LLM Large Langage Model
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2024 : 10 Tendances Impactant le Monde des Données et de l’IA

Le monde des données et de l’IA évolue à un rythme effréné. Afin de ne pas louper le coche, Barr Moses, experte du domaine, a livré ses 10 prédictions phares pour 2024.

1. Les modèles de langage volumineux (LLM) transforment la pile technologique

Les LLM ont littéralement métamorphosé la technologie en 2023. En 2024, ils poursuivent leur révolution : besoins croissants en données, nouvelles architectures (bases de données vectorielles), manipulation et utilisation inédites des données. L’automatisation de l’analyse et de l’activation des données devient incontournable.

2. Les équipes de données ressemblent à des équipes logicielles

Les équipes de données les plus avisées considèrent leurs actifs comme de véritables produits de données, avec exigences, documentation, sprints et même des accords de service pour les utilisateurs finaux. Elles se structurent et se gèrent désormais comme des équipes produits critiques.

3. Les équipes logicielles deviennent des experts en données

Ignorer les données pour construire des produits IA se solde souvent par des échecs cuisants. L’ingénierie et les données ne font qu’un. Aucun développement logiciel majeur ne verra le jour sans tenir compte de l’IA, et aucune IA majeure ne fonctionnera sans données d’entreprise solides.

4. RAG, l’arme secrète de l’IA d’entreprise

Suite aux déboires de l’IA générative, le besoin de données contextuelles fiables et propres s’est imposé. Les équipes exploitant des données propriétaires se tourneront vers RAG (Retrieval Augmented Generation) et le peaufinage massif pour offrir des produits IA compétitifs.

5. Opérationnalisation des produits IA d’entreprise

Si 2023 était l’année de l’IA, 2024 sera celle de son opérationnalisation. Les équipes adopteront des produits IA prêts à l’emploi, en recherchant efficacité et valeur réelle. Fini les fonctionnalités gadget pour impressionner la direction.

6. L’observabilité des données soutient l’IA et les bases de données vectorielles

La qualité des données est le principal défi de l’IA générative. La surveillance manuelle ne suffit pas. Les équipes ont besoin d’une stratégie d’observabilité des données adaptée aux piles IA, permettant de détecter, résoudre et prévenir les problèmes de qualité en continu.

7. Le Big Data se réduit

Avec des Macbooks aussi puissants que les premiers serveurs cloud, la frontière entre solutions commerciales et d’entreprise s’estompe. Les équipes utiliseront des bases de données en mémoire/en processus pour analyser et déplacer des ensembles de données, en particulier pour les besoins évolutifs.

8. Optimisation des ressources : une priorité

Les responsables données doivent jongler avec plusieurs impératifs : utiliser plus de données, générer plus d’impact, exploiter davantage l’IA, tout en réduisant les coûts cloud. Des outils de surveillance des métadonnées et d’optimisation de l’utilisation seront précieux en 2024.

9. L’Iceberg se dresse (Apache Iceberg)

Iceberg est un format de table open-source pour les lacs de données, permettant un traitement plus rapide et plus facile des grands ensembles de données. Il devient populaire, tout comme ses alternatives, car les lacs de données s’imposent comme la solution de facto pour de nombreuses organisations.

10. Le retour au bureau… pour certains

Alors que les avis divergent, de plus en plus d’entreprises demandent à leurs employés de revenir au bureau au moins quelques jours par semaine. Bien que le travail à domicile permanent séduise certains, les données montrent que la flexibilité reste souvent possible si l’on apporte de la valeur ajoutée.

Cet article de vulgarisation scientifique vous a éclairé sur les tendances majeures à suivre dans le monde passionnant des données et de l’IA en 2024 ? N’hésitez pas à partager vos réflexions et à vous tenir informés des évolutions à venir !

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