Les IA génératives et leur impact sur notre avenir

Les IA et leur impact

L'intelligence artificielle (IA) générative, incarnée par des outils tels que ChatGPT et Midjourney, est en train de révolutionner notre monde. Lors du Web2day, deux experts, Marie Crappe et Didier Girard, ont exploré cette évolution de l'IA générative et ses perspectives d'avenir.

L'IA générative gagne en importance

L'arrivée de ChatGPT a propulsé l'intelligence artificielle sous les feux de la rampe. L'IA générative, qui avait déjà trouvé sa place dans divers domaines, s'est rapidement développée dans le cadre professionnel et commence à s'intégrer à notre quotidien. Cependant, afin de bien comprendre les avancées de cette technologie et de lui accorder la place qui lui revient, il est essentiel de démystifier ses progrès. C'est pourquoi Marie Crappe, responsable des données chez Choose, et Didier Girard, co-PDG de SFEIR, ont partagé leur expertise et examiné l'origine de l'IA générative, son état actuel et ses évolutions potentielles.

Les origines de l'IA générative

L'expression "intelligence artificielle" est généralement associée à l'apprentissage automatique, qui consiste à entraîner un algorithme à reconnaître des schémas et à réagir aux stimuli pour apprendre en continu. Au fil du temps, l'apprentissage automatique s'est développé autour de deux modèles principaux :

1. La classification : ce modèle permet de reconnaître et de classifier des éléments. Par exemple, les voitures autonomes l'utilisent pour identifier les éléments de leur environnement (panneaux de signalisation, piétons, etc.). Nous avons tous déjà été confrontés à ce type de modèle en effectuant des captchas.

2. La régression : il s'agit d'utiliser des données pour prédire un résultat en fonction de schémas observés. Dans le secteur immobilier, par exemple, un modèle peut être entraîné pour estimer le prix de vente d'une maison en se basant sur des caractéristiques telles que la surface ou l'emplacement.

Selon Didier Girard, les spécialistes de l'IA ont longtemps travaillé sur ces deux modèles, mais les résultats obtenus étaient concrets mais relativement lents. Plus récemment, un troisième modèle a émergé : l'IA générative. Ce modèle de machine learning combine les bases des deux autres familles, mais apporte une nouveauté essentielle : la capacité de générer de nouvelles informations à partir des données auxquelles il a été exposé précédemment.

L'état actuel de l'IA générative

L'arrivée de ChatGPT a propulsé l'IA générative sur le devant de la scène. En plus d'OpenAI, d'autres acteurs majeurs comme Google et Microsoft, ainsi que de nombreuses start-ups, ont contribué à son développement rapide. En seulement cinq jours, ChatGPT a attiré un million d'utilisateurs, surpassant ainsi Instagram et Spotify en termes de rapidité de croissance. Didier Girard souligne que l'innovation majeure de ChatGPT réside dans l'expérience utilisateur, offrant une interaction plus humaine et démocratisant ainsi cet outil.

Les modèles d'IA générative continuent d'évoluer rapidement. Par exemple, les générateurs d'images par IA, à l'instar de Midjourney, ont connu des avancées considérables en quelques mois seulement et pourraient être en mesure de produire des images parfaitement réalistes dans un futur proche. Les générateurs de texte ont également progressé significativement en termes de rédaction et de génération de code informatique.

Cependant, ces outils sont encore perfectibles et peuvent présenter des biais, notamment des stéréotypes racistes ou sexistes découlant de l'utilisation de données préexistantes sur le web. Les "hallucinations", c'est-à-dire la génération de contenus plausibles mais comportant des éléments inventés par l'IA, posent également un défi aux entreprises. Récemment, une plainte a été déposée auprès de la CNIL à l'encontre de ChatGPT en raison d'une hallucination ayant donné lieu à la diffusion de fausses informations concernant un utilisateur.

Perspectives pour l'IA générative

L'IA générative est en constante progression, ce qui pourrait entraîner des bouleversements importants dans de nombreux domaines tels que la photographie et la vidéo. Ces avancées ouvrent la porte à des possibilités quasi illimitées, comme le souligne Marie Crappe. Cependant, certains emplois, en particulier ceux qualifiés de "col blanc", pourraient être menacés, remettant en question leur pérennité face aux avancées technologiques. Parallèlement, de nouveaux emplois liés à l'intelligence artificielle verront le jour.

Enfin, les deux experts mettent l'accent sur les changements profonds que l'IA pourrait apporter à notre quotidien. Certains savoirs deviendront essentiels, tandis que d'autres seront rendus obsolètes par la technologie. Didier Girard illustre cela en soulignant que le calcul, autrefois une compétence précieuse pour nos grands-parents, n'est plus aussi essentiel de nos jours, et que la rédaction pourrait suivre la même voie pour nos enfants.