Quels sont les enjeux des IA pour les entreprises ?
Depuis la fin de l’année 2022, les algorithmes d’intelligence artificielle de dernière génération GPT 3, puis GPT 3.5, ont été mis à auprès du grand public, alors qu’en fait elles existent depuis de nombreuses années sous d’autres formes.
Qu’est-ce qui a changé alors ? C’est surtout dans un premier temps l’interface qui s’est améliorée, sous la forme d’un « chat » conversationnel qui est plus élaboré à comprendre les questions complexes (le « prompt ») qu’un simple assistant vocal de type Alexa ou Siri.
Les réseaux de neurones des versions actuelles (la version 4 est livrée, la 5 arrivera bientôt) permet d’utiliser le « deep learning » à un niveau encore jamais atteint, et surtout le met plus ou moins gratuitement à disposition du grand public et des entreprises.
Basés sur du code disponible en partie en open source, le projet Open AI a été phagocyté par Microsoft pour en faire un produit marchand.
Quelles en sont les applications ?
Elles sont nombreuses :
- Résumer un texte long,
- Générer un texte sur un sujet complexe,
- Générer des images, des sons ou musiques selon des instructions précises,
- Générer des documents de présentation sur un sujet,
- Aider à comprendre un sujet en particulier,
- Trouver des solutions à des problèmes complexes…
C’est dans cette dernière catégorie, finalement la plus utile, que pour l’instant les choses sont encore floues. En effet, la pertinence de la réponse va dépendre de plusieurs facteurs : la quantité d’informations disponibles de qualité, des exemples de fonctionnement, et surtout un apprentissage par essai-erreur le plus complet possible, ce qui suppose que des humains valident ou invalident des propositions faites par la machine.
Tout le monde a déjà testé cela avec les algorithmes de reconnaissance faciale de sa collection de photos de famille. Une fois que le programme a identifié les points du visage caractéristiques d’une personne, elle peut l’identifier de manière quasi-certaine sur toutes les autre photos. Quelque soit l’âge, les vêtements ou accessoires portés, ainsi que l’angle de prise de vue. Cela fonctionne actuellement à plus de 99% de réussite (certainement plus pour les applications de surveillance).
Quelles seront les conséquences pour la vie de millions de gens si demain une IA permet de résoudre ses problèmes ou ses tâches plus vite et mieux qu’un humain ? Ce que l’on a constaté dans l’industrie, puis dans l’agriculture, se retrouve maintenant dans les services, et demain dans la recherche et développement.
Les métiers de l’informatique en première ligne
Déjà des développeurs utilisent des algorithmes pour coder des fonctions plus rapidement, ou pour optimiser du code existant, voire pour créer des applications simples automatiquement.
Dans le cadre des équipes de développement, cela va avoir le même effet que lors de l’arrivée de la machine à vapeur lorsqu’elle a remplacé la force animale : l’énergie est plus forte et plus stable, et peut faciliter la productivité à un facteur 10, 100 ou 1000 par rapport à avant !
Les outils actuels de développement devront s’adapter pour intégrer ces possibilités et proposer aux concepteurs de gagner du temps et de la fiabilité en utilisant des routines de programmation générées par une IA, et se concentrer sur les fonctionnalités et l’usage des outils que l’on veut en faire.
Dans très peu de temps, moins de 5 ans, les métiers de développeur seront fortement impactés, et seuls les meilleurs seront encore en poste pour piloter des IA qui construiront des outils et des interfaces homme-machines les plus efficaces.
Exemple de nouvel usage des IA
Prenons un exemple dans un domaine que je connais bien : les inventaires.
Demain, dans pas très longtemps, un opérateur (humain ou même un drone piloté ou automatisé) muni de caméras embarquées et de capteurs volumétriques pourra à lui tout seul se promener dans un entrepôt et, seulement avec le regard, effectuer des reconnaissances de formes, de codes-barres, de dimensions et même d’état général pour établir en temps réel un inventaire. De plusieurs jours à quelques humains, on passe à quelques minutes, avec un taux de réussite proche des 100%. Pourquoi s’en priver ?
On pourrait multiplier comme ça les exemples dans tous les métiers : juridique, médical, mécanique, travaux publics, agriculture… tous les secteurs d’activités seront impactés.
Autre exemple : une IA pourra faire un diagnostic de panne sur une machine complexe et si une pièce est à remplacer, elle pourra aller la chercher par drone dans son rangement, ou la fabriquer elle-même avec une imprimante 3D !
De nombreux experts, dont Elon Musk lui-même, qui est à l’origine du projet Open AI, proposent un moratoire sur l’utilisation des IA afin d’éviter des excès voire des catastrophes si certaines, mal programmées ou utilisées par des personnes mal intentionnées, parviennent à prendre le contrôle de réseaux ou de datacenters… tout peut arriver !
A titre personnel, je pense que c’est le profit qui guidera cette évolution, et non la raison. Les plus puissantes entreprises ou Etats construiront les IA les plus perfectionnées et qui sait si elles resteront sous leur contrôle assez longtemps ?
Le mythe de Frankenstein est le seul nouveau mythe de l’ère moderne. Créée par l’homme, la créature décide de se débarrasser de son créateur… James Cameron l’avait imaginé en 1984 dans son célèbre Terminator, et à la même époque le film Wargames évoquait aussi cette possibilité. Sur un autre registre le film de Spielberg ne laisse pas de chance à l’humanité, alors que celui de I, Robot est un peu plus optimiste, et finit sur une collaboration positive entre les deux intelligences.
Espérons que cela se termine comme ce dernier exemple, l’avenir nous le dira 🙂
