Aucun secteur ne peut y échapper


Selon un rapport d'IDC, les dépenses en intelligence artificielle et apprentissage automatique atteindront 57,6 milliards de dollars d'ici 2021

juillet
12 2019

3 min de lecture

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Selon un rapport de PwC et de CB Insights, rien qu'en 2018, les startups et les entreprises liées à l'IA ont obtenu un financement de 9,3 milliards de dollars de capital-risque. Les licornes indiennes PayTm, Swiggy et Oyo ont investi des ressources pour acquérir des capacités d’IA et ont acquis au moins une société d’IA.

En 2018, les sociétés de capital-risque ont financé des startups indiennes d'IA avec 478,38 millions USD en 111 levées de fonds. L’une des raisons de la montée en puissance des technologies d’apprentissage informatisé et d’apprentissage automatique réside dans les avantages concurrentiels qu’on peut en tirer, notamment grâce à l’expérience client et à l’optimisation des coûts. Dans le commerce électronique, par exemple, comprendre le comportement des consommateurs et la demande de produits et proposer la bonne offre au bon moment peuvent faire la différence entre gagner ou perdre face à la concurrence.

Changement de travail

Au début, l'IA était principalement basée sur des systèmes à base de règles, dont la capacité à générer de la valeur est limitée par la qualité de la définition des règles, qui nécessite une expertise humaine. Dans l'apprentissage machine (ML) – un sous-ensemble de l'IA – une fois qu'un modèle est formé, le modèle ML peut apprendre plus par le biais de l'inférence – lorsque le modèle ML est exploité pour exploiter des données en temps réel.

La capacité des modèles de BC à apprendre de soi avec des interventions humaines minimes, voire aucune, a été la clé pour susciter l’intérêt des entrepreneurs et des innovateurs. Qu'il s'agisse de magasiner sur Flipkart ou de regarder des films sur Netflix, les expériences des clients ont énormément affecté mon apprentissage automatique et son apprentissage approfondi. Organiser une grande quantité de contenu et formuler des recommandations d'achat est l'un des cas d'utilisation commercialement reconnu qui a suscité un vif intérêt, tant de la part des géants de la technologie que des startups bien établies. UBS estime qu'IA, en tant que secteur autonome, pourrait atteindre une capitalisation boursière de 120 à 180 milliards USD d'ici 2020.

Soins de santé et IA

La santé est un autre domaine dans lequel l'IA et les systèmes d'apprentissage automatique devraient avoir un impact important. Par exemple, une startup basée à Bangalore fournit des médicaments de précision utilisant l'IA et l'apprentissage automatique. Une autre start-up basée à Bangalore analyse les données médicales et génère des rapports à l’aide de systèmes d’apprentissage approfondis, ce qui peut faire une énorme différence en matière de prise en charge des patients en temps voulu.

Autres secteurs

L'apprentissage automatique est la technologie clé en main qui touche de nombreux secteurs: robotique, vente au détail, banque, finance, conduite autonome, détection de la fraude, prévision météorologique, recherche de médicaments contre le VIH, examen d'objets extraterrestres, etc. En d'autres termes, AI & ML offre aux entrepreneurs de nombreuses opportunités d'explorer, d'expérimenter et de créer de nouvelles entreprises.

Les applications d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique ont besoin de la puissance des capacités de traitement massivement parallèles fournies par les GPU. Cependant, la possession de matériel GPU ne justifie pas les coûts d’amortissement sur 3 ans, en particulier pour les entrepreneurs qui débutent dans l’espace AI & ML. De plus, il n’existe pas beaucoup de solutions GPU économiques sur le marché indien. L'apprentissage automatique est devenu moins difficile avec le développement et la disponibilité en production des frameworks Open Source.

En conclusion

L’espace AI & ML est encore jeune et les entrepreneurs ont une énorme opportunité pour innover et perturber. L'intelligence artificielle pourrait remplacer nos emplois à grande échelle. Cependant, selon une étude réalisée par UBS, dans la plupart des régions, l'IA est prête à remplacer des tâches, pas des emplois.