Selon @GrandViewInc, le marché mondial de l’IA devrait atteindre 1,8 billion de dollars d’ici 2030, contre 300 milliards de dollars en 2024. Cela reflète non seulement l’augmentation des investissements, mais aussi le rôle croissant de l’IA dans presque tous les secteurs 🧵

Le rapport souligne que la croissance de l’IA est une opportunité mondiale. L’Amérique du Nord représente la plus grande part aujourd’hui, mais l’Asie-Pacifique affiche la trajectoire de croissance la plus rapide. Des régions d’Europe, d’Amérique latine et du Moyen-Orient accélèrent également l’adoption de l’IA.

Derrière cette croissance se cachent diverses applications. Le rapport souligne que l’automatisation, l’IA générative, les systèmes autonomes et la prise de décision basée sur l’IA sont les principaux contributeurs à l’expansion du marché. Chacun d’entre eux introduit de nouveaux défis techniques et opérationnels.

À mesure que les systèmes d’IA prennent en charge des tâches plus complexes, en particulier celles nécessitant une action autonome ou une prise de décision en temps réel, les questions de fiabilité et d’adaptabilité deviennent centrales. La construction de modèles plus grands n’est qu’une partie de la solution.

Une part croissante du marché de l’IA dépend d’une infrastructure qui prend en charge l’apprentissage, la coordination et le raisonnement à travers différentes tâches et environnements. Ceci est particulièrement pertinent pour les agents d’IA et les systèmes autonomes opérant dans les services financiers, les soins de santé et les infrastructures.

La fragmentation reste un risque alors que de plus en plus d’organisations déploient des modèles spécifiques à un domaine et des solutions d’IA isolées. Le rapport souligne la nécessité de disposer de systèmes composables et auto-améliorés, capables de s’adapter à des conditions changeantes sans nécessiter d’intervention humaine constante.

C’est là que de nouvelles approches de l’infrastructure de l’IA émergent. Les réseaux décentralisés, les marchés modèles et les systèmes d’inférence collaboratifs reflètent une compréhension évolutive selon laquelle l’IA doit être capable d’apprendre, et pas seulement de traiter. Des projets comme Allora font partie de ce changement.

La croissance prévue de l’IA reflète l’ensemble croissant de problèmes que l’IA devrait résoudre. À mesure que cette attente augmente, le besoin de systèmes adaptatifs et sans confiance capables de raisonner et de s’améliorer sans contrôle centralisé augmente.