Voici le top 5 des derniers produits d’IA :

Modèle d'IA Gemini de Google : Google a présenté Gemini, son modèle d'IA le plus performant à ce jour, optimisé pour différentes tailles afin de s'adapter à une variété de tâches, des centres de données aux appareils mobiles. Gemini est multimodal, capable de comprendre et d'exploiter différents types d'informations, notamment le texte, le code, l'audio, l'image et la vidéo.

Microsoft Copilot : Microsoft a étendu ses offres Copilot à sa suite de solutions, y compris Microsoft 365, dans le but de transformer la productivité et les processus métier pour divers rôles et fonctions. L'écosystème Copilot comprend désormais des capacités de personnalisation, une prise en charge basée sur les rôles et une intégration avec des données critiques pour l'entreprise, entre autres fonctionnalités.

Modèles Granite Series d'IBM : IBM a introduit de nouveaux modèles et capacités d'IA générative au sein de sa plate-forme de science des données Watsonx, en se concentrant sur les données de qualité entreprise et en proposant des modèles spécialisés pour différents domaines tels que la finance. De plus, IBM a introduit des outils tels que Tuning Studio pour personnaliser les modèles d'IA et un générateur de données synthétiques pour la formation en IA.

Modèles d'IA génératifs personnalisés : il existe une tendance croissante vers des modèles d'IA génératifs personnalisés, adaptés à des secteurs ou à des tâches spécifiques, tels que le support client ou l'examen de documents. Ces modèles offrent des avantages en matière de confidentialité, de sécurité et d'efficacité par rapport aux modèles généralisés plus vastes et devraient devenir plus populaires à mesure que les capacités des développeurs d'IA convergent.

Shadow AI et besoins en talents en IA : le paysage de l’IA est également témoin de l’émergence de l’IA fantôme, dans laquelle les outils d’IA sont utilisés au sein des organisations sans surveillance formelle, ce qui soulève des inquiétudes en matière de sécurité et de conformité. Parallèlement, il existe une demande importante de talents en IA et en apprentissage automatique, avec un accent sur les compétences liées au déploiement, à la surveillance et à la maintenance de systèmes d'IA dans des environnements réels.

Ces développements mettent en évidence l’évolution rapide des technologies d’IA et leur intégration croissante dans divers aspects des affaires et de la vie quotidienne, signalant une tendance continue vers des technologies plus sophistiquées.