L'intelligence artificielle (IA) semble souvent être une réussite du jour au lendemain, mais ses racines remontent à plus de 80 ans.
Le chemin parcouru depuis les débuts des réseaux neuronaux jusqu'à la sophistication du ChatGPT est fascinant, marqué par des étapes importantes, des avancées technologiques et des changements culturels. Voyons comment nous en sommes arrivés là et pourquoi cela ne s'est pas produit plus tôt.
Le voyage de 80ans de l'IA
Les débuts : Les réseaux neuronaux et le test de Turing
Dans 1948, le concept de réseaux neuronaux a été introduit, jetant les bases de l'IA. En 1950, l'article fondateur d'Alan Turing intitulé "Computing Machinery and Intelligence" posait le célèbre test de Turing, demandant si une machine pouvait être indiscernable d'un être humain dans une conversation. Cette question guidera le développement de l'IA pendant des décennies.
Le premier chatbot : Eliza
L'année 1966 a vu la présentation d'Eliza, le premier chatbot au monde, au MIT. Conçu comme un "thérapeute informatique", Eliza était simpliste et reprenait souvent les déclarations des utilisateurs. Destinée à montrer la banalité et les limites de la technologie actuelle dans les années soixante, Eliza en a captivé plus d'un, laissant entrevoir le potentiel de séduction de l'IA conversationnelle.
L'ascension et le trébuchement : Les systèmes "experts" et les débuts de l'IA
Les 1980ont été témoins de tentatives de création de systèmes experts destinés à être utilisés dans les secteurs du droit, de la santé et de la finance. Même les expériences les plus audacieuses ont été limitées dans leurs compétences et leur coût de formation a été prohibitif, ce qui n'a pas été à la hauteur du battage médiatique et a entaché l'étiquette de l'IA.
Toutefois, dans les années 2010, les 1990réseaux neuronaux ont trouvé des applications pratiques dans la vision artificielle et la reconnaissance de caractères, ainsi que dans d'autres domaines où des réseaux neuronaux de taille modeste étaient applicables, ce qui a ravivé l'intérêt pour l'IA.
L'ère de l'apprentissage automatique
Les années 2000ont marqué le début de l'infiltration de l'apprentissage automatique dans nos vies par le biais d'applications telles que Google, Yelp et Waze. Cette période a ouvert la voie à l'intégration de l'IA dans la vie quotidienne, rendant la technologie plus accessible et plus familière au grand public.
Dominer les jeux : Les triomphes de l'IA à Jeopardy, aux échecs et au go
Les 2010ont été mis en évidence par la victoire des algorithmes d'IA sur les champions humains de Jeopardy, d'échecs et de go. Ces victoires ont démontré les capacités croissantes de l'IA et son potentiel à surpasser l'expertise humaine dans des domaines spécifiques. Mais ils ont également servi d'avertissement, car les percées qui ont permis de développer ces capacités ont été lentes à être transférées dans des domaines tels que les soins de santé, malgré les milliards consacrés à la recherche.
L'histoire de l'IA n'est pas seulement celle des avancées technologiques, mais aussi celle des changements culturels, des facteurs économiques, de la curiosité et de la capacité d'adaptation de l'homme.
L'avènement des grands modèles linguistiques
Dans les années 20202010, de grands modèles de langage comme ChatGPT ont passé le test de Turing, une étape importante qui a redéfini les capacités de conversation de l'IA. Cette époque a également proposé un nouveau défi : qu'une IA soit capable de créer une startup d'une valeur de 11million de dollars en deux mois, démontrant ainsi le potentiel de l'IA en matière d'entrepreneuriat.
Les quatre C de l'évolution de l'IA
Comme pour de nombreuses avancées technologiques, il n'y a pas de cause unique à l'ascension de l'IA. Je propose que les quatre facteurs suivants, appliqués au cours des 30 dernières années, expliquent comment 2023 est devenue l'année de l'omniprésence de l'IA.
