Intelligence artificelle

L’IA en bref

L’intelligence artificielle (IA) peut être décrite comme un ensemble de technologies qui permettent aux machines de réaliser des tâches qui, traditionnellement, nécessiteraient l’intervention de l’intelligence humaine. Ces tâches incluent par exemple : comprendre le langage, rédiger des textes, reconnaître et/ou créer des images, prendre des décisions, apprendre à partir de données, générer des idées…

Elle était pourtant déjà là depuis quelques années. Dans nos smartphones, nos voitures, ou même dans nos appareils électroménagers. Mais nous n’y prêtions pas vraiment attention. L’Intelligence Artificielle, nous en entendions un peu parler, sans savoir vraiment ce que c’était, sans savoir si ce n’était qu’une chimère, un truc pour amateurs de SF ou une piste crédible et réaliste.

Et puis il y a eu la révolution Chat GPT et l’explosion de l’IA auprès du grand public. C’était fin 2022. Aujourd’hui, on ne dit même plus « intelligence artificielle », on dit juste « IA ».  On est devenu intime on l’appelle par son petit nom. Elle influence de plus en plus la manière dont certains d’entre vous travaillent, apprenent et interagissent avec le monde qui les entoure.

Et ça va vite. Très vite même.

Alors, on se pose quelques minutes et on fait le point. L’IA, c’est quoi ? Quelles formes peut-elle prendre ? À quoi peut-elle vous servir dans votre quotidien ? Quels sont les outils à tester ? Est-ce un danger ou une opportunité ?

Oui, ça fait beaucoup de questions qui appellent beaucoup de réponses. Bref, il va falloir rédiger. Beaucoup, même. Mais on s’en fiche, on a Chat GPT ! 🙂

1. Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle (IA) peut être décrite comme un ensemble de technologies qui permet aux machines de réaliser des tâches qui, traditionnellement, nécessiteraient l’intervention l’intelligence humaine. Ces tâches incluent, Par exemple, : comprendre le langage, rédiger des textes, reconnaître et/ou créer des images, prendre des décisions, et apprendre à partir de données, générer des idées…

Par exemple, ChatGPT est un outil qui peut comprendre et générer du texte de manière naturelle, vous donnant l’impression que vous êtes en train de discuter avec un humain.

Il s’agit là d’une définition simple mais l’IA est, évidemment, bien plus complexe et profonde que cela. Elle englobe diverses technologies et méthodes permettant aux machines d’imiter les différentes formes d’intelligence humaine

Lorsqu’on se penche sur des définitions plus élaborées, l’IA est souvent décrite en termes de modèles et de systèmes qui imitent la cognition humaine.

Les chercheurs en IA, tels que Stuart Russell et Peter Norvig, auteurs du livre de référence « Artificial Intelligence: A Modern Approach », définissent l’IA comme un champ d’étude qui vise à comprendre et à créer des entités intelligentes[5]. Cette définition englobe une grande variété de sous-disciplines et d’applications, allant de la robotique à la reconnaissance vocale, en passant par l’apprentissage automatique et la vision par ordinateur.

Les applications simples de l’IA en 2024

Au quotidien, en 2024, pour les non experts, l’IA commence à se manifester de manière simple et pratique. Elle peut résumer un texte long en quelques phrases clés, rédiger des courriels ou des rapports, et même créer des images ou des musiques originales. Ces applications sont rendues possibles grâce à des algorithmes avancés et à l’apprentissage automatique, où les machines s’améliorent au fur et à mesure qu’elles sont exposées à plus de données.

Pour ceux qui n’auraient jamais testé…

Utiliser une IA telle que Chat GPT ou Google Gemini est simple.

Il y a un champ dans lequel on entre un texte avec des instructions, une question… . On appelle ça un « prompt ». Comme on est dans le domaine de la tech on aime bien les anglicismes. On entre un instruction (peux tu rédiger un texte qui traite de tel sujet), ou une question et chat GPT répond. 

Vidéo : conférence sur l’IA par Alexei Grinbaum

Une des conférences les plus passionnantes (en français) que j’ai vues sur l’IA (que vous soyez débutant ou que vous utilisiez déjà des outils IA).

Alexei Grinbaum est pointu, didactique et passionnant. À voir absolument !

Source : l’excellente chaine YouTube de l’Espace des Sciences https://www.youtube.com/watch?v=d9tjp4-xJG4&t=7s

2. Les 4 stades de l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle se manifeste sous différentes formes, chacune avec ses spécificités et applications. Comprendre ces distinctions est essentiel pour saisir comment l’IA évolue et pourrait continuer à évoluer dans les prochains mois / prochaines années.

Voici les principaux stades d’intelligence artificielle :

Stade 1 : l’intelligence Artificielle Étroite (ANI ou IA faible) existe depuis longtemps

L’Intelligence Artificielle Étroite, souvent appelée IA faible, est le type d’IA le plus couramment utilisé aujourd’hui. Elle est conçue pour effectuer une tâche spécifique, comme la reconnaissance vocale, la recommandation de produits ou l’analyse d’images. Par exemple, les assistants vocaux comme Siri ou Alexa sont des formes d’IA étroite. Ils sont très bons dans ce qu’ils font, mais leur capacité est limitée à des tâches spécifiques pour lesquelles ils ont été programmés.

Stade 2 : l’IA Générative qui a explosé avec Chat GPT

L’IA générative est une catégorie d’intelligence artificielle qui excelle à créer du contenu nouveau et original. Elle peut générer des textes, des images, de la musique, et même des vidéos qui semblent être créés par des humains. Un sous-type populaire de l’IA générative est le Modèle de Langage à Grande Échelle (LLM), comme GPT (Generative Pre-trained Transformer). Ces modèles sont capables de « comprendre » et de générer du langage naturel à un niveau qui peut souvent tromper l’œil ou l’oreille humaine.

