IA Intelligence artificielle, analyse PESTEL, facteur politique, facteur économique, facteur social, facteur technologique, facteur environnemental, facteur légal, cyberattaque, conférence à Dartmouth College, algorithme, disponibilité de données massives, Meta, OpenAI, Microsoft, NVIDIA IBM, Google, ByteDance, startup, efficacité des armes, règlementation, prix des technologies de l'IA, sécurité publique, consommation d'énergie, éthique, Employment Equity Act, États-Unis, Canada
L'histoire de l'intelligence artificielle (IA) remonte aux années 1950, lorsque les scientifiques ont commencé à se pencher sur la possibilité de créer des machines capables de penser et d'agir comme des êtres humains. Le terme « intelligence artificielle » a été créé en 1956 lors d'une conférence à Dartmouth College. Au cours des premières décennies, l'IA a connu des progrès importants, mais également des périodes de stagnation. Dans les années 1960, les chercheurs ont développé des programmes de logique symbolique, qui reposaient sur des règles et des axiomes pour prendre des décisions. Cependant, ces programmes étaient limités par leur incapacité à traiter l'incertitude et l'imprévisibilité, et les progrès de l'IA ont ralenti dans les années 1970. Dans les années 1980, les chercheurs ont commencé à explorer de nouvelles approches de l'IA, notamment l'apprentissage automatique.
[...] Les questions éthiques entourant l'IA, telle que la responsabilité en cas de dommages causés par une décision prise par une IA, sont des enjeux sociaux importants. Les décisions prises par une IA peuvent avoir des répercussions sur les personnes et la société dans son ensemble. Les compétences nécessaires pour travailler avec l'IA sont en constante évolution, et les facteurs sociaux peuvent jouer un rôle dans la formation et l'éducation de ceux qui travaillent avec l'IA. Les inégalités socio-économiques et d'accès à l'éducation peuvent également influencer l'adoption et le développement de l'IA. [...]
[...] Les avancées technologiques dans le domaine de la collecte de données, telles que l'Internet des objets et la numérisation, facilitent la collecte des quantités massives de données, ce qui a amélioré la capacité de l'IA à effectuer des tâches complexes. Les systèmes d'IA doivent communiquer avec d'autres systèmes et avec les utilisateurs. Les avancées technologiques dans les domaines de la communication, tels que l'Internet haut débit, la 5G et la communication sans fil, ont permis aux systèmes d'IA de communiquer plus rapidement et plus efficacement. [...]
[...] Les chercheurs en IA travaillent actuellement à trouver des moyens de réduire la consommation d'énergie de l'IA, notamment en utilisant des techniques de compression de modèles et en optimisant les architectures de réseaux de neurones pour qu'elles soient plus économes en énergie. L'IA peut également être utilisée pour résoudre des problèmes environnementaux. Par exemple, les systèmes de surveillance de la qualité de l'air et de l'eau peuvent être améliorés grâce à l'utilisation de l'IA, tout comme la prédiction des catastrophes naturelles. Les systèmes d'IA peuvent également aider à optimiser les processus de production industrielle, ce qui peut réduire l'impact environnemental. [...]
[...] L'intelligence artificielle est devenue un enjeu stratégique dans la géopolitique pour plusieurs raisons. Tout d'abord, les gouvernements peuvent allouer des fonds pour soutenir la recherche et le développement de l'IA dans des domaines tels que la santé, l'énergie et les transports. L'IA peut être utilisée pour améliorer les capacités militaires et la sécurité nationale. Les États peuvent utiliser l'IA pour surveiller les activités des autres pays, détecter les menaces potentielles, et améliorer la précision et l'efficacité des armes. De plus, l'IA peut être utilisée pour stimuler l'innovation économique et industrielle. [...]
[...] En 2023, Le marché de l'intelligence artificielle est estimé à 327 milliards de dollars dans le monde. Plusieurs grandes entreprises comme Google (Alphabet Inc.), Meta, OpenAI, Microsoft, NVIDIA IBM et startups comme ByteDance, Nuro, Indigo et UiPath investissement massivement aujourd'hui dans l'intelligence artificielle dans différents domaines tels que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, la robotique ou encore l'analyse prédictive. Analyse PESTEL de l'intelligence artificielle L'analyse PESTEL est une méthode d'analyse stratégique qui permet de prendre en compte les facteurs macro-environnementaux susceptibles d'affecter une entreprise ou un secteur d'activité. [...]
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