L'accueil
Au vrai, l'IA est sur le devant de la scène depuis des décennies:
L'histoire de l'IA a plus de 70 ans et le terme apparaît pour la première fois en 1956.
Elle s'est ensuite développée sous la forme de règles déductives; cette approche dite symbolique est fondée sur le raisonnement et des instructions; puis, une approche statistique a pris de l'ampleur à compter des années 1990; l'humain vrille alors à ce que l'ordinateur "apprenne" à identifier des relations statistiques entre les données.
Pas d'instruction explicite: la machine est entraînée à reconnaître des liens à partir d'un ensemble de données dites d'entraînement; la machine applique ensuite ces/liens à des données nouvelles pour effectuer une tâche.
Le succès de cette approche repose sur deux paramètres : les données et une puissance de calcul, soutenus par l'émergence du cloud.
Applications
Et les systèmes d'IA sont en mesure d'établir des prévisions, de formuler des recommandations ou de prendre des décisions; ils répondent à un ensemble d'objectifs donné et ils ont ainsi une influence sur leur environnement.
Les applications sont nombreuses: reconnaissance vocale des téléphones portables, robotique industrielle, véhicules à conduite automatisée, détection de pathologies en imagerie médicale, assistants commerciaux virtuels, reconnaissance faciale des ordinateurs, publicité ciblée sur internet ou encore identification d'anomalies financières pour lutter contre la fraude fiscale.
Ces nombreuses applications professionnelles ou personnelles sont amplifiées par les systèmes d'IA dite générative. Elle permet de générer de nouveaux contenus sous la forme de texte, d'image, de son, de vidéo ou de code.
Une capacité de production donc qui constitue un tournant majeur de l'IA, et ce à plusieurs titres.
D'abord, l'utilisation des modèles d'IA générative peut être d'une grande simplicité; il est possible d'utiliser en effet des interfaces de dialogue permettant à un humain d'exprimer par écrit ou par oral la commande de génération d'un contenu ce qui donne l'impression d'une conversation ou d'un dialogue avec la machine.
Cette génération de contenu présente un trait particulier: celui de la rapidité- quelques secondes suffisent aux modèles les plus avancés pour produire une musique ou un long texte...
De plus, le contenu généré est réaliste; il apparaît crédible aux yeux et aux oreilles d'un humain (clarté des propos, enchaînement logique des mots, cohérence des images, présence d'intonation, etc.).
Il faut encore ajouter que les modèles présentent de grandes aptitudes. Ils semblent être en mesure de réaliser des tâches humaines complexes: de meilleurs résultats que des candidats humains à des examens, une précision supérieure de diagnostics effectués par des algorithmes par rapport à ceux réalisés par des médecins.
Autant de données caractéristiques de l'IA générative, elles permettent l'automatisation de tâches difficilement automatisables auparavant ( personnalisation des offres commerciales, simplification de l'analyse de données financières, accélération de la recherche scientifique...)
Qui contrôle ?
Pareille perspective nourrit toutefois plus de questions qu'elle n'apporte de réponses.
Si l'IA est la prochaine plateforme, qui la contrôle ? Les entreprises qui font les modèles ou celles qui font des produits qui intègrent l'IA ? Qui maîtrise et déploie les systèmes d'IA générative ? Quelles sont les responsabilités des acteurs ? Quels seront ses effets sur l'économie, le travail et l'emploi ?
Quelles seront les incidences de l'apparence "humaine" du contenu généré sur le rapport à la vérité et à l'information ? Comment vont évoluer ces technologies ? Il est certain que de nouvelles innovations viendront après la vague de l'IA générative d'aujourd'hui.
Viendront-elles du prolongement de celle-ci ou d'une rupture technologique ? Quels pans de la société seront les premiers ou les principaux concernés ? Et au-delà, cette interrogation de principe: quelle société voulons-nous ?
PAR MUSTAPHA SEHIMI/QUID.MA
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