Néanmoins, ces modèles d’IA restent aujourd’hui, en avril 2024, moins performants qu’un être humain habitué à réaliser la tâche demandée.

Stade 3 : Intelligence Artificielle Générale (AGI ou IA forte) … peut-être pour demain ?

L’Intelligence Artificielle Générale (AGI) est un type d’IA qui, contrairement à l’IA étroite, peut comprendre, apprendre et appliquer l’intelligence à une variété de tâches, de manière similaire à l’intelligence humaine. Une AGI serait capable de raisonner, de résoudre des problèmes, de planifier, d’apprendre de l’expérience, et de s’adapter à de nouvelles situations sans intervention humaine préalable. Cependant, l’AGI reste largement théorique à ce stade et est un objectif à long terme pour les chercheurs en IA.

 Stade 4 : Superintelligence Artificielle (ASI)… peut-être pour après demain ?

La Superintelligence Artificielle (ASI) représente un stade futur de l’IA où les capacités intellectuelles des machines surpasseraient de loin celles de l’humain le plus doué dans presque tous les domaines, y compris la créativité, la prise de décision, et les compétences sociales. L’ASI est un concept encore plus théorique que l’AGI et soulève d’importantes questions éthiques et de sécurité, car ses implications pourraient être profondes et imprévisibles.

Chacun de ces types d’IA a ses propres défis et opportunités. Alors que l’IA étroite est déjà bien intégrée dans notre quotidien, l’IA générative commence à transformer les industries créatives et de communication. L’AGI et l’ASI, quant à elles, restent des frontières à explorer, promettant des changements radicaux dans notre façon de vivre et de travailler. Entrons un peu plus dans le détail…

Vidéo : L’urgence de s’adapter à l’IA

L’idée clé de la vidéo est qu’il est crucial de s’adapter à l’intelligence artificielle et à ses avancées dès maintenant pour faire face aux conséquences sociales, politiques et économiques et éviter les inégalités et une société à deux vitesses. Source : https://www.youtube.com/@mattstefani

3. Intelligence artificielle étroite (ANI ou IA faible)

L’intelligence artificielle étroite (ANI), également connue sous le nom d’IA faible, est la forme la plus répandue et la plus appliquée de l’intelligence artificielle. Contrairement à l’IA générale ou forte, l’IA étroite est spécialisée dans une tâche spécifique et ne possède pas de capacités de compréhension ou de raisonnement au-delà de son domaine programmé.

Origines et développement de l’IA étroite

Les premiers outils d’IA faible remontent aux années 1950, avec des développements significatifs dans le domaine de la reconnaissance de formes et des réseaux de neurones simples. Cependant, c’est avec l’avènement des ordinateurs plus puissants et des algorithmes plus sophistiqués dans les années 1980 et 1990 que l’IA étroite a commencé à se démarquer comme une technologie utile dans des applications commerciales et domestiques.

Des entreprises comme IBM avec son système Watson, Google avec ses divers outils d’IA intégrés dans la recherche et la publicité, et Apple avec Siri, ont été des pionniers dans l’exploitation commerciale de l’IA étroite. Ces entreprises continuent de dominer le secteur, en développant et en déployant des technologies d’IA qui améliorent l’efficacité et l’accessibilité de leurs produits et services.

Exemples concrets d’utilisation de l’IA étroite

Au quotidien, l’IA étroite se manifeste de plusieurs manières :

– Assistants vocaux :

Des dispositifs comme Siri d’Apple, Alexa d’Amazon, et Google Assistant utilisent l’IA étroite pour comprendre et répondre aux commandes vocales. Ils peuvent jouer de la musique, régler des alarmes, fournir des informations météorologiques ou encore contrôler des dispositifs intelligents domestiques.

– Recommandations personnalisées :

Les services de streaming comme Netflix et Spotify utilisent l’IA étroite pour analyser vos habitudes de consommation et vous recommander des films, des émissions de télévision ou de la musique que vous pourriez apprécier.

– Voitures autonomes :

Bien que toujours en développement, les fonctionnalités de conduite autonome dans les véhicules de Tesla et d’autres fabricants reposent sur l’IA étroite pour la navigation et la détection d’obstacles.

Aspects techniques de l’IA étroite

Pour ceux qui possèdent des compétences techniques, il est important de comprendre que l’IA étroite fonctionne principalement grâce à des techniques d’apprentissage supervisé et non supervisé dans le domaine de l’apprentissage automatique. Ces systèmes sont entraînés sur de vastes ensembles de données spécifiques à une tâche, où ils apprennent à reconnaître des modèles et à faire des prédictions ou des décisions basées sur de nouvelles données entrantes.

Les algorithmes comme les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont souvent utilisés pour les tâches de vision par ordinateur, tandis que les modèles de traitement du langage naturel (NLP) sont utilisés pour comprendre et générer du langage humain. Ces technologies reposent sur des principes mathématiques complexes et nécessitent une grande puissance de calcul pour fonctionner efficacement.

L’IA étroite est donc une technologie qui influence déjà de nombreux aspects de notre vie quotidienne. Bien qu’elle soit limitée à des tâches spécifiques, son impact est profond, améliorant l’efficacité et la personnalisation des services dans une multitude de domaines. Pour les technophiles, la compréhension des bases techniques de l’IA étroite offre des perspectives fascinantes sur la manière dont ces systèmes fonctionnent et évoluent.

4. IA générative

L’intelligence artificielle générative, ou IA générative, représente une avancée technologique majeure dans le domaine de l’IA, capable de créer du contenu nouveau et original à partir de données existantes. Cette capacité à générer des œuvres autonomes, qu’il s’agisse de texte, d’images, de musique ou de vidéos, ouvre des perspectives fascinantes et pose également des défis éthiques et techniques.

