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C'est incroyable à quelle vitesse la technologie a évolué au fil des ans et continue d'évoluer , et l'IA ne fait pas exception . C'est vraiment excitant de voir comment cela peut nous aider de diverses manières . Il est indéniable que beaucoup d'entre nous en ont bénéficié, sciemment ou non, au cours de la dernière décennie .
Peu importe où vous en êtes dans votre parcours vers l'IA, de nombreux mythes circulent sur le rôle que l'IA jouera dans nos futures vies professionnelles. Pourtant, quel que soit le rôle que vous jouez dans la pile technologique, la réalité pleine d'espoir est que l'IA pourrait rendre nos vies plus faciles et nos emplois plus productifs.
Dans cet article, nous allons explorer certains sujets liés à l'IA et à notre avenir .
1. Mythe : l'IA prendra en charge tous les travaux techniques.
Réalité : L'IA peut automatiser certaines des tâches fastidieuses de la technologie, mais l'IA ne peut pas remplacer la créativité, l'intuition et les compétences en résolution de problèmes des développeurs humains.
Plus important encore, aujourd'hui et à l'avenir, les postes techniques seront mis à profit pour aider et réduire le travail des développeurs. L'IA aidera à automatiser les tâches fastidieuses et répétitives telles que la révision du code, les tests et le débogage, ce qui peut minimiser le temps que les développeurs consacrent à ces tâches tout en les libérant pour se concentrer sur un travail plus significatif et innovant. Dans l'ensemble, cela conduit à des cycles de développement plus rapides et à des logiciels de meilleure qualité.
Et le développement de l'IA lui-même nécessite la contribution d'humains, y compris des scientifiques des données, des ingénieurs en apprentissage automatique et des développeurs de logiciels. L'intelligence artificielle est un outil qui peut augmenter les capacités humaines et les aider à travailler de manière plus efficace et productive.
Il ne fait aucun doute que les emplois se déplaceront comme d'habitude. Mais ces technologies d'IA complèteront de nombreux emplois et créeront des emplois entièrement nouveaux que nous ne pouvons pas imaginer aujourd'hui.
2. Idée reçue : Seuls les experts en science des données peuvent utiliser l'IA.
Réalité : bien qu'il soit utile de connaître la science des données, vous pouvez utiliser des modèles pré-formés et même utiliser des expériences alimentées par l'IA sans aucune connaissance du ML.
Le mythe selon lequel il faut une compréhension approfondie de la science des données pour tirer parti de l'IA peut être intimidant pour ceux qui ne connaissent pas le domaine. Bien que connaître les bases de la science des données soit certainement utile, tirer parti de l'IA est inutile dans de nombreux cas.
Un exemple est les modèles pré-entraînés , qui ont été entraînés sur de grandes quantités de données et sont prêts pour une tâche spécifique, comme la classification d'images ou la traduction de langues. Ces modèles pré-formés sont accessibles via une API et utilisés pour alimenter des expériences ou des applications sans nécessiter aucune connaissance en science des données ou en apprentissage automatique.
Un autre exemple est celui des expériences d'IA , telles que les assistants vocaux ou les chatbots, qui utilisent le traitement du langage naturel pour comprendre et répondre aux entrées de l'utilisateur. Ces expériences sont souvent alimentées par des modèles pré-formés et peuvent être intégrées dans des applications sans aucune connaissance de l'apprentissage automatique.
Cependant, il est important de noter que si l'IA peut être utilisée sans une compréhension de la science des données, avoir une compréhension de base du domaine permet de comprendre plus facilement les limites et les biais potentiels des solutions d'IA.
3. Mythe : La formation de modèles d'IA personnalisés est trop coûteuse et nécessite beaucoup de ressources.
Réalité : Vous pouvez personnaliser un modèle de base pré-entraîné
Nous savons tous que la formation de modèles d'apprentissage automatique peut être très gourmande en ressources. Cela nécessite beaucoup de données, de puissance de calcul et de temps, ce qui est un obstacle pour les personnes qui souhaitent former leurs propres modèles mais qui n'ont pas les ressources.
Il existe différentes manières de personnaliser le modèle de base déjà formé. Cela pourrait être une bonne option pour quelqu'un qui souhaite utiliser l'apprentissage automatique mais qui n'a pas les ressources nécessaires pour former ses propres modèles. Ces super modèles sont pré-formés sur des quantités massives de données et peuvent être affinés pour effectuer des tâches spécifiques ou répondre à des industries spécifiques. En affinant un modèle pré-entraîné, vous pouvez profiter de la formation d'origine tout en adaptant le modèle à vos besoins spécifiques.
