L'intelligence artificielle (IA) adaptative peut réviser son propre code pour s'adapter aux changements du monde réel, offrant une flexibilité et une adaptabilité vitales pour les entreprises. D'ici 2026, les entreprises adoptant des pratiques d'IA de pointe pour construire et gérer des systèmes d'IA adaptatifs surpasseront leurs pairs en termes de nombre et de temps nécessaire pour opérationnaliser les modèles d'IA.

L'IA adaptative associe un ensemble de méthodes (par exemple, la conception basée sur des agents) et de techniques d'IA (par exemple, l'apprentissage par renforcement) pour permettre aux systèmes d'ajuster leurs pratiques d'apprentissage et leurs comportements afin de s'adapter aux circonstances changeantes du monde réel pendant la production. En apprenant les schémas comportementaux à partir des expériences humaines et machine passées et dans les environnements d'exécution, l'IA adaptative fournit des résultats plus rapides et meilleurs. Par exemple, l'armée américaine et l'US Air Force ont construit un système d'apprentissage qui adapte ses leçons à l'apprenant en utilisant leurs forces individuelles. Pour toutes les entreprises, la prise de décision est une activité critique mais de plus en plus complexe qui nécessitera des systèmes d'intelligence décisionnelle pour exercer plus d'autonomie. Cependant, les processus de prise de décision devront être repensés pour utiliser l'IA adaptative. Cela peut avoir des implications majeures pour les architectures de processus existantes et nécessite la collaboration des parties prenantes pour garantir une utilisation éthique de l'IA conformément aux réglementations. En fin de compte, les systèmes adaptatifs permettront de nouvelles façons de faire des affaires, ouvrant la porte à de nouveaux modèles commerciaux ou à des produits, services et canaux qui briseront les silos décisionnels. Les entreprises doivent collaborer avec les pratiques de l'ingénierie de l'IA pour construire et opérationnaliser les architectures d'IA adaptatives et renforcer la gestion du changement au sein de leurs efforts d'ingénierie de l'IA.