Qu’est-ce que l’IA générative ?

L’IA générative fonctionne en apprenant de vastes ensembles de données pour produire des résultats qui peuvent imiter les créations humaines. Par exemple, elle peut générer des images artistiques, composer de la musique, écrire des articles ou même créer des vidéos. Ces systèmes utilisent des techniques avancées telles que les réseaux de neurones antagonistes génératifs (GANs), qui impliquent deux réseaux en compétition : un générateur qui crée des images et un discriminateur qui évalue si elles sont réalistes.

Exemples d’IA générative

1. ChatGPT (OpenAI)

Capable de générer du texte en réponse à des requêtes, utilisé pour tout, de la rédaction d’emails à la création de contenu pour les médias sociaux.

2. Midjouney

Génère des images (photos, illustratioin, paintures…) à partir d’un texte.

3. DALL-E (OpenAI)

Un modèle qui génère des images à partir de descriptions textuelles, capable de créer des images nouvelles et uniques à partir de simples prompts textuels.

4. DeepDream (Google)

Un programme qui transforme des images existantes en œuvres d’art psychédéliques en accentuant et en modifiant les caractéristiques perçues.

5. RunwayML

Offre des outils pour les créateurs pour intégrer facilement des capacités d’IA générative dans leurs projets vidéo et artistiques.

Si vous êtes plus technique…

Techniquement, l’IA générative repose sur des modèles d’apprentissage profond qui traitent et génèrent des données de manière innovante. Les GANs, Par exemple, utilisent une approche de jeu de somme nulle où le générateur tente de créer des données indiscernables du réel, tandis que le discriminateur s’efforce de distinguer les vraies données des fausses. Cette compétition améliore continuellement la qualité des résultats générés.

Large Language Model (LLM)

Les modèles de langage à grande échelle (LLM) sont des formes spécialisées d’IA générative qui traitent et génèrent du langage naturel. Ils peuvent « comprendre » (notez bien les guillements) et produire du texte, facilitant des tâches comme la traduction automatique, la rédaction de résumés ou la création de contenu écrit complet.

Des exemples notables incluent GPT (Generative Pre-trained Transformer) et BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), qui sont utilisés pour une variété d’applications allant des chatbots aux systèmes de recommandation.

Les LLM fonctionnent en utilisant des architectures de réseau neuronal telles que les transformateurs, qui permettent au modèle de considérer le contexte global d’un mot dans un texte pour générer des réponses plus cohérentes et contextuellement appropriées. Ces modèles sont entraînés sur des corpus de texte extrêmement vastes et apprennent des patterns linguistiques complexes qui leur permettent de générer du texte de manière fluide et naturelle.

En clair ça veut dire quoi ? Et bien en clair, ça veut dire Chat GPT ne comprend pas vraiment ce qu’il écrit. Il fait des statistiques… Oui, oui, il estime que, dans tel contexte, après tel mot il y a x% de chances qu’il faille tel autre mot.

Par exemple, prenons la phrase suivante : « Papa ne peut pas sortir jouer avec vous, les enfants, il est en train de préparer le diner, il est dans la [mot à définir]».

Chat GPT va deviner que le mot est « cuisine » car, dans l’énorme quantité de texte qu’il a analysé, il a repéré que, quand on parle de « préparer le diner », quand on évoque un lieu, quand l’article qui précède le mot mystère est « la », alors, dans un tel contexte, il y a 99% de chance que le mot soit « cuisine ». Et donc, dans 99 % des cas, Chat GPT écrira bien le mot « cuisine ». Et puis de temps en temps, il écrira un truc beaucoup plus exotique ou farfelue (on parle d’hallucinations) du type : « cave » ou « voiture » ou « piscine » ou « merd.. » !

Voilà pour le principe de fonctionnement. Mais, ce qui compote pour nous utilisateur, c’est le résultat final. Alors oui, si vous demandez à Chat GPT de rédiger un texte, il faudra le relire. Oui, il y aura probablement quelques erreurs et des incohérences. Mais le résultat final obtenu via cette approche, s’il n’est pas parfait, est quand même bluffant. Et il est beaucoup plus rapide de corriger un texte que de le rédiger dans son intégralité.

Autres types d’IA génératives

Outre les LLM, il existe d’autres formes d’IA générative qui se spécialisent dans différents types de contenu :

Réseaux Génératifs Antagonistes (GANs)

Utilisés principalement pour la création d’images, ils peuvent également être adaptés pour générer des vidéos et même des musiques.

Réseaux de Neurones Récurrents (RNN)

Bien que souvent supplantés par des transformateurs pour le traitement du langage, les RNN sont toujours utilisés pour des tâches impliquant des séquences, comme la génération de musique ou de texte caractère par caractère.

Autoencoders Variants (VAE)

Utilisés pour générer des données en apprenant à coder et à décoder des entrées de manière à maximiser la similarité entre l’entrée originale et la sortie générée.

5. Intelligence artificielle générale (AGI ou IA forte) : pour demain ?

Contrairement à l’IA étroite qui excelle dans des tâches spécifiques, l’AGI (Intelligence Artificielle Générale ou Genreal Artificial Intelligence) vise à égaler l’intelligence humaine dans tous les domaines cognitifs. Cela signifie qu’une AGI pourrait théoriquement apprendre, comprendre et appliquer ses connaissances et son raisonnement à une gamme illimitée de problèmes, tout comme un être humain.

L’Intelligence Artificielle Générale (AGI), également connue sous le nom d’IA forte, est la possible prochaine étape de la recherche en intelligence artificielle. Au moment où j’écris ces lignes elle n’existe pas encore. Mais elle existera peut-être dans quelques semaines. Ou peut-être jamais. C’est la belle incertitude de l’époque.

