Principales tendances technologiques de l'IA pour 2021 et les années à venir

Les tendances de la technologie de l'IA sont à la mode ces derniers temps. Il est fascinant de voir comment l'IA influence tant de secteurs d'industries différentes.

Depuis l'avènement de l'intelligence artificielle, les fondamentaux des industries ont commencé à changer pour le mieux. Maintenant, toutes les autres sociétés de développement d'IA , quel que soit leur type d'industrie, veulent participer à ce miracle de la technologie.

L'étendue de la popularité de l'IA est que, selon SemRush, le marché mondial de l'IA devrait augmenter au cours des prochaines années, atteignant une valeur marchande de 190,61 milliards de dollars en 2025 .

Une autre statistique de prédiction AI 2021 présentée par Gartner indique que d'ici 2021, jusqu'à 15 % des interactions avec le service client dans le monde seront entièrement alimentées par l'IA.

Selon les statistiques de croissance de l'intelligence artificielle, le PIB mondial augmentera de 15,7 billions de dollars d'ici 2030.

C'est pourquoi les entreprises intègrent les technologies d'intelligence artificielle pour atteindre leurs objectifs commerciaux.

Pour assister à la croissance exponentielle et aux derniers développements de l'IA dans des secteurs tels que la médecine et la santé, la banque et la finance, les transports, la vente au détail et le commerce, les médias sociaux, la fabrication et les affaires, nous avons disséqué les dernières tendances de l' IA dans des secteurs spécifiques.

Pourquoi l'intelligence artificielle est-elle une technologie disruptive ?

La portée de l'intelligence artificielle est vaste et c'est pourquoi il s'agit d'un agent d'autonomisation clé pour l'innovation perturbatrice qui incite à changer la donne des produits et services prêts à servir les acheteurs bas de gamme ou non desservis et à se déplacer vers le marché grand public.

Alors que l'automatisation se transforme progressivement en sophistication, il ne fait aucun doute que l'IA est actuellement en train de perturber l'industrie et les marchés.

Cette technologie d'intelligence artificielle perturbatrice est l'un des principaux moteurs de l'innovation perturbatrice à laquelle nous assistons actuellement.

Par exemple, l'IA a permis à l'économie du partage de devenir un nouveau modèle commercial où les gens peuvent partager leurs propres ressources avec d'autres en tant qu'administrations pour utiliser ces ressources et créer des avantages. Ce modèle est appliqué efficacement dans divers domaines, par exemple le covoiturage, le prototypage intelligent, les réseaux intelligents, etc.

Quelles sont les technologies émergentes en IA ?

IA générative

Les dernières innovations en intelligence artificielle ont permis à de nombreuses organisations de créer des algorithmes et des instruments pour générer automatiquement des images 3D et 2D. Ces calculs structurent essentiellement l'IA générative, qui permet aux machines d'utiliser des éléments tels que le contenu, le son et les images pour créer du contenu.

L'IA générative, les dernières innovations en matière d'intelligence artificielle, peuvent également aider dans les soins médicaux en créant des membres prothétiques, des molécules organiques et différentes choses à partir de zéro lorsqu'elles sont activées via l'impression 3D, CRISPR et différentes autres avancées potentielles. Il peut également permettre une preuve distinctive précoce d'une éventuelle malignité pour des plans de traitement plus efficaces.

Par exemple, en raison de la rétinopathie diabétique, l'IA générative propose une théorie basée sur des modèles ainsi que la construction de l'analyse et la création de contenu, ce qui peut aider à informer les prochaines étapes du médecin.

Apprentissage fédéré

Comme l'indique le document de recherche de Google intitulé Communication-Efficient Learning of Deep Networks from Decentralized Data , l'apprentissage fédéré se caractérise comme une méthode d'apprentissage qui permet aux utilisateurs de bénéficier des avantages de modèles partagés préparés à partir d'informations riches, sans avoir besoin de les stocker de manière centralisée. Dans un discours plus technique, il diffuse le processus ML jusqu'à la périphérie.