Une autre option consiste à utiliser une plate-forme d'apprentissage automatique basée sur le cloud qui fournit une infrastructure évolutive et des outils et cadres prédéfinis pour le développement de modèles. Ces plates-formes peuvent aider à réduire la charge de calcul liée à la formation de vos propres modèles et donner accès à des modèles et des API pré-formés.
4. Idée fausse : l'IA n'est qu'une autre tendance technologique à la mode.
Réalité : ne vous laissez pas distancer !
L'IA s'est déjà avérée avoir un impact sur de nombreuses industries et continuera probablement à le faire à l'avenir. L'IA est une technologie perturbatrice qui transforme déjà les entreprises et les industries en permettant l'automatisation, en améliorant la prise de décision et en débloquant de nouvelles informations à partir des données. Les solutions basées sur l'IA sont utilisées dans les soins de santé, la finance, la fabrication, les transports et de nombreux autres domaines, et l'utilisation des applications d'IA ne devrait que croître.
Au-delà des avantages potentiels, il existe des risques potentiels de l'IA, tels que les pertes d'emplois, les préjugés et les problèmes de confidentialité.
Même pour ceux qui ne sont pas dans des domaines techniques, l'intelligence artificielle peut offrir de nouvelles opportunités d'emploi. Les rôles émergents tels que l'ingénieur d'invites deviendront de plus en plus importants avec la capacité des utilisateurs à créer de « bonnes invites » qui sont claires, concises et faciles à comprendre . Il doit également être suffisamment spécifique pour produire le résultat souhaité, mais pas au point de limiter la créativité du modèle de langage.
Attendre que l'IA se manifeste n'est pas une approche pratique ou sensée. Au lieu de cela, les particuliers et les entreprises devraient se tenir informés des derniers développements de l'IA et explorer les applications potentielles dans leurs domaines respectifs. Au-delà des avantages liés à la carrière de l'IA, elle peut améliorer votre vie personnelle en fournissant une optimisation des trajets domicile-travail, de la domotique et même des conseils en matière de finances personnelles pour vous aider à économiser de l'argent.
5. Idée reçue : les plates-formes d'IA sans code/à faible code sont réservées aux utilisateurs non techniques.
Réalité : les plates-formes sans code/à faible code aident à combler le fossé entre les utilisateurs techniques et non techniques
L'un des plus grands avantages des plates-formes d'IA no-code/low-code est qu'elles permettent à quiconque de créer des applications d'IA - pensez aux chatbots ou à la recherche spécialisée - quelles que soient leurs compétences techniques. Ces plates-formes peuvent aider à combler le fossé entre les utilisateurs techniques et non techniques en leur permettant de participer au processus de développement logiciel. Les utilisateurs non techniques peuvent créer des applications simples à l'aide d'une interface visuelle et de composants prédéfinis, tandis que les utilisateurs techniques peuvent personnaliser ces applications et les intégrer à d'autres systèmes.
De plus, les plates-formes sans code/à faible code sont également utiles pour les utilisateurs techniques, en particulier ceux qui souhaitent se concentrer sur des tâches de niveau supérieur plutôt que de s'enliser dans les détails de codage. Par exemple, un scientifique des données peut utiliser une plate-forme sans code/à faible code pour prototyper rapidement un modèle d'apprentissage automatique sans écrire de code à partir de zéro.
Les plates-formes sans code/à faible code sont puissantes et peuvent être utilisées pour un large éventail d'applications, des formulaires et flux de travail simples aux applications plus complexes qui nécessitent l'intégration de données, l'apprentissage automatique et d'autres fonctionnalités avancées. Cela en fait un outil inestimable pour les organisations de toutes tailles et industries pour bénéficier de l'IA sans avoir à embaucher des développeurs d'IA coûteux, permettant aux utilisateurs techniques et non techniques de contribuer au processus de développement logiciel, de rationaliser les processus métier et d'accélérer l'innovation.
Conclusion : l'IA a encore besoin d'une touche humaine
L'intelligence artificielle est un outil puissant qui peut être utilisé pour augmenter l'efficacité de nombreuses tâches techniques et non techniques différentes. Cependant, il est important de se rappeler qu'il ne remplace pas la créativité et l'ingéniosité humaines. L'IA peut nous aider à générer des idées, mais la façon dont nous les utilisons dépend de nous.
Par exemple, nous utilisons en fait l'IA pour nous à développer et à écrire ce blog, y compris le brainstorming par où commencer et comment structurer notre contenu. Cela nous d'écrire plus rapidement et de garder nos pensées organisées, mais l'IA ne capture pas (et ne peut pas) capturer notre créativité ou notre point de vue unique, ce qui est nécessaire pour rendre le contenu pertinent et attrayant pour le bon public. Dans l'ensemble, la réalité est qu'aider l'IA à mieux faire son travail dépend toujours des humains.
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