L’enthousiasme généré par l’intelligence artificielle (IA) peut aisément être comparé à celui qu’a inspiré la révolution industrielle au XIXème siècle. Cependant, l’appel à la vigilance devient de plus en plus fort. C’est ce qu’illustrent les efforts législatifs visant à réguler le développement et l’usage de l’IA en Californie, ainsi que la récente initiative du gouvernement français visant à évaluer son impact écologique. Ces inquiétudes soulignent l’interrogation intrinsèque sur notre relation avec la technologie, notre fierté et notre volonté de croire en un progrès sans fin.
La possibilité pour l’homme de modifier son environnement grâce à la technologie et au langage (par le biais des histoires qui façonnent notre perception du monde) est ce qui détermine notre condition. Cette liberté s’exprime à travers le désir incessant de repousser les limites de ce qui est possible. Cela est parfaitement illustré par la recherche sur l’IA et l’apparition d’applications comme ChatGPT (avec sa toute dernière amélioration o1), Gemini et Llama.
Aussi excitantes qu’intimidantes, ces avancées sont souvent davantage rêvées que remises en question. En effet, même si les techniques fondamentales de l’apprentissage profond – un aspect de l’IA où les machines apprennent à partir de données – sont connues depuis les années 50, l’introduction récente d’applications pratiques telles que les modèles de langage à grande échelle (LLM), formés sur d’énormes quantités de textes depuis 2018, a étonné le grand public. Néanmoins, ce n’était pas une surprise pour les chercheurs en IA, qui étaient déjà conscients de leur potentiel. L’engouement du grand public.
L’enthousiasme du public pour ces systèmes a été une surprise. Suite à l’échec de Tay, le chatbot de Microsoft, il y a quelques années et les retours négatifs sur Galactica, l’outil de rédaction scientifique de Meta, ChatGPT a suscité l’étonnement en connaissant un succès massif dès sa première apparition. Cette popularité peut être attribuée à son utilisation simple, sa capacité à donner des réponses logiques et une stratégie marketing efficace centrée sur son potentiel d’utilisation.
Yann Le Cun, en charge de l’intelligence artificielle chez Meta et père de l’apprentissage profond, un domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour analyser et interpréter les données complexes, a déclaré dans le podcast « Do It Yourself » que la maîtrise du langage par les LLM peut sembler remarquable, mais qu’elle repose en fait sur des modèles statistiques basiques et n’est pas une illustration d’une véritable intelligence.
Il reste encore 55,12% de cet article à lire. La suite est réservée aux abonnés.