La technologie n’est ni bonne ni mauvaise ! L’IA est bluffante, mais elle peut désemparer ! L’IA existe depuis 1944, mais c’est à la conférence de l’université de Dartmouth, que 20 chercheurs1 se réunissent en atelier scientifique à l’été 1956, et marquent les débuts d’une science nouvelle, une branche de l’informatique, l’IA, en tant que recherche autonome. Avec Martin Minsky, on construit de programmes informatiques capables d’accomplir des tâches (raisonnement, planification) faites jusque-là exclusivement par des humains.
Depuis les années 50, progrès continus de l’informatique : matériels (processeurs, mémoires), réseaux (des réseaux locaux à internet), données (data centers, web).
Le premier Chatbot2 date de 1965, et après une période calme, ces systèmes experts vont apprendre à écrire et à parler (vers 1974-80) et après un second hiver3», on passe à la phase industrielle du deep learning4 vers 2010.
La Data Science explose en 2012. En IA, en 2017, les modèles Transformers permettent le traitement du langage naturel (NLP)5 , qu’ils comprennent, et ils saisissent des relations comme les mots d’une phrase et génèrent des connexions subtiles.
GPT-3 est un modèle de langage, le plus gros jamais entraîné, Transformer génératif pré-entraîné, développé par OpenAI en 2020. OpenAI en sort de nouvelles versions, mais qui ne peuvent être exécutées sur un ordinateur personnel. C’est le premier modèle d’OpenAI qui n’est pas open-source (l’architecture et le contenu sont secrets).
Exemple : un banquier peut trier 10 000 CV à partir de règles et trouver les meilleurs CV pour recruter ses clients ; la banque veut sélectionner les meilleurs clients qui lui demandent un prêt… Il suffit d’exprimer les règles à l’IA et l’IA sélectionne les meilleurs candidats !
Autre ex. : on peut aussi demander à GPT 3 : « Rédige ma lettre de motivation pour que je sois recruté ». Le programme rédige alors une lettre de motivation en suivant toutes les recommandations de l’utilisateur.
A partir de masses de données, le modèle est entraîné par une technique nommée « Deep learning », « Apprentissage profond ». Cependant, ce procédé ne permet pas d’expliquer fondamentalement le fonctionnement du programme une fois entraîné (boîte noire). On est surpris qu’on ne puisse pas expliquer les raisons du choix, on ne comprend pas comment ça marche. Et à la vitesse à laquelle ces systèmes s’améliorent, c’est bluffant.
Quelques entreprises célèbres :
– OpenAI, fondée à San Francisco en 2015, a créé ChatGPT (textes) et ses fondateurs sont entre autres Sam Altman, Elon Musk, etc. Cette entreprise dit développer une IA utile au plus grand nombre. En 2026, elle est valorisée à 850 milliards. Mais elle a un impact très négatif sur l’environnement pour sa consommation énorme d’électricité.
– Midjourney est un laboratoire de recherche qui depuis 2022, produit un programme d’IA générative qui permet de créer des images créatives à partir de textes, basé sur des réseaux de neurones artificiels (comme son concurrent DALL-E)
– Anthropic est une entreprise américaine d’IA fondée en 2021 par d’anciens membres d’OpenAI et qui développe Claude, famille de grands modèles de langage, concurrente de ChatGPT, connue pour ses recherches en éthique et en sécurité de l’IA, la boîte la plus en avance sur le sujet.
– Nvidia est un leader mondial du calcul informatique et de l’IA, éditeur de logiciels, dominant le secteur du jeu vidéo et à la croissance financière impressionnante. Il fabrique le matériel qui permet d’entraîner les programmes d’IA.
– Mistral AI, entreprise française fondée en avril 2023, spécialisée dans l’IA : on peut dire que nous, français, avons au moins « un cheval dans la course » à l’IA !
Mais attention à la consommation d’énergie : une requête sur ChatGPT (ou autre IA) est beaucoup plus énergivore qu’une requête Google. En 2028, l’IA consommera la moitié de la consommation électrique en France, actuellement c’est 4,5 %, et il faudrait aller vers 3%.
La Chine innove, les Etats-Unis innovent, l’Europe régule…
– Le RGPD français protège nos données, mais c’est une contrainte qui coûte temps et argent pour les entreprises. Les USA ont désormais assuré le même niveau de protection des données personnelles, et la Chine a aussi adopté un RGPD en 2021.
– Le DSA (Digital Services Act) et le DMA (Digital Markets Act) visent à limiter la domination économique des grandes plateformes en ligne, et des contenus (harcèlement, pornographie, terrorisme) et des produits illicites. Toutes les entreprises doivent se faire référencer pour être régularisées.
– L’AI Act est une réglementation qui ne vise pas à interdire. Elle transforme de nombreux secteurs : création de musique, rédaction de textes, production d’images, automatisation des tâches. L’Union européenne a adopté le règlement européen sur l’IA, appelé AI Act le 13 mars 2024, afin de garantir une approche éthique, responsable et sécurisée tout en renforçant la compétitivité de l’Europe.
Les risques sont la désinformation, la manipulation de l’opinion, l’atteinte aux droits fondamentaux, l’usage dans des infrastructures critiques. L’U.E. a mis en place un cadre fondé sur les niveaux de risque permettant de classer les systèmes d’IA selon leur impact.
Les fournisseurs de modèles d’IA doivent respecter des obligations spécifiques selon que leurs systèmes présentent des risques plus ou moins élevés.
En 2024, l’AI Act est entré en vigueur. II y a un étalonnage. Le règlement adopte une approche basée sur le risque, donc un étalonnage en fonction du risque. Il vise à cibler les risques spécifiques et inacceptables des accès à internet, évaluer la conformité des produits, imposer des obligations spécifiques aux fournisseurs de systèmes de ces applications et surveiller l’application des règles tout en protégeant l’innovation.
- Les systèmes d’IA à risques inacceptables sont interdits : un système de notation
sociale, une vérification biométrique à distance en temps réel, des photos, du
profilage, de l’espionnage… - Le risque est limité, par exemple, pour les chatbots. Avec ces processus à risque
limité, on doit néanmoins informer les clients que l’IA est utilisée. - Le règlement de l’U.E. sur l’IA encourage les fournisseurs à mettre en place un code
de conduite éthique.
Les limites : AlphaGeometry de Google DeepMind (2023) a résolu 25 des 30 problèmes de géométrie proposés depuis 2000 aux Olympiades de maths.
1 Marvin Minsky, John McCarthy.
2 Assistant virtuel alimenté par l’IA conçu pour interagir avec les utilisateurs en langage naturel
3 On appelle ainsi la période d’années sans invention nouvelle importante.
4 Apprentissage profond qui utilise des réseaux neuronaux artificiels multicouches inspirées du fonctionnement du cerveau.
5 Natural Language Processing : traitement du langage naturel
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