“Nous avons tendance à surestimer l’effet d’une technologie à court terme et à sous-estimer son effet à long terme.” — Roy Amara 1
L’impact de l’IA sur le monde au cours de l’année écoulée est incontestable. En octobre 2022, j’ai écrit sur l’évolution rapide de l’IA et comment tout ce qui était possible à l’époque semblait magique. Compte tenu de tout ce qui s’est passé depuis, je pense que cela mérite une suite.
La dernière fois, je me suis concentré sur la technologie elle-même, quelles avancées étaient essentielles pour permettre les GPT, et j’ai fait quelques prédictions sur l’avenir. Certaines justes, d’autres peut-être pas. Il y a un an, le sujet principal était l’essor soudain des applications IA depuis la création des transformers. Depuis, la vitesse d’innovation n’a pas diminué, bien au contraire. Les investissements dans le domaine ont massivement augmenté l’année dernière, et tout le monde réfléchit à comment exploiter l’IA et être celui qui gagne la course en cours.
Où nous en sommes#
Le paysage de l’IA a considérablement évolué au cours de l’année écoulée, marqué par des investissements importants, des avancées technologiques et une augmentation des applications IA dans divers secteurs.
OpenAI et Microsoft#
La collaboration d’OpenAI avec Microsoft, marquée par des investissements substantiels, a conduit à des développements révolutionnaires comme GPT-4, l’API OpenAI et le GPT Store. L’injection financière de Microsoft ($13B) catalyse non seulement les avancées technologiques mais ouvre aussi de nouveaux flux de revenus (estimés à $1,3B avec OpenAI évaluée à $86,00B).
Nvidia#
Le rôle de Nvidia en tant que principal fournisseur de matériel pour les modèles IA est crucial. La hausse du cours de leur action reflète la demande critique pour leurs GPU, nécessaires pour l’entraînement et l’exécution des modèles IA.
Google#
Le lancement par Google de ses modèles IA signifie sa détermination à rester à la pointe de l’innovation technologique.
Amazon#
Amazon a fait des progrès significatifs dans l’IA, marqués par ses investissements dans Anthropic, le lancement de Bedrock et le développement des modèles Titan.
Meta#
La contribution de Meta aux modèles IA open-source, couplée à des technologies comme Ollama, est révolutionnaire. Meta ne s’intéresse pas seulement à l’OSS et semble viser OpenAI avec les dernières nouvelles sur la construction d’un arsenal de puces.
Hugging Face et OSS#
Hugging Face s’est imposé comme une force centrale dans le mouvement IA open-source, où des modèles révolutionnaires comme Mistral et Orca sont facilement disponibles.
Magie de l’Image et de la Vidéo#
Des outils comme RunwayML, Midjourney, Pika, Kaiber, Invoke et bien d’autres transforment les industries créatives.
Startups dans la course à l’IA#
Le paysage IA regorge de startups qui gagnent rapidement du terrain (et des investissements) :
- Cohere : Spécialisée dans la compréhension et la génération du langage naturel.
- Perplexity AI : Cette startup progresse dans la recherche et la récupération d’informations alimentées par l’IA.
- Anthropic : Se concentre sur la sécurité et l’alignement de l’IA.
- Mistral : Connue pour ses contributions à l’amélioration de l’efficacité des modèles IA.
- Stability : Développe des solutions IA pour stabiliser diverses applications.
- Inflection : Travaille à affiner les processus de prise de décision de l’IA.
- Adept : Se concentre sur l’apprentissage et l’adaptation de l’IA.
- Contextual AI : Vise à améliorer la compréhension contextuelle de l’IA.
Applications RAG#
L’utilisation croissante des techniques de Retrieval-Augmented Generation (RAG) marque une évolution significative. Les outils les plus utilisés sont llamaindex et langchain.
Préoccupations#
Manque de Connaissances, AGI et Alignement#
La compréhension du fonctionnement des réseaux neuronaux est encore limitée. Par exemple, l’ancien employé d’OpenAI Paul Christiano estime qu’il y a 10-20% de chances qu’une prise de contrôle par l’IA conduise à une catastrophe humaine significative.
Questions de Droits d’Auteur#
Comme les modèles IA sont souvent entraînés sur des données publiquement disponibles, des préoccupations de droits d’auteur sont apparues. Les batailles juridiques qui s’ensuivent soulignent le besoin de directives claires.
Modèle Commercial et Durabilité#
Malgré les revenus substantiels d’entreprises comme OpenAI, le chemin vers la rentabilité reste flou. Les coûts journaliers de ChatGPT sont estimés entre $100K et $700K.
Et maintenant ?#
La loi d’Amara, formulée par Roy Amara, stipule :
“Nous avons tendance à surestimer l’effet d’une technologie à court terme et à sous-estimer son effet à long terme.” — Roy Amara 2
Perspectives à Court Terme#
À court terme, l’enthousiasme autour des capacités de l’IA peut généralement conduire à des attentes gonflées. La réalité est souvent plus complexe et progressive.
Projections à Long Terme#
En regardant l’impact à long terme de l’IA, nous sous-estimons peut-être ses effets transformateurs potentiels. Au fil du temps, l’IA pourrait remodeler des industries entières, révolutionner la recherche scientifique et modifier le tissu des interactions sociales.
Conclusion#
La loi d’Amara capture bien la dichotomie dans notre perception des avancées technologiques comme l’IA. Le voyage de l’IA est un marathon, pas un sprint. Il nécessite une réflexion attentive, une gestion éthique et un engagement envers la recherche et le développement continus.
