IA adaptive

L’IA adaptative absorbe les apprentissages au fur et à mesure qu’elle est construite. Réfléchissez-y un instant.

L’intelligence artificielle (IA) adaptative, contrairement aux systèmes d’IA traditionnels, peut réviser son propre code pour s’adapter aux changements du monde réel qui n’étaient pas connus ou prévus lorsque le code a été écrit. Les organisations qui intègrent ainsi l’adaptabilité et la résilience dans leur conception peuvent réagir plus rapidement et plus efficacement aux perturbations.

« La flexibilité et l’adaptabilité sont désormais vitales, comme de nombreuses entreprises l’ont appris lors des récentes crises sanitaires et climatiques », explique Erick Brethenoux, analyste distingué du vice-président de Gartner. « Les systèmes d’IA adaptatifs visent à réentraîner continuellement les modèles ou à appliquer d’autres mécanismes d’adaptation et d’apprentissage au sein des environnements d’exécution et de développement – ce qui les rend plus adaptatifs et résilients au changement. »

Gartner prévoit que d’ici 2026, les entreprises qui auront adopté des pratiques d’ingénierie de l’IA pour construire et gérer des systèmes d’IA adaptative surpasseront leurs homologues en ce qui concerne le nombre et le temps nécessaires pour rendre opérationnels les modèles d’intelligence artificielle d’au moins 25 %.

Pourquoi l’IA adaptative est-elle importante pour les entreprises ?

L’IA adaptative réunit un ensemble de méthodes (c’est-à-dire la conception à base d’agents) et de techniques d’IA (c’est-à-dire l’apprentissage par renforcement) pour permettre aux systèmes d’ajuster leurs pratiques d’apprentissage et leurs comportements afin de s’adapter à l’évolution des circonstances du monde réel en cours de production.

En apprenant des modèles comportementaux à partir de l’expérience humaine et de la machine, et dans des environnements d’exécution, l’IA adaptative fournit des résultats plus rapides et meilleurs. L’armée et l’armée de l’air américaines, par exemple, ont mis au point un système d’apprentissage qui adapte ses leçons à l’apprenant en fonction de ses forces individuelles. Il sait quoi enseigner, quand tester et comment mesurer les progrès. Le programme agit comme un tuteur individuel, adaptant l’apprentissage à l’étudiant.

Pour toute entreprise, la prise de décision est une activité essentielle mais de plus en plus complexe qui exigera des systèmes d’intelligence décisionnelle une plus grande autonomie. Mais les processus de prise de décision devront être réorganisés pour utiliser l’IA adaptative. Cela peut avoir des implications majeures pour les architectures de processus existantes – et nécessite que les parties prenantes de l’entreprise garantissent l’utilisation éthique de l’IA pour la conformité et les réglementations.

Réunissez des représentants de l’entreprise, de l’informatique et des fonctions de support pour mettre en œuvre des systèmes d’IA adaptative. Identifiez les cas d’utilisation, donnez un aperçu des technologies et identifiez l’impact sur le sourcing et le ressourcement. Au minimum, les parties prenantes de l’entreprise doivent collaborer avec les pratiques de données et d’analyse, d’IA et d’ingénierie logicielle pour construire des systèmes d’IA adaptatifs. L’ingénierie de l’IA jouera un rôle essentiel dans la construction et l’opérationnalisation des architectures d’IA adaptative.

En fin de compte, cependant, les systèmes adaptatifs permettront de nouvelles façons de faire des affaires, ouvrant la porte à de nouveaux modèles commerciaux ou produits, services et canaux qui briseront les silos de décision.

Étapes de la mise en œuvre de l’IA adaptative

L’ingénierie de l’IA fournit les éléments fondamentaux de la mise en œuvre, de l’opérationnalisation et de la gestion du changement au niveau des processus qui permettent aux systèmes d’IA adaptative. Mais l’IA adaptative nécessite un renforcement significatif de l’aspect gestion du changement des efforts d’ingénierie de l’IA. L’objectif sera vain si seules quelques fonctions autour de ce principe sont modifiées.

La réingénierie des systèmes pour l’IA adaptative aura un impact considérable sur les employés, les entreprises et les partenaires technologiques et ne se fera pas du jour au lendemain.

Tout d’abord, il faut créer les bases des systèmes d’IA adaptative en complétant les implémentations actuelles de l’IA par des modèles de conception de l’intelligence continue et des capacités de traitement des flux d’événements – en passant éventuellement à des méthodes basées sur des agents pour donner plus d’autonomie aux composants des systèmes.

Il faut également faciliter l’adoption de l’IA par les utilisateurs professionnels et leur permettre de contribuer à la gestion des systèmes d’IA adaptatifs en incorporant des indicateurs commerciaux explicites et mesurables dans des systèmes opérationnalisés, ainsi qu’en intégrant la confiance dans le cadre décisionnel.

Conclusion :

L'IA adaptative crée une expérience utilisateur supérieure et plus rapide en s'adaptant aux circonstances changeantes du monde réel.

L'élargissement des capacités de prise de décision et la flexibilité se produisent lors de la mise en œuvre des capacités d'intelligence décisionnelle.

Les responsables informatiques doivent réorganiser divers processus pour créer des systèmes d'IA adaptative capables d'apprendre et de modifier leurs comportements en fonction des circonstances.