IA : Quelques prédictions

C’est quelques prédictions n’engage que le rédacteur…

Les compétences techniques et la maîtrise des données sont évidemment importantes en cette ère de l’IA, mais cela n’exclut pas l’aspect humain et les compétences relationnelles du travail.

Il est clair que ces compétences plus souples deviendront encore plus essentielles pour la réussite à mesure que la nature du travail évoluera et que l’IA prendra en charge une plus grande part des aspects facilement automatisables du travail. En d’autres termes, le travail des humains va devenir tout simplement plus humain. Dans cette optique, quelles compétences les humains devraient-ils chercher à cultiver pour l’avenir ?

Pour résumé, nous ne devons pas nous laisser intimider par l’IA. Le cerveau humain est incroyable et le fruit de milliers d’années d’évolution. Il est bien plus complexe et plus puissant que toutes les IA existantes. Donc, plutôt que de craindre l’IA, l’automatisation et les changements que cela apportera, nous devrions tous chercher à exploiter nos capacités humaines uniques et à cultiver nos compétences plus douces qui deviendront d’autant plus importantes pour l’avenir.

Voici les compétences non techniques qui deviendront encore plus précieuses pour les années à avenir :

• Jugement et prise de décision :

Tout le monde sait que les ordinateurs sont capables de traiter l’information mieux que le cerveau humain, mais en fin de compte, ce sont les humains qui sont responsables des décisions critiques dans un pays, une organisation, une entreprise. Ce sont les humains qui doivent prendre en compte les résultats de leurs décisions. Les compétences en matière de prise de décision resteront donc importantes et fondamentales. A mon avis, il ne fait aucun doute que la nature de la prise de décision humaine évoluera. Plus précisément, la technologie prendra en charge des décisions plus banales, laissant les humains se concentrer sur des décisions plus complexes et de plus haut niveau.

• Compétences en matière de leadership :

Les lieux de travail de l’avenir seront très différents des organisations hiérarchiques d’aujourd’hui. Les équipes de projet, les équipes à distance et les structures organisationnelles fluides deviendront probablement plus courantes. Mais cela ne diminuera pas l’importance d’un bon leader ; au contraire cela l’augmentera. Même au sein des équipes de projet, les individus devront continuer à occuper des rôles de direction pour s’attaquer aux problèmes et élaborer des solutions. Les traits de direction communs, comme le fait d’inspirer et d’aider les autres à devenir la meilleure version d’eux-mêmes, resteront donc essentiels.

• Apprentissage pro actif avec un esprit de croissance :

Toute personne qui a l’esprit de croissance comprend que ses capacités peuvent être développées et que l’acquisition de compétences mène à de meilleurs résultats au travail comme dans sa vie personnelle. Elle est prête à relever de nouveaux défis, à apprendre de ses erreurs et à chercher activement à élargir ses connaissances. Ces personnes seront très demandées sur le lieu de travail de l’avenir car, grâce à l’IA et à d’autres technologies qui progressent rapidement, les compétences seront encore plus nécessaires qu’aujourd’hui.

• La créativité :

Les machines peuvent accomplir de nombreuses tâches, mais ils ne peuvent rivaliser avec les humains en ce qui concerne notre capacité à créer, imaginer, inventer et surtout rêver. Avec l’arrivée de toutes les nouvelles technologies, les lieux de travail de l’avenir exigeront de nouvelles façons de penser – faisant ainsi de la pensée créative et de la créativité humaine un atout majeur.

• La pensée analytique et critique :

Outre la pensée créative, la capacité de penser de manière analytique sera d’autant plus précieuse, notamment lorsque nous nous adapterons à la nature changeante du lieu de travail et à la division du travail entre les hommes et les machines. En effet, les personnes dotées d’un esprit critique peuvent proposer des idées novatrices voire iconoclastes, résoudre des problèmes complexes et peser le pour et le contre de diverses solutions, le tout en faisant appel à la logique et au raisonnement, plutôt qu’à l’instinct ou à l’émotion.