Capacités de calcul et coût
La loi de Moore a joué un rôle crucial, en améliorant les capacités de calcul et en rendant possible le calcul parallèle, même si les coûts de formation et d'exploitation des grands modèles linguistiques (LLM) restent importants.
Culture
L'omniprésence des smartphones nous a habitués aux algorithmes dans notre vie quotidienne, de la navigation aux recommandations, ouvrant ainsi la voie à l'acceptation de l'IA.
Corpus
L'internet a fourni une base de données sans précédent de textes numérisés, cruciale pour la formation des gestionnaires du droit, non sans controverse quant à l'utilisation des données.
Conversation
Alors que moins d'un demi pour cent de la population mondiale sait coder, nous commençons tous à acquérir des compétences linguistiques vers l'âge de six mois. Nos compétences linguistiques innées ont rendu l'IA basée sur le langage particulièrement attrayante, ce qui a conduit à une adoption rapide et à une croissance virale.
Les derniers catalyseurs : Courage et argent liquide
À partir de 2016, une combinaison de courage et de soutien financier a conduit les chercheurs à porter les réseaux neuronaux à des niveaux sans précédent. Le lancement de GPT-4 en mars 2023 a illustré cette tendance, en montrant que les grands modèles pouvaient aller au-delà de leurs remarquables capacités linguistiques et faire preuve d'un raisonnement rigoureux.
Un voyage fait d'avancées progressives et de sauts audacieux
L'histoire de l'IA n'est pas seulement celle des avancées technologiques, mais aussi celle des changements culturels, des facteurs économiques, de la curiosité et de la capacité d'adaptation de l'homme. Des débuts des réseaux neuronaux et de la création du (décourageant) test de Turing à l'ère du ChatGPT, le parcours de l'IA est une tapisserie d'avancées progressives, de sauts audacieux et de faux pas bien intentionnés.
L'avenir nous dira si les grands modèles linguistiques annoncent une nouvelle ère pour l'IA.
Alors que nous nous tournons vers l'avenir, il est important de se rappeler que, d'une certaine manière, nous sommes déjà passés par là - du moins le pensions-nous à l'époque. Voici quelques exemples.
- Le terme "robots" et une mise en garde contre leurs dangers sont apparus pour la première fois dans "R.U.R.", une pièce de théâtre de l'auteur tchèque Karel Čapek en 1920.
- En 1965, l'économiste Herb Simon, lauréat du prix Nobel, souvent cité comme l'un des quelques théoriciens qui ont ouvert la voie à l'IA, a prévenu que dans 20 ans, les machines seraient capables d'accomplir n'importe quelle tâche effectuée par l'homme.
- Cinq ans plus tard, Marvin Minsky (un autre pionnier de l'IA) affirmait que nous étions à moins d'une décennie d'une machine d'une intelligence égale à celle de l'homme.
- Les prévisions à cinq et dix ans concernant l'IA, tout au long des années 80 et de l'adolescence, étaient presque unanimement optimistes quant à une amélioration de la productivité de l'ordre de plusieurs milliards de dollars, mais ces prévisions se sont avérées exagérées.
L'avenir nous dira si les LLM annoncent une nouvelle ère pour l'IA, où chacun d'entre nous a accès en permanence à un assistant personnel, un médecin et un coach de vie hyper-efficace, empathique et infatigable. Bien que nous semblions plus proches que jamais, le coût et la vitesse de calcul, les hallucinations et la précision posent de réels problèmes.
La seule certitude est que la course en cours pour construire l'IA que l'on nous promet depuis plus d'un siècle ne sera pas ennuyeuse.
Pour en savoir plus sur l'IA, lisez l'article de M. Sonnenblick :
- IA générative et gestion de projets : la révolution est en marche
- Notre stratégie en matière d'IA (et un plan directeur pour la vôtre)
- Tendances en matière d'IA : faut-il considérer les données comme un produit ?
Mik Kersten, directeur technique de Planview, nous parle des capacités Copilot de Planview et de la productivité grâce à l'IA :
- Planview Copilot : accélérer la transformation et la prise de décision stratégique orientée données
- Productivité, IA et avenir du travail numérique connecté
