Après une année de battage médiatique, l’IA sera confrontée à la réalité en 2024

L’intelligence artificielle s’est généralisée en 2023. Le moment décisif est arrivé à la fin de l’année précédente, avec la sortie de ChatGPT le 30 novembre. À peine deux mois plus tard, le système OpenAI atteignait environ 100 millions d’utilisateurs actifs. Selon les analystes de la banque d’investissement UBS, le chatbot qui fait la une des journaux est devenu le croissance la plus rapide application grand public de tous les temps.

Au cours du reste de l’année 2023, le train à la mode est passé à la vitesse supérieure. Soudain, l’IA semblait être partout. Cela transformait nos vies. Cela nous prenait nos emplois. Cela menaçait même de provoquer une apocalypse.

En réalité, cependant, les avancées ont été largement réalisées dans une seule partie du monde. intelligence artificielle: IA générative. L’enthousiasme suscité par le texte de ChatGPT, le code de GitHub Copilot et les images de Stable Diffusion ne s’est pas encore répandu sur le terrain.

« Bien que l’utilisation de GenAI puisse stimuler l’adoption d’autres outils d’IA, nous constatons peu d’augmentation significative de l’adoption de ces technologies par les organisations », a conclu McKinsey dans son rapport sur le état de l’IA en 2023.

« Le pourcentage de organisations l’adoption d’outils d’IA est restée stable depuis 2022, et l’adoption reste concentrée sur un petit nombre de fonctions commerciales.

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L’IA générative a également encore beaucoup à prouver. Dans une étude récente d’Infosys, le géant indien de l’informatique a découvert que seulement 6 % des entreprises européennes génèrent de la valeur commerciale grâce à leurs cas d’utilisation GenAI. Dans le célèbre cycle de battage publicitaire de Gartner pour les technologies émergentes, le sous-secteur a atteint le « sommet des attentes exagérées ».

La prochaine étape du cycle pour GenAI est le « creux de la désillusion ». Au cours de cette phase, l’intérêt diminue à mesure que les expériences et les outils échouent, tandis que les producteurs de la technologie s’effondrent ou échouent.

L’avertissement de Gartner a résonné dans nos conversations avec des experts européens de la technologie. En 2024, ils s’attendent à une approche prudente et pragmatique de l’adoption de l’IA.

« Les conseils d’administration ont besoin de preuves que ces investissements augmenteront leurs résultats », a déclaré Adi Andrei, directeur de l’agence britannique Technosophique et ancien scientifique principal des données à la NASA. « Beaucoup d’argent et d’efforts ont été consacrés à la monétisation de ChatGPT et de solutions GenAI similaires, mais les résultats font défaut. »

Une lacune critique est la inexactitudes causé par l’IA hallucinations. Alors que le texte remarquable produit par les grands modèles de langage (LLM) offre un vernis de raison, sous la surface, les systèmes calculent simplement l’ordre probable des différents mots. Ces probabilités ne conduisent pas toujours à des résultats corrects.

« De telles informations superficielles ne sont pas toujours précieuses et fiables, et l’industrie prend conscience de la réalité », a déclaré Andrei.

Entrer dans de nouveaux espaces

Malgré les défis, GenAI devrait entrer dans un éventail croissant d’industries en 2024.

Selon les recherches de McKinsey, les entreprises qui s’appuient sur le travail du savoir sont celles qui ont le plus à gagner. Le cabinet de conseil s’attend à ce que les entreprises technologiques récoltent les plus grands bénéfices, représentant jusqu’à 9 % des revenus mondiaux de l’industrie. Les autres secteurs qui devraient en tirer profit sont le secteur bancaire (jusqu’à 5 %), les produits pharmaceutiques et médicaux (également jusqu’à 5 %) et l’éducation (jusqu’à 4 %).

« Les observateurs du marché trouvent autre chose à considérer.

Ali Chaudhry, le fondateur du Communauté IA générative et RL à Londres, prédit que la technologie se répandra également dans les secteurs de la fabrication, de l’ingénierie, de l’automobile, de l’aérospatiale et de l’énergie.

« Malheureusement, compte tenu de la situation politique actuelle dans le monde, nous pourrions tout aussi bien assister à une augmentation des investissements dans les applications d’IA dans le secteur de la défense », a-t-il ajouté.

Toutefois, dans de nombreux secteurs, l’adoption sera progressive. Dans l’industrie du jeu vidéo, par exemple, la monétisation de l’IA reste un défi pour la plupart des joueurs. Paraag Amin, directeur financier d’une startup slovaque Superéchelleune plateforme de croissance pour les jeux, ne prévoit pas de revenus réels avant 2025.

« L’adoption de l’IA et des outils associés dans des processus généralisés prend du temps » Amin a déclaré à TNW. « Dans cette phase d’intégration et d’adoption, les modèles de monétisation continueront d’évoluer, et concurrenceront également les offres gratuites ou freemium. Cela rend plus difficile la génération de revenus à court terme jusqu’à ce que ces modèles se stabilisent et que des gagnants émergent.

