Remerciements

L’émergence de l’intelligence artificielle ne signe pas la disparition de l’interaction humaine et de l’intelligence collective, bien au contraire, elle va leur laisser encore plus de place. La rédaction de cet ouvrage ne fait pas exception et nous souhaitions remercier celles et ceux avec qui nous partageons notre quotidien professionnel pour penser cette nouvelle ère de l’IA conversationnelle et générative, y développer des nouvelles technologies, des projets d’innovation, mais également former, conseiller et conduire le changement à travers la France et nombre d’organisations et d’entreprises.

Merci donc à Guillaume Baudoin, Martin Toussaint, Émilien Nizon, Timothé Pearce et Mikaël Cabon pour nos réflexions stratégiques et nos nombreux échanges. Merci à notre stimulante équipe qui alimente nos réflexions quotidiennement : Ladmia Chettih, Mohamed El Ghazouany, Axel Gaudot, Lucas Lehot, Élodie Lorthios, Nicolas Ollier et Sélim Jomaa. Merci également aux experts extérieurs avec qui nous avons échangé pour croiser nos regards : Giada Pistilli, Flavien Chervet et Fabien Zaccari.

Nous adressons des remerciements spéciaux à nos éditrices, Elocia Vermeulin et Pauline Monclin, qui ont eu l’audace de nous défier d’écrire cet ouvrage. Nous espérons avoir relevé le défi avec le niveau de qualité nécessaire pour que le livre que vous tenez entre vos mains soit un outil utile pour vous, cher lecteur. Nous vous remercions d’avance pour les réflexions indispensables et les transformations que vous apporterez dans cette ère technologique stimulante.

Introduction

Et soudain ChatGPT apparut…

Il a fallu 3 600 jours à Netflix pour atteindre 100 millions d’utilisateurs, 1 800 jours à Twitter, 1 650 jours à Spotify, 1 620 jours à Facebook, 900 jours à Instagram, et seulement 270 jours à TikTok pour réaliser cet exploit. Cependant, un nouvel acteur a radicalement révolutionné cette échelle de temps : ChatGPT, qui a rassemblé 100 millions d’utilisateurs en seulement 60 jours1.

Ces chiffres sont impressionnants et racontent une histoire, celle d’une accélération de l’adoption d’une nouvelle technologie, l’intelligence artificielle (IA) générative et conversationnelle. Les technologies d’IA n’ont pas attendu 2022 pour apparaître dans nos quotidiens personnels et professionnels. Depuis les algorithmes de recommandation sur les plateformes de contenu jusqu’au correcteur orthographique, en passant par la saisie semi-automatique ou les trajets sur Waze, l’IA était déjà partout. Mais avec l’IA générative, nous vivons une accélération de la diffusion de ces technologies. Cette vitesse d’adoption, plus rapide que celle du smartphone et de la tablette, témoigne non seulement de l’efficacité et de l’attrait de ces outils, mais également de la manière dont ils ont su entrer en résonance avec leur époque pour répondre à un grand nombre de besoins, dont celui d’une interaction plus naturelle, plus intuitive et plus efficiente avec la technologie.

Conduite en 2022, une enquête d’IPSOS a comparé le niveau d’accord de la population de différents pays avec l’affirmation « Les produits et outils utilisant l’IA ont plus d’avantages que de désavantages », pour observer que les populations de Chine, d’Arabie saoudite et d’Inde étaient les plus enthousiastes. À l’opposé, les Pays-Bas, le Canada et en dernière position la France étaient les plus pessimistes2. Ce constat, bien que probablement révélateur d’un certain esprit critique et d’un recul sur les nouvelles technologies, pourrait également être le symptôme d’une mauvaise appréhension de l’IA, de son fonctionnement, de ses risques réels et surtout de ses bénéfices et opportunités.

