Alibaba dévoile ses prévisions sur les principales tendances technologiques pour 2023

Hangzhou, Chine, 11 janvier 2023 - L'Académie DAMO d'Alibaba (« DAMO »), l'initiative mondiale de recherche d'Alibaba Group, a partagé ses prévisions annuelles sur les principales tendances technologiques susceptibles de façonner de nombreux secteurs dans les années à venir.

Parmi les principales tendances technologiques, l'IA générative, qui a déjà gagné un élan considérable, devrait franchir de nouvelles étapes, ses applications croissantes étant appelées à transformer la production de contenus numériques. Portée par les progrès technologiques et les réductions de coûts à venir, l'IA générative deviendra une technologie inclusive capable d'améliorer considérablement la variété, la créativité et l'efficacité de la création de contenus, selon DAMO.

Une autre technologie émergente importante est l'intelligence décisionnelle à double moteur. S'appuyant à la fois sur l'optimisation des opérations et sur le machine learning, le système d'intelligence décisionnelle à double moteur permet une allocation des ressources dynamique, complète et en temps réel : répartition de l'électricité en temps réel, optimisation du débit des ports, attribution des postes de stationnement des avions et amélioration des processus de fabrication. Cette technologie peut ainsi aider les entreprises à améliorer leur efficacité opérationnelle.

Le cloud computing et la sécurité devraient continuer à jouer un rôle clé dans la transformation numérique des entreprises. Alors que les technologies de sécurité et le cloud computing sont plus intégrés que jamais, les services de sécurité ont adopté cette évolution pour devenir davantage cloud natifs, orientés plateforme et intelligents.

Les autres tendances montantes des prévisions de DAMO incluent les modèles de fondation multimodaux pré-entraînés, les chiplets, le traitement en mémoire, l'architecture de cloud computing intégrée matériel-logiciel, le fabric prévisible basé sur la synergie périphérie-cloud, l'imagerie computationnelle, ainsi que les jumeaux numériques urbains à grande échelle.

En analysant des publications publiques et des dépôts de brevets au cours des trois dernières années et en menant des entretiens avec près de 100 scientifiques, entrepreneurs et ingénieurs dans le monde, DAMO présente les principales tendances technologiques de 2023, qui devraient connaître des percées accélérées et avoir un impact économique et social positif sur les secteurs clés.

« En regardant vers 2023, les progrès des différentes technologies favoriseront la co-conception logiciel/matériel et l'intégration des technologies de calcul et de communication. L'application à grande échelle des technologies facilitera le déploiement de l'IA et d'autres technologies numériques sur les marchés verticaux, et encouragera la collaboration entre les secteurs public et privé et les particuliers en matière de technologies de sécurité et de gestion de la sécurité. L'innovation portée par les progrès technologiques et leurs applications sectorielles est devenue une tendance irréversible », a déclaré Jeff Zhang, responsable de l'Académie DAMO d'Alibaba.

En 2023, DAMO s'attend à des progrès technologiques et à un essor des applications associées dans de nombreux domaines :

Tendance 1 : IA générative

L'IA générative génère de nouveaux contenus à partir d'un ensemble donné de textes, d'images ou de fichiers audio. Actuellement, l'IA générative est principalement utilisée pour produire des prototypes et des ébauches, et s'applique dans des domaines tels que le jeu vidéo, la publicité et le design graphique. Avec les progrès technologiques et la réduction des coûts à venir, l'IA générative deviendra une technologie inclusive capable d'améliorer considérablement la variété, la créativité et l'efficacité de la création de contenus.

Au cours des trois prochaines années, nous verrons émerger de nouveaux modèles économiques et mûrir les écosystèmes à mesure que l'IA générative se généralisera sur le marché. Les modèles d'IA générative seront plus interactifs, plus sûrs et plus intelligents, et aideront les humains à accomplir diverses tâches créatives.

Tendance 2 : Intelligence décisionnelle à double moteur

Par le passé, la méthode traditionnelle de prise de décision reposait sur la recherche opérationnelle. En raison de ses limites face aux problèmes très incertains et de sa réactivité insuffisante face aux problèmes de grande ampleur, le monde universitaire et l'industrie ont commencé à intégrer le machine learning dans l'optimisation des décisions. Les deux moteurs sont parfaitement complémentaires et, utilisés conjointement, ils améliorent la rapidité et la qualité de la prise de décision. À l'avenir, cette technologie devrait être largement utilisée dans divers scénarios pour prendre en charge une allocation des ressources dynamique, complète et en temps réel : répartition de l'électricité en temps réel, optimisation du débit des ports, attribution des postes de stationnement des avions et amélioration des processus de fabrication.

À l'avenir, l'intelligence décisionnelle à double moteur sera appliquée à davantage de scénarios. Elle permettra d'augmenter le nombre d'entités et d'élargir l'échelle dans les scénarios d'allocation des ressources régionales, pour parvenir, à terme, à une allocation des ressources dynamique, complète et en temps réel.

Tendance 3 : Sécurité cloud native

La sécurité cloud native est mise en œuvre non seulement pour fournir des capacités de sécurité natives de l'infrastructure cloud, mais aussi pour améliorer les services de sécurité en tirant parti des technologies cloud natives. Les technologies de sécurité et le cloud computing sont plus intégrés que jamais. Nous avons vu les technologies applicatives évoluer du déploiement conteneurisé vers les microservices, puis vers le modèle serverless, et les services de sécurité ont adopté cette évolution pour devenir natifs, à granularité fine, orientés plateforme et intelligents.

