L'intelligence artificielle : de ses origines à l'émergence de l'IA Générative
Qu’entend-on par l’IA ?
L'intelligence artificielle, c’est la capacité des machines à exécuter des tâches qui nécessitent l'intelligence humaine. Ces actions comprennent la résolution de problèmes, la reconnaissance de formes, l'apprentissage, la prise de décisions, etc. Depuis tous temps, l’homme cherche à se décharger du travail par l’automatisation de tâches plus ou moins rébarbatives. L’IA lui permet de passer à la vitesse supérieure, l’objectif ultime étant de créer des systèmes capables de raisonner, d'apprendre et d'interagir de manière autonome, tout comme le ferait un être humain. Mais tout cela n’est pas sans soulever quelques questions techniques ou encore d’ordre éthique.
Commençons tout d’abord par un peu d’histoire
Les débuts de l'IA remontent aux années 1950, lorsque les pionniers tels que Alan Turing ou John McCarthy commencent à explorer la possibilité de créer des machines intelligentes. C’est en 1956, lors d'une conférence à Dartmouth College, que le terme "Intelligence Artificielle" est officiellement introduit, marquant le début d'un domaine de recherche à part entière. Au fil des décennies, l'IA connaît des avancées significatives, mais également des périodes de stagnation.
Dans les années 1960, les systèmes experts deviennent plus sophistiqués. La robotique et les premiers systèmes de traitement de la langue (appelés « Natural Language Processing » ou « NLP ») qui cherchent à traduire en anglais des textes écrits en russe apparaissent.
Entre 1980 et 1990, l'IA progresse notamment dans des domaines tels que l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur (reconnaissance faciale ou détection d’objet) ou le traitement du langage. Cette période marque aussi une pause dans les découvertes et avancées, une sorte « d’hiver de l’IA » qui permet aux chercheurs de réorienter leurs efforts et de construire des fondements plus solides pour les futurs progrès.
Dès les années 2010, l'avènement d'algorithmes plus sophistiqués et de systèmes dotés de puissances de calcul accrues ouvre de nouvelles possibilités. L’IA sort du domaine purement industriel de la robotique et se singularise via des applications pratiques dans divers domaines tels que la médecine, l’automobile, la finance ou encore l’apparition de "chatbot », les premiers agents conversationnels.
En 2020, on observe des évolutions significatives dans tous les domaines d’application en particulier dans le domaine du langage avec l’arrivée d’agents conversationnels plus performants comme ChatGPT. L’intelligence artificielle a longtemps été perçue comme un domaine réservé aux experts et aux grandes entreprises. L’arrivée de ChatGPT bouscule cette perception, aucune installation complexe ni compétence en programmation ne sont nécessaires. ChatGPT est ouvert à tous, il suffit de taper une question en « langage parlé » pour qu’une réponse pertinente soit générée.
Quand on parle d’IA, il nous faut parler des IA…
L’IA repose sur un ensemble de techniques et de concepts fondamentaux comme :
l’Apprentissage Machine (Machine Learning) permet aux machines d’apprendre à partir de données et d’améliorer leurs performances sans être explicitement programmées.
les Réseaux Neuronaux (Neural Networks) sont des modèles informatiques composés d’algorithmes interconnectés, utilisés pour traiter diverses tâches complexes.
Les modèles d’IA « traditionnels », de machine learning, excellent dans l’analyse, la reconnaissance de modèles existants et leur généralisation. Un bon exemple d’utilisation de machine learning est la voiture autonome. Une voiture autonome est équipée de nombreux capteurs qui renvoient des milliers de données à l’ordinateur qui, à son tour, prend des milliers de décisions par seconde en fonction de probabilités mathématiques et des observations : quand freiner, tourner le volant, mettre le clignotant…
…Et en particulier de la petite nouvelle : l’IA générative
Les techniques d'IA générative (ou de « Large Language Model »), quant à elles, reposent sur les réseaux neuronaux artificiels, des modèles d’apprentissage profond et se concentrent sur la création de nouveaux contenus, tels que des images, des textes, des sons ou même des vidéos, plutôt que sur l'analyse ou la classification de données existantes. Les modèles d'IA générative sont conçus pour générer de manière autonome des données réalistes et plausibles qui ressemblent à celles qu'ils ont été entraînés à imiter et qui semblent authentiques pour un observateur humain.
