Taux d'adoption de l'apprentissage automatique

L'adoption de l'apprentissage automatique progresse dans différents secteurs d'activité. Les entreprises qui ont développé les modèles de base comme ChatGPT ont multiplié leurs investissements dans la formation de nouveaux modèles, qui nous promettent des capacités inédites. 

En outre, de plus en plus d'entreprises comprennent aujourd'hui les avantages de la mise en œuvre de l'apprentissage automatique. Selon Microsoft, chaque dollar investi dans l'IA et l'apprentissage automatique produit en moyenne retour de $3.70 sur trois ans. 

Cela signifie que l'adoption de l'apprentissage automatique va se développer dans un avenir proche, et dans cet article, nous allons préciser comment. Nous aborderons également les secteurs qui utilisent l'apprentissage automatique et déterminerons les avantages que vous pouvez en tirer pour votre entreprise. 

Apprentissage automatique - Aperçu du marché

Le marché de l'apprentissage automatique devrait atteindre Cette année, il a atteint $48 milliards d'euros. Il croît actuellement à un rythme impressionnant de 30% par an et atteindra $309 milliards de dollars d'ici à 2032. Ces chiffres indiquent une chose : il y aura davantage d'investissements. Comme le domaine reçoit plus d'argent, nous pouvons certainement nous attendre à des capacités plus étendues des nouveaux modèles d'apprentissage automatique.  

Pour être plus précis, en 2024, Open AI a dépensé $78 millions pour entraîner son nouveau modèle, GPT-4, tandis que le calcul de Gemini Ultra de Google a coûté $191 millions. À titre de comparaison, on estime que l'entraînement de GPT-3 a coûté environ $12 millions. Ainsi, après le succès des premières expériences, le marché de la ML attire désormais des flux de trésorerie plus importants, invitant les entreprises de tous secteurs à rejoindre le train de la ML. 

Taux d'adoption de l'apprentissage automatique

Environ la moitié des entreprises dans le monde utilisent l'apprentissage automatique pour résoudre certaines de leurs tâches. Cependant, le taux d'adoption de l'apprentissage automatique dépend des secteurs d'activité. 

Par exemple, selon NVIDIA, 9 entreprises de vente au détail sur 10 utilisent déjà l'IA et la ML (car elles sont généralement mises en œuvre ensemble). 

Dans le même temps, la moitié d'entre elles ont dépassé le stade du projet pilote et utilisent désormais l'IA dans plus de six cas de leurs processus d'entreprise. La plupart utilisent l'IA dans les opérations, avec des cas d'utilisation allant de la création de contenu à la prévision de la demande. Par ailleurs, 97% des entreprises déclarent qu'elles augmenteront leurs dépenses en matière d'IA dans les années à venir. 

 

Parallèlement, le taux d'adoption de l'apprentissage automatique augmente au fur et à mesure que les industries franchissent la première étape de mise en œuvre. 

Par exemple, dans le secteur manufacturier, les entreprises qui mettent en œuvre l'apprentissage automatique et l'IA ont indiqué qu'il leur a fallu dix à vingt mois pour mettre en œuvre leurs premiers cas d'utilisation. Cependant, à mesure qu'elles ont défini les voies de mise en œuvre de l'apprentissage automatique, les étapes ultérieures se déroulent plus rapidement.

Aujourd'hui, la majorité des entreprises déclarent pouvoir mettre en œuvre un nouveau cas d'utilisation de l'apprentissage automatique en six mois, tandis que certaines affirment avoir réduit ce délai à trois mois. 

À quelles fins les industries utilisent-elles le ML ?

Puisque nous parlons de cas d'utilisation, voyons comment les industries utilisent l'apprentissage automatique dans la pratique. 

 

Soins de santé

Dans le secteur de la santé, l'apprentissage automatique est utilisé pour prédire l'afflux saisonnier de patients et pour ajuster le personnel et les stocks en conséquence. Les hôpitaux évitent ainsi les ruptures de stock pendant les périodes de pointe. Dans le domaine du diagnostic, l'apprentissage automatique est utilisé pour détecter les signes précoces des maladies. Par exemple, les algorithmes de reconnaissance d'images sont utilisés pour détecter le cancer du poumon à partir d'images de tomodensitométrie. 

