Aujourd’hui, l’intelligence artificielle révolutionne nos vies. Les géants de la technologie tels que Microsoft, Google et Meta investissent massivement dans ces technologies révolutionnaires pour développer leurs propres programmes d’IA. L’investissement substantiel de Microsoft dans la série GPT via OpenAI, une société spécialisée dans les produits d’intelligence artificielle, témoigne clairement de l’orientation prise par la technologie. De plus, Google travaille sur PaLM, tandis que Meta met en place LLaMA et IBM développe la série Granite.
Ces programmes d’IA entrent dans la catégorie des grands modèles de langage (LLM). Les LLM sont essentiellement des ordinateurs auto-apprenants formés sur la grande quantité de données générées par les humains. Cependant, en raison de leur nature gourmande en données, ces programmes exigent une puissance de traitement substantielle, s’appuyant souvent sur des supercalculateurs dotés de processeurs très puissants. Actuellement, les LLM sont principalement utilisés en tant qu’outils en back-end pour les chatbots. Des exemples notables incluent ChatGPT, qui utilise la série GPT, et Bard, qui utilise PaLM. Ces chatbots fonctionnent en traitant une entrée textuelle donnée et en générant une réponse, qu’il s’agisse d’une question, d’une conversation ou d’une opinion.
Le potentiel de l’IA à remplacer le travail humain est un sujet très débattu. Bien que l’IA ait certainement la capacité de prendre en charge certaines tâches, elle risque de dépersonnaliser l’interaction humaine. De plus, les modèles LLM sont encore loin d’être parfaits, leurs réponses n’étant pas toujours précises, et ils nécessitent des améliorations significatives.
Au-delà des modèles d’IA basés sur le texte, il existe d’autres types de modèles d’IA, notamment ceux conçus pour le traitement d’images, de l’audio, de la vidéo et du code. Les modèles d’images tels que la série DALL-E d’OpenAI, Imagen de Google, Stable Diffusion de StabilityAI et le modèle Midjourney Inc. de Midjourney sont conçus pour exécuter des fonctions texte-image, générer des images en fonction d’entrées textuelles. Ces modèles peuvent également prédire et compléter des images incomplètes, ou en créer entièrement de nouvelles grâce à l’apprentissage approfondi.
Les modèles audio, quant à eux, peuvent utiliser des capacités de synthèse de texte en parole, leur permettant de produire de la parole en fonction du texte fourni. Des exemples notables incluent les outils de synthèse orientée-contexte d’ElevenLabs et Voicebox de Meta. De plus, il existe des modèles qui utilisent des entrées audio pour créer de nouveaux éléments audio, tels que MusicLM et MusicGen.
Enfin, les modèles de code, exemplifiés par OpenAI Codex, sont capables de traiter le code en texte, ce qui leur permet de générer de nouveaux codes en fonction de textes ou de codes fournis. Ces modèles, utilisés dans des applications telles que Github Copilot, servent d’outils avancés d’autocomplétion.
Au-delà de ces modèles, il existe également des applications d’IA pour les molécules, la robotique et la planification. Par exemple, AlphaFold, développé par Alphabet (la société mère de Google), est utilisé pour la prédiction de la structure des protéines et la découverte de médicaments dans le domaine de la modélisation moléculaire. Les modèles de robotique, tels que UniPi et RT-2 de Google, exécutent des mouvements robotiques de base, tels que la manipulation d’objets, sur la base de prompts ou d’entrées visuelles. Enfin, les modèles de planification sont utilisés pour la planification de processus assistée par ordinateur dans des applications militaires, de fabrication ou de conception.
La réussite de la création de l’IA serait le plus grand événement de l’histoire humaine. Malheureusement, cela pourrait aussi être le dernier, à moins que nous apprenions à éviter les risques.
-Stephen Hawking
En conclusion, l’intelligence artificielle offre une promesse remarquable en tant qu’outil avec de multiples applications pouvant améliorer significativement divers aspects de la vie humaine. Cependant, les conséquences potentielles, y compris le risque de déshumanisation et l’érosion des compétences interpersonnelles, nécessitent une réflexion attentive et une recherche continue sur les implications sociétales de l’adoption de l’IA. Il est impératif de continuer à explorer le développement et l’impact de l’IA pour comprendre pleinement.