• L’intelligence émotionnelle :

Aussi appelée QE (comme dans QI émotionnel), l’intelligence émotionnelle décrit la capacité d’une personne à être consciente de ses propres émotions, à les contrôler et à les exprimer mais aussi à être consciente des émotions des autres. Ainsi, lorsque nous parlons d’une personne qui fait preuve d’empathie et qui travaille bien avec les autres, nous décrivons une personne dont le QE est élevé. Étant donné que les machines ne peuvent pas facilement reproduire la capacité des humains à se connecter avec d’autres humains, il est logique que ceux qui ont un QE élevé soient encore plus demandés sur les lieux de travail.

• Aptitudes à la communication interpersonnelle :

En ce qui concerne le QE, la capacité à échanger des informations avec succès entre les personnes sera une compétence essentielle, ce qui signifie que les employés devront affiner leur capacité à communiquer efficacement avec d’autres personnes en utilisant le ton de voix et le langage corporel adéquat afin de transmettre leur message clairement. Ce point nous renvoie un peu à l’analyse transactionnelle.

• Diversité et intelligence culturelle :

Les lieux de travail comme ceux de la vie courante sont de plus en plus diversifiés et ouverts, et les personnes à fortes qualité humaines devront donc être capables de respecter, de comprendre et de s’adapter à d’autres personnes qui pourraient avoir des façons différentes de percevoir le monde. A ce jour, les systèmes d’IA sont incapables d’avoir ces réactions.

• Être positif au changement :

Le rythme du changement est actuel est surprenant, tout particulièrement en ce qui concerne l’Intelligence Artificielle. Cela signifie que les personnes devront être agiles et cultiver la capacité à accepter et même à célébrer le changement. Les employés devront être flexibles et s’adapter à l’évolution du lieu de travail, des attentes et des compétences requises. Surtout, ils devront considérer le changement non pas comme un fardeau, mais comme une opportunité de se développer.

L’arrivée de la nouvelle année amène à la réflexion dans bien des domaines. Que nous réserve le futur en termes d’intelligence artificielle ?
Voici quelques prédictions personnelles, de la recherche universitaire aux marchés de capitaux, en passant par la réglementation.

1. Les faux-pas politique vont se généraliser dans les démocraties, alimentant une confusion et une désinformation généralisées.

La technologie de la contrefaçon (les Fakes News) s’améliore et prolifère rapidement. Les récents incidents au Gabon et au Brésil reflètent le potentiel destructeur de cette technologie dans la sphère politique sans parler des USA. Les contenus factices se généraliseront et une partie importante de la population pensera qu’il s’agit d’un contenu fiable. Le deepfake sera probablement utilisé en mettant en scène des politiciens ayant un discours controversé ; comme le montage avec M. Obama.

En réponse, certains décideurs politiques vont intensifier les appels à l’abrogation ou l’adaptation des lois sur la responsabilité en matière de communication, arguant que les grandes entreprises technologiques doivent être tenues pour responsables de la surveillance de la propagation des contrefaçons sur leurs plateformes. Cette évolution semble poindre le bout de son nez avec le Digital Act Européen.

2. Le nombre total d’articles de recherche universitaire publiés sur l’apprentissage profond va monter en flèche.

La confidentialité des données devient une question de plus en plus urgente pour les consommateurs et les régulateurs des pays développés. Dans ce contexte, les méthodes d’IA préservant la vie privée vont continuer à gagner du terrain en tant que moyen le plus durable de construire des modèles d’apprentissage machine. La mise à disposition libre et public des données est au cœur de ce point.

3. L’une des principales start-up dans le domaine des puces d’IA sera acquise par une grande entreprise de semi-conducteurs

Les puces en silicium conçues spécialement pour les charges de travail de l’IA sont l’avenir de l’industrie des semi-conducteurs. L’acquisition d’Habana Labs par Intel en 2020, pour 2 milliards de dollars, est une reconnaissance de cette réalité. En 2021, pour éviter d’être perturbé, un autre fabricant de puces héritées fera une acquisition majeure d’une start-up spécialisée dans les puces d’IA.

