Comment l'IA favorise la naissance de nouvelles technologies | L'IA en entreprise #80

L’intelligence artificielle change le monde de manière étonnante, et ce n’est que le début de son évolution. Découvrez comment les nouvelles technologies, les grands modèles de langage et l'apprentissage automatique stimulent les innovations, depuis les outils de programmation jusqu'aux systèmes avancés de test et de diagnostic des problèmes techniques. Continuez à lire pour en savoir plus.

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 y contribuer ?

1. Générer de nouvelles idées et concepts. L’IA aide à inventer des technologies et des prototypes d’appareils entièrement nouveaux. 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 en construction de modèles physiques. L'IA permet également de modéliser divers scénarios d'utilisation et d'optimiser le projet pour des objectifs spécifiques.
3. Accompagner le processus de production. Les systèmes intelligents peuvent analyser les données de production en temps réel, détecter les anomalies et suggérer des modifications aux processus, garantissant ainsi une efficacité plus élevée, des taux de défaillance inférieurs et un meilleur contrôle qualité.
4. Améliorer la gestion de la technologie. L'IA facilite la surveillance des systèmes technologiques, le diagnostic et la résolution des problèmes sans intervention humaine. Cela permet d'économiser du temps et des ressources et la nouvelle technologie fonctionne plus efficacement.

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

Programmation IA : GitHub Copilot

L'un des exemples les plus intéressants d'utilisation de l'IA pour aider les programmeurs est GitHub Copilot (https://github.com/features/copilot). Il s’agit d’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 qu'il faudra trouver dans les prochaines lignes du programme. Il est capable de :

• suggérant des expressions et même des fonctions entières,
• générer du code pour des algorithmes basés uniquement sur la description,
• créer une documentation basée sur le code lui-même,
• expliquer le code,
• proposer des corrections,
• engager 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 référentiels publics et une compréhension approfondie de la sémantique des langages de programmation.

Les principaux avantages pour les programmeurs sont les suivants :

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

Nouvelles technologies cloud : les innovations de Microsoft

Microsoft a développé des applications innovantes de modèles de langage naturel pour relever un défi commun à 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 et les journaux des incidents. Sur cette base, les modèles peuvent suggérer les causes les plus probables des problèmes et les solutions optimales.

Il est important de noter que plus l’intelligence artificielle est alimentée en données, plus elle devient précise dans la détection et la classification des nouvelles pannes, ce qui entraîne des temps de réponse plus rapides et une réduction des pertes dues aux perturbations du cloud.

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

• diagnostic plus rapide des causes des pannes – l’IA analyse les données plus rapidement qu’un humain,
• 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 les nouvelles technologies cloud.

Ce 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 pourront 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, sur la base des données des tests précédents et des versions de code, peuvent 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 plus rapide pour les développeurs. Les développeurs reçoivent presque instantanément des suggestions préliminaires concernant les résultats des tests, sans attendre la fin effective des tests, ce qui peut prendre des heures ou des jours dans les grands projets.

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

Le deuxième aspect important est l’optimisation de l’ordre des tests. Les prédictions concernant leurs résultats permettent de déterminer la séquence optimale d'exécution de tests individuels afin de rencontrer des erreurs potentielles le plus rapidement possible.

Cela permet d'économiser les ressources informatiques nécessaires pour effectuer un ensemble complet de tests. Dans les études, une réduction de 10 % de la durée totale des tests a même été observée.

Résumé : les nouvelles technologies d'IA

L’intelligence artificielle stimule le progrès technologique de plusieurs manières. Il s'agit principalement :

• génère de nouvelles idées et concepts d'appareils en combinant des faits de manière non conventionnelle,
• facilite un prototypage rapide et rentable, ainsi qu'accélère le processus de test de la solution,
• optimise les processus de conception et de production,
• automatise la surveillance et la maintenance des systèmes,
• accélère le travail des programmeurs,
• aide à diagnostiquer les problèmes techniques, et
• automatise les tests logiciels.

Peut-être que bientôt la majorité des inventions révolutionnaires verront le jour avec le soutien de l’intelligence artificielle. Il vaut donc 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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Auteur : Robert Whitney

Expert JavaScript et instructeur qui coache les départements informatiques. Son objectif principal est d'améliorer la productivité de l'équipe en apprenant aux autres comment coopérer efficacement lors du codage.

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