Vers une définition de l’AGI

L’AGI est souvent définie par sa capacité à effectuer n’importe quelle tâche intellectuelle qu’un humain peut accomplir. Elle doit être capable de comprendre le contexte, d’apprendre de manière autonome, de faire preuve de bon sens, de résoudre des problèmes complexes, de planifier pour l’avenir et de s’adapter à des situations nouvelles et imprévues. Ces caractéristiques impliquent une flexibilité et une adaptabilité qui vont bien au-delà des capacités de l’IA étroite actuelle.

État actuel de la recherche sur l’AGI

À ce jour, l’AGI reste un objectif à moyen / long terme, avec des progrès significatifs encore nécessaires pour atteindre une telle sophistication. Les chercheurs en IA, tels que Ben Goertzel, qui a contribué à la création de l’OpenCog Foundation, et Demis Hassabis, co-fondateur de DeepMind, travaillent activement sur des projets qui pourraient éventuellement mener à l’AGI.

Certains experts, comme Ray Kurzweil, prédisent que l’AGI pourrait être réalisée d’ici 2045, tandis que d’autres, comme Rodney Brooks, sont beaucoup plus sceptiques quant à la possibilité d’atteindre une telle intelligence dans un avenir proche. La question de savoir si l’AGI est une question de « quand » plutôt que de « si » reste ouverte et fait l’objet de débats animés dans la communauté scientifique.

Sam Altam a déclaré récemment que cette étape pourrait être atteinte beaucoup plus rapidement qu’on ne le pense (avant 2030 ?). Cependant, la complexité de reproduire l’intelligence humaine dans toute sa généralité est un défi immense qui nécessite des avancées dans de nombreux sous-domaines de l’IA, y compris mais sans s’y limiter, le traitement du langage naturel, la reconnaissance d’images, la robotique et l’apprentissage automatique.

Défis techniques et conceptuels

Les défis de la création d’une AGI sont à la fois techniques et conceptuels. Techniquement, il est nécessaire de développer des algorithmes capables de généraliser à partir de données limitées, de comprendre des concepts abstraits, et de transférer des connaissances entre différents domaines. Conceptuellement, il y a un débat en cours sur ce que signifie réellement « comprendre » et sur le fait qu’une machine puisse atteindre – ou pas – une compréhension similaire à celle des humains.

Un autre défi majeur est le problème de l’alignement des valeurs, qui concerne la capacité de l’AGI à adopter et à respecter les objectifs et les valeurs humaines. Stuart Russell, auteur de « Human Compatible: Artificial Intelligence and the Problem of Control », souligne l’importité de concevoir des systèmes d’IA qui sont intrinsèquement motivés à agir dans l’intérêt des humains.

Implications de l’AGI

Les implications de l’AGI sont profondes et touchent à tous les aspects de la société. Si une AGI était réalisée, elle pourrait potentiellement résoudre des problèmes mondiaux complexes, tels que le changement climatique, les maladies incurables et la pauvreté. Cependant, elle soulève également des questions éthiques et de sécurité, notamment en ce qui concerne le contrôle de telles entités et leur impact sur le marché du travail.

L’AGI est donc un domaine de recherche passionnant et en pleine expansion, mais qui reste largement théorique. Les progrès réalisés dans les sous-domaines de l’IA étroite sont encourageants, mais la route vers une véritable AGI est longue et semée d’incertitudes. Les chercheurs doivent continuer à explorer de nouvelles approches et à relever les défis inhérents à la création d’une intelligence qui pourrait un jour refléter ou même dépasser la nôtre.

6. Superintelligence Artificielle (ASI) : demain, après-demain… ou jamais ?

La Superintelligence Artificielle (ASI) représente un concept futuriste où l’intelligence artificielle surpasserait l’intelligence humaine dans tous les domaines cognitifs, y compris la créativité, la prise de décision, et même les capacités émotionnelles. Ce stade de développement de l’IA, bien que purement hypothétique à ce jour, suscite un vif intérêt ainsi que de nombreuses inquiétudes parmi les chercheurs, les philosophes et les technologues.

Définition et conceptualisation de l’ASI

L’ASI est souvent décrite comme une forme d’intelligence qui non seulement imite ou reproduit les capacités humaines, mais les dépasse de manière significative. Nick Bostrom, philosophe à l’Université d’Oxford et auteur de « Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies », définit l’ASI comme « une intellect qui dépasse de loin les capacités cognitives des humains dans pratiquement tous les domaines d’intérêt ». Cette définition souligne la portée et la profondeur potentielles de l’ASI, qui irait bien au-delà de tout ce que l’intelligence humaine peut actuellement atteindre.

État actuel de la recherche

À l’heure actuelle, l’ASI reste un objectif lointain, bien au-delà des capacités de l’IA actuelle, même dans ses formes les plus avancées comme l’IA générale (AGI). Les chercheurs en IA, tels que Demis Hassabis de DeepMind et Yann LeCun de Facebook AI, continuent d’explorer les limites de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle, mais reconnaissent que la réalisation d’une ASI est encore hors de portée avec les technologies actuelles.

Défis techniques et théoriques

La création d’une ASI pose des défis immenses, tant sur le plan technique que théorique. Techniquement, le développement d’une ASI nécessiterait des avancées révolutionnaires dans plusieurs domaines de l’IA, notamment en matière de compréhension du langage naturel, de traitement des émotions, de prise de décision autonome, et de créativité algorithmique. Théoriquement, les chercheurs doivent également aborder des questions fondamentales sur la conscience, l’auto-conscience et l’éthique machine, des sujets qui restent profondément débattus dans les cercles philosophiques et scientifiques.

