L’intelligence artificielle change nos vies comme le faisait la machine à vapeur ou l’électricité il y a 250 ans. Par exemple, des systèmes basés sur des connaissances et des langages automatisent les processus métier, les rendant plus efficaces et transparents. À l’aide de systèmes d’IA, les données de marché sont analysées et évaluées en fonction des développements futurs attendus. D’autres développements simplifient le recrutement du personnel ou aident à mettre en œuvre les activités marketing de manière plus ciblée et à mieux répondre aux clients avec des analyses protégées. D’autres changerons l’éducation du XXIe siècle…
Au cours du deuxième trimestre de cette année, les startups qui travaillent avec l’intelligence artificielle ont généré un financement de 7,4 milliards de dollars, le montant le plus élevé jamais enregistré depuis un trimestre, selon CB Insights. Le nombre de transactions a également augmenté, parallèlement à l’argent collecté. Il y a eu 488 financements d’intelligence artificielle, le deuxième plus grand nombre au cours d’un trimestre.
Certaines entreprises ont organisé des tours de financement exceptionnelles, générant plus de 100 millions de dollars en une seule transaction. Au cours du dernier trimestre, huit des dix sociétés les plus performantes se trouvaient aux États-Unis. Malgré cela, pour la première fois, les États-Unis ont représenté moins de la moitié de tous les financements de démarrage d’IA. En 2013, environ les trois quarts des financements d’intelligence artificielle ont été conclus avec des sociétés aux États-Unis. À compter de cette année, ce nombre est tombé à 40%. Les startups internationales de l’IA ont été soutenues dans l’UE et la Chine par des efforts accrus pour développer les initiatives gouvernementales en matière d’IA.
Globalement, les startups sont soutenues par le secteur du capital de risque. Au premier trimestre de 2015, les startups AI ont collecté un peu plus d’un milliard de dollars. Le montant record collecté par les entreprises au cours de ce trimestre signifie que le financement a augmenté d’environ 592% en seulement quatre ans. Les analystes s’attendent à ce que les systèmes d’IA se développent considérablement dans les cinq prochaines années environ, tandis que les solutions d’intelligence artificielle d’entreprise devraient afficher un taux d’adoption plus lent.
Berlin participe à cette révolution. Avec un total de 223 entreprises employant environ 5 000 personnes et générant un chiffre d’affaires de 500 milliards d’euros en 2017, Berlin est un creuset européen d’innovateurs et de visionnaires dans le domaine de l’IA. Selon une étude réalisée par la Technologiestiftung Berlin, 50 à 65 professeurs de différents domaines d’application ont mené 273 projets de recherche (2007-2017) dans de nombreux centres de recherche, collèges et universités, pour un financement total de 117 millions d’euros financé par le gouvernement fédéral.
Environ 231 millions d’euros de capital-risque ont été versés aux sociétés d’IA en 2017. D’ici 2025, le chiffre d’affaires annuel des sociétés d’IA de Berlin devrait dépasser 2 milliards d’euros. Le PIB mondial devrait augmenter de 13,8% d’ici 2030 grâce à la technologie de l’IA – bien que cela puisse varier selon les régions géographiques, l’ étude de pwc “Impact de l’intelligence artificielle en Allemagne” de 2018 suggère que la croissance en Europe du Nord et L’Amérique du Nord pourrait être particulièrement élevée.
– La jeune start-up berlinoise Ada, qui a obtenu un financement de 40 millions d’euros en 2017 pour son application de diagnostic sophistiquée à base d’IA, est un bon exemple de l’IA dans le secteur de la santé Lancé à l’échelle mondiale dans plus de 130 pays, Ada agit en tant que consultant personnel en matière de santé. Il évalue les symptômes de la santé de l’utilisateur et fournit des suggestions sur la manière de les traiter rapidement et efficacement. 10 millions d’évaluations ont été complétées depuis son lancement mondial en 2016.
