L’IA générative n’évolue pas en vase clos. Les progrès rapides que nous avons observés dans ce domaine au cours de la dernière année environ ont été rendus possibles par d’autres percées technologiques. L’informatique dématérialisée (cloud computing), par exemple, démocratise l’accès aux technologies d’IA. La 5G amplifie le potentiel de l’IA générative en facilitant l’analyse et le traitement de l’IA en temps réel. Et l’Internet des Objets (IoT) fournit une source riche de données que les modèles d’IA générative peuvent exploiter.
En d’autres termes, l’IA générative a été soutenue et influencée par de nombreuses autres technologies. Mais qu’en est-il de l’inverse ? Comment l’IA générative elle-même pourrait-elle accélérer d’autres technologies ? Voici quelques prédictions.
L’IA Générative dans le Métavers
Que vous adhériez ou non au concept du métavers, il est indéniable que l’idée d’espaces numériques immersifs où nous pouvons travailler, jouer, socialiser, faire des achats et apprendre est séduisante. L’IA générative pourrait améliorer les environnements du métavers en permettant la création automatique de contenu à la volée. Imaginez, par exemple, un jeu en VR avec des personnages et des défis uniques créés en temps réel, rien que pour vous. L’IA générative peut alimenter des fonctionnalités comme celle-ci dans le métavers, en offrant des expériences plus immersives et personnalisées aux joueurs et aux autres utilisateurs du métavers.
Tout comme la plupart des entreprises ont aujourd’hui un site web et une présence sur les réseaux sociaux, je pense qu’à l’avenir, la plupart d’entre elles auront une sorte de présence dans le métavers – qu’il s’agisse d’une boutique virtuelle, d’une expérience immersive de marque ou d’un campus virtuel que les employés pourront visiter. L’IA générative pourrait s’avérer un outil précieux pour toute entreprise souhaitant créer une présence dans le métavers. En effet, les solutions d’IA générative peuvent écrire du code informatique et créer du contenu. En théorie, les entreprises pourraient donc concevoir leurs propres espaces immersifs en 3D dans le métavers simplement en indiquant à un outil d’IA générative ce qu’elles souhaitent construire.
Préparez-vous aux Robots Équipés d’IA
L’IA générative aura également une influence sur la robotique en permettant le développement de robots capables d’apprendre et de s’adapter dynamiquement à de nouvelles tâches. Cela contribuera à la création de robots plus autonomes et élargira la gamme de tâches qu’ils peuvent entreprendre. Par exemple, les robots du futur seront capables non seulement de prouesses physiques impressionnantes, mais aussi de tenir des conversations naturelles avec les humains et de prendre des décisions complexes. En d’autres termes, l’IA générative contribuera à rendre les robots intelligents.
Cela élargira probablement l’éventail des emplois touchés par l’automatisation de l’IA. Jusqu’à présent, l’IA générative nous permet d’automatiser certaines tâches cognitives et créatives, notamment une partie du travail effectué par les designers, les enseignants, les musiciens, les marketeurs, etc. Les emplois physiques tels que la construction, le travail à la chaîne, le nettoyage, etc., ne sont (en grande partie) pas affectés par la vague de transformation de l’IA générative – du moins pour l’instant. Mais si l’on combine l’IA générative avec la robotique, cela pourrait changer. Nous pourrions voir des robots équipés d’IA travailler dans toutes sortes de secteurs, comme les usines, les magasins de détail, les hôtels et les chantiers de construction.
Combiner la Science des Matériaux et l’IA Générative
L’IA générative commence déjà à jouer un rôle dans la découverte et la conception de nouveaux matériaux. Comment ? En simulant diverses propriétés, en analysant de vastes ensembles de données et en appliquant l’analyse prédictive aux résultats des projets. En gros, l’IA générative peut contribuer à réduire les tâtonnements dans la découverte et la conception des matériaux.
Cela permettra d’accélérer la découverte de matériaux aux propriétés inédites. Elle permettra également de prototyper rapidement de nouveaux matériaux et même de les personnaliser plus facilement pour des industries et des applications spécifiques.