Les associations médicales, pour la plupart, sont incapables de partager des informations en raison des restrictions de confidentialité. L'apprentissage fédéré peut aider à répondre à cette préoccupation grâce à la décentralisation en éliminant la nécessité de regrouper les informations dans un seul domaine et en se préparant en plusieurs cycles sur différents sites.

Compression du réseau neuronal

Généralement, un réseau de neurones contient beaucoup plus de poids, représentés avec une précision supérieure à celle requise pour la tâche spécifique, pour laquelle ils sont entraînés. Si nous souhaitons apporter de l'intelligence en temps réel ou dynamiser les applications de pointe, les modèles de réseaux de neurones doivent être plus petits. Pour compresser les modèles, les chercheurs s'appuient sur les méthodes suivantes : élagage et partage des paramètres, quantification, factorisation de rang inférieur, filtres convolutionnels transférés ou compacts et distillation des connaissances.

Avec la taille croissante du réseau neuronal profond pour effectuer des calculs complexes, les besoins de stockage augmentent également. Pour résoudre ces problèmes, les chercheurs ont proposé une idée et une technique futures d'intelligence artificielle appelée compression de réseau neuronal.

Une organisation neuronale contient indéniablement plus de charges, adressées avec une plus grande précision que nécessaire pour la tâche particulière, pour laquelle elles sont formées. Si nous souhaitons apporter de l'intelligence en temps réel ou dynamiser les applications de pointe, les modèles d'organisation neuronale doivent être plus petits. Pour compresser les modèles, les chercheurs dépendent des stratégies d'accompagnement : élagage et partage des frontières, factorisation de rang inférieur et raffinement des connaissances, entre autres.

Voici donc quelques tendances technologiques IA étonnantes témoignant des opportunités qu'elles apportent dans ces secteurs, ainsi que de l' impact de l'IA en 2021.

Technologies utilisées avec l'IA

1. Internet des objets

L'IA dans l'IoT est bénéfique à la fois pour le traitement en temps réel et post-événement. Dans le premier cas, l'IA aide à identifier des modèles dans des ensembles de données et à exécuter des analyses prédictives. Pendant le traitement en temps réel, il aide à donner des réponses rapides aux conditions et à collecter des informations sur les décisions concernant ces événements, par exemple, une caméra vidéo à distance capturant des images de plaques d'immatriculation pour les paiements de stationnement.

Il existe tout un monde où l'intégration de l'IA dans l'IoT connecte chaque appareil les uns aux autres pour leur permettre d'exécuter des fonctions supplémentaires.

2. Chaîne de blocs

La blockchain est une autre technologie à la mode qui a créé une dynamique dans toutes les industries. Désormais, l'IA avec Blockchain est tout simplement le meilleur des deux mondes. Il en est ainsi pour vous d'obtenir des avantages tels que de meilleures transactions, des données de haute qualité, une intelligence décentralisée, des barrières à l'entrée sur le marché réduites, une plus grande transparence, une confiance artificielle améliorée fournie par le développement d'applications blockchain .

L' impact de l'IA sur la Blockchain est tel que nous attendons seulement de ce partenariat qu'il nous fournisse des technologies et des fonctionnalités plus remarquables.

3. Réalité Augmentée

Grâce aux réseaux de neurones profonds de l'intelligence artificielle, il est désormais possible de détecter des plans verticaux et horizontaux, d'estimer et d'analyser des images de profondeur et de segmentation pour une occlusion réaliste, et même de déduire des positions 3D de choses en temps réel. C'est grâce à ces caractéristiques et fonctions que les modèles d'IA remplacent certaines méthodes traditionnelles de vision par ordinateur qui freinent des expériences AR incroyables.

Médical et soins de santé avec l'IA

4. Imagerie médicale et diagnostic

L' imagerie médicale est l' un des avantages de l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé . le processus par lequel les images des aspects internes d'un corps sont révélées par un processus d'imagerie non invasif. Cela aide à diagnostiquer et à traiter la maladie. La pénétration des smartphones ainsi que la reconnaissance d'image évoluée font des téléphones mobiles un outil tout-en-un pour les diagnostics à domicile. Nous attendons également avec impatience que la FDA approuve l'IA dans les soins de santé en tant que dispositif médical.