4. L’une des principales entreprises de découverte de médicaments par l’IA sera acquise par une grande société pharmaceutique

Les grandes entreprises pharmaceutiques ont pris conscience du fait que l’apprentissage automatique pouvait révolutionner la découverte et le développement de médicaments; lire notre page : IA dans la santé. Avant 2025, l’une des principales sociétés pharmaceutiques paiera (peut être très cher) pour acquérir une start-up spécialisée dans la découverte de médicaments par l’IA, en apportant sa technologie et son talent en interne.

5. Pour la première fois, les gouvernements feront de l’IA une véritable priorité politique.

Les États-Unis ont pris du retard par rapport à d’autres pays, notamment la Chine, en ce qui concerne le soutien proactif des politiques publiques à l’intelligence artificielle. Cela commencera à changer en 2021 avec le nouveau président Joe Biden au pouvoir et un Congrès plus engagé ; de la même manière pour l’Europe.

6. Une modélisation PNL avec plus d’un trillion de paramètres sera élaborée.

En 2019, OpenAI a publié ChatGPT3, le premier modèle de PNL avec plus d’un milliard de paramètres (il en avait 1,5 milliard). À l’époque, ce chiffre était considéré comme incroyablement élevé. En 2020, OpenAI a publié le ChatGPT4, qui posséde 175 milliards de paramètres… A quand plus fort encore ?

La « course aux armements » des transformateurs se poursuivra avec la publication du premier modèle avec plus de 1 000 milliards de paramètres. Avis personnel, ce modèle proviendra très probablement d’OpenAI; parmi les autres organisations qui pourraient franchir le cap des billions de paramètres, citons Microsoft, NVIDIA, Facebook et Google ou un inconnu à ce jour ?

7. La catégorie « MLOps » commencera à subir une importante consolidation du marché.

Une vague de start-up élaborant des outils et des infrastructures pour l’apprentissage machine a émergé ces dernières années. Nous assisterons à une consolidation significative dans cette catégorie dans les cinq prochaines années.

Les start-up qui élaborent des « solutions ponctuelles » spécialisées seront récupérées par des acteurs plus importants qui cherchent à développer des plateformes de développement de modèles complètes et de bout en bout

8. L’IA deviendra une partie importante du récit dans les efforts antitrust des régulateurs contre les grandes entreprises technologiques.

Cette année, les autorités réglementaires américaines et européennes ont officiellement engagé des procédures antitrust contre Amazon, Apple, Facebook et Google. Jusqu’à présent, les régulateurs ne se sont pas explicitement concentrés sur l’intelligence artificielle, car ils ont articulé les affaires antitrust contre les géants de la technologie ; c’est un peu la « guerre d’avant » !

Au cours des deux années à venir, attendez-vous à ce que les régulateurs et les commentateurs commencent à invoquer plus fréquemment l’intelligence artificielle car ils exposent comment et pourquoi ces entreprises étouffent injustement la concurrence. L’argument principal sera que les monopoles des entreprises sur les données leur donnent des avantages incontournables pour développer des algorithmes d’apprentissage automatique efficaces.

9. La biologie va continuer à gagner du terrain en tant que domaine le plus dynamique et le plus transformateur auquel appliquer l’apprentissage automatique.

C’est à la fois la prédiction la moins mesurable et la plus importante de cette liste.

En termes de recherche universitaire, de financement de démarrage et d’attention des médias, la biologie apparaîtra de plus en plus comme le domaine ayant le plus grand impact et la plus grande conséquence auquel appliquer l’IA. La réalisation historique de DeepMind, AlphaFold, le mois dernier, dont les ramifications prendront des années à se concrétiser pleinement, n’est qu’un prélude à ce que l’humanité accomplira en appliquant les méthodes de calcul et l’apprentissage machine aux mystères de la biologie.

