Il faut de tout pour faire un monde. Maintenant que l'IA s'infiltre dans tous les aspects de notre vie, le monde devient le foyer d'un nombre encore plus grand de « sortes » - qui ne sont pas toutes humaines.
En fait, nous voyons émerger deux types distincts de modèles d'IA qui interagissent avec nous de manière très profonde. Tout d'abord, nous avons des modèles fondamentaux, formés à partir d'une vaste quantité de connaissances généralisées et capables de gérer de multiples tâches dans divers domaines. Deuxièmement, nous voyons des modèles d'IA spécialisés qui évoluent rapidement pour s'attaquer à des problèmes spécifiques avec une précision sans faille.
Ces deux types de modèles sont puissants en soi. Mais, comme les humains, ils sont infiniment plus performants lorsqu'ils travaillent ensemble. À l'avenir, c'est cette collaboration entre les modèles d'Intelligence Artificielle (IA) généralistes et spécialisés qui façonnera l'avenir de l'intelligence artificielle - et, de fait, l'avenir des industries qui en dépendent.
Pour comprendre où nous allons, il est important de réaliser que l'IA n'est pas un monolithe. L'idée d'une IA singulière et omnisciente relève peut-être de la science-fiction, mais les véritables progrès viendront en fait d'une « société d'agents IA » où différents modèles joueront différents rôles - tout comme des experts humains de divers domaines collaborent pour résoudre des problèmes complexes.
D'une part, nous avons des modèles généralistes, comme GPT-4 et Claude 3. Ils ont une compréhension globale du langage, de la logique et du contexte, ce qui les rend utiles pour générer des idées, expliquer des concepts et aider à accomplir toute une série de tâches cognitives. Ces modèles sont un peu comme les étudiants en arts libéraux qui connaissent un peu de tout et sont capables de puiser dans de multiples disciplines pour apporter des éclaircissements. Ils peuvent rédiger des discours, expliquer des théories scientifiques ou réfléchir à des stratégies de marketing, en s'appuyant sur une formation linguistique et des connaissances générales approfondies pour fournir des réponses polyvalentes et adaptées au contexte.
D'une part, nous avons des modèles généralistes comme le GPT-4. Ces modèles sont un peu comme les étudiants en arts libéraux qui connaissent un peu de tout. D'autre part, nous avons des modèles d'IA hautement spécialisés qui excellent dans des domaines très spécifiques.
D'autre part, nous avons des modèles d'IA hautement spécialisés qui excellent dans des domaines très spécifiques. Ces modèles s'apparentent à des experts formés pour résoudre des tâches complexes dans des domaines tels que la science du climat, la découverte de médicaments, l'optimisation de l'énergie ou les mathématiques (comme c'est le cas avec « o1 » d'OpenAI). La précision de ces modèles spécialisés permet souvent d'obtenir des résultats plus exacts, un traitement plus rapide et une compréhension plus approfondie de leurs domaines respectifs.
Par exemple, dans le domaine de la découverte de médicaments, la recherche de nouveaux traitements implique de prédire comment les médicaments potentiels interagissent avec les cibles biologiques au niveau moléculaire. Les méthodes traditionnelles peuvent être longues et coûteuses. Les modèles d'IA spécialisés comme Chai-1 sont entraînés à prédire les structures moléculaires en 3D, ce qui aide les chercheurs à identifier rapidement les candidats médicaments prometteurs en simulant la façon dont les médicaments potentiels interagissent avec les protéines. Cela signifie que ce qui nécessitait des années d'essais et d'erreurs peut désormais être réalisé en une fraction du temps.
Dans le domaine de la science du climat, GraphCast de Google DeepMind est entraîné à faire des prévisions météorologiques plus précises. Par exemple, en 2023, GraphCast a prédit avec précision que l'ouragan Lee frapperait la Nouvelle-Écosse neuf jours à l'avance, soit trois jours plus tôt que les modèles traditionnels. Ce niveau de précision est essentiel pour se préparer aux événements météorologiques extrêmes et en atténuer l'impact.
Il est clair que les modèles d'IA spécialisés peuvent avoir un effet positif significatif sur la résolution de problèmes complexes dans des domaines où la précision et la rapidité sont essentielles. Toutefois, à mesure que nous avançons dans le domaine de l'IA spécialisée, nous nous préoccupons de plus en plus de trouver le bon équilibre pour éviter de créer des systèmes si étroitement ciblés qu'ils perdent la capacité de penser de manière plus large, de collaborer ou de partager des idées entre les disciplines. Après tout, si les humains peuvent se cloisonner dans leur expertise, les modèles d'IA hyper-spécialisés ne risquent-ils pas eux aussi de s'isoler ? Excellents dans une tâche, mais aveugles à la situation dans son ensemble ?
Si les humains peuvent être cloisonnés dans leur expertise, les modèles d'IA hyper-spécialisés ne risquent-ils pas eux aussi d'être isolés ?
C'est là que la collaboration entre les modèles généralistes et spécialisés devient cruciale. Selon moi, l'avenir de l'IA ne consiste pas à choisir entre une intelligence généraliste ou spécialisée, mais à combiner le meilleur des deux. Il s'agit de construire des écosystèmes d'IA où différents modèles - chacun avec ses propres forces - travaillent ensemble pour résoudre des problèmes complexes, un peu comme les différents départements d'une grande entreprise travaillent ensemble pour atteindre un objectif commun.
