L'intelligence artificielle devient de plus en plus un élément irremplaçable des applications mobiles, des logiciels et des systèmes CRM de différents types. La masse salariale est un poste important dans le budget d'une entreprise, puisqu'elle varie de 20-30 à 60% des coûts, soit 40% en moyenne. Mettre en œuvre des algorithmes d’IA dans les processus technologiques signifie abandonner les employés peu qualifiés et de niveau intermédiaire, réduire les coûts de main-d’œuvre et augmenter progressivement les bénéfices. Jetons un coup d'œil à des exemples montrant comment l'introduction et l'adaptation de l'IA dans la structure des processus métier prouvent leur efficacité et combien coûte le développement d'une application d'IA.
Cette solution est utile pour les ingénieurs et les concepteurs, les constructeurs et les analystes. Esquissez simplement un dessin à la main et complétez-le avec des clarifications textuelles, et le logiciel produira un graphique, un diagramme ou un plan prêt à l'emploi avec des lignes et des dimensions claires en quelques secondes. Un code simple écrit en Python et intégré aux services d'IA fournit une reproduction claire d'un format linéaire donné. Afin de résoudre des problèmes complexes, importez des modules et des packages, téléchargez et compilez des distributions et installez d'autres bibliothèques.
Le projet Jupyter propose de telles options pour implémenter et développer des algorithmes d'IA : environnement Web, application de calcul d'analyses et de données numériques, version simplifiée de pages statiques, widgets et tableaux de bord avec interaction multilatérale. Un ou plusieurs éléments de la fonctionnalité peuvent être utilisés en fonction de la tâche des développeurs, en adaptant l'IA aux demandes.
Labelme est un exemple d'application graphique classique créée sur la plate-forme open source LabelMe développée par des spécialistes basés dans le Massachusetts en 2008. La segmentation et la classification, le format d'interface utilisateur personnalisable garantissent un travail de balisage manuel pratique en ligne ou hors ligne. Qt est l'outil graphique de son interface.
La reconnaissance faciale en temps réel à l'aide de la bibliothèque Deepface, créée en Python, permet une identification humaine avec une précision de 98 à 99 %. De même, les modèles d'IA basés sur celui-ci identifient l'âge, les émotions et le sexe d'une personne, en les comparant instantanément à des centaines d'images. La bibliothèque est un extrait de solutions modèles testées comme VGG-Face et OpenFace, ArcFace avec Dlib, GhostFaceNet et autres, effectuant des tâches de reconnaissance en tant que détecteur en 5 secondes. Ceci est important pour la sécurité dans les endroits à forte concentration et praticabilité des personnes - aéroports, gares, centres commerciaux.
De telles solutions sont le plus souvent développées sur du code fermé pour assurer la sécurité des utilisateurs et des propriétaires. Les tests et la rédaction des invites constituent la base, le « cœur » de l’idée. Le modèle Mistral 7B sous licence publique Apache 2.0 est parmi les meilleurs disponibles aujourd'hui. Le bon modèle ne peut être sélectionné, développé et lancé que par une équipe expérimentée de spécialistes qui évalueront l'étendue des tâches, la disponibilité des ressources et des installations, ainsi que le langage de programmation utilisé.
Le décodage multitâche est basé sur l'interaction de plusieurs variables cibles et des relations de régression détectées, l'évaluation des données sur une échelle de perte et leur équilibrage ultérieur pour obtenir l'effet souhaité. Il s'agit de tâches de haut niveau, de sorte que le coût de développement de telles applications d'IA multiplateformes commence entre 100 000 et 150 000 dollars. La durée de formation de plusieurs modèles sur une architecture multifactorielle complexe avec introduction du raisonnement algorithmique varie de 300 à 500 mille heures, ce qui explique le coût élevé de tels projets.