Aviation

Dans le domaine de l'aviation, l'apprentissage automatique permet de prédire la consommation de carburant en fonction des conditions météorologiques. Les outils d'apprentissage automatique aident également les compagnies aériennes à optimiser les itinéraires de vol, ce qui permet de raccourcir les trajets. 

Automobile

L'apprentissage automatique est à la base de la technologie des voitures auto-conduites et autres véhicules sans conducteur. 

L'électricité

L'apprentissage automatique permet une distribution intelligente de la puissance du réseau et contribue également à équilibrer les sources d'énergie traditionnelles et renouvelables. 

Agriculture

La technologie basée sur les ML, appelée agriculture de précision, permet de réduire les ressources et d'augmenter les récoltes. Par exemple, les régions qui ont utilisé l'agriculture de précision ont réduit leur consommation d'eau de 30%.

Banque

Dans les institutions financières, les algorithmes d'apprentissage automatique sont utilisés pour reconnaître les comportements anormaux et éliminer le risque de fraude. 

Vente au détail 

Les détaillants mettent en œuvre des modèles d'apprentissage automatique pour obtenir des informations sur le comportement des clients et élaborer des offres personnalisées. De même, ces modèles sont utilisés pour prévoir les ruptures de stock et améliorer les chaînes d'approvisionnement. 

Fabrication

Dans l'industrie manufacturière, l'apprentissage automatique est utilisé à différents stades de la production, de la planification des ressources à la conception et à la gestion de la demande. Comme dans d'autres secteurs, l'apprentissage automatique aide les fabricants à prévoir la demande pour leurs produits et à se préparer en conséquence. 

Les défis de l'adoption du ML 

Malgré les nombreux avantages offerts par l'apprentissage automatique et l'IA, l'effet positif de ces innovations est souvent entravé. Selon une étude récente du Boston Consulting Group, seuls 26% des entreprises qui mettent en œuvre l'IA ont dépassé le stade de la validation du concept et développé l'ensemble des capacités nécessaires pour poursuivre la mise en œuvre de l'apprentissage automatique. Dans le même temps, 74% s'efforcent toujours de produire de la valeur. 

Les défis les plus courants auxquels les entreprises sont confrontées sont ceux liés au manque de personnel et de technologie. En général, les quatre principaux défis sont les suivants : 

• Le besoin d'outils plus explicables
• Recruter et fidéliser des spécialistes techniques
• L'absence de technologie adéquate pour atteindre les objectifs
• L'absence de vision claire sur le retour sur investissement

Le manque de technologie pour atteindre des objectifs spécifiques est en fait un facteur clé qui entrave les progrès de l'apprentissage automatique. Aujourd'hui, il existe des moyens simples et abordables d'affiner les modèles d'apprentissage automatique en fonction des besoins spécifiques de l'entreprise. 

Vous souhaitez apprendre à affiner les modèles d'apprentissage automatique pour leur apprendre à effectuer vos tâches commerciales spécifiques ? Plus d'informations dans notre article sur comment exécuter et installer LLM sur un Mac.  

Les entreprises qui cherchent et trouvent des moyens de surmonter les difficultés liées à l'adoption de l'IA impressionnent par leurs résultats. Par exemple, elles génèrent une croissance du chiffre d'affaires 1,5 fois plus élevée que leurs homologues qui n'ont pas réussi à mettre en œuvre l'intelligence artificielle. 

En résumé

Le taux d'adoption de l'apprentissage automatique et de l'IA bondit parmi les industries, ce qui montre le nombre croissant d'investissements, la croissance annuelle du marché, le nombre de cas d'utilisation et les initiatives lancées par les entreprises du monde entier. Dans l'ensemble, ces chiffres témoignent d'un environnement d'innovation fructueux accueillant les entreprises du monde entier. 

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