Les 10 principales tendances technologiques en 2022 selon Baidu

Baidu présente les 10 principales tendances technologiques en 2022, notamment le modèle de préformation à grande échelle, l’IA pour la science, la biologie informatique alimentée par l’IA, l’intégration du matériel et des logiciels quantiques, la conduite autonome, l’exploration de l’espace profond, la symbiose homme-machine, l’IA verte et l’IA inclusive.

En ce début d’année 2022, alors que la pandémie mondiale continue de provoquer des troubles et que l’économie mondiale est confrontée à de nombreux défis, l’intelligence artificielle est devenue un moteur essentiel de l’innovation et du développement, en raison de l’évolution rapide de ses technologies de base, du renforcement de la connectivité interdomaines et de l’élargissement de la gamme d’applications industrielles.

Les technologies de base de l’IA ne cessent de faire des percées, avec de plus en plus de cas avérés d’innovation intégrée. Dans le domaine du pré-entraînement de grands modèles, par exemple, des voies de recherche telles que l’inter-modalité, l’inter-langage et l’amélioration des connaissances ont repoussé les limites des modèles à grande échelle et ouvert de nouvelles perspectives à l’intelligence artificielle générale.

En outre, dans la recherche interdisciplinaire et inter-domaines, l’IA constitue une variable partagée pour la recherche scientifique et le développement technologique. Dans des domaines tels que l’informatique quantique, la biologie et la chimie, « +AI » est devenu l’un des axes de recherche les plus passionnants.

L’IA accélère également le développement d’industries telles que la conduite autonome, la robotique, l’aérospatiale et les soins de santé. Elle a également joué un rôle clé dans la réalisation d’objectifs tels que la réduction des émissions de carbone et l’inclusion sociale.

Baidu Research partage les 10 principales tendances technologiques de 2022.

Modèle de pré-formation à grande échelle

Le modèle de pré-formation à grande échelle reflète la tendance à l’amélioration des connaissances, à la modélisation multimodale unifiée et au multi-apprentissage, ce qui réduit la dépendance aux données étiquetées et accélère les applications du monde réel.

Les modèles autosupervisés à grande échelle formés sur des données massives peuvent traiter une gamme de tâches d’IA en utilisant un modèle et un paradigme unifiés. Cette technologie a surmonté le goulot d’étranglement des technologies conventionnelles en réduisant la dépendance à l’égard des données étiquetées de grande taille, ce qui a considérablement renforcé l’efficacité, l’universalité et la généralisation des modèles d’IA.

En 2022, l’orientation de la R&D devrait passer de l’augmentation de la taille des modèles au déploiement pratique. Les modèles à grande échelle continueront à progresser en termes de performance, d’universalité, de généralisation, d’efficacité opérationnelle et de rentabilité, complétés par des technologies telles que la modélisation unifiée intermodale, l’apprentissage rapide, l’apprentissage continu, la distillation de modèles et la modélisation éparse.

Dans le même temps, le seuil de réalisation des scénarios d’IA du monde réel, tels que les bureaux intelligents et la finance intelligente, va diminuer. Par exemple, fondée sur de grands modèles intermodaux, l’IA favorisera l’adoption de l’AIGC (AI Generated Content), qui promet de stimuler la cognition créative, d’améliorer la diversité du contenu et de réduire les coûts de production.

L’IA pour la science

L’IA pour la science est apparue comme un nouveau domaine de recherche ayant le potentiel de changer le paradigme de la recherche scientifique.

L’année dernière, l’apprentissage automatique a aidé les mathématiciens à découvrir deux conjectures majeures. La combinaison de l’apprentissage automatique, de la modélisation multi-échelle et du calcul haute performance a permis de résoudre les problèmes de simulation en temps réel de circuits quantiques aléatoires ultra-larges.

L’IA a également démontré un grand potentiel dans la recherche scientifique, notamment pour le traitement des données, l’établissement de nouvelles expériences et la création de modèles de calcul plus efficaces.

L’IA émergente pour la science devrait fusionner davantage deux paradigmes de la recherche scientifique : la déduction théorique et la déduction axée sur les données.

Au cours des prochaines années, l’IA sera intégrée dans de nombreux domaines différents tels que les mathématiques, la physique, la chimie, les matériaux et l’ingénierie, et jouera un rôle plus important dans la progression de la science fondamentale.

Biologie computationnelle basée sur l’IA

La biologie computationnelle basée sur la technologie de l’IA continue de se développer rapidement, réalisant des percées dans de nombreux scénarios de recherche et d’application fondamentaux.

Covid-19 a suscité une demande sans cesse croissante d’IA dans l’industrie des sciences de la vie. Par exemple, l’IA peut être utilisée pour améliorer la précision et la vitesse de l’édition du génome sur cible ou pour prédire les structures de repliement des protéines.

