En quelques semaines seulement, la technologie a atteint un niveau tel qu’elle pourrait avoir de vastes applications.
Malgré son énorme potentiel, le domaine de l’intelligence artificielle a été un peu à l’écart du monde de l’investissement. Certaines entreprises ont surfé sur la vague de l’IA de manière importante : Google affirme avoir perfectionné nombre de ses services avec l’aide de l’IA, l’apprentissage automatique a stimulé les ventes des processeurs graphiques de Nvidia et l’algorithme de TikTok est réputé pour être l’un des principaux facteurs qui incitent les utilisateurs à revenir à ses courtes vidéos.
Mais il est difficile de trouver une entreprise d’IA pure qui s’est développée grâce à cette technologie, ou d’identifier un nouveau marché important qui a été créé. Cette situation pourrait être sur le point de changer, et de manière significative.
Selon Pat Grady, associé chez Sequoia Capital, un événement important s’est produit dans le domaine de l’IA ces dernières semaines. Les systèmes génératifs – ceux qui produisent automatiquement du texte et des images à partir de simples invites textuelles – ont atteint un niveau tel qu’ils pourraient avoir des utilisations commerciales très variées. Un partenaire d’une autre grande société de capital-risque de la Silicon Valley, qui décrit l’histoire récente de l’IA comme un cimetière pour les investisseurs de start-up, rapporte également que la course est lancée pour trouver des applications révolutionnaires pour cette nouvelle technologie.
Depuis le lancement du système d’écriture de texte GPT3 d’OpenAI il y a deux ans, les modèles génératifs de ce type font fureur dans l’IA. Les questions éthiques qu’ils soulèvent sont profondes, qu’il s’agisse des préjugés qu’ils pourraient avoir à partir des données sur lesquelles ils sont formés ou du risque qu’ils soient utilisés pour cracher de fausses informations. Mais cela n’a pas empêché la chasse aux utilisations pratiques.
Trois choses ont changé pour que ces systèmes, qui n’étaient que des tours de passe-passe, deviennent des outils potentiellement utiles.
Premièrement, les systèmes d’IA ont dépassé le stade du texte. La semaine dernière, Meta a dévoilé le premier système capable de produire une vidéo à partir d’un texte ou d’une image. On pensait qu’il faudrait attendre deux ans ou plus pour réaliser cette percée. Pour ne pas être en reste, Google a répondu avec non pas un, mais deux systèmes vidéo d’IA de son cru.
Cette année, la plus grande avancée de l’IA est venue de la génération d’images, grâce à des systèmes tels que Dall-E 2 d’OpenAI, Imagen de Google et la start-up Midjourney. Emad Mostaque, le gestionnaire de fonds spéculatifs londonien à l’origine de Stable Diffusion, le dernier système de génération d’images qui a pris d’assaut le monde de l’IA, affirme que les images seront la « killer app » de cette nouvelle forme d’IA. Pour la génération qui a grandi avec TikTok et Snapchat, ce nouvel outil créatif pourrait être profond, dit-il. Il représente également une menace évidente pour tous ceux dont le gagne-pain repose sur la création d’images par d’autres moyens.
Le deuxième grand changement vient de la baisse rapide du coût de la formation des modèles d’IA géants. Le soutien d’un milliard de dollars apporté par Microsoft à OpenAI il y a trois ans a mis en évidence le coût prohibitif de cette opération pour des modèles toujours plus grands. Les nouvelles techniques qui permettent d’obtenir des résultats de haute qualité en formant des réseaux neuronaux avec moins de couches de neurones artificiels changent la donne. Les ressources informatiques utilisées pour former la diffusion stable n’auraient coûté que 600 000 dollars au prix du marché, selon M. Mostaque.
Le troisième changement est la disponibilité de la technologie. Google et OpenAI ont hésité à rendre leur technologie largement disponible, en partie par crainte d’une éventuelle utilisation abusive. En revanche, le système d’images de Midjourney est accessible à tous les utilisateurs grâce à un modèle de tarification freemium. Stable Diffusion est allé plus loin en ouvrant son logiciel et en publiant les détails de la formation de son système. Cela permet à d’autres organisations d’entraîner un modèle d’image sur leurs propres ensembles de données.
Les risques qui découlent de ces systèmes génératifs ont fait l’objet d’une grande attention. Ils produisent de nouvelles images ou de nouveaux textes sur la base des millions d’exemples qu’ils ont appris, sans aucune compréhension du matériel sous-jacent. Cela peut conduire à des résultats absurdes, ainsi qu’à une désinformation délibérée.
Mais dans un contexte professionnel, il est possible de contrôler au moins certaines de ces lacunes. L’astuce consistera à trouver des moyens d’intégrer la technologie dans les processus de travail existants, en créant des outils capables de suggérer de nouvelles idées ou d’accélérer la production créative, avec des travailleurs humains filtrant le résultat. L’idée est déjà utilisée pour générer du code informatique.
La grande question qui se pose maintenant, selon un investisseur, est la suivante : les géants actuels de secteurs tels que le marketing, les médias et le divertissement seront-ils les premiers à utiliser ces nouveaux outils créatifs puissants ? Ou bien seront-ils perturbés par une nouvelle génération de jeunes pousses issues de l’IA ?
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