Par tous les critères, 2023 a été une année marquante pour l'IA, principalement caractérisée par l'essor des modèles de langage de grande taille (LLM) et de leurs applications de chatbot. Toutefois, des avancées significatives ont également eu lieu dans des domaines tels que la génération d'images, de vidéos et de voix.
La convergence de ces technologies numériques a engendré de nouveaux cas d'utilisation et modèles commerciaux, menant à l'émergence d'humains numériques en tant que figures influentes, y compris comme présentateurs de nouvelles, remplaçant progressivement leurs homologues humains.
Adoption de l'IA dans le travail quotidien
En 2023, un moment charnière a été atteint lorsque de nombreuses personnes ont commencé à intégrer intentionally l'IA dans leurs tâches quotidiennes. Cette innovation rapide a alimenté des prédictions audacieuses allant des robots domestiques amicaux à la possibilité d'une intelligence générale artificielle (AGI) d'ici dix ans. Cependant, des défis pourraient entraver ces prévisions.
À mesure que l'IA devient de plus en plus intégrée à notre vie quotidienne, une question essentielle se pose : Qu'attendre ensuite ?
La robotique à l'horizon
Alors que les percées numériques continuent d'impressionner, les progrès dans le domaine physique, notamment la robotique, gagnent également du terrain. Les LLM pourraient fournir les capacités cognitives critiques nécessaires aux robots, surtout lorsqu'ils sont associés à des technologies de reconnaissance d'images. Cette fusion permet aux robots de mieux comprendre et répondre aux demandes humaines tout en naviguant dans leur environnement.
Deepu Talla, VP de Nvidia pour la robotique et le edge computing, a souligné que les LLM amélioreront la capacité des robots à interpréter les instructions humaines, à apprendre de manière collaborative et à mieux comprendre leurs environnements.
Pour optimiser les performances des robots, des chercheurs du Laboratoire d'IA Improbable du MIT ont élaboré un cadre utilisant plusieurs modèles de base, chacun optimisé pour des tâches spécifiques comme le traitement du langage, la vision et l'action. Le laboratoire a noté : "Chaque modèle de base capture un aspect différent du processus de décision du robot, collaborant pour prendre des décisions éclairées."
Cependant, l'intégration de ces modèles ne suffira peut-être pas pour des applications concrètes. Pour surmonter les limitations existantes, l'Université de Stanford a introduit un nouveau système d'IA nommé Mobile ALOHA. Ce système permet aux robots de gérer de manière autonome des tâches complexes telles que sauter et servir, organiser le matériel de cuisine, utiliser des ascenseurs et rincer des plats.
Le "moment ImageNet" de la robotique
Ces développements ont conduit Jack Clark à suggérer que la robotique pourrait se rapprocher de son "moment ImageNet", caractérisé par une diminution des coûts liés à l'apprentissage des comportements des robots et à l'acquisition de données.
Le terme "ImageNet" désigne un vaste ensemble de données d'images étiquetées initié par Fei-Fei Li en 2006, essentiel pour faire progresser la recherche en vision par ordinateur et en apprentissage profond. Son importance a explosé après une percée en 2012, lorsque des chercheurs ont créé une architecture de réseau de neurones convolutifs (CNN) ayant permis d'énormes réductions des erreurs de classification d'images. Ce jalon a propulsé l'IA dans une nouvelle ère.
Clark soutient que nous pourrions être à l'aube d'une avancée similaire en robotique. Si cela se concrétise, des robots bipèdes pourraient bientôt collaborer avec des humains dans divers environnements, allant des hôpitaux et des usines jusqu'aux foyers, révolutionnant notre gestion des tâches quotidiennes.
Accélération des progrès de l'IA
Le rythme de l'évolution de l'IA est impressionnant. Jensen Huang, PDG de Nvidia, a récemment projeté que l'AGI pourrait être atteinte dans les cinq prochaines années. Jim Fan, chercheur principal chez Nvidia, a comparé l'année écoulée en IA à un bond de l'âge de pierre à l'âge spatial.
