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L'apprentissage automatique (ML) est mis en œuvre par 68 % des organisations, selon STX Next
68 % des directeurs techniques (CTO) ont mis en œuvre l'apprentissage automatique dans leur entreprise, 72 % le considèrent comme la technologie la plus susceptible de s'imposer dans 2 à 4 ans
L'étude, réalisée par la société de développement de logiciels STX Next, révèle également que 55 % des entreprises emploient désormais au moins un membre de l'équipe dédié aux solutions d'IA/ML, même si seulement 15 % disposent d'une division IA distincte.
Ces conclusions sont tirées de l'étude 2021 Global CTO Survey de STX Next, qui recueille les points de vue de 500 CTO mondiaux sur la pile technologique de leur organisation et sur ce qu'ils cherchent à y ajouter à l'avenir. Il en ressort que 72 % des répondants considèrent l'apprentissage automatique comme la technologie la plus susceptible de s'imposer au cours des deux à quatre prochaines années, et 57 % prévoient la même chose pour le cloud computing.
En outre, 25 % des directeurs de la technologie indiquent qu'ils ont mis en œuvre le traitement du langage naturel, 22 % la reconnaissance des formes et 21 % les technologies d'apprentissage profond. 87 % des entreprises emploient jusqu'à cinq personnes dans une capacité dédiée à l'IA, à l'apprentissage automatique ou à la science des données.
Łukasz Grzybowski, responsable de l'apprentissage automatique et de l'ingénierie des données chez STX Next, déclare :
"La mise en œuvre de l'IA et de ses sous-ensembles dans de nombreuses entreprises n'en est qu'à ses débuts, comme en témoigne la prévalence de petites équipes d'IA.
Il n'est pas surprenant de voir l'apprentissage automatique comme un leader incontesté en ce qui concerne les technologies futures, car ses applications se répandent chaque jour davantage. Ce qui est moins évident, ce sont les compétences dont les gens auront besoin pour tirer pleinement parti de sa croissance et relever les défis qui en découleront. Il est important que les directeurs de la technologie et les autres dirigeants soient conscients de ces défis et qu'ils soient prêts à prendre les mesures nécessaires pour accroître leur expertise en matière d'IA afin de conserver leur avantage en matière d'innovation.
L'apprentissage profond est un bon exemple de domaine dans lequel il y a beaucoup de place pour le progrès. C'est l'un des domaines de l'IA qui se développe le plus rapidement, en particulier lorsqu'il s'agit de son application dans le traitement et la compréhension du langage naturel, les chatbots et la vision par ordinateur. De nombreuses entreprises innovantes tentent d'utiliser l'apprentissage profond pour traiter des données non structurées telles que des images, des sons et du texte.
Cependant, l'IA est encore le plus souvent utilisée pour traiter des données structurées, comme en témoigne la grande popularité des méthodes classiques d'apprentissage automatique telles que la régression linéaire ou logistique et les arbres de décision."
Source : STX Next
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Voir aussi :
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