10. Les entreprises de mobilité seront lancées sur les marchés d’actions publics.

Les promoteurs de véhicules autonomes comme Waymo et Cruise ont des besoins de trésorerie continus et très importants. Les investisseurs des marchés publics sont assoiffés d’introductions en bourse ; les SPAC en 2020 ont fournis une nouvelle façon pour les entreprises moins matures de s’introduire en bourse. Et les investisseurs de SPAC ont montré un appétit vorace pour les entreprises de mobilité de la prochaine génération. D’une manière générale, le secteur de la mobilité individuelle ou semi collective et à l’aube d’une révolution structurelle ; qui pensait que Tesla connaîtrait un tel succès ? A contrario, nous ne sommes pas à l’abri de la disparition d’un constructeur traditionnel rapidement.

11. Industrialisation des projets d’intelligence artificielle

Avec le Machine Learning ou le Deep Learning, qui permettent d’avoir un traitement intelligent des données et un système qui apprend de lui-même, il devient désormais possible d’industrialiser plus facilement des technologies d’intelligence artificielle. Ce n’est pas un data scientist, « cher et difficile à garder », qui devra tout seul mettre en place les bonnes règles et les bonnes exceptions qui permettent à l’algorithme de fonctionner. Ce mouvement impacte déjà de grandes entreprises de services, il s’étendra encore plus dans les 5 années qui viennent ; pour les PME/PMI les cabinets de conseils seront là.

12. L’explosion de L’IA générative

Pour vous faire une bonne idée, lisez : Investissements, utilisateurs… 5 infographies pour comprendre le succès fulgurant des IA génératives
Publié sur Usbek & Rica le 29 avril 2023

Je vais tenter d’établir la liste des points importants ou fondamentaux pour la réussite dans le Business pour nos prochaines années suite à l’étude Forester de fin décembre 2020.

À l’horizon 2023, 3 grandes tendances se dégagent :

• l’approche centrée consommateurs, avec la prise en compte de nouveaux modes de consommation et des valeurs de marques qui comptent de plus en plus.
• l’indépendance du salarié à l’organisation de l’entreprise, avec de nouveaux modes de travail, l’utilisation massive des services de cloud et la capacité d’adaptation des entreprises.
• la sécurité, au centre de l’attention, avec la montée en puissance des fraudes bancaires, le management des risques et la sécurisation des données personnelles.

1. Le comportement du consommateur

La crise de la Covid-19 a changé les manières de consommer. En 2021, Forrester prévoit que les consommateurs soutiendront les marques qui prônent des valeurs fortes sur des thématiques comme l’environnement, la consommation locale et l’égalité des sexes, tout en assurant un prix juste de leurs produits et/ou services. Le cabinet d’étude cite Lidl et Intermarché comme exemples d’entreprises qui réussissent à se différencier grâce à la combinaison efficace du prix et des valeurs.

Pour réussir à s’adapter, les entreprises devront déterminer les besoins des consommateurs et lister les priorités en termes d’expérience consommateur, de contenu marketing et de stratégie produit.

2. Les dépenses marketing orientées fidélité

En 2021, les responsables marketing devront placer le client au cœur de toutes les stratégies et prises de décisions. Ils devront se concentrer sur l’acquisition de clients fidèles qui veulent s’engager aux côtés de la marque.

Si les dépenses actuelles sont déjà tournées vers les moyens de fidélisation comme les e-mails ou le service client, ce budget devrait augmenter de 30% en 2021, dans la même optique de fidélisation et de fidélisation des consommateurs.

3. L’expérience client, un atout majeur

Cette année, les consommateurs ont été contraints d’utiliser des canaux digitaux pour leurs achats, ce qui a favorisé les entreprises dont la stratégie digitale était déjà bien en place, comme par exemple Zalando. En 2021, les entreprises proposant déjà un parcours d’achat simplifié et adaptable selon le comportement du consommateur vont très nettement se détacher de leurs concurrents. Forrester prédit que les leaders du numérique connaîtront une croissance à deux chiffres en 2021 !

4. Cloud, sécurité, réseau, des enjeux importants

L’année prochaine, 30% des entreprises vont continuer à augmenter leurs dépenses dans le cloud, la sécurité, le réseau et la mobilité. Celles-ci adopteront le principe du « cloud first » et des stratégies de plateforme pour viser une meilleure adaptabilité.

