Est-on au bout du développement de l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle (IA) est devenue un objet à la mode. Elle est censée révolutionner tous les secteurs de l’activité humaine. De fait, depuis qu’elle est devenue un objet public avec ChatGPT, ses applications semblent ne pas connaître de limite… et pourtant des doutes se font de plus en plus entendre.

Pour les industriels, l’intelligence artificielle ne peut que progresser. Il suffit de fournir aux IA toujours plus de puissance et surtout de données pour obtenir des IA de plus en plus puissantes et performantes. Il faut avouer que jusqu’ici, cette stratégie est couronnée de succès. S’appuyant sur des banques de données toujours plus importantes, des composants (puces NVIDIA) toujours mieux optimisées grâce à des investissements gigantesques (on parle de dizaine de milliards de dollars!), les IA volent de succès en succès quel que soit les domaines d’application.

Tout cela est vrai et vérifiable. Mais depuis quelques mois, la presse spécialisée commence à relater des problèmes avec le développement des nouvelles IA. Qu’on augmente la puissance de calcul, les bases de données ou même les algorithmes des IA, l’augmentation de qualité semble ne plus progresser. Les IA semblent stagner malgré des investissements toujours plus pharaoniques ! De fait, si cette stratégie a été jusqu’ici couronnée de succès elle semble atteindre actuellement ses limites. Tout d’abord en ajoutant toujours plus de données. On ne fait qu’affiner les capacités des IA. Ce qui est valable au début n’apporte plus rien de neuf au bout d’un moment. Pire, selon les données qui arrivent, les IA peuvent avoir des « biais » c’est à dire que du fait de leur « entraînement », elles vont afficher des résultats qu’elle estime « attendus » sans tenir compte de la réalité. Ces biais sont d’autant plus dangereux, que l’on ne comprend pas totalement comment les IA gèrent leur apprentissage. On est donc dans l’incapacité de savoir si ce qu’elle vont faire est bien ce qui est attendu… ou quelque chose d’autre… La question du « sens » est problématique, car les IA n’ont pas conscience du monde réel, pas plus qu’elles ne comprennent réellement ce qu’elles font. Les IA restent des algorithmes mathématiques complexes qui analyses les données par le biais de statistique.

L’autre écueil est purement logistique : Où trouver de nouvelles données fiables ? C’est d’ailleurs pour cela que de nombreuses entreprises spécialisées dans les IA font appel à des mains d’œuvre à bas coût pour faire valider les données. Et il faut en plus admettre que les conditions de travail de cette main d’œuvre sont parfois tout aussi horribles que celles existantes dans l’industrie dans ces pays !

Toutefois, les grandes entreprises dans ce domaine réfutent l’existence même d’un blocage. OpenAI, par exemple, déclare que les IA vont continuer à progresser… mais dans le même temps retardent la sortie du successeur de GPT4… Il est logique que de telles affirmations soient diffusées. LA capitalisation de ces entreprises s’écroulerait si elles avouaient qu’elles sont bloquées. Les financiers veulent des profits tout de suite ! Si le modèle actuel des IA montre ses limites, un saut conceptuel est toujours possible. Ainsi quelques start-up proposent de nouveaux modèles d’IA basées moins sur le traitement statistique de données plus nombreuses, mais sur un modèle de réflexion… Une nouveauté technologique ? Peut être pas… On mentionnait déjà de tels modèles algorithmitiques avant les années 2000 !