^UNEL’intelligence artificielle a fait des sauts exponentiels en 2020. Les véhicules autonomes se faufilent maintenant dans le courant dominant tandis que les progrès de l’apprentissage automatique changent la façon dont nous écrivons le code et découvrons les drogues. Les grandes entreprises d’IA comme celles de San FranciscoOpenAI et AlphabetLa filiale DeepMind a annoncé de nouveaux développements en 2020 qui pourraient devenir les piliers de la technologie de demain alors que les startups continuaient de croître malgré la pandémie.

Voici les meilleurs produits, les personnes les plus intrigantes et les tendances les plus excitantes de l’année en IA

Meilleur produit: Google Smart Compose

Alors que bon nombre des plus grandes innovations en matière d’intelligence artificielle se produisent hors de la vue du consommateur moyen, Smart Compose est un spectacle quotidien sur Gmail et Google Docs. Lancée par Google en 2018, la fonctionnalité permettant de gagner du temps utilise les algorithmes d’apprentissage automatique du géant de la technologie pour prédire et suggérer automatiquement le texte qu’un utilisateur envisage de taper. Smart Compose n’a été largement diffusé sur Google Docs qu’en février, et la technologie en est encore à ses débuts. «Je pense que cela arrivera à un point où vous mettrez quelques points, et cela peut remplir automatiquement un paragraphe», déclare Konstantine Buhler, juge des prix Forbes, partenaire de la centrale de capital-risque Sequoia.

Innovateur le plus perturbateur: Nvidia

Nvidia, connue pour fabriquer les puces puissantes qui alimentent les PC de jeu, les plates-formes minières Bitcoin et les réseaux d’IA, continue de repousser les limites. En 2020, il a connu une série de percées qui ont considérablement réduit la quantité de données nécessaires dans les «réseaux antagonistes génératifs», une méthode d’apprentissage en profondeur de création d’images, de sons et de vidéos qui n’existait pas auparavant. Il met la technologie à profit dans Maxine, une plate-forme de visioconférence qui, selon la société, peut réduire la bande passante des appels par dix en identifiant les principales caractéristiques faciales pour créer des images de personnes générées par l’IA.

Le nouveau venu le plus intrigant: Alpha Fold 2

Pendant des décennies, le repliement des protéines a été un problème pour les scientifiques qui tentent de créer de nouveaux médicaments. Le casse-tête de la façon dont les protéines se recourbent en formes 3D a été résolu pour seulement une infime fraction des 200 millions de protéines connues de la science. Alpha Fold 2, qui a été dévoilé par DeepMind de Google en novembre, utilise un modèle de calcul formé sur quelque 170000 structures protéiques connues pour prédire comment les protéines non déchiffrées se replieront. Les premiers résultats suggèrent que le modèle est précis, en moyenne, à la largeur d’un seul atome, une «percée potentiellement capitale» pour un processus qui jusqu’à présent reposait sur des techniques manuelles lourdes et coûteuses.

Entreprise exceptionnelle: Zoom

Toutes ces réunions vidéo interminables et ces happy hours virtuels tendus en valaient peut-être la peine après tout: Zoom a également eu un impact indirect mais matériel sur l’intelligence artificielle. L’IA n’est efficace que si l’on dispose de données à utiliser, et Zoom à l’ère de la pandémie a créé une énorme banque de données qui n’était pas disponible à l’ère des réunions en personne. «Zoom nous a permis de vivre efficacement la vie, à certains égards, numériquement», déclare Buhler. Un exemple de ses cas d’utilisation: le logiciel de vente de la startup Gong, qui utilise l’IA pour transcrire et annoter automatiquement les appels Zoom afin que les commerciaux puissent rapidement passer au cœur de leurs réunions.

Annus Horribilis: Intelligence artificielle artificielle

Presque immédiatement après que l’IA est devenue une tendance technologique flashy, de nombreuses entreprises ont commencé à commercialiser leurs produits comme utilisant l’IA. Pour certains, c’était complètement absurde. Désormais, alors que les parties prenantes connaissent le battage médiatique, le château de cartes s’effondre pour des entreprises telles que ScaleFactor. Se présentant comme un fournisseur d’outils basés sur l’IA pour remplacer les comptables, la startup a levé 100 millions de dollars de fonds auprès des principales sociétés de capital-risque. Ces «outils», comme Forbes révélé en juillet, étaient en fait des comptables offshore – de type humain – basés aux Philippines.

_{Et roulement de tambour, s’il vous plaît …}

La «personne» de l’année Forbes AI: GPT-3

En septembre, un éditorial dans le Gardien a généré des vagues de buzz et de controverse. Son auteur? GPT-3. Pas un humain, mais plutôt un «modèle de langage», GPT-3 a été formé sur des quantités massives de texte afin qu’il puisse écrire comme une personne. Annoncé au cours de l’été, GPT-3 n’est pas encore un triomphe, et les sceptiques notent qu’il ne «comprend» pas ce qu’il écrit. Pourtant, la capacité du système d’IA à rédiger un essai cohérent représente un pas de géant dans le traitement du langage. Il peut également écrire du code de base. Le potentiel est énorme, allant des logiciels entièrement écrits par IA aux compagnons numériques qui tiennent des conversations significatives avec les humains, à la Spike Jonze. Sa.

Les premiers prix Forbes AI ont été sélectionnés en consultation avec Konstantine Buhler, partenaire de Sequoia, qui a travaillé en étroite collaboration avec Forbes pour développer la méthodologie derrière le AI 50, une liste des startups américaines les plus prometteuses en intelligence artificielle.