Implications éthiques et risques potentiels

Les implications d’une ASI sont profondes et potentiellement perturbatrices. Bostrom et d’autres ont exprimé des préoccupations concernant les risques que pourrait représenter une ASI non contrôlée, y compris la possibilité qu’elle développe des objectifs en désaccord avec les valeurs humaines. La question de contrôle de l’ASI est centrale : comment garantir que des entités d’intelligence supérieure poursuivent des buts alignés avec le bien-être humain et global ?

Perspectives

Les opinions sur la faisabilité et le calendrier de l’ASI varient considérablement. Certains experts, comme Ray Kurzweil, prévoient que l’ASI pourrait être réalisée d’ici le milieu du 21e siècle, tandis que d’autres, comme Rodney Brooks, sont beaucoup plus sceptiques, arguant que les obstacles techniques et théoriques sont encore trop grands pour envisager une réalisation dans un avenir proche.

En conclusion, la Superintelligence Artificielle reste un domaine de recherche fascinant mais largement spéculatif. Les débats autour de l’ASI touchent à des questions fondamentales sur la nature de l’intelligence, la place de l’homme dans l’univers, et les limites de la technologie. Tandis que la communauté scientifique continue d’explorer ces questions, il est crucial de développer des stratégies pour gérer les risques potentiels et assurer que les avancées en IA se déroulent de manière éthique et sécurisée.

7. L’histoire de l’Intelligence Artificielle

L’intelligence artificielle (IA) a parcouru un long chemin depuis ses premières conceptualisations. Voici une chronologie succincte des progrès historiques clés et des anecdotes marquantes qui ont jalonné l’évolution de l’IA :

1943 – Warren McCulloch et Walter Pitts établissent les bases théoriques des réseaux de neurones avec leur modèle inspiré du fonctionnement du cerveau humain.

1950 –  Alan Turing propose le test de Turing, une méthode pour évaluer l’intelligence d’une machine en se basant sur sa capacité à imiter le langage humain.

1951 –  Marvin Minsky et Warren McCulloch construisent le SNARC, le premier ordinateur à réseau neuronal.

1956 – La conférence de Dartmouth, organisée par John McCarthy et d’autres, est le point de départ formel de l’IA en tant que domaine d’étude distinct [1][4].

1957 – Frank Rosenblatt développe le Perceptron, un réseau neuronal simple capable d’apprendre à reconnaître des motifs.

Années 1970 et 1980 – Geoffrey Hinton, Yann LeCun et Kunihiko Fukushima conçoivent des réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches, mais la puissance de calcul et les données disponibles sont insuffisantes à l’époque.

1997 – Le superordinateur Deep Blue d’IBM bat le champion du monde d’échecs Garry Kasparov.

2011 – IBM fait concourir son ordinateur Watson au jeu télévisé Jeopardy!, où il doit comprendre et trier une multitude d’informations rapidement.

Juin 2012 – Google entraîne un ordinateur à reconnaître un chat à partir de millions d’images d’Internet, marquant une victoire pour l’apprentissage profond.

Octobre 2012 – Geoffrey Hinton et son équipe remportent la compétition ImageNet, réduisant considérablement le taux d’erreur dans la reconnaissance visuelle par ordinateur.

2014 – Les investissements privés en apprentissage profond connaissent une explosion.

2016 – Le programme AlphaGo de DeepMind bat le champion du monde de Go, Lee Sedol, dans un match historique.

Novembre 2022 – Lancement de ChatGPT par OpenAI. Cette version grand public du modèle de langage basé sur l’IA générative a rapidement capté l’attention mondiale, devenant un phénomène viral. En peu de temps, ChatGPT a attiré des millions d’utilisateurs, démontrant la puissance et l’accessibilité de l’IA générative pour des applications quotidiennes. Ce lancement a marqué un tournant, rendant l’intelligence artificielle beaucoup plus tangible et accessible pour le grand public. Dans la foulée de Chat GPT, plusieurs outils IA destinés au grand public sont lancés entre fin 2022 et fin 2023 : Midjourney (génération d’images), Google Bard (génération de textes)…

2050 – Selon un rapport de deux universitaires de Yale et Harvard, il y aurait 50 % de chances pour que l’IA dépasse l’intelligence humaine dans toutes les tâches professionnelles et personnelles.

Cette chronologie met en lumière les avancées majeures qui ont façonné le domaine de l’IA, depuis les premières théories et expérimentations jusqu’aux applications modernes qui transforment notre quotidien.

8. Focus sur LE tournant : ChatGPT fin 2022

La fin de l’année 2022 a marqué un tournant décisif dans l’histoire de l’intelligence artificielle avec le lancement de ChatGPT par OpenAI. Ce modèle de langage, basé sur des techniques avancées d’IA générative, a révolutionné le marché en rendant l’intelligence artificielle accessible au grand public d’une manière jamais vue auparavant.

Révolution de l’accessibilité de l’IA

ChatGPT a transformé la perception de l’IA par le grand public. Avant son introduction, l’utilisation de l’IA était souvent perçue comme complexe et réservée aux techniciens ou aux entreprises dotées de ressources substantielles. Cependant, ChatGPT a changé la donne en offrant une interface conviviale qui permet à quiconque avec un accès internet de dialoguer avec une IA avancée. Cette facilité d’accès a non seulement démocratisé l’utilisation de l’IA, mais a également ouvert la porte à de nombreuses applications innovantes dans l’éducation, le service client, la création de contenu, et bien plus encore.