Je vais vous donner un exemple concret de la manière dont cela pourrait fonctionner. Imaginons un projet d'énergie Renouvelable dans lequel GPT-4 fournit des informations sur les tendances mondiales en matière d'énergie Renouvelable. Ensuite, un modèle spécialisé formé spécifiquement à l'optimisation des éoliennes peaufine le plan du projet pour maximiser la production d'énergie. Enfin, un agent ingénieur virtuel optimise l'exploitation et la maintenance quotidiennes de ces éoliennes. Ensemble, ils fournissent une solution complète que ni l'un ni l'autre ne pourrait atteindre seul.
Ce type de collaboration reflète la façon dont les humains de différents domaines partagent leurs connaissances et leurs idées pour stimuler l'innovation. En fait, il est de notoriété publique que les meilleures idées naissent souvent de la combinaison de connaissances provenant de domaines qui ne semblent pas liés entre eux.
Ce type de collaboration reflète la façon dont des personnes issues de domaines différents partagent leurs connaissances et leurs idées pour favoriser l'innovation. En fait, il est de notoriété publique que les meilleures idées naissent souvent de la combinaison de connaissances provenant de domaines qui ne semblent pas liés entre eux. Il suffit de penser à Charles Babbage, dont l'invention des machines à calculer (fondement de l'informatique moderne) a été inspirée par sa connaissance de l'industrie du tissage de la soie, où des cartes perforées créaient des motifs dans le tissu. De même, la chaîne de montage d'Henry Ford pour la construction automobile a été influencée par les gains d'efficacité qu'il a observés dans les machines à coudre Singer et les usines de conditionnement de la viande. Le même principe peut s'appliquer à l'IA : les généralistes apportent la largeur de vue, tandis que les spécialistes apportent la profondeur pour créer des percées plus rapidement que l'homme seul ne pourrait jamais le faire.
Cela m'amène à la question que se posent la plupart des gens : Alors que nous développons des systèmes d'IA plus performants et plus collaboratifs, les humains continueront-ils à jouer un rôle significatif ? Je pense que la réponse est à la fois oui et non.
Bien sûr, il y a des domaines où l'IA sera indéniablement plus performante que l'homme. Par exemple, les modèles d'IA peuvent optimiser la consommation d'énergie bien mieux que nous ou détecter les menaces de cybersécurité d'une manière qui dépasse nos capacités. Ces tâches nécessitent une surveillance constante, un traitement rapide des données et une prise de décision à une échelle qu'aucun humain ne peut égaler. Dans ces domaines, nous pouvons - et devons - prendre du recul et laisser l'IA prendre les devants.
Cependant, il existe d'autres domaines où l'implication humaine reste essentielle. Dans des domaines comme la recherche scientifique, l'ampleur des solutions possibles que l'IA peut générer est stupéfiante. Mais si l'IA peut traiter des milliards de combinaisons et tester des hypothèses plus rapidement que nous, c'est toujours aux humains d'évaluer et d'affiner ces résultats générés par l'IA. Sans parler de la création de l'invite en premier lieu.
Prenons l'exemple de la recherche sur le cancer. Traditionnellement, les chercheurs s'appuient sur un grand nombre d'essais et d'erreurs pour identifier les médicaments candidats prometteurs. Mais la situation est en train de changer. Avec AlphaFold, une base de données spécialisée sur la structure des protéines alimentée par l'IA, des chercheurs de l'université de Toronto ont découvert qu'ils pouvaient concevoir et synthétiser un médicament anticancéreux potentiel en seulement 30 jours. Ce modèle peut passer au crible d'innombrables permutations et repérer les plus prometteuses beaucoup plus rapidement et avec plus de précision que les chercheurs ne l'auraient fait. Mais la décision finale, à savoir si un candidat est réellement viable, incombera toujours aux chercheurs qui comprennent les nuances de la biologie et de la médecine.
Ainsi, bien que l'IA prenne en charge des tâches autrefois dominées par les humains, nous faisons toujours partie intégrante du processus. En fait, notre rôle pourrait même devenir encore plus important, car nous passerons du statut d'acteurs de terrain à celui de guides des découvertes induites par l'IA.
L'essor des modèles d'IA généraux et spécialisés ouvre indubitablement de nouvelles possibilités dans des domaines tels que les soins de santé, la science du climat et bien d'autres encore.
À mesure que ces modèles se développent et interagissent, il nous appartient de créer des modèles individuels plus intelligents et d'élaborer des cadres qui permettent à ces modèles de communiquer, de collaborer et de relever collectivement des défis complexes. Ce faisant, nous exploitons le potentiel réel de l'IA pour en faire un partenaire très efficace de l'innovation, travaillant côte à côte pour créer un monde plus intelligent, plus sain et plus réactif.
Il nous appartient de créer des modèles individuels plus intelligents et d'élaborer des cadres qui permettent à ces modèles de communiquer, de collaborer et de relever collectivement des défis complexes.
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