PDG d’IBM : L’intelligence artificielle approche d’un point de basculement clé
En ce qui concerne l’IA généralisée, « nous n’avons aucune idée de comment cela va se produire », a déclaré Arvind Krishna, PDG d’IBM. Cela n'empêche pas IBM de créer des outils d'IA qui sont maintenant presque nécessaires pour que les entreprises restent compétitives.
Le marché mondial est sur le point d’atteindre un point de basculement critique de l’IA qui débloquera des gains de productivité majeurs, a déclaré le PDG d’IBM, Arvind Krishna, aux journalistes cette semaine, avant la conférence annuelle IBM Think à Boston.
À l’appui de cette affirmation, IBM a publié son Global AI Adoption Index 2022, qui a interrogé 7 502 décideurs d’entreprise. Il montre qu’actuellement, 35 % des entreprises utilisent l’IA dans leurs activités, soit quatre points de plus qu’en 2021. De plus, 30 % affirment que les employés de leur organisation gagnent déjà du temps grâce aux nouveaux logiciels et outils d’IA et d’automatisation.
Krishna a déclaré qu’il pensait que ces chiffres augmenteraient régulièrement jusqu’à ce que "vous atteigniez en quelque sorte un point de basculement autour de 50 %. Ensuite, il bascule très rapidement à 90 %. Cela signifie que nous sommes juste avant ce point de basculement, et c'est ce qui libère toute cette productivité.
Krishna a déclaré que ce niveau d’adoption de l’IA pourrait ajouter près de 16 billions de dollars à l’économie d’ici 2030, faisant référence à un rapport de PWC bien cité.
Lors de la conférence qui s'est tenue à Boston cette semaine, IBM a montré comment elle travaille avec des clients comme McDonald's pour déployer des cas d'utilisation pratiques de l'IA. Krishna a l'intention de montrer aux clients, aux partenaires et aux investisseurs comment IBM restera pertinent sur le marché en plein essor de l'IA, même après des années de faux pas qui ont soulevé des questions sur le rôle d'IBM dans l'avancement de l'IA. Plus tôt cette année, IBM a dû vendre Watson Health, autrefois considéré comme l'un des « impératifs stratégiques » d'IBM.
Alors qu'IBM est toujours à la recherche d'une position de leader dans le domaine de l'IA, l'entreprise ne se concentrera pas sur les « moonshots », a déclaré Krishna aux journalistes cette semaine.
"Nous devons travailler sur ces choses... qui apportent de la valeur cette année, et l’année prochaine, et l’année suivante pour nos clients », a-t-il déclaré. "De plus, nous pourrions travailler sur quelques-uns de ce que nous étiquetons comme des moonshots.
« Je crois que certains des exemples de soins de santé [dans l’IA] se produiront », a-t-il poursuivi, « mais il faudra peut-être une demi-décennie, voire une décennie de plus, pour se concrétiser, compte tenu de la difficulté de ces problèmes. Et ces problèmes sont une question de vie ou de mort.
En ce qui concerne le tir ultime sur la lune - le développement d'une IA généralisée - Krishna a déclaré qu'il pensait que c'était encore un long chemin. Des enquêtes menées auprès de scientifiques montrent que la plupart d’entre eux s’attendent à ce que l’IA généralisée soit réalisée entre 2050 et 2075.
« Ayant grandi en tant que scientifique... si quelque chose est dans 25 ans, ma conclusion est que nous n’avons aucune idée de comment cela va se produire", a déclaré Krishna. « Cela vaut-il la peine d’y travailler ? Sûr. Cela vaut-il la peine d’en faire la majorité de l’effort ? Je pense que c’est trop exagéré.
En attendant, a-t-il dit, des entreprises comme IBM peuvent aider les entreprises à automatiser les processus clés. McDonald's, par exemple, utilise l'IA d'IBM pour automatiser le processus de prise de commandes des clients. Big Blue travaille également avec ses clients pour appliquer l’IA aux processus informatiques.
« La raison pour laquelle l'IA progresse rapidement, c'est que nous en sommes à 2,5 quintillions d'octets de données produites chaque jour », a déclaré Krishna. « C'est 2,5, suivi de 18 zéros. Il n’y a aucun moyen qu’un quelconque nombre d’humains puissent traiter cela. Les anciennes techniques d’analyse et de base de données sont insuffisantes. L’IA est le seul outil capable d’exploiter et de récolter ces données pour obtenir des informations.