Cela se traduira en matière d’organisation par une collaboration plus importante entre les équipes au sein de l’entreprise avec des objectifs, des budgets et des outils mis en commun. Les managers se concentreront sur l’expérience employé afin d’attirer et de retenir les talents qui représentent un avantage compétitif certain.

5. De nouvelles méthodes de travail

La Covid-19 a changé les méthodes d’organisation : en 2021, plus d’un tiers des salariés  de bureau travailleront principalement à partir du domicile, contre 4% en 2019. De plus, 52% des salariés  disent vouloir télé-travailler plus souvent, même après la pandémie.

Le droit évolue aussi en ce sens, par exemple en Allemagne, où le ministre du Travail a soumis un projet de loi visant à proposer un droit pour le travail à domicile.

6. L’augmentation des fraudes

La pandémie est aussi une opportunité pour les fraudeurs et les hackers : au Royaume-Uni, on constate une hausse des fraudes de plus de 33% sur l’ensemble des produits financiers. L’année 2021 devrait révéler un grand nombre de prêts frauduleux accordés en soutien face à la crise sanitaire. Un nombre important d’amendes devrait être distribué également, car beaucoup d’entreprises se sont digitalisées sans tenir compte du RGPD, entraînant ainsi une atteinte à la protection données des internautes.

7. Un contrôle accru de la part des assurances

En 2021, les assurances effectueront des analyses plus poussées sur les investissements des entreprises afin d’identifier les potentielles fuites de créances et ainsi contrôler le coût des différents sinistres éventuellement déclarés.

8. De nouvelles règles encadrant l’Intelligence Artificielle

Le Parlement Européen devrait rédiger de nouvelles règles concernant l’utilisation de  l’Intelligence Artificielle et définir une législation claire. Un encadrement qui obligera les entreprises étrangères travaillant avec l’Europe à trouver une approche éthique en matière d’IA. L’année 2021 devrait aussi voir l’entrée en vigueur (ou non) du règlement ePrivacy.

9. Le B2B investit dans l’Intelligence Artificielle et l’automatisation

Pour engager plus de prospects, les vendeurs Business to Business vont investir dans l’IA et l’automatisation : c’est le cas pour 57% des dirigeants B2B. Ceux-ci devraient notamment acquérir des outils de ventes qui capturent automatiquement les données et gèrent la relation client. Un gain de temps qui permettra aux acteurs du B2B de se consacrer davantage aux actions significatives à mettre en place pour favoriser les interactions avec les acheteurs. En 2021, plus de 60% des vendeurs B2B utiliseront l’IA et l’automatisation.

10. L’utilisation du Cloud en Europe

Avec l’initiative GAIA-X, qui a pour objectif de concurrencer les géants du secteur tels que Amazon, Microsoft ou Google en Europe, la France et l’Allemagne pourraient voir de nouvelles tendances se dessiner. En revanche, ce n’est pas pour tout de suite : en 2021, les clients utilisant des services de cloud non-européens et qui sont satisfaits de la protection de leurs données ne devraient pas changer de fournisseur.

11. Le management des risques, priorité des chaînes logistiques

Dans la branche logistique des entreprises, les services de monitoring et de production dynamique devraient voir augmenter leur financement d’un milliard de dollar au total. De plus, seule une minorité des fabricants continueront de s’approvisionner en matériaux bruts par le biais de marketplaces tels qu’Amazon ou Alibaba. Ils préféreront favoriser leurs achats via des entreprises spécialisées dans leurs domaines, apportant ainsi un gage de qualité. Les entreprises concentreront leurs collaborations avec des fournisseurs de confiance via des plateformes comme Trust Your Supplier.

Juste pour ce détendre : une vidéo de Deep Fakes publié sur Le Figaro Live le 14 janvier 2021

Regarder la vidéo : Imitations,danse, deep fake le top-5 des vœux 2021 les plus originaux

Article publié sur Forbes France.

