fr.wedoany.com Rapport : Le 16 juin, lors de la Conférence sur l'IA native 2026 qui s'est ouverte à Pékin, Ao Li, vice-président de l'Académie chinoise des technologies de l'information et des communications (CAICT), a prononcé le discours d'ouverture sur les transformations des paradigmes technologiques de l'IA native et les voies de développement industriel. Ao Li a déclaré que l'intelligence artificielle se trouve actuellement à un tournant critique de son développement technologique. Les technologies d'IA de nouvelle génération, représentées par les grands modèles de langage (Large Language Model, LLM) et les agents intelligents (Agent), remodèlent le paysage technologique mondial. L'intelligence artificielle passe rapidement d'un outil d'assistance traditionnel à un moteur fondamental de productivité pour le développement économique et social.
Sous l'impulsion de la stratégie nationale « Intelligence artificielle+ », l'industrie chinoise de l'IA connaît un essor vigoureux. Selon les données de surveillance de la CAICT, l'échelle du secteur principal de l'IA en Chine continue de croître, et la transformation numérique des entreprises s'accélère vers une transformation intelligente. De plus en plus d'entreprises commencent à construire des modèles d'affaires natifs centrés sur l'intelligence artificielle.
Concernant l'état actuel de l'industrie, Ao Li a souligné que l'IA native (AI-Native), en tant que nouveau paradigme technologique, transforme profondément la structure organisationnelle, les processus métier et les modes de création de valeur des entreprises. Ce paradigme ne se limite pas à une superposition technologique, mais implique une refonte complète, de l'architecture sous-jacente aux applications de surface, réalisant une intégration organique de la gouvernance par les données, de la prise de décision intelligente et de l'exécution automatisée.
Ao Li a analysé les tendances de développement des technologies d'intelligence artificielle. En ce qui concerne les grands modèles, des indicateurs clés tels que l'échelle des paramètres, le volume des données d'entraînement et la capacité de raisonnement continuent de s'améliorer, tandis que les grands modèles multimodaux et ceux spécialisés par secteur se développent rapidement. La technologie des agents intelligents devient de plus en plus mature ; les agents basés sur de grands modèles peuvent percevoir leur environnement de manière autonome, planifier des décisions et exécuter des tâches, offrant des solutions intelligentes pour des scénarios métier complexes. L'infrastructure de l'IA s'améliore constamment, et un écosystème complet de la chaîne industrielle, des puces aux cadres, en passant par les plateformes et les applications, se forme progressivement. Parallèlement, l'intégration sectorielle des applications progresse en profondeur ; l'intelligence artificielle fusionne de manière approfondie avec des domaines tels que la fabrication, la finance, la santé et l'éducation, donnant naissance à de nouvelles activités et à de nouveaux modèles.
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