L'élargissement de la gamme d'utilisation des modèles de langage est clairement illustré par Gemma (un produit API Gemini), qui s'exécute dans les tests 2B et 7B. La bibliothèque Keras 3.0 intégrée au modèle est responsable de la compatibilité avec les frameworks JAX et PyTorch, la bibliothèque de formation ouverte TensorFlow, préservant les performances opérationnelles élevées et la flexibilité des solutions proposées. L'extension des fonctionnalités existantes pour répondre aux exigences de l'entreprise est prise en charge par l'interpolation de variables, la personnalisation des paramètres de l'interpréteur, les tests unitaires et le débogage avec profilage.
Cependant, les capacités techniques et logicielles de la plateforme sont suffisantes pour générer un site de cartes de visite, une page de marque personnelle avec un portfolio, un simple site e-commerce avec un petit nombre de positions. Une telle plate-forme peut également être développée à d'autres fins, par exemple pour la modélisation par l'IA des intérieurs des bâtiments et des maisons, la conception de routes, les complexes de survie et la production alimentaire. Les trois premiers sites sur Wegic sont gratuits - 120 crédits sont accordés. Lorsqu'ils sont épuisés, le paiement des forfaits à faible coût commence à 10 $ par mois. Une fois un site créé, la plateforme le met en ligne peu de temps après.
Les informations fournies confirment le fait que les solutions d'OpenAI et d'autres développements dans le domaine des réseaux de neurones prennent de l'ampleur. Analyse immédiate des données clients, segmentation des demandes et des actifs financiers, maintien d'un contact personnel basé sur les transactions précédentes - une petite liste de capacités d'IA qui méritent d'être mises en œuvre dans un projet d'entreprise pour augmenter la rentabilité.
La base de données se souviendra qu'une personne spécifique a commandé une cabine sans pilote avec un siège enfant. La prochaine fois, l'application avec IA intégrée précisera si un siège auto est nécessaire. Dans un an ou deux, l'acheteur d'un ordinateur portable se verra proposer de passer à un nouveau modèle, meilleur et plus puissant que la version précédente. L'IA enverra une offre avantageuse avec un panier de l'ensemble préféré si l'on sait que pendant certaines périodes de l'année, les gens n'achètent que du poisson et des fruits de mer, refusant la viande, les œufs et le lait.
Voici un exemple : une femme peut parler au téléphone avec un appareil sans fil, faire frire des steaks et verser du yaourt à son enfant en même temps, passant ensuite à d'autres sujets. De nos jours, un réseau de neurones génère et exécute jusqu'à une douzaine d'algorithmes d'actions en parallèle. Mais nous avons besoin de protocoles de contrôle et d’interdiction bien définis, car pour atteindre une efficacité et des économies d’énergie supérieures au seuil, l’IA pourrait autoriser des actions dangereuses.
Vraisemblablement, pour calculer qu'une voiture drone se déplacera plus vite sur trois roues. On peut considérer que des parents inconnus venus rendre visite pendant l'absence des propriétaires sont des cambrioleurs, il est donc nécessaire de bloquer les fenêtres et les portes et d'appeler le gardien. Pour cela, vous avez besoin d'un contrôle avec indication d'interdiction absolue d'effectuer certaines opérations.
La texture modifiée par l'IA sera utile aux fabricants de meubles et de tissus, aux fabricants de porcelaine et à d'autres fabricants où il est nécessaire d'ajuster la palette de couleurs. La méthode incarne une « baguette magique » indispensable pour la conception graphique et la conception extérieure et intérieure des bâtiments. Supposons que le client souhaite terminer le salon et la chambre dans le style rococo ou baroque, classicisme ou luxe. Choisissez les bons éléments et l'application IA les génère à nouveau dans la bonne palette, présentant instantanément un certain nombre de prototypes.
Ces fonctions sont également adaptées à la création de jeux, au design, au support visuel du projet, elles peuvent donc être considérées comme une composante de la société de plus en plus importante. L'analogue du DALL-E fermé est CLIP, dont la fonctionnalité a été réduite de moitié par rapport à l'original. Une extension des deux réseaux de neurones est le VQGAN contradictoire, qui fonctionne dans un format de génération contradictoire où le générateur et le discriminateur sont en concurrence. VQGAN et CLIP interagissent parfaitement, car le premier génère l'image et le second en tant que classement analyse la pertinence par rapport à la tâche.
