L’AI est une technologie qui peut révolutionner les secteurs de la fabrication, de la santé, de l’exploration spatiale et bien d’autres. En conséquence, l’AI se développe rapidement et gagne en popularité à un rythme remarquable. Cette popularité croissante de l’AI a poussé plusieurs entreprises à investir dans le développement et la recherche de diverses applications d’AI, comme les robots et les voitures autonomes.
Cependant, il est important de noter que l’AI fait toujours face à certains défis. Voici certains des défis courants que la plupart des entreprises informatiques du Vietnam rencontrent lors de la mise en œuvre de l’AI.
Comme vous le savez probablement, les systèmes d’AI sont pilotés et développés en exploitant des données de haute qualité. Par conséquent, la difficulté de collecter des données précises, de contrôler la qualité et le coût de l’étiquetage des données sont les aspects les plus difficiles pour chaque entreprise d’AI, où qu’elle soit dans le monde. Vinfast, par exemple, est une entreprise majeure dans le domaine des applications d’AI au Vietnam. Vinfast est le seul centre de recherche et développement de véhicules autonomes du Vietnam. Vinfast a investi beaucoup de temps et d’argent pour assembler une flotte de voitures capable de circuler dans les rues et de prendre des photographies dans diverses conditions horaires et météorologiques.
Selon Nguyen Minh Tan, directeur adjoint de Rikkei AI
« Un produit d’AI est une synthèse de nombreux matériaux différents, et les données sont l’une des composantes essentielles. Selon les statistiques, jusqu’à 80% du temps de développement du produit d’AI est consacré au traitement lié aux données. »
De plus, entraîner l’AI est similaire à l’éducation d’un enfant. L’AI peut apprendre avec succès si les bonnes données sont utilisées pour l’entraîner. En revanche, si nous enseignons à l’AI avec des données incorrectes, elle apprendra incorrectement. De plus, lorsque des données hétérogènes sont utilisées à un moment inexact, l’AI devient confuse. Par conséquent, la confidentialité et la sécurité de la collecte et de l’entraînement des données pour l’AI doivent être prises en compte. Plus les données sont correctement utilisées pour l’entraînement, plus l’AI devient intelligente et plus elle peut reconnaître précisément.
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Voici l’un des défis les plus critiques de l’AI, un défi qui a tenu les chercheurs en alerte pour les services d’AI dans les entreprises et les start-ups. Ces entreprises pourraient se vanter d’une précision supérieure à 90%, mais les humains peuvent faire mieux dans tous ces scénarios. Par exemple, supposons que notre modèle doive prédire si l’image est celle d’un chien ou d’un chat. L’humain peut prédire le résultat correct presque à chaque fois, réalisant une précision stupéfiante supérieure à 99%.
Pour qu’un modèle d’apprentissage profond atteigne une performance similaire, il faudrait un réglage fin sans précédent, une optimisation des hyperparamètres, un grand ensemble de données, un algorithme bien défini et précis, ainsi qu’une puissance de calcul robuste, un entraînement ininterrompu sur les données d’entraînement et un test sur les données de test. Cela semble être beaucoup de travail, et c’est en réalité cent fois plus difficile que cela ne le paraît.
Les entreprises d’AI peuvent éviter tout ce travail difficile en utilisant un prestataire de services pour entraîner des modèles d’apprentissage profond spécifiques à l’aide de modèles pré-entraînés. Ils sont entraînés sur des millions d’images et sont réglés finement pour une précision maximale, mais le vrai problème est qu’ils continuent à afficher des erreurs et auraient vraiment du mal à atteindre une performance au niveau humain.
La quantité d’énergie utilisée par ces algorithmes gourmands en ressources est un facteur qui éloigne la plupart des développeurs. L’apprentissage automatique et l’apprentissage profond sont les fondements de cette AI, et ils exigent un nombre sans cesse croissant de cœurs et de GPU pour fonctionner efficacement. Il existe divers domaines où nous avons des idées et des connaissances pour mettre en œuvre des frameworks d’apprentissage profond, comme le suivi des astéroïdes, le déploiement dans le secteur de la santé, le suivi des corps célestes et bien d’autres.
Ils nécessitent la puissance de calcul d’un superordinateur, et oui, les superordinateurs ne sont pas bon marché. Bien que les développeurs travaillent plus efficacement sur les systèmes d’AI grâce à la disponibilité de l’informatique en nuage et des systèmes de traitement parallèle, ils ont un coût. Tout le monde ne peut pas se le permettre avec l’augmentation de l’afflux de quantités de données sans précédent et des algorithmes complexes à croissance rapide.
Conclusion
Les entreprises devront se familiariser avec l’AI, ce qui les aidera à comprendre comment l’AI fonctionne. Il ne fait aucun doute que la mise en œuvre de l’AI dans les entreprises peut rencontrer plusieurs défis, et vous commencerez à remarquer ces défis lors de la création d’une stratégie d’AI pour votre entreprise. Cependant, l’adoption d’une approche progressive et stratégique simplifiera le processus de mise en œuvre de l’AI à un certain niveau.
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