Que se passe-t-il en IA ?

Que se passe-t-il avec l’IA ? (2024)

L’Intelligence Artificielle (IA) continue d’évoluer rapidement, bouleversant les industries avec des technologies et méthodologies innovantes.

Cependant, la tendance principale qu’on peut observer est un retour partiel de l’hystérie vers des attentes plus réalistes (je dis partiel car on n’est pas encore sortis d’affaire, mais on entend de plus en plus de voix qui font preuve de bon sens)

Au début du développement de l’IA, il y avait un battage médiatique énorme sur son potentiel à révolutionner tous les aspects de la vie. Les premiers succès avec les LLM comme GPT ont donné une impression exagérée de ses capacités.

Mais les défis pratiques et les échecs, notamment les inexactitudes et hallucinations de ces modèles, combinés aux difficultés de généralisation des capacités de l’IA et la gestion de la qualité des données, ont calmé ces attentes.

Avec le déploiement des systèmes d’IA dans davantage d’applications réelles, il est devenu évident que même si l’IA excelle dans des tâches spécifiques (comme la reconnaissance d’images ou le natural language processing), elle peine à généraliser dans différents domaines sans réentraînement conséquent et fine-tuning.

L’IA est maintenant largement reconnue pour son efficacité dans l’automatisation des tâches routinières, l’amélioration de l’analyse de données, et l’optimisation des processus de décision, plutôt que d’être vue comme une solution miracle à tous les problèmes d’entreprise.

Collaboration Humain-IA: L’évolution va vers une vision de l’IA comme un outil qui augmente les capacités humaines plutôt que de les remplacer. Cette approche met l’accent sur les forces complémentaires de l’intelligence artificielle et humaine, menant à une intégration plus efficace et réaliste de l’IA dans différents domaines.

En général, l’évolution des attentes autour de l’IA reflète un processus de maturation, où l’optimisme initial excessif a laissé place à une compréhension plus équilibrée et nuancée du potentiel et des limites de l’IA.

Ce changement est encore en cours car les efforts marketing de certaines des entreprises les plus puissantes au monde n’aident pas à ramener la raison dans les conseils d’administration, mais on peut néanmoins voir des considérations plus réalistes basées sur l’expérience pratique, davantage axées sur une approche collaborative de l’interaction humain-IA.

Maintenant, parlons concrètement de quelques points clés à surveiller :

Modèles Plus Petits et Plus Efficaces

La tendance vers le développement de modèles d’IA plus petits et plus efficaces prend de l’ampleur. Cette évolution est motivée par les coûts croissants du cloud computing et le besoin de solutions hardware plus accessibles.

Des techniques comme Low Rank Adaptation (LoRA) et la quantization permettent le fine-tuning de grands modèles avec des ressources computationnelles considérablement réduites.

Cela rend les capacités d’IA sophistiquées plus accessibles aux petites organisations et startups.

Applications d’IA Générative

L’IA générative continue d’étendre son influence dans divers secteurs.

Dans l’industrie créative, les outils d’IA générative révolutionnent la production vidéo et les effets spéciaux.

Ces avancées suscitent aussi des débats sur les implications éthiques et le déplacement potentiel d’emplois dans les métiers créatifs.

En fait, l’IA générative est vraiment au cœur des défis éthiques actuels - tant du côté des données d’entraînement (quelles données a-t-on le droit d’utiliser et avec le consentement de qui ?) que du côté du résultat final : qu’a-t-on le droit de générer ? (voix d’acteurs célèbres, personnalités politiques ou publiques, création musicale… en gros, beaucoup de l’ancien monde qui a été utilisé par l’IA pour démontrer son potentiel contre-attaque maintenant pour défendre ses positions et contrer la menace sur son business model)

IA dans la Santé

Le rôle de l’IA dans la santé devient plus important, avec des investissements conséquents visant à améliorer les soins aux patients et la précision diagnostique.

Les systèmes d’IA sont utilisés pour la détection de maladies, les plans de traitement personnalisés, et l’amélioration de la communication avec les patients.

Par exemple, des entreprises comme Paige ont développé des outils d’IA qui assistent les pathologistes dans l’identification de zones cancéreuses dans les échantillons de tissus.

Le potentiel pourrait être énorme, sachant que le coût de formation du personnel de santé est un frein (parmi d’autres) à l’égalité d’accès aux soins.

Le problème, ce sont les hallucinations potentielles et le fait qu’on ne peut pas encore faire confiance à 100% à l’IA, mais elle pourrait peut-être aider les médecins à traiter ou diagnostiquer plus rapidement.

IA dans l’Éducation

Le secteur éducatif exploite l’IA pour améliorer les expériences d’apprentissage et l’efficacité administrative.

Les outils powered by IA comme les tuteurs personnalisés et les plateformes de génération de contenu éducatif deviennent monnaie courante.

Ces outils aident à adapter les expériences éducatives aux besoins individuels des étudiants, améliorant l’engagement et les résultats. De plus, l’IA est utilisée pour détecter et prévenir la triche, garantissant l’intégrité des évaluations.

Ça marche vraiment bien pour la transmission de connaissances.

L’aspect pédagogique et humain de l’apprentissage reste encore assez inaccessible (et franchement, c’est aussi le cas pour les humains quand on regarde l’état actuel de l’éducation)

IA pour le Support Client

Les chatbots et assistants virtuels powered by IA sont de plus en plus utilisés pour gérer les demandes et tâches routinières.

Ces systèmes peuvent fournir des réponses instantanées aux questions des clients, guider les utilisateurs dans les processus de dépannage, et même traiter les transactions.

En automatisant les tâches répétitives, l’IA libère les agents humains pour qu’ils se concentrent sur des problèmes plus complexes.

L’IA réduit considérablement les temps de réponse en analysant rapidement les requêtes et en fournissant des réponses précises.

Cette rapidité est cruciale dans le support client, où une assistance rapide peut grandement améliorer l’expérience utilisateur.

Par exemple, les systèmes powered by IA peuvent instantanément récupérer des infos d’une base de connaissances pour répondre aux questions des clients.

IA Multimodale et à Usage Général

Les avancées dans les modèles d’IA multimodaux, qui peuvent traiter et comprendre plusieurs types de données (texte, images, vidéos), ouvrent la voie à des applications d’IA plus polyvalentes.

Ces modèles sont utilisés en robotique pour créer des robots généralistes capables d’effectuer une large gamme de tâches, des tâches ménagères aux opérations industrielles complexes.

Personnalisation à Grande Échelle

L’IA pousse vers des expériences utilisateur personnalisées dans divers domaines, incluant les médias, l’e-commerce, et le service client.

Les algorithmes de recommandation avancés utilisés par des plateformes comme Netflix, Spotify, et TikTok sont des exemples de comment l’IA personnalise le contenu pour améliorer l’engagement utilisateur.

Cette tendance s’étend à d’autres domaines, permettant aux entreprises d’offrir des services hautement personnalisés à grande échelle.

Dans l’ensemble, l’IA connaît encore de nombreux changements et innovations, donc c’est plutôt un instantané de la situation actuelle.

Ce qu’il faut retenir, c’est que l’IA est un outil utile qui peut vraiment aider à automatiser de nombreuses tâches, tant qu’elle bénéficie d’une supervision pour s’assurer que le résultat final est correct.