Le succès de la technologie des vaccins à ARNm a fait progresser le développement de macromolécules et de vaccins à base d’ARN ou de protéines.

La biologie computationnelle alimentée par l’IA est prête à faire de nouvelles percées dans la recherche fondamentale et les applications, allant de la conception de médicaments à base de protéines, de la composition de médicaments et du dépistage de médicaments aux anticorps monoclonaux à base d’ARNm, à la thérapie du cancer et à d’autres immunothérapies.

La confluence de l’IA et de la biologie computationnelle accélérera considérablement le développement des médicaments, tout en réduisant les coûts et en facilitant la médecine de précision et les thérapies personnelles.

Informatique de confidentialité

L’informatique de la vie privée a suscité une attention croissante ces dernières années. Elle permettra une utilisation plus complète des données et créera une infrastructure qui renforcera la confiance des utilisateurs.

La sécurité et la conformité sont devenues essentielles pour libérer la valeur des données dans le contexte de l’augmentation des réglementations mondiales sur les informations personnelles et la sécurité des données.

Les technologies informatiques de protection de la vie privée, telles que l’informatique confidentielle de confiance et l’informatique fédérée, ont pris de l’importance car elles abordent la protection de la sécurité des données, le partage et la circulation des données d’un point de vue technique.

Grâce à l’amélioration des performances de la technologie informatique de protection de la vie privée, à la promotion mutuelle de la technologie et des normes de conformité et à la collaboration multipartite pour renforcer la crédibilité technique, il est possible de développer les meilleures pratiques pour des applications pertinentes dans des scénarios tels que la biologie computationnelle, l’analyse financière et les transactions de données.

À long terme, la technologie informatique de protection de la vie privée pourrait favoriser la circulation de données cryptées et l’informatique par défaut, établissant progressivement une infrastructure pour la confiance des utilisateurs.

Intégration du matériel et des logiciels de l’informatique quantique

L’intégration du matériel et des logiciels dans l’informatique quantique se généralise, car la demande réelle accélère la fusion et l’innovation entre l’informatique quantique et d’autres secteurs.

En 2022, les technologies de conception, de préparation, de mesure et de contrôle des puces quantiques devraient s’améliorer continuellement. Le nombre de qubits augmentera. De nouvelles percées seront réalisées en réduisant le bruit ou en s’adaptant au bruit.

Les logiciels et services quantiques se développeront dans une direction multiplateforme, les utilisateurs recevant des options de back-end quantiques plus abondantes sur les plateformes de calcul quantique natives. Les plates-formes de calcul quantique dotées de solutions d’intégration logiciel-matériel quantique montreront progressivement leur potentiel commercial.

Avec l’intégration et l’innovation profondes de l’informatique quantique et de la fabrication intelligente, de l’intelligence artificielle, de la médecine chimique, des technologies financières et d’autres domaines, de nombreuses solutions d’application pratique présentant des avantages quantiques significatifs verront le jour.

Les agences gouvernementales, les universités et l’industrie collaboreront plus étroitement pour construire des dispositifs quantiques de haute qualité et cultiver les talents en matière de technologie quantique, prenant ainsi les premières mesures pour créer une chaîne industrielle d’informatique quantique.

Conduite autonome

La technologie de la conduite autonome entre dans une nouvelle phase sans conducteur, car de multiples modèles de « Robocar » relient la technologie aux scénarios d’application.

Les progrès technologiques et la réglementation politique rapprocheront la conduite autonome sans conducteur de la réalité en 2022. En particulier, le Robocar représente la prochaine génération de véhicules qui donnera lieu à une révolution dans les transports.

La conduite autonome imprègne un large éventail de scénarios d’utilisation, tels que les véhicules de tourisme, les transits publics, le fret routier, la distribution en entrepôt, la vente au détail, l’assainissement et les opérations spéciales dans les mines et les ports, créant une valeur remarquable et favorisant le progrès social.

Exploration de l’espace lointain

L’IA et la technologie aérospatiale ouvrent de nouvelles possibilités pour l’exploration intelligente de l’espace lointain.

L’exploration de l’espace lointain est l’incarnation ultime de la curiosité de l’humanité envers l’univers. Il existe une demande croissante de vaisseaux spatiaux autonomes pour mener des explorations scientifiques et exploiter les ressources de la lune ou d’autres planètes, ainsi que pour explorer davantage l’espace.

Dans le domaine de l’automatisation des machines de construction, une excavation continue de 24 heures sans personnel a été réalisée.