5. Inscription aux essais cliniques

Le recrutement du bon groupe de personnes est primordial pour le succès de tout essai clinique, et ce n'est en aucun cas un processus facile. Cependant, avec l'aide de AI Technology, il deviendrait possible d'accéder et d'extraire des informations des dossiers médicaux, puis de les comparer avec les études en cours. Ainsi, les études proposées aux médecins et aux patients seraient plus pertinentes et fiables.

6. Amélioration de la biométrie des soins de santé

Avec les réseaux de neurones de l'IA, les scientifiques analysent les facteurs de risque typiques qui étaient trop compliqués à quantifier. L' IA dans les soins de santé détient le pouvoir de développer l'industrie de nombreuses manières, notamment en permettant des analyses rétiniennes, en examinant et en enregistrant les changements de couleur de la peau, etc. La capacité de la technologie de l'IA à trouver des modèles rendra possible le déblocage de nouvelles méthodes de diagnostic et anticipera les facteurs de risque inconnus.

7. Découverte efficace de médicaments

Pour mettre un terme au cycle fastidieux de découverte de médicaments, les organisations pharmaceutiques traditionnelles placent désormais leurs espoirs et leur confiance dans de nouvelles startups de biotechnologie IA. Bien que de nombreuses startups soient à un stade de financement rudimentaire, elles sont déjà submergées par une myriade de clients. Nous pouvons voir la tendance des investissements dans la biotechnologie de l'IA par les entreprises pharmaceutiques en place se poursuivre en 2020.

Commerce de détail/e-commerce et IA

8. Technologie de recherche

L'un des plus grands avantages de la technologie AI―Search est une aubaine pour toute entreprise, c'est peut-être la raison pour laquelle de nombreux opérateurs historiques ont commencé à y investir. Maintenant que la compréhension contextuelle des termes de recherche n'est plus dans une phase expérimentale, son adoption mondiale est encore loin. Néanmoins, de nombreuses agences SaaS se présentent pour fournir des technologies de recherche à des détaillants tiers, et l'investissement dans cette pile technologique particulière en fait les dernières tendances de l'IA de 2021 .

9. Vente au détail―Sans caisse

Des entreprises comme Standard Cognition et AmazonGo sont les tout premiers acteurs du système d'IA gratuit Check-out. Cela signifie que les clients peuvent faire leurs achats sans vérifier ni scanner les produits. Cela devrait permettre de garder un œil sur le vol et d'autres problèmes. L'adoption de ce système basé sur l'IA dépendra de son déploiement et d'autres coûts de perte d'inventaire dus à des problèmes techniques. À la mi-2019, 11 magasins AmazonGo étaient en activité, sans caissier.

10. Logistique pour l'entrepôt

La logistique serait la branche en développement et les tendances récentes de l'intelligence artificielle . Dans les entrepôts du futur, la logistique jouera un rôle éminent, car les entrepôts seront développés pour accueillir non pas des humains, mais des robots hautement compétents qui pourront travailler 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, sans même avoir besoin d' installations de base telles que l'éclairage.

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11. Réseaux pair à pair

L'apprentissage automatique de l'IA nécessite d'énormes quantités de données pour permettre aux machines de prendre des décisions éclairées. Les réseaux peer-to-peer, comme ceux déployés par les crypto-monnaies, offrent aux organisations de toutes tailles l'avantage d'exécuter des programmes d'IA en canalisant la puissance des ordinateurs personnels en réseau. Ce réseau fusionné avec l'IA favorisera la transparence dans les moteurs de recherche.

La taille du marché mondial de l' IA, c'est-à-dire L'intelligence artificielle dans la taille du marché de la vente au détail et du commerce électronique devrait augmenter à un TCAC de 42,8 % au cours de la période de prévision 2019-2025 et générer un chiffre d'affaires de 19,37 milliards de dollars d'ici 2025.