La société de conseil McKinsey estime que l'IA générative contribuera à plus de 4 trillions de dollars chaque année à l'économie mondiale. Selon UBS, le marché de l'IA devrait passer de 2,2 milliards de dollars en 2022 à 225 milliards de dollars d'ici 2027, affichant un taux de croissance annuel composé (CAGR) remarquable de 152 %.
L'enthousiasme pour le potentiel de l'IA à améliorer notre qualité de vie reste élevé. Bill Gates a noté dans ses "Gates Notes" à la fin de 2023 que "l’IA est sur le point de dynamiser le pipeline d'innovation". David Luan, PDG de la startup d'IA Adept, a réitéré ce sentiment, déclarant que la poursuite des progrès rapides de l'IA est inévitable.
Ce dynamisme explique pourquoi l'IA générative occupe actuellement le sommet des attentes exagérées dans le cycle de hype des technologies émergentes de Gartner, un indicateur de l'enthousiasme pour les nouvelles technologies.
Examen des défis futurs en IA
Tout en célébrant les avancées de l’IA en 2023, nous devons prendre en compte les défis à venir. Le dynamisme entourant l'IA rappelle l'essor d'Internet durant l'ère des dot-com, qui a ensuite connu de grands revers.
Un article de Fortune a suggéré que 2024 pourrait connaître une période de recul, alors que les investisseurs réalisent que de nombreuses entreprises manquent de modèles économiques durables et que les grandes firmes voient les coûts de calcul dépasser leurs bénéfices. Cela s'aligne avec la loi d'Amara, qui suggère que nous surestimons souvent les impacts technologiques à court terme tout en sous-estimant leurs effets à long terme.
Historiquement, le domaine de l'IA a connu des attentes élevées suivies de "hivers de l'IA", périodes de stagnation dues à des promesses non tenues concernant le développement et le déploiement d'applications. Deux de ces hivers ont eu lieu de 1974 à 1980 et à nouveau de 1987 à 1993.
Alors que nous profitons de l'actuel "été de l'IA", le risque d'un nouvel déclin est réel. Les coûts liés au calcul et l'impact environnemental de l'entraînement des modèles d'IA soulèvent des préoccupations de durabilité.
De plus, les "Quatre Cavaliers de l'IA-pocalypse" — biais des données, sécurité des données, violation des droits d'auteur et hallucination — présentent d'importants obstacles. Le procès intenté par le New York Times contre OpenAI et Microsoft souligne la nature précaire des modèles économiques de l'IA, avec des ramifications potentielles pour tout le secteur.
La préoccupation la plus pressante concerne les risques existentiels posés par l'IA. Si certains considèrent l'avènement de l'AGI comme un moyen d'atteindre une prospérité sans précédent, d'autres, notamment les défenseurs de l'altruisme efficace, mettent en garde contre une destruction potentielle.
Des enquêtes récentes menées auprès de plus de 2 700 chercheurs en IA révèlent qu'une part importante craint que l'IA avancée ne conduise à l'extinction humaine, les estimations médianes plaçant ce résultat avec une probabilité de 5 % ou plus.
Une perspective équilibrée pour l'avenir
Les défis connus et potentiels servent de réalité face à l'excitation entourant l'IA. Malgré cela, l'élan suggère des avancées continues en technologie IA en 2024.
Le New York Times a noté que cette année sera probablement marquée par des améliorations technologiques rapides, permettant à l'IA de produire de nouveaux médias, de mimer le raisonnement humain et d'infiltrer le monde physique via des robots innovants.
Ethan Mollick, dans son blog "One Useful Thing", a exprimé une conviction similaire que le développement de l'IA pourrait encore s'accélérer avant de faire face à d'éventuelles contraintes, qu'elles soient techniques, économiques ou juridiques.
L'année à venir promet des changements significatifs en IA, menant idéalement à des avancées qui amélioreront considérablement notre qualité de vie, telles que des découvertes médicales révolutionnaires. Toutefois, il est probable que les attentes les plus ambitieuses ne se réalisent pas immédiatement, entraînant un ajustement nécessaire du sentiment de marché — un aspect normal des cycles de buzz. Nous pouvons seulement espérer que ces ajustements ne précipitent pas un autre hiver de l'IA.
Classement