Impact sur le marché et la société

L’impact de ChatGPT s’est rapidement fait sentir à travers divers secteurs. Les entreprises ont commencé à explorer comment elles pourraient intégrer cette technologie pour améliorer l’efficacité opérationnelle et personnaliser l’expérience client. Dans le domaine éducatif, les enseignants et les étudiants ont utilisé ChatGPT pour aider à la rédaction de documents et à l’apprentissage des concepts complexes. De plus, le grand public a utilisé cette technologie pour tout, de l’aide à la rédaction de courriels à la création de poésie et de prose.

Bill Gates n’en revient pas !

Un exemple frappant de l’impact de ChatGPT est l’anecdote impliquant Bill Gates, co-fondateur de Microsoft et l’un des pionniers de la technologie moderne. Agréablement surpris par les progrès réalisés par OpenAI avec ChatGPT, Gates a mis au défi l’équipe d’OpenAI d’entraîner une IA pour qu’elle puisse passer et réussir un examen de biologie de niveau avancé. Initialement, Gates ne s’attendait pas à ce que l’équipe atteigne cet objectif avant deux ou trois ans. Cependant, à sa grande surprise, ils ont accompli cette tâche en quelques mois seulement. Cette réalisation ne souligne pas seulement la rapidité des progrès dans le domaine de l’IA, mais aussi la capacité de l’IA à surpasser les attentes, même celles d’experts en technologie de renom comme Gates.

En résumé, le lancement de ChatGPT a non seulement prouvé que l’IA peut être rendue accessible et utile pour le grand public, mais a également démontré sa capacité à catalyser des changements significatifs dans presque tous les aspects de la société moderne. Ce tournant dans l’histoire de l’IA continue de susciter des discussions sur les futures implications de la technologie, tout en ouvrant la voie à des innovations encore inimaginables.

9. Utilisation concrète de l’intelligence artificielle en 2024

L’intelligence artificielle (IA) continue de transformer de nombreux secteurs en 2024, offrant des solutions innovantes et améliorant l’efficacité dans divers domaines professionnels. Voici un aperçu des utilisations concrètes de l’IA, notamment de technologies telles que ChatGPT et d’autres outils basés sur l’IA, qui révolutionnent les pratiques dans plusieurs secteurs.

En entreprise

L’IA est devenue un outil indispensable dans le monde de l’entreprise, aidant les cadres, les dirigeants et les consultants à optimiser leurs tâches quotidiennes :

– Rédaction

Des outils comme ChatGPT sont utilisés pour générer des contenus écrits, des rapports et des communications internes. Ces IA peuvent être utilisées de façon autonome, directement sur opein.ai : vous demandez à Chat GPT de rédiger le texte que vous souhaitez puis vous copier / coller le texte dans votre Power Point, votre page Word ou sur votre site web. 

Mais on peut également intégrer l’IA (et notamment Chat GPT) directement dans des logiciels comme Microsoft Word (oun Power Point ou Excel ou Google sheet…). Cela permet de rédiger directement dans Word (sans avoir besoin de copier / coller) des documents avec une efficacité accrue. Vous pouvez demander à Chat GPT de rédiger automatiquement certains paragraphes, voir l’intégralité du texte, vous pouvez lui demander de corriger votre texte, de le traduire ou de le résumer. L’IA peut également vous aider à trouver un titre impactant.

=> Voir ChatGPT pour Word

– Brainstorming et génération d’idées

Des plateformes comme OpenAI’s DALL-E aident à générer des visuels créatifs pour stimuler l’inspiration lors des sessions de brainstorming. Les IA telles que Google Gemini ou Chat GPT sont excellentes pour trouver des idées sur un sujet donné. Mettez chat GPT autour de votre table lors de vos brainstorming !

– Analyse de données

L’IA, intégrée dans des outils comme Excel, permet d’analyser de grandes quantités de données rapidement, offrant des insights et des visualisations qui aident à la prise de décision.

– Création de présentations

Des IA intégrées dans PowerPoint simplifient la création de diapositives en suggérant des designs, des mises en page et des contenus basés sur le texte fourni.

– Création d’images d’illustration

Des outils comme Canva utilisent l’IA pour aider les utilisateurs à créer rapidement des illustrations professionnelles pour des présentations ou des rapports internes.

Médecine

L’IA en médecine a fait des avancées significatives, améliorant le diagnostic, le traitement et la gestion des soins :

– Diagnostic assisté par IA

Des systèmes comme IBM Watson Health utilisent l’IA pour aider à diagnostiquer des maladies à partir d’images médicales avec une précision élevée.

– Personnalisation des traitements

L’IA analyse les données des patients pour recommander des traitements personnalisés, améliorant les résultats des soins. 

– Gestion des dossiers médicaux

L’IA aide à la gestion des dossiers médicaux, en extrayant et en organisant les informations importantes pour un accès facile par les professionnels de santé.

Codage informatique

L’IA transforme également le domaine du développement logiciel :

– Génération de code

Des outils comme GitHub Copilot utilisent l’IA pour aider les développeurs à générer du code, à trouver des erreurs et à suggérer des améliorations.

– Test et débogage automatisés

L’IA est utilisée pour automatiser les tests de logiciels, permettant une identification rapide des bugs et des failles de sécurité.

Science et recherche

Dans le domaine scientifique, l’IA accélère la recherche et l’innovation : 

– Analyse de données expérimentales

L’IA aide les chercheurs à analyser de vastes ensembles de données expérimentales, identifiant des tendances et des anomalies qui pourraient passer inaperçues.

– Modélisation et simulations

L’IA est utilisée pour créer des modèles complexes et réaliser des simulations qui aident à prédire les résultats des expériences.

Création visuelle

L’IA dans la création visuelle permet aux artistes de pousser les limites de la créativité

Des plateformes comme Artbreeder utilisent l’IA pour permettre aux utilisateurs de créer des œuvres d’art uniques en manipulant des gènes artistiques.