Gouvernement/secteur public et IA

12. Reconnaissance faciale

La reconnaissance faciale est une forme dominante d'authentification biométrique. Grâce aux recherches approfondies dans ce domaine, la lisibilité et le taux de précision de cette application d'IA s'améliorent rapidement. L'un des avantages de la fonction de reconnaissance faciale de l'intelligence artificielle est qu'elle aidera les agences de sécurité à identifier et à éliminer les éléments voyous de la société. Non seulement cela, mais les entreprises intègrent rapidement cette fonctionnalité d'IA dans leurs applications et autres solutions utilisées dans les processus, en fonction de leur modèle commercial.

13. Chasse aux cybermenaces

La chasse aux cybermenaces est une approche proactive combinée à des fonctions de haute sécurité, pour détecter les attaquants furtifs et arrêter les activités malveillantes initiées par ces pirates. L'un des avantages de l'IA intégrée à cette technologie est qu'en utilisant l'apprentissage automatique, la détection de tels éléments étrangers et failles de sécurité deviendrait un jeu d'enfant.

14. Surveillance par vision par ordinateur

La vision par ordinateur est un domaine de recherche en IA basé sur des algorithmes. Un cas d'utilisation important de l'installation peut être vu dans l' algorithme d'apprentissage automatique japonais , AI Guardman, qui détecte le comportement suspect des acheteurs et alerte également le propriétaire du magasin sur mobile. De même, cette vision par ordinateur ajoutée aux drones aidera à la surveillance des lieux bondés. L'IA dans le secteur gouvernemental devrait augmenter dans un avenir proche, car de nouvelles voies sont sur le point d'être explorées.

Transport et IA

15. Véhicules autonomes

La technologie de conduite autonome augmentera la taille du marché de l'IA de 54 milliards de dollars en 2019 à 556 milliards de dollars d'ici 2026, avec une croissance à un TCAC de 39 %, selon un rapport d'Allied Market Research . De plus, d'ici 2025, l'IA dans les transports devrait générer 173 milliards de dollars d'économies sur l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement des équipementiers automobiles.

16. Gestion du trafic

Les tendances de la technologie AI de 2021 consistent également en la gestion du trafic à l'aide d'applications qui prédisent et détectent les accidents de trafic probables. Cela a été accompli en transformant les capteurs de trafic en agents « intelligents » utilisant des caméras. Un cas d'utilisation réussi pour cela est Rapid Flow Technologies.

17. Pistes intelligentes

Smart Tracks est une initiative lancée par la Chine, nommée ART - Autonomous Rail Rapid transit. Cela ne nécessite aucune voie car le train suit la voie virtuelle faite de lignes pointillées peintes. Cette étonnante tendance de l'intelligence artificielle devrait se propager dans les années à venir, à l'échelle mondiale.

18. Plaques d'immatriculation numériques pour véhicules

Les tendances récentes de l'intelligence artificielle permettraient de manière intéressante au lifting de la technologie intelligente de transporter les plaques d'immatriculation. Les plaques d'immatriculation numériques, créées bien sûr avec la technologie AI, aideront les autorités de transport à bien des niveaux, depuis l'alerte des autorités en cas d'accident ou l'utilisation du GPS pour la détection de localisation.

Fabrication et IA

19. Maintenance prédictive et algorithmes

En utilisant les algorithmes d'IA, les fabricants seraient en mesure de mieux prévoir les pannes imprévues des machines. Cela fera économiser des millions de dollars aux titulaires. Les algorithmes de maintenance prédictive déploient une collecte de données constante pour prévoir les pannes d'équipement avant qu'elles ne surviennent. En raison de la baisse des coûts des capteurs, l'informatique de pointe, les progrès de l'IA et la maintenance prédictive sont désormais plus largement disponibles.