L’intelligence artificielle centrée sur l’humain (HCAI) est un concept qui semble mettre au premier plan l’utilisation et l’accès à la technologie de l’IA par l’humain. Pour moi, cela semble en opposition avec la vision « axée sur les données » de certains experts, bien qu’il soit possible de faire la différence entre les objectifs et le développement. « Human-Centered AI », de Ben Shneiderman, est une excellente introduction aux concepts du HCAI. Sachez toutefois qu’il ne s’agit pas d’un livre court et facile à lire. Il s’agit d’un manuel d’école de commerce. Pour les cadres intéressés par la gouvernance et le contrôle, concentrez-vous sur la quatrième partie du livre, abordée vers la fin de cet article. Cette partie devrait être une lecture incontournable, même si vous survolez le reste.

Ce point est important pour ne pas surprendre les gens. Le livre s’adresse au personnel d’entreprise et aux étudiants qui souhaitent une introduction solide aux questions relatives au HCAI, montrant des concepts qui devraient ensuite être mis en pratique. Il s’adresse aux cadres supérieurs et intermédiaires des services informatiques, des services de technologie de l’information, de la recherche et du développement et d’autres domaines plus techniques d’une entreprise. Le texte compte 376 pages dans une police de caractères plus petite que celle des livres d’affaires habituels. Compte tenu de son contenu, cette critique restera à un niveau plus élevé que la plupart des critiques de livres de cette rubrique.

Il y a un fil conducteur important dans ce livre. L’auteur distingue deux optiques de recherche différentes qui peuvent être utilisées, celle de la science et celle de l’innovation. L’approche scientifique se concentre sur ce qui est possible d’un point de vue technique. La raison pour laquelle cela est fait n’a pas d’importance. En revanche, Ben Shneiderman met l’accent sur la vision de l’innovation, qui consiste à comprendre comment une technologie peut apporter une innovation dans le monde réel. Le projet HCAI est guidé par la perspective de l’innovation.

Même si j’aime beaucoup ce livre, il n’est pas parfait. Le gros problème se situe au début du chapitre quatre, et ce chapitre devrait être parcouru rapidement ou ignoré. L’auteur y présente le point de vue d’un autre technologue universitaire selon lequel la révolution de l’IA est similaire à la révolution industrielle et fait la même erreur que beaucoup d’autres font en affirmant que les emplois ne seront pas perdus. La révolution industrielle a fait passer les gens de la ferme et de l’artisanat à de simples ateliers. Au fil des générations, ces ateliers sont devenus plus complexes, mais il s’agissait d’une avancée progressive. L’intelligence artificielle n’est pas cela. Elle prendra le contrôle des emplois et il n’y aura pas de postes similaires à pourvoir. L’écart entre les emplois qui disparaissent et ceux qui restent est beaucoup plus important que pendant la révolution industrielle.

Il affirme également que l’automatisation réduit les coûts et améliore la qualité. Le premier point, oui. Le second est très discutable. Mais c’est une discussion pour un autre jour. Revenons à ce que j’aime. Le chapitre huit se concentre sur la vision bidimensionnelle de l’auteur des contrôles humains et de l’automatisation, sur la façon dont ils se chevauchent. Il y a d’excellents exemples.

Le chapitre 12 est une clé pour comprendre les points de vue de la science et de l’innovation mentionnés ci-dessus. Bien que la discussion soit présente tout au long du livre, ce chapitre y est consacré de manière claire. Il explique également pourquoi le point de vue de l’innovation nécessite une compréhension et une explication des systèmes d’IA.

Les robots sociaux sont décrits et discutés en détail au chapitre 16. Bien qu’il s’agisse d’un bon aperçu des options, je pense que l’auteur passe à côté d’un point essentiel. Il souligne que les enquêtes menées au fil des ans montrent que les gens s’intéressent aux robots anthropomorphes, mais que les réactions laissent entendre que ces robots ne sont pas encore assez bons. Puis il affirme, avec des mots plus doux, l’opinion selon laquelle ils ne seront jamais assez bons. Trop d’opinions au fil des ans ont affirmé que parce que l’IA n’a pas encore atteint le point X, elle n’atteindra jamais le point X. C’est exagéré.