Création musicale 

Des outils comme AIVA (Artificial Intelligence Virtual Artist) utilisent l’IA pour composer de la musique pour des films, des jeux vidéo et même des concerts.

Traduction

Traduction instantanée : des applications comme Google Translate utilisent déjà des modèles de langage avancés pour offrir des traductions instantanées et précises, facilitant la communication globale. Mais les modèles d’IA générative tels que Chat GPT semblent pouvoir être encore plus performants.

10. Les outils IA à tester si vous débutez

Pour ceux qui débutent dans le monde de l’intelligence artificielle et souhaitent explorer ses possibilités, il existe une variété d’outils conviviaux qui permettent de se familiariser avec cette technologie. Voici quelques outils recommandés pour différentes applications de l’IA.

Pour discuter, générer du texte ou trouver des idées

ChatGPT

Commençons par le big boss, le modèle qui a fait explosé l’IA auprès du grand public : le fameux chatGPT. C’est un modèle de langage développé par OpenAI qui peut générer du texte, répondre à des questions, et même mener des conversations de manière cohérente et contextuelle. ChatGPT est idéal pour ceux qui cherchent à automatiser la rédaction de contenu, à obtenir de l’aide pour des tâches créatives ou à développer des chatbots.

Testez ChatGPT

Google Gemini

Bien que moins connu que ChatGPT, Google Gemini est un autre outil basé sur l’IA qui peut être utilisé pour générer du texte et des idées. Il est conçu pour aider les utilisateurs à trouver de l’inspiration et à développer des concepts en fournissant des suggestions et des formulations basées sur les entrées fournies.

Testez  Google Gemini

Pour créer des images (photos, dessins, peintures, …)

MidJourney

Cet outil utilise l’IA pour transformer des descriptions textuelles en images visuelles. Que vous souhaitiez créer des œuvres d’art numériques, des illustrations pour des projets ou simplement explorer votre créativité, MidJourney offre une plateforme intuitive pour expérimenter la création d’images assistée par IA.

Testez  MidJourney

Dall-e

Développé par OpenAI, Dall-e est capable de générer des images et des illustrations à partir de descriptions textuelles simples. Cet outil est particulièrement utile pour les créateurs de contenu, les artistes et les designers qui cherchent à visualiser des idées ou à créer des images uniques sans nécessiter de compétences en dessin ou en conception graphique.

Testez Dall-e

Ces outils représentent un point de départ accessible pour ceux qui souhaitent expérimenter et comprendre le potentiel de l’IA dans différents domaines créatifs et communicatifs. Ils sont conçus pour être conviviaux et ne nécessitent pas de connaissances techniques approfondies, ce qui les rend parfaits pour les débutants.

11. Problématiques éthiques et juridiques de l’intelligence artificielle

L’intégration croissante de l’intelligence artificielle (IA) dans divers aspects de la société soulève des questions éthiques et juridiques complexes. Ces défis nécessitent une attention particulière pour garantir que le développement et l’utilisation de l’IA se font de manière responsable et équitable. Voici un aperçu des principales préoccupations éthiques et juridiques associées à l’IA, accompagné de sources fiables pour approfondir ces questions.

 Biais et discrimination

 L’un des problèmes éthiques les plus pressants de l’IA est le risque de biais algorithmique, qui peut conduire à des discriminations injustes. Les systèmes d’IA apprennent à partir de grandes quantités de données, et si ces données sont biaisées, les décisions de l’IA le seront également. Cela peut affecter négativement certaines populations dans des domaines critiques tels que le recrutement, le crédit bancaire, la justice pénale et la santé.

En savoir plus : « Weapons of Math Destruction » par Cathy O’Neil explore comment les algorithmes peuvent renforcer les inégalités et les injustices sociales.

Vie privée et surveillance

Avec l’augmentation de la capacité de l’IA à collecter, stocker et analyser des données, les préoccupations concernant la vie privée et la surveillance se multiplient. L’utilisation de technologies de reconnaissance faciale par les forces de l’ordre, Par exemple, a suscité des débats sur l’équilibre entre sécurité et droits individuels.

En savoir plus : « The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power » par Shoshana Zuboff, publié en 2019. Ce livre aborde le sujet de la collecte de données à grande échelle et de son impact sur la vie privée.

Autonomie et responsabilité

À mesure que les systèmes d’IA deviennent plus autonomes, déterminer qui est responsable en cas de défaillance ou de dommage devient problématique. Cela soulève des questions juridiques sur la responsabilité, en particulier dans les domaines des véhicules autonomes et des robots chirurgicaux.

En savoir plus : « Robot Rules: Regulating Artificial Intelligence » par Jacob Turner discute des défis juridiques posés par l’autonomie de l’IA et propose des cadres réglementaires.

 Manipulation et désinformation

L’IA est également utilisée pour générer et propager de la désinformation à travers des « deepfakes » et d’autres formes de contenu généré par IA. Cela pose des défis éthiques significatifs en termes de vérité, de confiance et de manipulation de l’opinion publique.

En savoir plus : « Deepfakes: The Coming Infocalypse » par Nina Schick, publié en 2020. Ce livre explore comment les deepfakes et la désinformation générée par l’IA peuvent influencer la société et la politique.

 Développement durable et impact environnemental

 L’impact environnemental de l’entraînement des modèles d’IA, en particulier ceux nécessitant d’énormes quantités de données et de puissance de calcul, est une préoccupation croissante. Les centres de données consomment une quantité significative d’énergie, contribuant ainsi à l’empreinte carbone globale.

En savoir plus : « Tackling Climate Change with Machine Learning » par David Rolnick et al., un article publié en 2019 qui discute de l’impact environnemental de l’IA et de comment l’IA peut être utilisée pour combattre le changement climatique.