Le coût le plus élevé de la formation des réseaux de neurones concerne la collecte de données et le développement de l'IA ultérieur. Afin de produire des images haute résolution, le codeur et le décodeur quantifiés apprennent à reconstruire des modèles basés sur la sémantique. Cela nécessite un livre de codes et une quantification vectorielle avec distribution. Un problème existe dans le volume limité des couches convolutives et de l'architecture du transformateur compte tenu de l'évolutivité quadratique. C'est pourquoi en s'éloignant des pixels pour coder des mots avec des séquences d'index, l'utilisation du service Colab est un moyen de sortir du problème de rareté des ressources.
Trillium, le TPU de 6e génération que Google lancera bientôt à grande échelle, combiné à des commutateurs optiques, est prêt à entraîner des modèles d'IA de complexité faible à moyenne. Trillium est 5 fois plus rapide que la version précédente et contient 256 puces fonctionnelles dans une seule unité. TPU est capable d'utiliser 4096 puces dans un cluster fonctionnant à plusieurs tranches. Il existe des centaines de « pods » dans le cluster lui-même.
Si l’on considère que le salaire annuel moyen d’un employé aux États-Unis et dans les pays développés de l’UE est de 50 à 60 000 dollars et que le développement d’une application d’IA remplacera une à trois à cinq personnes, les avantages économiques sont évidents. La formation du modèle Neuron, la création et la mise en œuvre d'une application d'IA dans un CRM de niveau de complexité moyen seront rentabilisées en 3 à 12 mois. Le développement de la structure du flux de données, les algorithmes d'engagement des modules mis à jour et l'analyse des bases relationnelles nécessitent l'utilisation de programmation et de sockets parallèles, ainsi que des opérations de test pendant le processus de lancement, de sorte que le prix de la commande peut être plus élevé.
Self-Discover est basé sur le principe d'auto-cohérence et de raisonnement paradoxal, lorsqu'un modèle d'IA crée un algorithme logiquement correct sur la base de la pile impliquée. Le raisonnement universel passe par les étapes de sélection d'un moyen de résoudre le problème, d'adaptation à des conditions spécifiques et d'exécution directe. L'environnement est adapté à la résolution de tests complexes, des structures de raisonnement sont implémentées et transférées vers différents LLM.
Former des modèles d’IA pour produire des images et des dessins 1080p est indispensable pour les entreprises qui produisent des photos et des vidéos réalistes et de haute qualité ou pour le développement d’applications AR. Cette méthode est également importante pour le SLAM dans les situations où la cartographie et la navigation robotisées sont utilisées, basées sur les observations de capteurs et l'odométrie. Dans la pratique, il est mis en œuvre dans les processus de formation de l'IA pour le déplacement en toute sécurité de véhicules sans pilote, d'appareils sous-marins et volants tels que les drones, et la visualisation des organes du corps lors d'examens médicaux.
Un module complémentaire permettant de sélectionner des moments accrocheurs à partir de podcasts, de vidéos, de conférences a récemment été écrit en Python, afin que le logiciel interagisse avec CrewAI et la version 4 de GPT-o (ce dernier service d'IA a besoin d'une clé). L'application ajoute des sous-titres à la nouvelle vidéo après avoir coupé les images selon l'algorithme établi. Réduire et extraire intelligemment les points clés de l'information diminue le temps d'analyse du volume : c'est le principe «Ne pas trop faire réfléchir le client».
L'apprentissage de modèles linguistiques offre un large champ aux hommes d'affaires de conception de sites Web et de graphisme effectuant une génération multimodale. Les applications d'IA développées sont basées sur le principe gaussien et la méthode d'auto-reconnaissance. Les assistants IA aident à la formation des modèles IA. Le plus important est un énoncé précis des protocoles et des algorithmes : la complexité détermine le prix du développement d’applications d’IA, ne dépassant pas le seuil de prix de 150 000 $.