Au cours des trois à cinq prochaines années, la sécurité cloud native deviendra plus polyvalente et s'adaptera plus facilement aux architectures multicloud. Elle facilitera également la mise en place de systèmes de sécurité dynamiques, de bout en bout, précis et applicables aux environnements hybrides.

Tendance 4 : Modèles de fondation multimodaux pré-entraînés

Les modèles de fondation multimodaux pré-entraînés sont devenus un nouveau paradigme et une infrastructure pour construire des systèmes d'intelligence artificielle (IA). Ces modèles peuvent acquérir des connaissances à partir de différentes modalités et les restituer sur la base d'un cadre unifié d'apprentissage de représentations. À l'avenir, les modèles de fondation serviront d'infrastructure de base aux systèmes d'IA pour les tâches liées aux images, au texte et à l'audio, en les dotant de capacités d'intelligence cognitive pour raisonner, répondre à des questions, synthétiser et créer.

Tendance 5 : Architecture de cloud computing intégrée matériel-logiciel

Le cloud computing évolue vers une nouvelle architecture centrée sur le processeur d'infrastructure cloud (CIPU). Cette architecture définie par logiciel et accélérée par le matériel contribue à accélérer les applications cloud tout en conservant une grande élasticité et une grande agilité pour le développement d'applications cloud. CIPU deviendra le standard de facto du cloud computing nouvelle génération et ouvrira de nouvelles perspectives de développement pour la R&D des logiciels essentiels et la conception de puces dédiées.

Tendance 6 : Fabric prévisible basé sur la synergie périphérie-cloud

Le fabric prévisible est un système réseau co-conçu entre l'hôte et le réseau, porté par les avancées du cloud computing, qui vise à offrir des services réseau haute performance. C'est également une tendance inévitable alors que les capacités de calcul et de réseau convergent progressivement. Grâce à une innovation full-stack portant sur les protocoles définis par le cloud, les logiciels, les puces, le matériel, l'architecture et les plateformes, le fabric prévisible devrait bouleverser l'architecture réseau traditionnelle basée sur TCP et devenir une composante du réseau cœur des centres de données nouvelle génération. Les avancées dans ce domaine étendent également l'adoption du fabric prévisible des réseaux de centres de données aux réseaux dorsaux cloud à grande échelle.

Tendance 7 : Imagerie computationnelle

L'imagerie computationnelle est une technologie émergente interdisciplinaire. Contrairement aux techniques d'imagerie traditionnelles, l'imagerie computationnelle s'appuie sur des modèles mathématiques et des capacités de traitement du signal, et peut ainsi réaliser une analyse approfondie sans précédent des informations du champ lumineux. Cette technologie est déjà utilisée à grande échelle dans la photographie sur mobile, les soins de santé et la conduite autonome. À l'avenir, l'imagerie computationnelle continuera de révolutionner les technologies d'imagerie traditionnelles et donnera naissance à des applications innovantes et ambitieuses telles que l'imagerie sans lentille et l'imagerie sans ligne de vue (NLOS).

Tendance 8 : Chiplet

La conception basée sur les chiplets permet aux fabricants de décomposer un système sur puce (SoC) en plusieurs chiplets, de fabriquer ces chiplets séparément en utilisant différents procédés, puis de les intégrer dans un SoC via des interconnexions et le conditionnement. Les normes d'interconnexion des chiplets convergent vers une norme unique, accélérant l'industrialisation des chiplets. Portés par les technologies de conditionnement avancées, les chiplets pourraient déclencher une nouvelle vague de changements dans le processus de R&D des circuits intégrés et redessiner le paysage de l'industrie des puces.

Tendance 9 : PIM

La technologie de traitement en mémoire (PIM) consiste à intégrer un CPU et de la mémoire sur une seule puce, ce qui permet de traiter les données directement dans la mémoire. À l'avenir, les puces de calcul en mémoire devraient être utilisées dans des applications plus puissantes telles que l'inférence dans le cloud. Cela fera évoluer l'architecture traditionnelle centrée sur le calcul vers une architecture centrée sur les données, ce qui aura un impact positif sur des secteurs tels que le cloud computing, l'IA et l'Internet des objets (IoT).

Tendance 10 : Jumeaux numériques urbains à grande échelle

Le concept de jumeau numérique urbain est devenu une nouvelle approche pour affiner la gouvernance des villes. Jusqu'à présent, les jumeaux numériques urbains à grande échelle ont réalisé des progrès majeurs dans des scénarios tels que la gestion du trafic, la prévention et la gestion des catastrophes naturelles, l'atteinte du pic carbone et la neutralité carbone. À l'avenir, les jumeaux numériques urbains à grande échelle deviendront plus autonomes et multidimensionnels.

Pour plus de détails sur les prévisions des principales tendances technologiques de DAMO, veuillez consulter le site web : https://damo.alibaba.com/techtrends/2023?lang=en

À propos d'Alibaba DAMO Academy

Fondée le 11 octobre 2017, l'Académie DAMO d'Alibaba se consacre à explorer l'inconnu grâce à la recherche et à l'innovation scientifiques et technologiques. La force motrice de l'Académie est la quête d'un monde meilleur pour l'humanité.