Les principales tendances de la science des données à surveiller en 2023

Par Zohra Ladha – Directrice principale, Science des données, Tredence

Il y a des décennies où rien ne se passe, et il y a des semaines où des décennies se produisent. Nous vivons dans un monde où l’intelligence artificielle et la science des données façonnent et définissent l’avenir de l’humanité dans presque tous les secteurs. Au cours des dernières années, l’intelligence artificielle est passée d’un fantasme de science-fiction à une partie essentielle de nos vies.

Le défi n’est pas seulement de s’adapter au changement, mais de prospérer. Les entreprises sont prêtes à aller au-delà des bases et à repenser leurs investissements en science des données pour générer une valeur commerciale durable. Les salles de conférence et les salles de rédaction ont consacré une grande attention à la science des données au cours des deux dernières années. L’adoption rapide et l’accent mis sur la science des données ont entraîné une accélération des changements et une croissance importante dans les principaux domaines, notamment l’intelligence artificielle en tant que service, AutoML et TinyML, la conservation des données, la gestion des données et un boom continu de la migration vers le cloud.

L’orientation et les attentes de l’entreprise mondiale ont radicalement changé au cours des dernières années, car la science des données permet de plus en plus aux gens de réinventer les fondements de l’entreprise et de générer une plus grande valeur. En 2023, nous prévoyons que l’accent sera mis sur la confiance, l’évolutivité, la diffusion de la technologie, la personnalisation et la recherche des bons talents et compétences. Découvrez comment ces thèmes influenceront et interagiront avec les priorités stratégiques des entreprises dans les années à venir.

Sujet 1 : Instaurer la confiance et l’évolutivité

Fiabilité, évolutivité et informations sont les maîtres mots de 2023. Ce thème est centré sur l’évolutivité, qui à son tour permet de meilleures décisions et de meilleurs résultats.

Intelligence améliorée : À ce jour, l’IA et le ML ont principalement été utilisés dans la prédiction des résultats et en tant qu’applications autonomes. Au cours de l’année à venir, l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel seront utilisés à la fois pour mieux automatiser les processus et traiter les données, et pour en tirer des informations en tant que tâche qui pourrait autrement être gérée par des humains, améliorant ainsi l’efficacité du flux de travail. L’intelligence augmentée peut transformer l’analyse des données avec une automatisation intelligente et des informations exploitables.

Intelligence éthique et responsable : Alors que l’IA/ML devient omniprésente dans tous les aspects de la vie, des soins de santé à la gestion, la nécessité de les mettre en boîte blanche devient encore plus importante. De même, il deviendra de plus en plus important d’expliquer les résultats du ML et quelles données spécifiques sont utilisées à quelles fins. L’éthique et l’équité dans l’IA/ML aideront à expliquer ou à supprimer les préjugés inhérents pour empêcher les décisions injustes, ce qui rendra cette tendance importante pour 2023 et de nombreuses années à venir.

L’IA pour la durabilité : Alors que le monde est confronté à des défis majeurs tels que le changement climatique et la réduction de l’empreinte carbone, l’IA peut jouer un rôle de super-héros en aidant à créer des produits plus efficaces et durables, à optimiser l’efficacité énergétique et à identifier les problèmes urgents. L’intelligence artificielle soutient la durabilité dans tous les secteurs, entreprises et pays. En 2022, nous avons vu le début de l’intelligence artificielle comme moteur de la durabilité – 2023 fera passer cette tendance critique au niveau supérieur.

Thème 2 : Diffusion et personnalisation de la technologie

Les entreprises parviennent à une hyper-personnalisation grâce à des technologies immersives, une connectivité améliorée et des modèles avancés de science des données. Nous verrons plus d’expérimentation, plus de consolidation et plus d’IA conversationnelle.

ML quantique : L’expertise en informatique quantique pour construire des modèles ML plus puissants augmentera en 2023. Avec de grands acteurs comme Microsoft et Amazon qui lancent des ressources informatiques quantiques via le cloud, cela pourrait bientôt devenir une réalité.

Consolidation des MLOP : En 2022, l’adoption par les entreprises des MLOP, qui fournissent l’échelle, la vitesse et les diagnostics de production pour améliorer les modèles existants, prend de l’ampleur. L’année prochaine, les entreprises devraient quadrupler leurs budgets ML, avec une part importante dédiée aux MLO pour soutenir une collaboration en temps réel améliorée entre les équipes. Bien que les intégrations en aval continuent d’être un défi, des processus et des cadres supplémentaires seront mis en œuvre au début du développement pour résoudre ce problème.

IA conversationnelle : Notre société dépend de plus en plus de systèmes qui offrent une gratification instantanée et des recommandations contextuelles. Par conséquent, il est urgent de rendre notre intelligence artificielle plus engageante et personnalisable. Actuellement, la plupart des systèmes peuvent gérer des conversations de base à l’aide de scripts simples et agir comme un programme de résolution géré. Cependant, avec l’adoption des frameworks GPT-3, nous verrons une nouvelle génération d’IA capable de gérer des conversations plus complexes. L’intelligence artificielle sera capable de comprendre l’intention de l’utilisateur et de réagir en conséquence. De plus, ils se souviendront des interactions précédentes et fourniront un service plus personnalisé. Avec le développement de l’intelligence artificielle conversationnelle, les chatbots vont faire partie intégrante de nos vies.

Thème 3 : Trouver les bons talents et compétences

Trouver le bon talent sera difficile, les entreprises doivent donc aller au-delà des méthodes traditionnelles pour identifier et retenir les meilleurs et les plus brillants.

Crise des talents : L’écart entre l’offre et la demande de talents en science des données continuera de se creuser en 2023. Les entreprises doivent consacrer beaucoup de temps, d’argent et de ressources pour trouver les meilleurs data scientists disponibles. Ils devraient se concentrer sur l’organisation de Hackathons, de bootcamps et de meetups pour cibler les compétences de la nouvelle ère en IA et en science des données. Les ensembles de compétences de niche peuvent être difficiles à identifier par les canaux de recrutement conventionnels. Par exemple, les ensembles de compétences complètes en science des données incluent désormais le domaine métier, l’apprentissage automatique, l’ingénierie logicielle, l’ingénierie ML et l’ingénierie d’infrastructure pour créer des actifs de bout en bout.

Scientifiques citoyens des données : Le double coup de poing de la crise des talents des scientifiques des données et la montée en puissance des plates-formes d’apprentissage automatique sans code/à faible code permettront à la communauté citoyenne des scientifiques des données de fournir et de développer le ML en libre-service en tant qu’utilisateur professionnel. Les scientifiques des données citoyens peuvent générer de la valeur organisationnelle, résoudre une gamme de problèmes commerciaux et fournir des analyses prescriptives significatives.

L’évolutivité, la personnalisation et le talent feront la une des journaux tout au long de 2023. Heureusement pour les prévisionnistes, la science des données continue d’exploser et d’évoluer, créant de nouvelles efficacités, adoptions et tendances qui compléteront la croissance et l’innovation dans tous les secteurs pour les années à venir. Les entreprises et les particuliers ont beaucoup à attendre en 2023 et au-delà.

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