Comment l’IA favorise la naissance de nouvelles technologies | IA dans les affaires #80

Comment l’intelligence artificielle peut-elle contribuer à la création de nouvelles technologies ?

L’intelligence artificielle n’est pas seulement une nouvelle technologie fascinante, mais aussi un outil puissant pour créer des solutions technologiques innovantes. Comment l’IA peut-elle contribuer à cela ?

1. Générer de nouvelles idées et concepts. L’IA aide à inventer des technologies entièrement nouvelles et des prototypes d’appareils. L’intelligence artificielle peut combiner des faits et des concepts de manière non conventionnelle, trouvant des solutions qui peuvent échapper à l’esprit humain.
2. Tester et améliorer les prototypes. Grâce aux simulations informatiques, il est possible de tester rapidement et à moindre coût la fonctionnalité d’un prototype, sans perdre de temps et d’argent à construire des modèles physiques. L’IA permet également de modéliser divers scénarios d’utilisation et d’optimiser le projet pour des objectifs spécifiques.
3. Soutenir le processus de production. Les systèmes intelligents peuvent analyser les données de production en temps réel, détecter des anomalies et suggérer des modifications aux processus, garantissant une efficacité accrue, des taux de défaillance plus bas et un meilleur contrôle de la qualité.
4. Améliorer la gestion technologique. L’IA facilite la surveillance des systèmes technologiques, le diagnostic et la résolution de problèmes sans intervention humaine. Cela permet d’économiser du temps et des ressources, et la nouvelle technologie fonctionne plus efficacement.

Source : DALL·E 3, prompt : Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Programmation IA : GitHub Copilot

Un des exemples les plus intéressants de l’utilisation de l’IA pour assister les programmeurs est GitHub Copilot (https://github.com/features/copilot). C’est un outil basé sur des modèles de langage avancés qui “code en collaboration” avec les humains.

Cependant, comment fonctionne GitHub Copilot ? Copilot analyse le code écrit par le programmeur et l’utilise comme référence. Cela lui permet de suggérer ce qui devrait être trouvé dans les prochaines lignes du programme. Il est capable de :

• suggérer des expressions et même des fonctions entières,
• générer du code pour des algorithmes uniquement basé sur la description,
• créer de la documentation basée sur le code lui-même,
• expliquer le code,
• proposer des corrections,
• s’engager dans des discussions complexes avec le programmeur,
• et bien plus encore, le tout dans des dizaines de langages de programmation populaires.

Source : Github (https://github.com/features/copilot)

Tout ce qu’un développeur a à faire est de commencer à écrire un extrait de code, et GitHub Copilot proposera une proposition complète, basée sur l’analyse de millions de dépôts publics et une compréhension approfondie de la sémantique des langages de programmation.

Les principaux avantages pour les programmeurs incluent :

• accélérer le travail jusqu’à 55 %,
• une productivité et une satisfaction accrues grâce à des solutions efficaces qui émergent rapidement,
• moins de frustration lors de la création de code répétitif,
• une résolution de problèmes plus rapide.

Nouvelles technologies cloud : innovations de Microsoft

Microsoft a développé des applications innovantes de modèles de langage pour relever un défi commun pour de nombreuses entreprises utilisant le cloud – les problèmes liés à la gestion d’une infrastructure aussi complexe et à la réponse rapide aux pannes.

Comment cela a-t-il été réalisé ? Les spécialistes de Microsoft ont utilisé les capacités des modèles de langage pour analyser les descriptions d’incidents et les journaux. Sur cette base, les modèles peuvent suggérer les causes les plus probables des problèmes et des solutions optimales.

Il est important de noter que plus de données sont fournies à l’intelligence artificielle, plus elle devient précise pour détecter et classer de nouvelles pannes, ce qui entraîne des temps de réponse plus rapides et des pertes réduites dues aux interruptions du cloud.

L’utilisation de l’IA dans la gestion automatique des incidents cloud présente une opportunité pour :

• un diagnostic plus rapide des causes des pannes – l’IA analyse les données plus rapidement qu’un humain,
• des réparations automatisées – les solutions générées par l’intelligence artificielle éliminent le besoin d’intervention humaine,
• moins de temps d’arrêt et une meilleure continuité opérationnelle – une réponse plus rapide réduit les pertes pour les entreprises utilisant de nouvelles technologies cloud.

Ceci n’est que le début de l’utilisation de l’IA dans les nouvelles technologies de cloud computing. Bientôt, peut-être, la majorité des processus administratifs et du support technique pourraient être automatisés.

Siemens : tester des logiciels avec l’IA

Les spécialistes de Siemens ont utilisé les capacités d’apprentissage automatique pour automatiser un aspect très chronophage du développement logiciel – les tests.

Ils ont développé un système de nouvelles technologies qui, basé sur des données provenant de tests précédents et de versions de code, peut prédire les résultats de nouveaux tests avec une précision de 78 %.

Qu’est-ce que cela donne en pratique ? L’aspect le plus important est un retour d’information plus rapide pour les développeurs. Les développeurs reçoivent des suggestions préliminaires concernant les résultats des tests presque instantanément, sans attendre l’achèvement réel des tests, ce qui, dans de grands projets, peut prendre des heures ou des jours.

Cela permet une identification et une élimination plus rapides des erreurs, sans perdre de temps à changer de contexte et à se rappeler les détails du code précédemment écrit.

Le deuxième aspect significatif est l’optimisation de l’ordre des tests. Les prédictions concernant leurs résultats permettent de déterminer la séquence optimale pour exécuter les tests individuels afin de rencontrer des erreurs potentielles le plus rapidement possible.

Cela permet d’économiser des ressources informatiques nécessaires pour effectuer un ensemble complet de tests. Dans des études, une réduction de 10 % du temps total de test a même été observée.

Résumé : nouvelles technologies IA

L’intelligence artificielle stimule le progrès technologique de plusieurs manières. Elle principalement :

• génère de nouvelles idées et concepts d’appareils en combinant des faits de manière non conventionnelle,
• facilite le prototypage rapide et rentable, ainsi que l’accélération du processus de test des solutions,
• optimise les processus de conception et de production,
• automatisent la surveillance et la maintenance des systèmes,
• accélère le travail des programmeurs,
• assiste dans le diagnostic des problèmes techniques, et
• automatisent les tests logiciels.

Peut-être bientôt, la majorité des inventions révolutionnaires émergeront avec le soutien de l’intelligence artificielle. Par conséquent, il vaut la peine de se tenir au courant de ces changements fascinants et d’apprendre continuellement à tirer parti des nouvelles technologies dans votre travail.

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