L'éditeur de Downcodes apporte une interprétation du « State of Artificial Intelligence Report » 2024 publié par Appen. Le rapport montre que l’IA générative connaît une croissance rapide, mais que les entreprises sont confrontées à de sérieux défis en matière de gestion des données. L'enquête montre que la qualité des données a diminué et que le retour sur investissement des projets d'IA a également diminué, ce qui souligne l'importance de données de haute qualité dans les applications d'IA. Le rapport souligne également l'importance des modèles d'apprentissage automatique de « collaboration homme-machine » pour améliorer les performances des modèles d'IA et garantir leur éthique et leur pertinence. Examinons de plus près les principales conclusions du rapport.
Récemment, le rapport Appen sur l’état de l’intelligence artificielle 2024 a attiré une large attention. Le rapport, basé sur une enquête menée auprès de plus de 500 décideurs informatiques américains, montre que l'IA générative a augmenté de 17 % au cours de l'année écoulée. Cependant, avec cette tendance croissante, les entreprises sont confrontées à des défis considérables en matière de gestion des données.
Si Chen, responsable de la stratégie chez Appen, a mentionné dans une interview qu'à mesure que l'application des modèles d'IA pénètre progressivement dans des domaines plus complexes et professionnels, les besoins en données augmentent également. Les données seules ne suffisent pas. Les entreprises ont besoin de données qui soient non seulement précises et diversifiées, mais qui comportent également des étiquettes claires et doivent s'adapter à des scénarios d'utilisation spécifiques de l'IA.
La portée des applications d’IA générative s’élargit, les entreprises, des opérations informatiques à la R&D, tirant parti de la technologie pour améliorer leur efficacité. Cependant, malgré l’essor du domaine, le retour sur investissement des projets d’IA est en baisse.
Depuis 2021, la proportion de projets d’IA déployés avec succès a diminué de 8,1 %, tandis que le nombre de projets pouvant générer des retours significatifs a également diminué de 9,4 %. Cela est principalement dû au fait que les projets d'IA d'aujourd'hui deviennent de plus en plus complexes et que de nombreuses entreprises commencent à essayer des applications d'IA générative plus complexes, qui nécessitent un support de données de meilleure qualité.
En outre, le rapport souligne que les problèmes de qualité des données sont devenus de plus en plus graves. Depuis 2021, la précision des données a chuté de près de 9 %. Aujourd'hui, 86 % des entreprises doivent mettre à jour leurs modèles chaque trimestre, ce qui impose des exigences plus élevées en matière de précision et de diversité des données. Pour résoudre ces problèmes, de nombreuses entreprises se tournent vers des fournisseurs de données externes.
Dans le même temps, la préparation des données est devenue le principal goulot d’étranglement auquel sont confrontés les projets d’IA d’entreprise. À mesure que la complexité des modèles d’IA générative augmente, les entreprises ont besoin de stratégies à plus long terme pour garantir la qualité et la cohérence des données. En outre, l'intervention humaine est devenue de plus en plus importante dans ce processus. L'enquête montre que 80 % des personnes interrogées estiment que l'apprentissage automatique de la « collaboration homme-machine » est crucial. Ce modèle contribue non seulement à améliorer les performances des modèles d’IA, mais garantit également leur éthique et leur pertinence.
Souligner:
L’IA générative atteindra une croissance de 17 % en 2024, mais les entreprises sont confrontées à de nombreuses difficultés dans la gestion des données.
? Le pourcentage de déploiements réussis de projets d'IA est en baisse, tout comme le retour sur investissement.
Les problèmes de qualité des données deviennent de plus en plus graves et les entreprises ont besoin de toute urgence de données de meilleure qualité pour répondre aux besoins des modèles d’IA complexes.
Dans l’ensemble, le rapport d’Appen constitue une référence précieuse pour les stratégies de données des entreprises à l’ère de l’IA générative. Tout en poursuivant l'application de la technologie de l'IA, il est crucial de prêter attention à la qualité des données et aux stratégies efficaces de gestion des données pour garantir le succès des projets d'IA et obtenir le retour sur investissement idéal. L'éditeur de Downcodes continuera de prêter attention aux tendances dans le domaine de l'IA et vous proposera des rapports plus passionnants.