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Utilisation des IA génératives – Forces et faiblesses

L’intelligence artificielle existe depuis plusieurs décennies et est une science vaste, englobant les méthodes de raisonnement symbolique et les techniques d’apprentissage automatique. Ces dernières, comprenant les problèmes de classification et les problèmes génératifs, ont bénéficié ces dernières années des avancées du matériel informatique pour effectuer des calculs parallèles intenses sur de très grands volumes de données. Cela a permis aux data scientists d’imaginer et d’expérimenter de nouvelles méthodes et d’aborder de nouveaux domaines. Les dernières IA génératives fonctionnent remarquablement bien, au-delà même des attentes de leurs concepteurs, sans que personne ne semble vraiment comprendre pourquoi elles fonctionnent si bien. Elles sont désormais accessibles au grand public et peuvent être utilisées pour une grande variété de cas d’usage, et parfois pour des tâches qui étaient auparavant réservées aux humains.

Cette situation soulève un certain nombre de questions.

  1. Ces IA apprennent à partir de données produites par des humains, ce qui inclut aussi leur mauvais côté, leurs biais, leurs excès. Nous parlerons alors d’IA elles-mêmes biaisées, qui hallucinent, qui mentent. Comment avoir confiance ?

  2. Ces IA nécessitent d’énormes quantités de données d’entraînement. Il y a peu d’acteurs capables de collecter, stocker et traiter ces quantités, alors que tout le monde aimerait bénéficier des services d’IA. Dans quelle mesure est-ce un problème ? Quelle serait la prochaine étape ?

  3. Ces IA sont utilisées pour des tâches qui semblaient réservées aux compétences humaines (art, humour, etc.) Est-ce déjà fonctionnel ? Bientôt ? Jamais ?

  4. Puisque ces machines ont la capacité d’apprendre, l’homme a-t-il encore besoin d’apprendre ? Quel impact sur l’éducation ?

Documentation

Conseils pour une lecture rapide et efficace

La documentation proposée peut être vaste, longue et complexe. Ne paniquez pas. Nous ne pouvons pas espérer avoir le temps et l’expertise pour examiner chaque article en détail pendant la séance.

Le corps d’un article scientifique est composé d’arguments, de démonstrations et de preuves, ce qui est obligatoire pour d’autres scientifiques, mais peut-être pas pour le grand public. C’est pourquoi un résumé (Abstract) est fourni. Il donne une idée générale du sujet et des résultats. Cela suffit pour un premier niveau de lecture. (Un second niveau de lecture se concentrera sur les sections Introduction et Conclusion. Et un troisième approfondira le corps de l’article.)

Donc, organisez votre temps de lecture pour couvrir la diversité des documents, sans essayer d’entrer trop dans les détails de chacun.

Lectures pour aller plus loin