Basée sur des modèles statistiques et probabilistes du machine learning, l’IA générative est une révolution dans l’évolution logique de l’IA. Elle est possible aujourd’hui grâce aux progrès technologiques dans le domaine du calcul haute performance et du matériel spécialisé, comme les « GPU »1 qui permettent d’accélérer considérablement les calculs nécessaires à l'entraînement des modèles. L'explosion de la quantité de données disponibles sur internet a fourni aux algorithmes d'IA générative un vaste réservoir de données qui améliore leur capacité à produire des résultats convaincants. ChatGPT n’a pas de « conscience » mais a appris à parler et écrire comme un humain et à restituer des informations à partir de données fournies par internet et les entreprises.
Capable de produire de manière autonome de nouveaux contenus, qu'il s'agisse d'images, de musiques, de textes ou même de vidéos, avec une créativité apparemment illimitée, l’IA générative ouvre des perspectives infinies dans des industries telles que le divertissement, la publicité et les arts. Grâce à sa capacité à « comprendre » et à générer des contenus basés sur les préférences individuelles, l'IA générative promet une personnalisation avancée dans la relation des entreprises avec leurs clients, contribuant ainsi à l’amélioration de leur expérience.
Elle permet une interaction complétement fluide entre l’homme et la machine et de transformer fondamentalement notre façon d’interagir avec le monde numérique.
A qui et à quoi peut bien servir l’IA générative ?
L’IA générative permet aux entreprises de gagner du temps et des ressources dans leur processus de production mais aussi à encourager l'innovation. L'IA est souvent utilisée pour automatiser des tâches répétitives et basées sur des règles dans divers secteurs. Elle pourrait avoir un impact sur le marché du travail en modifiant les emplois actuels ou en créant de nouveaux comme l’ont fait toutes les innovations marquantes historiques. Les exemples d’application sont multiples :
La fabrication, la logistique, les services, avec des tâches automatisées par l’IA telles que l'assemblage, l'emballage et le service à la clientèle.
La santé, pour permettre aux médecins d’analyser des données médicales complexes et prendre des décisions cliniques plus éclairées, les guider pendant leurs opérations.
La pharmacologie pour découvrir de nouveaux traitements ou médicaments
L’environnement en aidant à trouver de nouveaux matériaux ou sources d’énergie
L’éducation pour interagir avec les élèves et adapter et personnaliser les méthodes d’apprentissage.
Etc.
Dans le secteur bancaire, plus particulièrement, de multiples applications de l’IA générative ont été identifiées. L’IA générative transforme le secteur bancaire en améliorant la rapidité des réponses aux clients, en générant des rapports et documents pertinents, et en personnalisant les interactions sur les espaces connectés. Elle automatise aussi des mécanismes pour prévenir les fraudes, rendant ainsi les opérations plus sûres et efficaces. Les gérants de portefeuille peuvent analyser rapidement de grandes quantités de données et réagir plus vite en matière d'investissement. Elle permet de surveiller les portefeuilles et de détecter les événements inhabituels du marché. L’IA aide aussi à mieux gérer les risques en identifiant les signaux faibles avant-coureurs et en proposant des stratégies d’atténuation.
Bien que l'IA générative puisse transformer notre travail et nos interactions technologiques, son impact sur le comportement humain dépendra de son intégration dans la société de notre utilisation. Elle pourrait offrir de nouvelles opportunités d'apprentissage, de croissance et d'innovation.
Enfin, l’arrivée de l’IA générative soulève des questions éthiques, concernant son impact dans sur la vie privée, les implications environnementales dues à sa consommation énergétique, et les préoccupations de sécurité, comme le développement des « deepfakes ». Il sera crucial de trouver des réponses à ces questions pour garantir une utilisation responsable de cette technologie.
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