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IA générative : après l'émerveillement de 2023, la note (salée) arrive en 2024

IA générative : après l'émerveillement de 2023, la note (salée) arrive en 2024 Bon, c'est ok, 2023 a certainement été “l'année de l'IA”. Mais des “année de l'IA”, il y en a déjà eu. Au moins une.

Comme le rapporte cette revue universitaire, il y a eu une “année de l'IA” il y a 43 ans, en 1980. L'IA existe donc depuis très longtemps. Il y a plusieurs décennies, j'ai rédigé une thèse sur l'éthique de l'IA. En 1986, j'ai écrit un article pour le défunt Computer Design Magazine intitulé “Artificial Intelligence as a Systems Component” (L'intelligence artificielle en tant que composante d'un système). Puis, en 1988, j'ai présenté deux produits basés sur l'IA pour le Mac. Même à cette époque, l'IA avait déjà plus de 30 ans d'âge. Certaines des premières activités en matière d'IA remontent au professeur John McCarthy, enseignant et chercheur à Stanford et au MIT. En 1955, il a fondé SAIL, le laboratoire d'IA de Stanford, et en 1958, il a inventé l'adorable LISP (l'un de mes langages de programmation préférés de tous les temps). En 2024, l'IA existera donc depuis au moins 69 ans. Et c'est sans compter la fiction. Isaac Asimov a en effet envisagé l'éthique de l'IA 25 ans plus tôt, en 1940. Et pourtant, j'aurais du mal à m'opposer à ce que l'on appelle 2023 l'année de l'IA. Oui, ce fut une année exceptionnelle. Qu'est-ce qui a changé en 69 ans ? L'IA est utilisée depuis très longtemps. Qu'il s'agisse de systèmes experts, d'outils de diagnostic, de jeux vidéo, de systèmes de navigation ou de bien d'autres applications, l'IA est utilisée depuis des décennies. Mais elle n'a jamais été utilisée comme elle l'a été en 2023. 2023, c'est l'année où l'IA générative s'est véritablement imposée. Alors que de nombreuses années pourraient prétendre au titre d'“Année de l'IA”, il ne fait aucun doute que 2023 est l'“Année de l'IA générative”. La grande différence, celle qui a conduit à l'énorme explosion de l'IA véritablement utile cette année, réside dans la manière dont nous sommes capables d'entraîner les IA. Jusqu'à présent, la formation des IA était pour l'essentiel supervisée. En d'autres termes, chaque IA était alimentée en informations spécifiques, qui composent le corpus de connaissances de l'IA. Ce préapprentissage supervisé restreignait les connaissances de chaque IA, et ce qu'elle pouvait faire. En revanche, nous sommes aujourd'hui à l'ère des grands modèles de langage (LLM), où le préapprentissage n'est pas supervisé. Plutôt que d'introduire un ensemble limité d'informations spécifiques à un domaine, les fournisseurs d'IA comme OpenAI ont alimenté les IA avec à peu près tout ce qu'ils pouvaient, soit l'ensemble de l'internet et à peu près n'importe quel autre contenu numérique sur lequel ils pouvaient mettre la main. Ce processus permet à l'IA de produire un matériel étonnamment varié et d'une ampleur impossible à obtenir auparavant. Et cela a été facilité par les progrès considérables réalisés en matière de performances des processeurs et du stockage. En 1986, on pouvait se procurer un disque dur de la taille de deux micro-ondes et du poids d'un réfrigérateur pour 10 000 dollars (environ 27 000 dollars d'aujourd'hui). Il contenait 470 mégaoctets. Pas des gigaoctets, ni des téraoctets, mais des mégaoctets. Aujourd'hui, vous pouvez vous en procurer un sur Amazon pour 279 euros. La combinaison du cloud, de la bande passante, de processeurs beaucoup plus rapides sous la forme de CPU et de GPU, et de pools de RAM beaucoup plus importants, rend possible la puissance de traitement des LLM. Un exemple dans le domaine de l'horticulture Pour vous donner un exemple de cette différence, utilisons l'un des produits que j'ai présentés il y a quelques années. House Plant Clinic était un système expert qui avait été formé par un horticulteur. Mon autre produit à l'époque était l'environnement de développement de systèmes experts, Intelligent Developer, utilisé pour créer House Plant Clinic. Le processus a été laborieux. Grâce à une très longue série d'entretiens, un autre ingénieur et moi-même avons obtenu des règles, des faits et des bonnes pratiques de l'expert en plantes, puis nous les avons encodés dans la base de connaissances. Sur les conseils de l'expert en plantes, nous avons également fait produire des illustrations pour les situations où les utilisateurs auraient besoin d'un visuel. Capture d'écran par David Gewirtz/ZDNET L'étendue des connaissances de House Plant Clinic consistait en ce que nous avions encodé dans le système expert, rien de plus et rien de moins. Mais cela a fonctionné. Si vous aviez une question et qu'elle entrait dans le cadre des connaissances que nous avions encodées, vous pouviez obtenir une réponse et être sûr qu'elle était correcte. Après tout, les connaissances fournies avaient été vérifiées par un expert en plantes. Prenons maintenant le cas de ChatGPT. J'ai posé la question suivante à ChatGPT : J'ai une plante d'intérieur qui est malade. Posez-moi des questions pas à pas, en exigeant une seule réponse par question. ChatGPT a fait un bon travail en posant des questions sur l'humidité du sol, l'état des feuilles, etc. Bien qu'il n'ait pas proposé d'image, lorsque je lui ai demandé de me montrer une image des parasites, avec leur nom, que l'on peut trouver sur une plante d'intérieur, j'ai obtenu une image beaucoup plus avancée : Capture d'écran par David Gewirtz/ZDNET Cela dit, personne - pas même Google - n'a la moindre idée de ce qu'est un “KRIDEFLIT”. Comme nous l'avons vu à maintes reprises, l'IA générative a un problème de véracité. Ainsi, alors que ChatGPT peut s'exprimer avec assurance sur presque tous les sujets, notre projet beaucoup plus ancien, basé sur un système expert, avait de bien meilleures chances d'être exact. L'un d'entre eux a été créé et validé par un véritable expert en la matière, tandis que le chatbot d'aujourd'hui génère des informations à partir d'un gigantesque réservoir de données non qualifiées. L'IA générative que nous avons utilisé en 2023 et que nous allons utiliser en 2024 peut faire beaucoup plus. Mais toute magie a un prix. La boîte de Pandore de l'IA générative L'IA générative est extraordinaire. L'an passé, j'ai utilisé l'IA générative pour m'aider à créer une boutique Etsy, pour m'aider à créer une pochette d'album pour mon EP, pour aider l'entreprise de commerce électronique de ma femme en créant des images de marketing social personnalisées, pour créer un plugin WordPress, pour déboguer du code, pour faire une analyse détaillée des sentiments, et bien plus encore. Mais l'IA générative n'est pas sans problèmes. Elle présente un grave problème de précision. Vous ne pouvez pas vous fier à ce que l'IA produit. Parce qu'elle a été entraînée sur un corpus de connaissances très large, elle est incroyable. Mais parce qu'elle a été entraînée sur un corpus de connaissances aussi vaste, elle est polluée par ce que nous, les humains, écrivons et publions. Et puis il y a les emplois. Aujourd'hui, ChatGPT agit comme un stagiaire particulièrement talentueux qui a un problème d'attitude. Il est utile, mais seulement quand il veut l'être. Mais au fur et à mesure que cette technologie évolue, elle sera capable de traiter des problèmes plus importants avec plus de nuances, et nous aurons alors des problèmes plus importants. C'est une chose de compter sur l'IA pour m'aider à multiplier mon temps. Mais lorsque les grandes entreprises décideront qu'elles préfèrent économiser de l'argent et utiliser les services de l'IA, beaucoup de gens perdront leur emploi. Cette tendance commencera par les postes de débutants, car ChatGPT est essentiellement un travailleur débutant. Mais ensuite, trois autres tendances suivront :

