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Publié le 14 novembre 2024
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Publié le 1 juillet 2024
L’intelligence artificielle (IA) est un domaine en constante évolution qui a connu une croissance exponentielle ces dernières années. Parmi les différentes branches de l’IA, les IA génératives ont récemment pris de l’ampleur et ont apporté un tournant dans les usages et les applications de l’intelligence artificielle.
Comment tirer le meilleur de l’IA générative et contourner les écueils soulevés par cette technologie naissante ?
Contrairement aux IA traditionnelles, qui se concentrent sur l’analyse et le traitement de données existantes, les IA génératives permettent aux machines de générer du contenu de manière autonome. L’un des exemples les plus marquants de cette révolution est ChatGPT, une interface d’accès au modèle GPT-3.5 lancée en novembre 2022. Cette interface fournit un accès simple à un agent conversationnel ayant appris sur une base de données contenant des milliards de documents collectés durant plus de 12 ans. Cette avancée technologique a permis de franchir une nouvelle étape vers la quête de l’intelligence artificielle générale, c’est-à-dire une IA capable de répondre à de multiples questions, de conduire une voiture, de parler, de marcher, etc.
Bien que ChatGPT soit l’interface la plus connue, l’IA générative a des racines plus anciennes. Elle trouve ses fondements dans les Generative Adversarial Networks (GAN) publiés par Ian Goodfellow en 2014 et dans les modèles Transformer publiés par Ashish Vaswani en 2017. Au cours des années suivantes, la technologie a été perfectionnée jusqu’à la première publication introduisant les modèles GPT (Generative Pre-trained Transformer) publié par OpenAI en 2018. Ces modèles utilisent des algorithmes sophistiqués pour apprendre à capturer les structures, les règles linguistiques et les styles de rédaction présents dans les données d’entraînement, ce qui leur permet de générer ensuite d’autres séquences.
Bien que ces modèles soient bien connus de la communauté scientifique, ils sont restés largement méconnus du grand public. Avec l’émergence de ChatGPT et d’autres interfaces similaires, les IA génératives ont commencé à attirer l’attention des médias et du grand public.
Cette révolution technologique est menée par les États-Unis, où les géants de la tech tels que Google (Gemini), OpenAI (chatGPT) et Facebook (Llama) investissent massivement dans le développement des IA génératives. Ces acteurs majeurs, dotés de ressources considérables, sont en train de façonner l’avenir de ce secteur.
Cette prédominance n’est pas sans susciter des inquiétudes. En effet, seules les très grandes entreprises ont les moyens d’entraîner des modèles d’IA générative. Ces modèles nécessitent d’énormes quantités de données et une puissance de calcul considérable, ce qui représente des investissements colossaux.
Une situation qui risque d’imposer la vision de ces grandes entreprises, au détriment de la diversité et de l’innovation.
L’essor des IA génératives soulève bien d’autres défis éthiques et sociétaux. Par exemple, comment garantir la transparence et l’équité des modèles d’IA générative ? Comment éviter les biais et les discriminations dans les données utilisées pour entraîner ces modèles ? Comment protéger la vie privée et les données personnelles dans un contexte où les machines sont capables de créer du contenu de manière autonome ?
Pour répondre à ces défis, des initiatives telles que le récent AI Act de l’Europe posent les bases d’une réflexion plus globale sur l’utilisation de l’IA dans des domaines critiques. De plus, des startups européennes émergent telles que MistralAI ou H, ce qui promet d’ouvrir le marché à une concurrence et à des visions différentes, évitant ainsi les biais idéologiques de certains acteurs.
Dans ce contexte de révolution technologique, les compétences en IA sont devenues un atout précieux sur le marché du travail. La formation continue est un enjeu majeur pour les entreprises comme pour les employés.
L’IA générative n’est pas seulement une affaire de spécialistes. Elle concerne tous les métiers, du marketing à la conception de produits, en passant par la gestion de projet. Il est donc essentiel de démystifier cette technologie et de la rendre accessible à tous les salariés, quelles que soient leurs compétences initiales, pour que les gains de productivité promis par l’IA générative deviennent effectifs dans nos entreprises. Malgré les actions de formation et de sensibilisation, l’impact de l’IA générative sur les emplois peu qualifiés reste un sujet de préoccupation majeur.
Si certains craignent une automatisation massive et une disparition de ces emplois, il est important de noter que l’IA générative peut aussi créer de nouvelles opportunités en automatisant les tâches répétitives et à faible valeur ajoutée, libérant ainsi du temps pour les travailleurs.
Cette nouvelle répartition du temps de travail permettra de se concentrer sur les tâches à plus forte valeur ajoutée. Il est donc important de mettre en place, dès maintenant, des politiques de formation et d’accompagnement pour aider les travailleurs peu qualifiés à s’adapter à ces changements.
L’IA générative est une technologie en constante évolution. Les avancées technologiques futures pourraient encore élargir les possibilités offertes par cette technologie, mais elles pourraient également soulever davantage de défis éthiques et sociétaux. Il est donc essentiel que les pouvoirs publics, les écosystèmes d’innovation comme les entreprises puissent contribuer individuellement et collectivement à poursuivre les recherches, les expérimentations sur les usages, et maintenir un débat sur l’utilisation de l’IA générative dans notre société.
L’IA générative est une révolution technologique qui transforme notre façon de travailler et de vivre. Pour en tirer le meilleur parti, il est essentiel de démocratiser l’accès à cette technologie, de former les salariés, de mettre en place des politiques d’accompagnement et de réguler son utilisation.
La démocratisation d’internet dans les années 90 a ouvert la voie à des progrès considérables tout en générant l’impérieuse nécessité d’optimiser les usages et de développer l’esprit critique des utilisateurs. Par bien des aspects, ChatGPT semble désormais suivre une voie similaire.
Pour aller plus loin dans la réflexion sur l’IA et son impact sur notre société, nous vous invitons à consulter le document IA : Notre Ambition pour la France rédigé par la commission IA. Ce document présente une vision globale de l’IA en France, de ces défis et de son impact dans notre société : https://www.info.gouv.fr/upload/media/content/0001/09/4d3cc456dd2f5b9d79ee75feea63b47f10d75158.pdf
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