L’AI est une technologie capable de révolutionner les industries manufacturières, les soins de santé, l’exploration spatiale et bien d’autres domaines. De ce fait, l’AI connaît une croissance et une popularité remarquables. Cet engouement croissant pour l’AI a incité de nombreuses entreprises à investir dans le développement et la recherche de diverses applications d’AI, telles que les robots et les voitures autonomes.
Il est toutefois important de noter que l’AI doit encore relever certains défis. Voici quelques-uns des défis courants auxquels la plupart des entreprises informatiques vietnamiennes sont confrontées lors de la mise en œuvre de l’AI.
Comme la plupart d’entre vous le savent probablement, les systèmes d’AI reposent sur l’exploitation de données de qualité. La difficulté de collecter des données précises, de contrôler leur qualité et le coût de leur étiquetage représentent ainsi les aspects les plus exigeants pour toute entreprise travaillant dans l’AI, où qu’elle se trouve dans le monde. Vinfast, par exemple, est une grande entreprise d’applications d’AI au Vietnam. Vinfast est le seul centre de recherche et développement de véhicules autonomes du pays. L’entreprise a investi considérablement en temps et en ressources pour constituer une flotte de véhicules capables de circuler dans les rues et de prendre des photographies dans diverses conditions météorologiques et à différentes heures.
Selon Nguyen Minh Tan – Directeur général adjoint de Rikkei AI
« Un produit d’AI est une synthèse de nombreux éléments différents, et les données en constituent l’un des composants essentiels. Selon les statistiques, jusqu’à 80 % du temps de développement d’un produit d’AI est consacré aux traitements liés aux données. »
Par ailleurs, entraîner une AI s’apparente à éduquer un enfant. L’AI apprend efficacement si les données utilisées pour l’entraîner sont correctes. En revanche, si on l’entraîne avec des données incorrectes, ses apprentissages seront erronés. De plus, lorsque des données hétérogènes sont utilisées au mauvais moment, l’AI est désorientée. La confidentialité et la sécurité des données de collecte et d’entraînement méritent donc une attention particulière : plus les données utilisées pour l’entraînement sont appropriées, plus l’AI devient intelligente et précise dans sa capacité de reconnaissance.
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Voici l’un des défis les plus critiques en matière d’AI, qui préoccupe les chercheurs travaillant sur des services d’AI dans les entreprises et les start-ups. Ces entreprises peuvent se targuer d’une précision supérieure à 90 %, mais les humains font mieux dans tous ces scénarios. Prenons l’exemple d’un modèle chargé de déterminer si une image représente un chien ou un chat : un humain parvient à identifier la bonne réponse dans presque tous les cas, atteignant une précision remarquable de plus de 99 %.
Pour qu’un modèle de deep learning atteigne des performances similaires, il faudrait un réglage fin sans précédent, une optimisation des hyperparamètres, un jeu de données volumineux, ainsi qu’un algorithme bien défini et précis, une puissance de calcul robuste, un entraînement continu sur les données d’apprentissage et des tests sur les données de test. Cela représente un travail considérable, en réalité bien plus difficile qu’il n’y paraît.
Les entreprises d’AI peuvent éviter tout ce travail fastidieux en faisant appel à un prestataire de services pour entraîner des modèles de deep learning spécifiques à partir de modèles pré-entraînés. Ces modèles sont entraînés sur des millions d’images et optimisés pour une précision maximale, mais le vrai problème est qu’ils continuent de présenter des erreurs et peinent véritablement à atteindre le niveau de performance humain.
La consommation énergétique de ces algorithmes très gourmands en ressources constitue un frein pour de nombreux développeurs. Le machine learning et le deep learning sont les piliers de cette AI, et ils exigent un nombre toujours croissant de cœurs de processeur et de GPU pour fonctionner efficacement. De nombreux domaines offrent des idées et des connaissances pour mettre en œuvre des frameworks de deep learning : suivi des astéroïdes, déploiement en soins de santé, traçage de corps cosmiques, et bien plus encore.
Ces domaines requièrent la puissance de calcul d’un supercalculateur, et les supercalculateurs ne sont pas bon marché. Bien que les développeurs travaillent sur les systèmes d’AI plus efficacement grâce au cloud computing et aux systèmes de traitement parallèle, ceux-ci ont un coût. Face à l’afflux sans précédent de données et à la complexité croissante des algorithmes, tout le monde ne peut pas se le permettre.
Conclusion
Les entreprises devront se familiariser avec l’AI, ce qui leur permettra de mieux comprendre son fonctionnement. Il est indéniable que la mise en œuvre de l’AI dans les entreprises peut présenter plusieurs défis, qui se révèlent au moment d’élaborer une stratégie AI. Cependant, adopter une approche progressive et structurée simplifiera le processus de mise en œuvre de l’AI dans une certaine mesure. Vous pouvez également faire appel aux services de Rikkeisoft. Nous sommes une entreprise informatique réputée au Vietnam. Fort de dix ans d’expérience, Rikkeisoft est en mesure de résoudre les trois principaux défis de la mise en œuvre de l’AI au Vietnam. Rikkeisoft est également reconnu par de nombreux sites d’évaluation internationaux, notamment en tant que Top IT Outsourcing Companies par DesignRush.
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