Le même chapitre présente ce que l’auteur décrit comme des super-outils, des dispositifs fonctionnels, comme alternative. Ils évitent le piège anthropomorphique pour créer des dispositifs utilisables dont les réponses sont acceptées. Ils sont utiles et constituent manifestement un segment des dispositifs qui restera ; mais la recherche sur les chatbots a également montré que l’amélioration de la technologie entraîne une plus grande acceptation – tant que les gens savent qu’ils parlent avec un chatbot.

Gouvernance

Pour les chefs d’entreprise et les fonctionnaires qui souhaitent mieux comprendre l’impact organisationnel de l’IA à plusieurs niveaux, la quatrième partie est le cœur du sujet. L’auteur définit quatre niveaux de gouvernance :

• Développement de logiciels
• Politique d’entreprise
• Normes industrielles et commerciales
• Réglementations gouvernementales

Bien que l’ensemble de l’ouvrage constitue une bonne vue d’ensemble du HCAI, une grande partie est destinée à un niveau de cadre intermédiaire, voire de responsable du développement. L’explication des quatre niveaux est importante à tous les niveaux des entreprises, de l’industrie et du gouvernement. Les types de gouvernance ne sont pas indépendants, et les gens doivent être conscients de la manière dont ils s’intègrent. Par exemple, si les développeurs de logiciels ne prêtent pas attention aux demandes sociales, ils ne seront pas préparés à un gouvernement qui pourrait gaspiller du temps et de l’argent. Dans le sens inverse, il n’est pas très utile de créer des normes industrielles et des réglementations gouvernementales qui ne sont pas directement applicables à la technologie.

Il faut donc que les responsables gouvernementaux engagent des personnes pour mieux les éduquer sur ce qui est possible. Bien avant les récentes audiences sur les médias sociaux, et même avant la célèbre déclaration du sénateur Ted Stevens selon laquelle l’internet est « une série de tubes », les législateurs ont voulu aider les citoyens mais n’ont pas compris les implications de la technologie et la meilleure façon de l’aborder.

Cela signifie également que la politique d’entreprise est essentielle, car elle doit être le pont entre le développement et le monde réel. L’IA centrée sur l’humain est un concept important. Ce livre est une introduction dense, et de nombreuses parties seront utiles à différents publics. Les étudiants, dans les universités et les entreprises, peuvent le lire en entier, mais il reste précieux pour les dirigeants qui doivent à la fois comprendre comment mieux diriger le développement de l’IA et exiger une IA appropriée pour résoudre les défis du marché et de la société.

Source : « Human-Centered AI », une étude approfondie de l’état actuel du concept d’intelligence artificielle
Article traduit de Forbes US par David Teich

A consulter également : Measuring trends in Artificial Intelligence

Timelapse sur l’IA

Venture City

Les avancées de l’intelligence artificielle

2023 promet d’être une année chargée...

Les outils de génération d’images et d’œuvre d’art en première ligne

Lensa AI, DALL-E 2 : ces deux outils n’ont échappé au regard de personne ou presque. Ces applications d’IA ont la particularité de générer de nouvelles images à partir de la description ou des données fournies par un utilisateur. Ces IA dites génératives étaient même l’une des technologies émergentes de l’année 2022 aux côtés des NFT, du cloud décentralisé et des jumeaux numériques.
En quelques secondes, grâce à l’intelligence artificielle, une personne se retrouve avec une nouvelle œuvre d’art ou une nouvelle création artistique.

Une intelligence artificielle peut détenir un brevet

Ce débat existe depuis le début de la décennie pour savoir si une intelligence artificielle peut détenir un brevet et/ou être considérée comme l’autrice d’une œuvre d’art. C’est notamment le combat de Stéphane Thaler qui est à l’origine de la Creativity Machine qui conçoit des tableaux de peinture. Pour l’instant, dans de nombreux pays dont les États-Unis, une IA ne peut pas breveter une invention.

Ceci nous renvoie à un autre sujet : l’apparition de biais discriminatoires lors de la génération de ces images. Certes, les développeurs tentent de faire attention à ce point, mais rien ne prouve qu’une personne ne pourra pas à l’avenir, générer une image à caractère raciste ou sexiste. De plus en plus d’outils sont capables de sexualiser des images qui ne se placent pas initialement dans ce contexte-là.