Les algorithmes de perception autonome de l’environnement et de planification des mouvements utilisés dans les rovers peuvent également permettre aux capteurs d’assurer des fonctions telles que l’évitement autonome des obstacles et la prise de décision, ainsi que le fonctionnement autonome flexible d’un bras robotique.

En outre, la technologie de l’IA devrait également jouer un rôle de soutien essentiel dans la détection et la réparation des dommages subis par les engins spatiaux, la construction de laboratoires de simulation de jumeaux numériques et la détection et l’analyse des big data de l’espace profond.

Symbiose homme-machine

Les restrictions liées à la distanciation sociale ont donné un nouvel élan à la symbiose homme-machine. La combinaison de l’interaction intelligente virtuelle et réelle fera bientôt partie du travail et de la vie.

Alors que la pandémie mondiale continue de contraindre l’humanité à vivre dans la distanciation sociale, le développement de la technologie numérique et intelligente nous a donné l’occasion de réduire cette distance, accélérant la symbiose entre les personnes, les avatars numériques et les robots.

Ce changement est soutenu par les progrès continus des technologies d’IA telles que la vision, la parole et le traitement du langage naturel, ainsi que par le XR dans la compréhension multimodale et l’apprentissage continu, soutenus par l’intégration du matériel, du réseau, de l’informatique, du contenu de la plateforme de l’écosystème et de nombreux autres domaines. Tous ces éléments ont formé un système de soutien intertechnique.

Avec l’accélération de l’intégration et de l’innovation de diverses technologies de l’information avancées, davantage de plateformes permettant de combiner le virtuel et le réel et l’interaction intelligente pour l’industrie et les scénarios de consommation verront le jour, ce qui renforcera l’intégration profonde de l’économie numérique et de l’économie réelle et enrichira l’expérience de travail et de vie des gens.

IA verte

Le développement de l’IA prend de plus en plus en compte les facteurs verts et à faible émission de carbone, contribuant ainsi à atteindre les objectifs de plafonnement et de neutralité carbone.

À mesure que la technologie de l’IA s’accélère et intègre l’innovation à diverses industries, les centres de données et l’informatique IA à grande échelle génèrent une importante valeur sociale, mais posent en même temps des défis sous la forme de coûts énergétiques et d’impact environnemental.

Aujourd’hui, le monde pousse vigoureusement à la conservation de l’énergie et à la réduction des émissions de carbone, ce qui rend urgent le développement d’une technologie d' »IA verte » plus respectueuse de l’environnement pour réduire la consommation d’énergie de la formation et du déploiement des modèles.

Au cours des prochaines années, les technologies liées à l' »IA verte » continueront à se développer, en construisant des systèmes autour de la conception d’architectures, de stratégies de formation et de raisonnement et de l’utilisation de données à faible consommation d’énergie, afin de former des repères d’évaluation qui tiennent compte à la fois des performances et de la consommation d’énergie.

On s’attend également à ce que de nouveaux processeurs d’IA dotés d’une puissance de calcul supérieure et d’une consommation d’énergie inférieure continuent d’être inventés.

Les grandes entreprises d’IA construiront des modèles intensifs à grande échelle pour améliorer les performances en aval et réduire les coûts globaux de consommation d’énergie ; les politiques encourageront la construction de centres de données verts et à faible émission de carbone et la technologie de l’IA sera appliquée pour améliorer les ratios d’efficacité énergétique des infrastructures et d’autres mesures.

Une IA inclusive

L’IA deviendra plus inclusive, l’accent étant mis sur la création de valeur, ce qui permettra de se concentrer davantage sur les besoins des PME et des groupes minoritaires.

L’IA inclusive ne concerne pas seulement les praticiens de l’IA, mais aussi l’ensemble de la population qui bénéficiera de l’IA.

Les plateformes open-source centrées sur les cadres d’apprentissage profond ont considérablement abaissé le seuil de développement de la technologie de l’IA. Les jeux de données publics, les grandes bases de modèles et les centres régionaux de calcul intelligent seront développés pour aider les petites et moyennes entreprises à réduire leurs coûts, à accroître leur efficacité et à stimuler l’innovation.

Un système national de formation à l’IA sera également mis en place progressivement afin de promouvoir le réemploi du personnel de l’industrie traditionnelle par le biais de l’éducation scientifique à l’IA.

Le développement de l’IA devrait également profiter à tous les groupes de la société. Grâce aux orientations politiques et à la promotion du concept ESG de développement durable, les entreprises se concentreront sur la création de valeur.

En accordant une plus grande attention aux besoins des groupes minoritaires tels que les personnes âgées et les enfants, les fournisseurs de services d’IA développeront des services et des produits d’IA inclusifs qui permettront à chacun de profiter du monde numérique.