Il y aura de moins en moins de travailleurs expérimentés parce qu'il n'y aura pas assez de débutants pour entrer sur le marché du travail. Les IA deviendront plus sophistiquées et les entreprises se sentiront à l'aise pour remplacer des travailleurs à 100 000 dollars par an par des abonnements à l'IA à 100 dollars par mois - même si le travail produit par l'IA n'est pas aussi propre, sophistiqué, nuancé ou précis que le travail produit par des professionnels rémunérés. La qualité et la production du travail diminueront, tout comme la précision, ce qui aura un effet d'entraînement sur le reste de l'économie et de la société. Le bon, le mauvais et le laid Nous avons commencé l'année 2023 en nous félicitant de pouvoir faire écrire à ChatGPT une histoire de Star Trek. À la fin de l'année 2023, nous avions une bien meilleure idée du bon, du mauvais et du laid. Du côté positif, nous disposons désormais d'un assistant personnel utile, bien que peu fiable, qui peut nous faire gagner du temps, nous aider à résoudre des problèmes et nous permettre d'accomplir davantage de travail. Du côté négatif, nous avons une menace existentielle pour l'emploi de tous les travailleurs du savoir qui s'inspire de notre esprit du temps collectif. Pour ce qui est de la laideur, il y a du travail à faire en 2024 :

Trouver un moyen d'accroître la précision sans affaiblir l'efficacité par trop de garde-fous. Présenter des informations et des illustrations utiles sans plagier les personnes dont le travail est menacé. Empêcher l'utilisation abusive de l'IA pour modifier les élections et d'autres activités néfastes. Recevoir des données et générer des résultats suffisamment longs pour qu'ils aient un sens réel. Passer à d'autres médias, comme la génération de vidéos, qui sont aussi étonnants que les outils de génération d'images. Aider les étudiants à apprendre sans leur donner un moyen imbattable de tricher dans leurs devoirs. L'IA s'est épanouie en 2023 comme jamais auparavant depuis plus d'un demi-siècle qu'elle existe. La technologie a ouvert la voie à des outils puissants, mais aussi à des conséquences terrifiantes. Qu'attendez-vous, espérez-vous et craignez-vous pour 2024 ? Faites-le nous savoir dans les commentaires ci-dessous. Source : “ZDNet.com” https://www.zdnet.fr/actualites/ia-generative-apres-l-emerveillement-de-2023-la-note-salee-arrive-en-2024-39963108.htm