, il ne fait aucun doute que les modèles d’intelligence artificielle (ML) ont atteint le point où, avec les bonnes informations de formation, ils peuvent faire d’excellentes prévisions.

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Néanmoins, lorsqu’il s’agit d’intégrer la puissance des machines de prédiction dans les applications et les produits, il existe différents niveaux de défis qui les organisations doivent conquérir.

« Les avancées techniques de l’IA étaient et continuent d’être vraiment excellentes. Il est naturel d’anticiper que leurs applications pourraient se développer au même rythme », ont déclaré Agrawal, Gans et Goldfarb à VentureBeat. « Ils ne l’ont pas fait, et nos recherches ont cherché à savoir pourquoi. Nous avons fini par penser au-delà du service de point d’IA sur lequel les individus se concentraient, en considérant l’utilité de réaliser la valeur de l’IA dans les systèmes actuels. Il était clair qu’il y avait un Pour vraiment utiliser l’IA, vous devez être ouvert à un ensemble d’actions plus large, mais pour de nombreuses entreprises, elles ne sont pas préparées à cela. »

Les services ponctuels sont le fruit facile de l’IA. Ce sont des applications où les entreprises font actuellement de la prédiction. L’un des exemples cités par les auteurs est Verafin, une entreprise canadienne qui utilise l’IA pour anticiper la fraude. Basée à St. John’s, Terre-Neuve, Verafin a fini par être la toute première licorne d’IA au Canada, obtenue par le Nasdaq à 2,75 milliards de dollars en 2020. Ni Verafin ni St. John’s n’étaient sur le radar des experts qui faisaient des prévisions sur l’IA industrielle au Canada dans le Les années précédentes.

La raison du succès de Verafin est qu’il a exécuté une option de point d’IA essentielle. L’anticipation de la fraude a toujours été un élément fondamental du travail des institutions financières, et le changement de leurs anciens systèmes avec un service alimenté par l’IA qui fournit de bien meilleures prévisions a nécessité des modifications minimales de la structure organisationnelle.

Dans d’autres domaines, l’adoption de l’IA nécessite des modifications non seulement au niveau de l’innovation, mais également une refonte de base au niveau des systèmes, y compris le produit, la structure organisationnelle, les objectifs de l’entreprise, l’alignement des récompenses et d’autres éléments de l’entreprise . Cela rend beaucoup plus difficile pour les entreprises d’adopter l’IA à sa pleine capacité.

« Notre concentration sur les machines de prédiction nous avait en fait aveuglés sur les véritables versions commerciales », écrivent les auteurs. « Alors que nous s’était concentré sur les maisons financières de l’IA elle-même – en diminuant les dépenses de prévision – nous avons sous-évalué l’économie de la construction du tout nouveau dans lequel les IA doivent être intégrées. »

The « Between Times » de l’adoption de l’IA

Agrawal, Gans et Goldfarb expliquent la situation actuelle de l’IA comme « l’entre-deux » de l’IA, ce qui suggère que nous sommes entre la démonstration de la capacité de la technologie et la réalisation de sa garantie reflétée dans adoption répandue.

Il y a un précédent pour cela. Dans les années 1890, la principale proposition valable de l’électricité pour les producteurs était la réduction des coûts de carburant puisque les particuliers considéraient les systèmes du point de vue de la machine à vapeur. Mais l’électricité n’était pas seulement une machine à vapeur moins chère. Sa valeur première était de découpler l’énergie de sa source. Vous n’aviez plus besoin d’avoir une machine à vapeur installée à côté de votre usine. Mais c’est ainsi que la plupart des usines ont été créées et il a fallu attendre les années 1920 pour que cette perspective soit complètement réalisée. À cette époque, de nouvelles usines ont été créées avec l’idée que le générateur d’électricité pourrait être situé à des kilomètres et que l’électricité pourrait être amenée à n’importe quel point du centre avec une télévision par câble ou une prise de courant.

AI Le scientifique Andrew Ng a en fait décrit l’IA comme la « toute nouvelle puissance électrique ». Et le PDG de Google, Sundar Pichai, a déclaré que l’IA est « plus profonde que l’énergie électrique ». Ils le sont probablement. Cependant, dans l’entre temps, ce que nous voyons principalement, c’est l’adoption de solutions ponctuelles, telles que la prévision des escroqueries alimentées par ML, la transcription vidéo, la catégorie d’images, etc. « Nous sommes à cette phase où, si l’IA va être transformatrice, nous commencerons à voir rapidement les germes de ce changement. Il proviendra probablement d’abord des efforts de démarrage utilisant l’IA pour publier des conceptions d’organisation complètement nouvelles « , ont déclaré Agrawal, Gans et Goldfarb.

Actuellement, les titulaires sont les gagnants des solutions ponctuelles. L’histoire révèle que les entreprises développées sont lentes à adopter les changements de systèmes dont les nouvelles transformations technologiques ont besoin.

« Les startups ont un avantage car elles n’ont pas besoin de modifier l’ancien. Elles peuvent commencer par une page blanche », explique le ont déclaré les auteurs. « Cependant, au même moment, l’histoire nous dit que les magnats actuels doivent être beaucoup plus vigilants pour comprendre le potentiel de transformation de l’IA. »

Par exemple, avec plusieurs siècles d’histoire, l’industrie de l’assurance a beaucoup à acquérir de l’IA. Les grandes compagnies d’assurance utilisent actuellement des options de points AI pour s’attaquer à certaines tâches telles que la détermination des primes et le traitement des réclamations. Cependant, la véritable chance de l’IA remet en question les modèles commerciaux développés autour de l’optimisation des primes et de la réduction des sinistres. Les nouvelles entreprises d’insurtech peuvent produire des systèmes et des flux de travail entièrement nouveaux qui utilisent l’IA pour prévoir et atténuer la menace plutôt que de la déplacer d’une partie à une autre.

« L’inconvénient pour les start-ups est qu’il est rare que les entreprises en place n’offrent aucune valeur pour le nouveau système. Ainsi, à un moment donné, cela finira par être un obstacle pour elles. Dans dans le passé, cela a en fait conduit à une série de fusions et acquisitions », ont déclaré les auteurs.

L’avenir de l’adoption de l’IA

Alors que le bras de fer entre les titulaires et les start-ups continuent, ce qui est sûr, c’est que la pleine capacité de l’IA ne s’est pas encore manifestée. Et l’avenir de l’IA sera très probablement de nouvelles applications et de tout nouveaux systèmes qui sont fondamentalement différents de ce que nous avons réellement vu aujourd’hui.

« Nous pensons qu’il reste encore beaucoup d’opportunités à saisir en adoptant L’IA en tant que services ponctuels ou applications qui ne sont pas trop perturbatrices pour les entreprises », ont déclaré Agrawal, Gans et Goldfarb. « La véritable transformation ne peut se produire que lorsque les progrès techniques de l’IA sont si prononcés qu’il vaut la peine d’envisager de construire de tout nouveaux systèmes autour d’eux. Nous espérons que le moment viendra, mais il y a beaucoup de valeur à tirer des « plus petits ». ‘ côté de la technologie avant ce point. »

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