Que faut-il attendre au niveau de la réglementation de l’intelligence artificielle ?

La commission européenne réfléchit, par ailleurs, depuis avril 2021 à la possibilité de mettre en place un cadre législatif sur l’IA. Lors de la présentation de la feuille de route de l’UE autour de l’intelligence artificielle, la commission spéciale du Parlement européen sur l’intelligence artificielle à l’ère numérique (AIDA) avait livré ses conclusions. Elle a estimé que l’UE devait agir au niveau mondial afin de fixer les normes en matière d’intelligence artificielle. Ses objectifs : réduire son retard dans ce secteur et tenter de convaincre les autres marchés d’adopter des règles communes.

Outre-Atlantique, l’Administration Biden a posé la première pierre de son projet de loi régulant le marché de l’IA. Celle-ci sera basée sur cinq points fondamentaux afin que les citoyens américains aient un droit de contrôle sur leurs données personnelles, le droit de refuser une décision prise par un algorithme, le droit d’être tenus hors de portée d’algorithmes dangereux et inefficaces, le droit de savoir si une IA prend une décision à leur sujet, et le droit de ne pas être discriminé par des algorithmes biaisés.

Il faut toujours rester modeste…

C’est l’occasion d’épingler quelques Nostradamus de pacotille, qui ont livré en leur temps des prédictions absolument foireuses sur le monde de la tech.

Commençons par cette magnifique citation de M. Pascal Nègre, alors patron d’Universal Music: «Internet? On s’en fout, ça ne marchera jamais.»

Je sais, c’est un peu facile !

Pour commencer, remontons en 1903

Cette remarque très avisée faite par le président de la Caisse d’épargne du Michigan à Horace Rackham, l’avocat d’un certain Henry Ford: «L’automobile est une mode; les chevaux sont là pour rester.» Bien vu! Effectivement, nos rues continuent à être remplies de carrioles tirées par des équidés, tandis qu’on y croise rarement plus d’une ou deux voitures par mois.

Le financier en question avait réalisé cette prédiction en se basant sur le fait qu’il voyait de moins en moins de cyclistes traverser l’un des boulevards qu’il avait l’habitude de fréquenter.

Il en a déduit que la voiture connaîtrait de même un succès seulement temporaire, et a donc refusé d’investir dans l’entreprise Ford Motor Co. Cinq ans plus tard, la Ford T débarquait et rencontrait un succès retentissant. Le soufflé n’était pas près de retomber.

Donc pas d’automobiles et donc pas d’ordinateurs

Au milieu des années 1970, un autre homme sûr de lui affirmait qu’un marché ne décollerait jamais: celui de l’ordinateur. Ken Olsen, fondateur de l’entreprise Digital Equipment Corporation, travaillait pourtant sur la fabrication de micro-ordinateurs, mais il était formel.

«Il n’y a aucune raison pour laquelle un individu pourrait vouloir un ordinateur à son domicile», déclarait-il. Une phrase prononcée alors que l’un de ses collaborateurs était venu lui proposer de développer la conception d’ordinateurs individuels.

Mort en 2011, Olsen a sans doute eu le temps de s’en mordre les doigts. Mais de là où il est, qu’il se rassure: même les grands noms se distinguent parfois par leur absence de flair.

Passons maintenant en 1992

Le PDG d’Intel Andy Grove avançait que le concept de glisser un téléphone mobile dans sa poche n’était qu’«une chimère dirigée par l’appât du gain». Ce qui explique peut-être pourquoi, Intel a complètement loupé le tournant du mobile.

« https://korii.slate.fr/tech/predictions-foireuses-tech-avenir-business-steve-jobs-iphone-ordinateur-streaming-ford

D’autres anecdotes sous peu…

On comprend mieux avec cette information

1 000 000 de nouveaux domaines sont enregistrés.

Ce qui rend la tâche de trouver un nom simple et direct pour notre nouvelle page un peu plus compliquée…