– Le développement de systèmes d’aide à la conduite, tels que German Auto Labs, pionnier de l’IA vocale dans l’industrie automobile, est au centre des préoccupations des entreprises berlinoises d’intelligence artificielle. Outre les domaines essentiels de la conduite autonome, Berlin travaille également sur des systèmes d’intelligence artificielle pour les cartes routières, des applications pour piétons et des systèmes de réalité augmentée pour le trafic aérien. Ils ont différents services, comme Chris qui est le premier assistant numérique conçu pour les conducteurs. Utilisez votre téléphone en toute sécurité par la voix et le geste en conduisant: messagerie, navigation, appels et musique. Chris vous permet de garder vos yeux sur la route.
– En 2022, 7 exaoctets de données vidéo seront transmis par heure par les véhicules et les caméras de surveillance, fournissant ainsi un nombre infini de points de données, indispensables à la mise en place d’une infrastructure autonome, de services orientés et de nouvelles entreprises. La startup berlinoise BrighterAI utilise l’apprentissage en profondeur pour anonymiser des données visuelles , telles que des visages de personnes ou des plaques d’immatriculation, tout en maintenant un contenu naturel et entièrement analysable. La technologie rend la collecte de données accessible au public conformément aux réglementations internationales en matière de protection de la vie privée, telles que GDPR en Europe, CSL en Chine et le prochain CCPA aux États-Unis.
– Baidu, Alibaba et Tencent (BAT) sont les trois principaux investisseurs dans les jeunes pousses en intelligence artificielle parmi les grandes entreprises chinoises. La plupart de ces fonds vont à ceux qui sont axés sur des couches d’application ou des algorithmes. Bien que le trio de géants de la technologie n’ait jusqu’à présent réalisé que des investissements stratégiques, le secteur a également bénéficié d’un flux de financement gouvernemental et de capital-risque récemment. Baidu et Alibaba se sont également lancés dans la conception de chipset.Cette intégration verticale ne menace pas uniquement les startups, mais également les concepteurs de puces traditionnels qui considéraient auparavant les sociétés Internet comme leurs clients. Cette dynamique façonnera l’industrie dans les années à venir.
– Squirrel AI promet un tutorat personnalisé. Au lieu d’un enseignant humain, un algorithme d’intelligence artificielle organise Des leçons. Une jeune fille chinoise de 13 ans a décidé d’essayer. À la fin du semestre, ses résultats au test étaient passés de 50% à 62,5%. Deux ans plus tard, elle a obtenu 85% à son examen final de collège. Ces dernières années, l’investissement du pays dans l’enseignement et l’apprentissage reposant sur l’IA a explosé. Des dizaines de millions d’étudiants utilisent une forme d’intelligence artificielle pour apprendre, que ce soit par le biais de programmes de tutorat extrascolaires comme Squirrel.
– Miro, une start-up basée à Hong Kong, utilise la vision informatique pour marquer des images et des vidéos de coureurs pour les marques qu’ils portent. Lorsqu’ils participent à une course, les capteurs de Miro peuvent suivre leurs chaussures et leurs tenues pour les organisateurs et les sponsors de l’événement. Jusqu’à présent, la technologie a été utilisée dans près de 500 événements à travers le monde et a analysé plus de 10 millions d’athlètes. La majeure partie du développement technique a été menée à Hong Kong.
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– la startup Scale se charge d’étiqueter les données de ses clients afin que leurs modèles de Machine Learning puissent être entraînés. Les clients fournissent leurs données à Scale par le biais de leurs API, et la startup déploie ses ressources afin d’étiqueter les textes, les fichiers audio, les images, les vidéos… De nombreux ingénieurs vous diront que l’obtention de données étiquetées est la partie la plus difficile de la création d’un modèle d’apprentissage automatique. Construire une intelligence artificielle représente un paradigme fondamentalement différent de la construction d’un logiciel traditionnel. Les performances d’un système d’intelligence artificielle dépendent davantage des données que de l’algorithme.
-La startup MICIN, a déclaré que des techniques d’IA telles que l’apprentissage automatique peuvent également être utilisées pour aider les médecins à identifier des affections ne présentant parfois pas de symptômes évidents, tels que la dépression post-partum. Fondé à Tokyo en 2015, MICIN exploite une entreprise de télémédecine pour le diagnostic à distance, comprenant la fourniture de kits de test à domicile de la grippe et un service d’analyse médicale basé sur l’IA qui tente de trouver des liens entre les modes de vie et la maladie.