Traduit avec DeepL
L'intelligence artificielle marque le passage de l'automatisation pure à des systèmes qui apprennent, décident et agissent de manière autonome. Mais comment réussir à passer des données et des modèles à des solutions fiables et autonomes ? Benjamin Sawicki de l'ETH Zurich et membre du réseau SAIROP, montre dans son article pourquoi c'est maintenant que l'on pose les jalons pour l'avenir - et comment les entreprises peuvent participer activement à ce changement.
Cet article du KMU-Magazin fait partie d'une série qui a été créée dans le cadre d'une activité de suivi de la publication Orientation IA : défis et opportunités pour les PME suisses. Cette publication de la SATW aide les petites et moyennes entreprises à identifier les potentiels de l'intelligence artificielle et à planifier les prochaines étapes concrètes.
Le contenu a été élaboré en étroite collaboration avec les acteurs du réseau SAIROP (Swiss AI Research Overview Platform). SAIROP encourage l'échange entre la science, l'économie et la société, rend les compétences suisses en matière d'IA visibles et crée une orientation dans l'écosystème dynamique de l'IA.
Parce que ces concepts apparaissent souvent comme des slogans isolés. Mais en réalité, ils s'appuient logiquement les uns sur les autres et étendent pas à pas les méthodes existantes.
Les processus doivent être saisis numériquement et rendus mesurables par des flux de travail assistés par l'informatique ou des capteurs IoT. Ce n'est qu'alors que les données peuvent être analysées de manière pertinente et utilisées pour l'IA.
Ils permettent de tester virtuellement les processus, d'identifier les goulots d'étranglement à un stade précoce et de mettre en œuvre des améliorations - sans perturber la production réelle.
Pas à pas, du Machine Learning classique aux modèles de transformation comme ChatGPT, en passant par le Deep Learning et le Reinforcement Learning. Chaque évolution ouvre de nouveaux champs d'application, mais entraîne aussi de nouveaux défis.
Les opportunités pour les entreprises résident dans les prédictions guidées par les données, la maintenance prédictive, les systèmes d'aide à la décision, les robots autonomes et le contrôle intelligent des processus.
La fiabilité dans des situations exceptionnelles, la traçabilité des décisions, l'intégration dans des environnements complexes ainsi que des questions sociétales telles que l'équité, la participation et la transparence.
La Swiss Artificial Intelligence Research Overview Platform met en réseau la recherche, l'industrie et l'administration. Elle soutient le transfert de connaissances et de technologies et offre une orientation dans l'écosystème suisse de l'IA.
SAIROP soutient le transfert de connaissances et de technologies entre l'économie et l'industrie et offre une orientation dans l'écosystème suisse de l'IA.
