IDC décompose l'adoption et l'application de l'IA générative en Asie-Pacifique

ParMuhammad Zulhusni | 29 mai 2023

Récemment, les technologies d'IA génératives comme ChatGPT ont suscité un intérêt considérable, avec des organisations de toute l'Asie-Pacifique (APAC) désireuses d'explorer leur application et leur potentiel pour stimuler la croissance des entreprises. Malgré les inquiétudes initiales concernant la technologie, les entreprises sont impatientes de la mettre en œuvre, dans l'espoir que l'IA générative puisse améliorer la productivité et améliorer la main-d'œuvre.

Comment l'APAC réagit à l'adoption et à l'application de l'IA générative

Lors d'une récente conférence de presse virtuelle, Deepika Giri, vice-présidente associée pour la recherche sur les mégadonnées et l'IA chez IDC Asie/Pacifique Japon, a révélé qu'environ 70 % des organisations exploraient des cas d'utilisation potentiels ou avaient commencé à investir dans les technologies d'IA génératives à partir de 2023. .

Giri a présenté les dix principales tendances émergentes en matière d'analyse et d'IA en Asie-Pacifique selon les prévisions d'IDC :

À la lumière de ces tendances, Giri a identifié la conception de produits et le développement de logiciels comme les deux domaines susceptibles de voir l'impact le plus significatif de l'IA générative au cours des 18 prochains mois. De plus, les trois cas d'utilisation les plus prometteurs pour les organisations en Asie-Pacifique sont la gestion des connaissances, la génération de code et les applications marketing.

Muhammad Zulhusni | 23 mai 2023

Malgré les perspectives prometteuses de l'IA générative, Giri a souligné que cette technologie pose des défis. "L'IA générative utilise l'apprentissage automatique pour déduire des informations, ce qui présente inévitablement des problèmes de précision potentiels", a-t-elle expliqué. "En outre, les grandes applications de modèle de langage pré-formées, telles que ChatGPT, sont statiques. Par exemple, ChatGPT ne peut extraire que des données antérieures à 2021, car sa formation s'est terminée cette année-là."

En outre, Giri s'est dit préoccupé par les contrefaçons profondes, qui peuvent être utilisées pour générer des médias synthétiques tels que des images, des vidéos et de l'audio. Le contenu généré par l'IA peut être difficile, voire impossible, à différencier des médias authentiques, ce qui soulève d'importantes questions éthiques. Une préoccupation éthique de l'IA générative est l'incertitude quant à la paternité et au droit d'auteur du contenu généré par l'IA.

La sécurité et la confidentialité des données sont tout aussi importantes lorsqu'il s'agit d'IA générative. "Le téléchargement d'informations personnelles ou exclusives pour la formation de ces modèles peut exposer par inadvertance des détails sensibles", a averti Giri.

Le paysage de l'IA générative est vaste et englobe diverses parties prenantes, chacune contribuant de manière distincte. Parmi eux, les sociétés d'ingénierie en intelligence artificielle se distinguent particulièrement par leur rôle dans le développement et l'affinement de modèles pour des cas d'utilisation spécifiques. En parallèle, les fabricants de processeurs et de coprocesseurs sont engagés dans la création de CPU hôtes capables de gérer des modèles d'IA génératifs.

"Les fournisseurs de services cloud, tels qu'Amazon et Google, facilitent la formation, le réglage fin et la personnalisation de ces modèles en proposant leur infrastructure en location. Cela permet aux modèles de passer à la phase de production", a expliqué Giri. Simultanément, des fournisseurs spécialisés dans les serveurs, le stockage et la mise en réseau fournissent l'infrastructure nécessaire à la formation des modèles.

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Un segment important de cet écosystème comprend des sociétés de développement d'applications d'IA qui exploitent des API pour créer des applications basées sur ces modèles. Les grands éditeurs de logiciels ont également commencé à intégrer ces modèles dans leurs produits. Une tendance notable est le nombre croissant de fournisseurs de CRM et d'ERP intégrant l'IA générative dans leurs offres.

Les sociétés de capital-risque jouent également un rôle clé dans ce paysage. Ils financent cette technologie révolutionnaire et s'attendent à des retours sur investissement substantiels.

Partout dans le monde, l'application largement non réglementée de l'IA générative suscite des inquiétudes croissantes. Les organismes de réglementation sont confrontés au défi de traiter la confidentialité des données, la sécurité, les droits de propriété intellectuelle et l'utilisation abusive potentielle du contenu généré par l'IA.

Au mieux, Giri a mentionné que les gouvernements tentent de se conformer aux politiques existantes dans ces domaines tout en en formulant de nouvelles. Par exemple, le gouvernement indien a décidé de ne pas réglementer l'IA dans l'économie numérique, arguant que des lois strictes supprimeraient l'innovation et la recherche. Pendant ce temps, l'Administration du cyberespace de Chine a introduit des évaluations de sécurité pour évaluer l'impact des services d'IA générative avant qu'ils ne soient lancés dans le domaine public.

"Malgré les préoccupations mentionnées précédemment, nous n'avons encore vu aucune législation traitant spécifiquement de l'IA générative dans la région APAC. De telles réglementations sont souvent considérées comme des obstacles à l'esprit d'innovation qui anime une économie numérique", a conclu Giri.

ParMuhammad Zulhusni

Muhammad Zulhusni

En tant que journaliste technologique, Zul se concentre sur des sujets tels que le cloud computing, la cybersécurité et les technologies perturbatrices dans le secteur des entreprises. Il possède une expertise dans la modération de webinaires et la présentation de contenu sur vidéo, en plus d'avoir une formation en technologie de réseautage.