Peurs futures

On s’inquiète également de plus en plus des incursions de l’IA dans des applications néfastes. Alors que 1,5 milliard de personnes devraient voter aux élections nationales l’année prochaine, les experts craignent que les deepfakes ne se produisent. turbo-désinformation politique.

Les médias synthétiques ont également le pouvoir de faire des ravages dans les conseils d’administration.

« Sans outils sophistiqués de surveillance et de détection, il est presque impossible de détecter ce type d’imagerie synthétique », a déclaré Andrew Newell, directeur scientifique de l’Institut. société de biométrie iProov. « En tant que tel, nous nous attendons pleinement à voir un appel Zoom généré par l’IA conduire à la première fraude au PDG d’un milliard de dollars en 2024. »

Un autre problème urgent pour 2024 est le scraping des données Web pour former les systèmes d’IA.

Les critiques sont maintenant réclamer des bordures sur la pratique. Juras Juršėnas, directeur des opérations de la plateforme de renseignement Web Oxylabsprévient que freiner le grattage de données aura des résultats mitigés.

« Malheureusement, les restrictions sur la collecte de données publiques sur le Web pourraient retarder les innovations dans le domaine de l’IA », a-t-elle déclaré. « D’un autre côté, le secteur de la collecte de données sur le Web manque depuis longtemps de directives et de réponses claires concernant la propriété des données, la confidentialité et l’agrégation des données à grande échelle. Nous espérons donc que la jurisprudence commencera à clarifier ces zones grises. »

Une plus grande clarté juridique pourrait émerger de la réglementation. Partout dans le monde, gLes gouvernements empruntent des voies divergentes pour contrôler la technologie. L’UE Loi sur l’IA Ils appliquent un vaste ensemble de règles et une approche basée sur les risques, tandis que les États-Unis suivent un modèle plus sectoriel visant à réduire les formalités administratives. Au Royaume-Uni, les interventions se situent jusqu’à présent quelque part entre les deux.

« Cela signifie que nous allons voir trois livres de règles distincts se développer sur ces trois marchés », a déclaré Richard Bownes, directeur de l’IA et du ML chez le conseil numérique Kin + Charte. « En 2024, ces règles seront plus strictes, ce qui va rattraper les entreprises qui n’ont pas commencé à construire leur infrastructure de données qui sous-tend l’utilisation de l’IA.

La pointe de l’iceberg de l’IA

Au milieu des restrictions croissantes et du battage médiatique qui s’estompe, les analystes s’attendent à ce que GenAI laisse un héritage positif au domaine plus large de l’intelligence artificielle.

Les expériences et les avancées technologiques fourniront des informations, des investissements et des piles informatiques précieux pour le secteur. En 2024, d’autres techniques émergentes pourraient profiter de l’essor du GenAI.

Juršėnas met en avant deux prétendants particulièrement prometteurs. Le premier est l’apprentissage fédéré, qui permet la formation d’algorithmes ML sans accès direct aux données privées. En conséquence, l’efficacité, les performances, les algorithmes et la confidentialité pourraient tous être améliorés.

La seconde est l’IA causale, qui cherche à réduire les biais et à accroître la précision en assimilant la corrélation à la causalité. Dans un sens, cette approche rapproche l’IA du fonctionnement de l’esprit humain. Les questions sont posées sous forme de « et si » et les liens entre la cause et l’effet sont explorés.

« Fédérés apprentissage automatique et l’IA causale pourrait contribuer à créer une saine concurrence dans le domaine de l’IA, qui est actuellement dominé par des systèmes génératifs superficiellement intelligents », a déclaré Juršėnas.

Quant à GenAI, Juršėnas s’attend à ce que les déploiements dépendent de la capacité des fournisseurs à servir des modèles en tant qu’API Web. Cela n’annonce peut-être pas une révolution, mais les résultats pourraient quand même être puissants.

En effet, c’est dans le passage du battage médiatique à la réalité que le véritable impact apparaît. Bownes est optimiste quant aux possibilités.

« L’IA et, en particulier, l’IA générative ont bénéficié d’autant de battage médiatique que n’importe quelle technologie au cours des 100 dernières années », a-t-il déclaré. « Il était inévitable que les résultats n’arrivent pas aussi rapidement ou n’aient pas un impact suffisant pour justifier le niveau d’enthousiasme, même de la part des spectateurs occasionnels.

«Ce que cela signifie, cependant, c’est qu’à mesure que les observateurs du marché trouveront autre chose à examiner, de véritables cas d’utilisation émergeront, la technologie se développera et l’enthousiasme recommencera. Tout comme après une éruption, oui, le volcan est passionnant, mais ce sont les terres fertiles qui sont réellement utiles.