20. Vision par ordinateur pour la détection des défauts

Nous avons déjà discuté de la façon dont la vision par ordinateur aidera à la surveillance. De la même manière, il s'avérera être un Saint Graal pour les industries manufacturières de superviser leur processus de production et de signaler même les plus infimes écarts dans les produits sans l'inclusion du facteur humain. La caméra en vision par ordinateur est extrêmement précise pour détecter les défauts qui font la moitié de la largeur d'un cheveu.

21. Collaboration des humains et des robots

Bien que cela semble très futuriste, ce n'est pas tellement le cas. Il y aura plus de 1,7 million de robots déployés dans des usines du monde entier d'ici 2020, selon certains rapports . Ils travailleraient bientôt aux côtés de travailleurs humains et amélioreraient le niveau de productivité. Les robots alimentés par l'IA seront conçus pour prendre en charge les tâches de fabrication et les travailleurs humains seront formés pour des postes plus élevés dans la conception, la programmation et la maintenance.

22. L'avènement de la Qualité 4.0

La qualité 4.0 est un produit de l'intégration de l'IA dans l'industrie manufacturière. Cela implique des algorithmes d'IA pour informer les équipes de fabrication des défauts de production détectés, afin qu'une action appropriée puisse être prise pour arrêter la production de produits défectueux et économiser beaucoup de capital. Ces défauts peuvent être un écart par rapport à la recette prédéfinie, des changements dans le comportement de la machine, un changement dans les matières premières et plus encore.

Jeux et IA

23. Technologie de visualisation améliorée

Les tendances récentes de l'intelligence artificielle sont le secteur des jeux. Grâce à l'apprentissage en profondeur et aux données sans cesse croissantes à sa disposition, l'IA peut améliorer la qualité visuelle des jeux vidéo. L'environnement de jeu et les personnages deviendraient plus réalistes et semblaient naturels comme jamais auparavant. L'IA a la qualité d'améliorer considérablement la façon dont les personnages bougent et s'expriment pour rendre l'expérience de jeu d'autant plus réaliste.

24. Expérience du monde réel avec les assistants vocaux

Les assistants vocaux , étant une branche importante de l'IA, sont désormais ajoutés aux jeux tels que Destiny 2, où ils aident les joueurs à accéder à certaines fonctionnalités du jeu sans accéder au menu du jeu à chaque fois. Non seulement cela, mais il propose également une large gamme de jeux interactifs où le joueur ne sera plus passif.

25. Jeu personnalisé pour chaque joueur

Après avoir acquis les données sur les joueurs individuels, les algorithmes d'IA permettront aux développeurs de créer des mondes de jeu plus individualisés et réactifs aux joueurs individuels dans le jeu. Avec la future technologie d'IA , nous pourrions accéder à des MMORPG qui guident les joueurs dans la direction de quêtes et d'autres joueurs qui complètent leur style. Beaucoup de choses sont possibles dans ce domaine, et nous sommes ravis de voir ce que comprendront les tendances technologiques de l'IA en 2021 .

Entreprise et IA

26. Améliorer l'expérience client

Alors que les clients exigent des services plus facilités et développés, les entreprises cherchent à améliorer leur jeu car elles ne veulent certainement pas perdre de clients. Aujourd'hui, l'IA est considérée comme une technologie efficace qui aide plusieurs entreprises à garder la tête hors de l'eau.

L'avenir de l'intelligence artificielle dans l' expérience client est amélioré grâce à l'utilisation de chatbots , d'une assistance 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, d'une assistance virtuelle et de systèmes de réalité virtuelle autonomes, car le traitement du langage naturel improvise et apprend davantage à partir du pool de données en expansion de l'expérience passée.

27. Processus d'embauche avancé

Les solutions technologiques d'IA telles que X.ai et ClearFit peuvent aider les recruteurs à planifier des entretiens et à trouver le candidat le plus idéal pour le poste. Maintenant, le processus de recrutement n'est pas mécanique, c'est pourquoi l'IA est développée en ajoutant des facteurs humains tels que l'empathie, la personnalité et d'autres traits humains qui aideront l'algorithme d'IA à analyser puis à sélectionner un candidat, tout comme nous les humains. L'impact de l'IA sur les entreprises est certainement évident et ne devrait augmenter que d'ici 2020.