Ces problématiques montrent que, bien que l’IA offre des possibilités transformationnelles, elle présente également des risques significatifs qui nécessitent une réglementation attentive, une conception éthique et une vigilance continue. Les décideurs, les développeurs d’IA et le public doivent collaborer pour garantir que l’IA bénéficie à la société tout en minimisant ses effets néfastes.

12. Quels sont les futurs possibles de l’IA ?

L’intelligence artificielle (IA) continue de façonner notre monde, promettant des transformations radicales dans presque tous les aspects de notre vie quotidienne et professionnelle. Les experts du domaine offrent des perspectives variées sur l’avenir de l’IA, oscillant entre un optimisme fervent et des avertissements prudents. Voici une exploration des visions optimiste et pessimiste du futur de l’IA, basée sur les prévisions actuelles et les études sur son évolution future.

 Vision optimiste du futur de l’IA

 Accélération de l’innovation et amélioration de la qualité de vie

Les partisans d’une vision optimiste de l’IA prévoient une ère de progrès sans précédent. Selon eux, l’IA va continuer à améliorer la productivité, augmenter l’efficacité dans divers secteurs et offrir des solutions innovantes aux problèmes mondiaux comme le changement climatique et les maladies. Par exemple, l’IA pourrait révolutionner le secteur de la santé en améliorant les diagnostics et en personnalisant les traitements, ce qui augmenterait considérablement les taux de survie et la qualité de vie des patients[1][2].

 Transformation du marché de l’emploi

En termes d’emploi, l’optimisme se traduit par la croyance que l’IA créera de nouvelles catégories d’emplois, compensant ainsi les emplois qu’elle pourrait rendre obsolètes. Les technologies d’IA devraient permettre aux travailleurs de se libérer des tâches répétitives et de se concentrer sur des activités plus créatives et stratégiques, augmentant ainsi la satisfaction au travail et l’innovation[4][6].

 Vision pessimiste du futur de l’IA

 Risques de déstabilisation sociale et économique

Les sceptiques de l’IA mettent en lumière les risques potentiels de déstabilisation sociale et économique. Ils craignent que l’automatisation accrue ne conduise à une perte massive d’emplois, dépassant la capacité de l’économie à créer de nouvelles opportunités pour les travailleurs déplacés. Cette situation pourrait exacerber les inégalités économiques et provoquer des troubles sociaux[5][19].

 Problèmes éthiques et de sécurité

Les préoccupations éthiques et de sécurité sont également au cœur des débats pessimistes sur l’IA. Les experts craignent que l’utilisation de l’IA dans la surveillance et le contrôle ne porte atteinte aux libertés individuelles et à la vie privée. De plus, l’IA pourrait être utilisée pour développer des armes autonomes ou pour mener des cyberattaques, posant ainsi de graves menaces à la sécurité internationale[3][8].

 Impact environnemental 

L’impact environnemental de l’entraînement des modèles d’IA, qui nécessite d’importantes ressources énergétiques, est une autre préoccupation. Si les pratiques actuelles se poursuivent, l’empreinte carbone de l’IA pourrait devenir un problème majeur, contrecarrant les efforts de lutte contre le changement climatique[7][10]. 

L’avenir de l’IA est incertain et dépendra largement de la manière dont les défis éthiques, sociaux et économiques seront gérés. Tandis que l’optimisme met en lumière le potentiel de l’IA à enrichir la société, le pessimisme souligne l’importance de la prudence et de la régulation pour éviter des conséquences négatives. Une approche équilibrée, qui reconnaît à la fois les promesses et les pièges de l’IA, sera essentielle pour naviguer dans son avenir.

Conclusion

Ll’intelligence artificielle a parcouru un chemin impressionnant depuis ses premières applications jusqu’à devenir une technologie omniprésente qui influence de nombreux aspects de notre vie quotidienne.

De la rédaction de textes à la prise de décisions complexes, l’IA s’est révélée être un outil puissant qui étend les capacités humaines et transforme les industries. L’avènement de technologies comme ChatGPT a marqué un tournant, démocratisant l’accès à l’IA et ouvrant la porte à des utilisations innovantes et créatives par le grand public.

Toutefois, malgré ses nombreux avantages, l’IA n’est pas sans défis. Les questions de biais algorithmique, de respect de la vie privée et de sécurité doivent être rigoureusement adressées pour assurer une utilisation éthique et responsable de l’IA (et oui, de temps en temps, Chat GPT va écrire « doivent être rigoureusement adressées » ce qui ne signifie pas grand chose en français… mais Chat GPT est aaméricain et lui, « he adresses a problem »… ben j’ai bien vu la traduction douteuse de la machine qui se prend un peu pour le JV Van Damme de l’IA, mais le laisse filer, histoire de vous montrer que, oui, bien évidemment, cet article, comme beaucoup, a été rédigé en grande partie par Chat GPT. Bon, sauf quand y’a des fautes, là c’est moi, c’est pas l’IA.)

En tant que société, il est crucial de continuer à éduquer et à sensibiliser sur l’IA, tout en développant des réglementations qui encadrent son développement et son déploiement.L’avenir de l’IA est riche de promesses et de possibilités. En continuant à innover et à améliorer ces technologies, tout en abordant de front les défis éthiques et pratiques, nous pouvons espérer tirer le meilleur parti de l’intelligence artificielle pour améliorer notre monde. L’IA n’est pas seulement un outil de transformation technologique, mais aussi un catalyseur potentiel pour le progrès social et économique. Embrassons cette ère de l’intelligence augmentée avec anticipation et prudence, en veillant à ce que ses bénéfices soient partagés équitablement à travers toutes les strates de la société.