Technologie
Date de publication : 3 août 2024 à 12h15
L’essor de l’IA générative
L’enthousiasme autour de l’intelligence artificielle générative (IA générative) ne cesse de croître, atteignant des niveaux presque sans précédent. Ce phénomène touche divers secteurs tels que la santé, la finance, le transport, la fabrication, les médias, le commerce de détail et l’énergie, redéfinissant ainsi notre manière de travailler et de penser.
Nous avons déjà été témoins d’une adoption rapide de technologies révolutionnaires dans le passé, comme Internet, les smartphones, les réseaux sociaux, la robotique, les médias en streaming et les véhicules électriques. Cependant, la différence majeure réside dans le fait que ces technologies ont principalement automatisé des tâches et des communications, offrant des avantages significatifs tels que la transmission instantanée de messages, une fabrication plus rapide et un transport plus sûr. En revanche, l’IA générative automatise et accélère l’analyse humaine et les insights, ce qui pose de nouveaux défis et exigences.
Nous n’en sommes qu’au début de l’histoire de l’IA générative. Des quantités de données et de puissance de calcul auparavant inimaginables ont permis de créer des modèles démontrant ce que l’IA générative peut accomplir. Cependant, ces premières expériences ont également révélé des compromis, des exceptions, des préoccupations financières et des erreurs. Les technologies en évolution rapide sont souvent fragiles à leurs débuts.
Il est crucial de ne pas rester bloqué dans cette première phase. Un travail considérable reste à faire pour opérationnaliser l’IA générative. Ce travail, que l’on pourrait qualifier de « Phase 2 », est peut-être moins glamour, mais il est tout aussi essentiel pour le succès de cette technologie.
Les leçons des géants technologiques
Les grandes technologies des 30 dernières années ont donné naissance à des entreprises emblématiques telles que Facebook, Tesla, Netflix ou Amazon. Ces succès illustrent un parcours utile, mais ces entreprises ont véritablement prospéré après avoir construit des infrastructures, des applications et des systèmes qui ont transformé des innovations impressionnantes en entreprises durables et évolutives.
L’heure de se retrousser les manches
La transition vers la Phase 2 de l’IA générative est en cours. Nous ne pouvons pas encore identifier quatre ou cinq applications révolutionnaires. La réalité n’a pas encore rattrapé l’engouement. Pourquoi cela ? Tout simplement parce que la Phase 2 est extrêmement complexe. Dans n’importe quel secteur technologique, bâtir une entreprise durable et évolutive nécessite des années de travail acharné. Dans le cas de l’IA générative, avec des enjeux plus élevés, cette tâche sera exponentiellement plus difficile. La Phase 1 a mis en lumière plusieurs domaines à améliorer :
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Précision : Malgré les démonstrations impressionnantes de l’IA générative, des inexactitudes et des « hallucinations » persistent, rendant son utilisation plus large problématique jusqu’à ce que ces problèmes de qualité soient résolus.
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Biais : Les programmes pilotes ont montré que l’IA générative dépend fortement des données d’entraînement, et des données biaisées entraîneront des résultats biaisés. Ce problème doit être résolu pour que l’IA générative puisse gagner la confiance des utilisateurs.
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Éthique : Les régulateurs et les experts en éthique exhortent les entreprises d’IA à intégrer des garde-fous pour prévenir les abus, la désinformation et les fraudes. Une IA responsable doit être une priorité.
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Évolutivité : Les ressources informatiques nécessaires pour développer et faire fonctionner des applications d’IA générative à grande échelle sont sans précédent. Depuis 2010, la puissance de calcul pour l’entraînement des modèles d’apprentissage automatique a augmenté de 10 milliards de fois, dépassant largement les prévisions de la loi de Moore. La quantité de données utilisées pour entraîner ces modèles a crû de 100 fois, et la taille des modèles a été multipliée par plus de 1 000. Nous ne sommes encore qu’à l’étape initiale, et il n’y a aucune raison de penser que cette tendance ne se poursuivra pas.
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Coût : Les réalisations impressionnantes de l’IA générative sont coûteuses en raison de leur nature gourmande en ressources. Les démonstrations préliminaires ne tiennent pas compte de la viabilité économique. Une application d’IA générative destinée au grand public doit offrir ses avantages à un coût acceptable pour encourager une utilisation généralisée.
Êtes-vous en Phase 1 ou Phase 2 de l’IA générative ?
Il y a des décennies, le monde a rapidement compris que le moteur à réaction représentait une avancée exponentielle dans le domaine des transports, capable de réduire les distances et les temps de voyage. Cependant, le moteur à lui seul ne constituait pas une solution complète. Il fallait l’intégrer dans des véhicules robustes, optimiser les carburants, les procédures de maintenance et les protocoles de sécurité. Les infrastructures, comme les pistes et les aéroports, devaient également être repensées pour accueillir ces nouveaux engins.
La leçon est claire : les applications révolutionnaires nécessitent une infrastructure adéquate. Il serait erroné de penser qu’une démonstration d’IA en Phase 1 est prête pour l’entreprise. En Phase 2, il est essentiel de transformer cette technologie éblouissante en un système mature et omniprésent, soutenu par une infrastructure fiable.
Pour les entreprises qui avancent vers la Phase 2, la question logique est : comment accélérer ce parcours vers une IA générative largement déployée et en tirer parti ?
Cinq clés pour réussir dans la Phase 2 de l’IA générative
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Différenciez-vous par les données : La qualité de l’IA générative dépend fortement de la qualité des données d’entraînement. Consacrez des ressources adéquates à la purification des données et adoptez une stratégie de données réfléchie.
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Choisissez le bon mélange hybride de modèles : Plutôt que de s’appuyer sur un seul grand modèle, il est préférable d’intégrer plusieurs modèles. Chaque modèle a ses spécificités, et une approche hétérogène peut offrir de meilleures performances.
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Intégrez l’IA de manière responsable : Dès ses débuts, l’IA générative a mis en lumière l’importance de normes éthiques. Adoptez une approche centrée sur l’humain, en détectant et en prévenant les contenus nuisibles.
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Concentrez-vous sur le coût, la performance et l’évolutivité : Le succès de l’IA générative repose sur une infrastructure d’apprentissage automatique performante et économique, capable de s’adapter à des scénarios imprévus.
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Favorisez l’utilisabilité et l’accessibilité : L’IA générative doit être accessible et facile à utiliser pour les non-experts. Réinventez les interactions pour réduire le travail manuel et améliorer les résultats.
Conclusion
Le chemin de la Phase 1 à la Phase 2 ne sera pas linéaire. Il nécessitera des efforts sans précédent. Nous avons déjà vu ce défi : passer d’une démonstration technologique prometteuse à une solution mature et fiable. L’engouement autour de l’IA générative souligne l’importance de notre travail pour faire avancer cette technologie vers la Phase 2.