28. Transformation des modèles commerciaux

L'avenir de l'intelligence artificielle dans les entreprises modifie les fondamentaux des fonctions commerciales. La transformation de ce secteur équivaut à l'intégration de fonctionnalités d'IA telles que l'analyse de données, la prédiction des performances, la vision par ordinateur, etc. Avec des fonctionnalités aussi incroyables à leur disposition, les organisations commerciales ne tarderont pas à trouver des moyens nouveaux et innovants de développer cette technologie en quelque chose de nouveau et de définir les futures tendances technologiques de l'IA sans précédent.

Finance et IA

29. Évaluation du risque de crédit

Dans le secteur de la finance, tenir des registres sur les données des clients est en quelque sorte une seconde nature. Maintenant, ne serait-il pas étonnant que nous puissions utiliser toutes ces données pour examiner le dossier d'un client et sa capacité à rembourser les prêts et les cartes de crédit qu'il possède déjà. AI in Finance va faire exactement cela et plus encore. L'apprentissage automatique et l'IA remplacent l'analyste humain pour déterminer les risques liés au secteur du financement et leur fournir également des solutions de développement financier.

30. Détection facile des fraudes

Les éléments frauduleux sont l'une des préoccupations majeures de l'industrie bancaire et financière. Pour éliminer ces risques, AI in Finance utilise son apprentissage automatique et ses algorithmes pour reconnaître un modèle et si quelque chose d'étrange se produit, il peut détecter très facilement l'écart . Par exemple, disons qu'une carte de crédit a été utilisée dans un autre pays, juste après qu'elle a été utilisée ailleurs, cela alarmera l'institution d'agir. De plus, il peut être développé de manière à reconnaître ce qui peut être considéré comme une fraude et ce qui ne l'est pas.

31. Trading sécurisé avec prédictions

Comme dans tous les autres domaines, le trading sera également facilité par l'apprentissage automatique et les algorithmes d'IA combinés à ses autres branches. En analysant la taille et les conditions du marché de l'IA à partir des données passées dans le cloud, les organisations et les particuliers seront en mesure de surmonter les risques imprévus, qu'il s'agisse d'acheter ou de vendre des actions et des actions.

32. Traitement des réclamations automobiles

Souvent , les sociétés de financement sont confrontées à une situation difficile où elles doivent payer le client pour leur assurance. Pour lutter contre le problème de la fraude et s'assurer de l'authenticité de la situation, les assureurs et les startups utilisent l'IA pour calculer le «score de risque» d'un propriétaire de véhicule, examiner les images d'accident et également garder un œil sur le comportement du conducteur.

Médias sociaux et IA

33. Améliorer le réseau social

L'IA joue un rôle central dans la transformation des plateformes de médias sociaux en ce qu'elles sont. L'IA dans les médias sociaux a façonné l'ensemble de l'industrie depuis que Facebook a adopté l'IA en 2013. Désormais, qu'il s'agisse de trouver un ami via des réseaux de neurones, d'apprendre à marquer pour la reconnaissance d'image ou d'identifier des informations incorrectes, l'IA fait tout.

34. Autonomiser les spécialistes du marketing

Les spécialistes du marketing tirent parti des avantages de l'IA dans les médias sociaux pour comprendre et analyser la personnalité d'achat des clients et leurs préférences. Cela les aidera à personnaliser les suggestions de produits en fonction de leurs habitudes d'achat et de ce qui les pousse à prendre leurs décisions.

35. Ciblage efficace du public

Les spécialistes du marketing bénéficient d'un autre avantage de l'IA , qui consiste à étendre leur campagne au-delà de la segmentation linéaire et à cibler un public similaire à votre clientèle actuelle. De plus, un ciblage efficace est l'atout des campagnes publicitaires payantes sur toutes les plateformes de médias sociaux, car les activités des personnes sont stockées en ligne. Tirer parti de la technologie de l'IA pour accéder à ces données leur fournira des informations utiles sur l'utilisation des médias sociaux, les comportements des utilisateurs en ligne, etc.

