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'opérer sur différents types d'informations, notamment du texte, du code, de l'audio, des images et des vidéos.
Microsoft Copilot : Microsoft a étendu ses offres Copilot à l'ensemble de sa suite de solutions, notamment Microsoft 365, dans le but de transformer la productivité et les processus métier pour différents rôles et fonctions. L'écosystème Copilot comprend désormais des fonctionnalités de personnalisation, un support basé sur les rôles et une intégration avec les données critiques de l'entreprise, entre autres fonctionnalités.
Modèles de la série Granite d'IBM : IBM a introduit de nouveaux modèles et fonctionnalités d'IA générative au sein de sa plateforme de science des données Watsonx, en se concentrant sur les données de qualité professionnelle et en proposant des modèles spécialisés pour différents domaines tels que la finance. En outre, IBM a introduit des outils tels que Tuning Studio pour la personnalisation des modèles d'IA et un générateur de données synthétiques pour la formation de l'IA.
Modèles d'IA génératifs personnalisés : on observe une tendance croissante vers des modèles d'IA génératifs personnalisés adaptés à des secteurs ou des tâches spécifiques, tels que le support client ou la révision de documents. Ces modèles offrent des avantages en termes de confidentialité, de sécurité et d'efficacité par rapport aux modèles plus vastes et généralisés et devraient devenir plus populaires à mesure que les capacités des développeurs d'IA convergent.
IA fantôme et besoins en talents en IA : Le paysage de l'IA assiste également à l'émergence d'une IA fantôme, où 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, l'accent étant mis sur les compétences liées au déploiement, à la surveillance et à la maintenance des 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 solutions d’IA plus sophistiquées, personnalisables et accessibles.