36. Conception de contenu pris en charge par l'IA

Ce n'est pas une nouvelle que le contenu est le roi du marketing des médias sociaux et l'optimiser avec l'IA est la meilleure chose qui puisse arriver à cette industrie. Avec des outils d'intelligence artificielle étudiant le modèle de publication de contenu des marques et son type, il peut suggérer quel type de contenu est demandé et quel contenu doit être optimisé.

37. Les puces alimentées par l'IA deviennent populaires

Si vous avez pensé à l'avenir de l'intelligence artificielle , alors vous y êtes entré. L'intelligence artificielle dépend fortement de processeurs spécialisés. Vu la demande actuelle de l'IA, des puces sont fabriquées et intégrées à la technologie AI pour exécuter des fonctions pour lesquelles nous avons besoin d'appareils séparés à partir de maintenant. Ces puces seront utilisées en y activant des outils d'IA tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel.

Quel est l'avenir de l'intelligence artificielle ?

Après avoir été témoins de ces incroyables tendances de l'industrie de l'IA , nous pouvons à peu près deviner à quel point cette technologie d'IA va être énorme et l'inévitabilité de son immersion dans tous les secteurs de toutes les industries. Même à ce jour, les entreprises utilisent l'IA pour développer des applications mobiles de nouvelle génération afin d'améliorer leur engagement client et éventuellement d'étendre leur activité.

La technologie perturbatrice de l'IA et les idées futures de l'intelligence artificielle dans lesquelles les organisations sont prêtes à investir massivement compte tenu de la garantie qu'elles ont montrée jusqu'à présent !. Chez Appinventiv, nous aidons les organisations avec notre société de développement d'IA aux États-Unis à être à l'avant-garde en mettant en œuvre l'IA dans leur structure technologique existante pour récolter les bénéfices et les avantages qu'elle apporte.

À ce stade, il est difficile d'imaginer un avenir sans intelligence artificielle. À l'approche de 2022, nous sommes ravis de voir quelle merveille cela apportera à la table.

Foire aux questions (FAQ)

Q. Quelle est la portée de l'intelligence artificielle dans le futur ?

Les tendances de l'industrie de l'IA sont les dernières dans lesquelles les entreprises travaillent , et elles jouent certainement un rôle de premier plan dans notre avenir. Cette technologie nous facilitera à bien des niveaux et de bien des façons, de l'activation des puces alimentées par l'IA qui rendront les voyages sans jeton, aux centres commerciaux sans caissier. Vous l'imaginez et l'IA le fera dans un laps de temps de quelques années .

Q. Quels secteurs seront touchés par l'IA ?

En raison des fonctionnalités fournies par l'IA, presque toutes les industries adoptent cette technologie à leur propre rythme et à leur manière. Les industries, à savoir la santé, la finance, les affaires, la fabrication, la vente au détail et le commerce électronique, le gouvernement et le secteur public, les médias sociaux, les transports et les jeux, profitent des avantages de l'IA intégrée à des technologies telles que l'IoT, la Blockchain, la RA et le Cloud.

Q. Comment l'intelligence artificielle transforme-t-elle les entreprises ?

Avec l'avènement de l'IA dans les entreprises, ses principes fondamentaux ont changé. Désormais, il est possible d'embaucher efficacement du personnel sans implication humaine, d'offrir de meilleurs services à la clientèle et d'améliorer l'expérience client a vraiment évolué grâce à l'utilisation de chatbots et d'autres fonctionnalités d'IA. De plus, des technologies telles que la vision par ordinateur, la prédiction des performances et l'analyse des données se sont ajoutées à la liste de l'avenir de l'intelligence artificielle et des avantages que les entreprises obtiennent grâce à l'incorporation de la technologie de l'IA.