ChatGPT, mais également DALL-E ou encore Midjourney ont ouvert une porte sur un monde où nous dialoguons avec des machines capables de comprendre le contexte, de répondre à nos questions, de proposer des solutions, de créer de nouvelles idées et même de générer du contenu de qualité comparable à celui produit par un humain. Ces capacités, autrefois de l’ordre de la science-fiction, sont aujourd’hui une réalité concrète et accessible. Les machines cognitives ont atteint et parfois dépassé nombre de performances humaines plus rapidement qu’on ne pouvait l’imaginer. Elles transforment désormais radicalement la manière dont nous vivons, travaillons et interagissons avec le monde qui nous entoure.

Nous allons explorer les implications de cette révolution et voir comment, au-delà de l’attrait pour la nouveauté technologique et à travers un grand nombre de cas d’usages, ces IA conversationnelles et génératives transforment nos modes de travail, nos organisations, nos entreprises et nos vies quotidiennes. Nous allons également découvrir comment, grâce au prompt engineering, nous pouvons influencer ces interactions et orienter les résultats obtenus à partir de ces outils.

Nous allons surtout démystifier l’IA en clarifiant ses concepts, en expliquant son fonctionnement et en mettant en lumière à la fois ses bénéfices et ses limites. Cet ouvrage propose de démanteler les craintes infondées et de fournir les clés pour comprendre, utiliser et s’approprier l’IA afin d’accompagner de manière éclairée la transformation des entreprises et de notre société.

Nous ne sommes plus à l’ère où nous devions nous adapter aux contraintes de la technologie. Nous sommes à l’aube d’une nouvelle ère où la technologie s’adapte à nous, comprend nos besoins et agit en fonction de nos questions. Une ère où chaque entrepreneur, chef d’entreprise, manager, collaborateur, salarié se retrouve doté d’un assistant expert qui va révolutionner le management des connaissances au sein des organisations et transformer notre manière de penser, de créer, de décider ou encore d’organiser.

L’âge de l’IA conversationnelle et générative a débuté et ce livre est votre allié pour en comprendre les causes, en saisir les conséquences, s’orienter dans cette nouvelle réalité et exploiter les potentialités qu’elle révèle, en vous équipant des compétences indispensables à ce nouvel environnement technologique.

Un ouvrage assisté par l’IA et enrichi par des compléments en ligne

Made by Human augmented by AI

Portant sur l’utilisation de l’intelligence artificielle et conversationnelle à des fins professionnelles, la rédaction de cet ouvrage se devait d’être en soi une expérimentation innovante mettant en mots et en pages la collaboration symbiotique entre des auteurs humains et l’intelligence artificielle. Nous avons ainsi exploité des IA conversationnelles et génératives et documenté cette utilisation, pour combiner nos réflexions, notre créativité, nos expertises et notre sensibilité humaine à l’efficacité, la rapidité et la capacité d’analyse massive de données de l’IA.

Nous avons utilisé différentes intelligences artificielles, dont les modèles de la suite GPT d’OpenAI et Claude d’Anthropic, pour obtenir des informations actualisées, vérifier des faits et faire des suggestions textuelles, tout en restant les arbitres finaux de tout ce qui est finalement inclus dans cet ouvrage, dont nous assumons seuls la responsabilité. Ce processus d’écriture assistée par l’IA a permis de produire le résultat que vous tenez entre vos mains et qui se veut dans son fond, comme dans sa forme, un représentant, parmi d’autres, d’une nouvelle ère professionnelle.

Comme il ne s’est pas contenté de ses auteurs humains, cet ouvrage ne se contente d’ailleurs pas de sa version papier. Nous avons mesuré les défis consistant à rédiger un ouvrage utile et pertinent qui ne soit pas obsolescent, alors même que de nouveaux modèles, outils et interfaces émergent chaque jour. Compte tenu de la nature dynamique et en constante évolution du domaine de l’intelligence artificielle, et encore plus de l’IA conversationnelle et générative, nous avons mis en place un portail en ligne accessible via l’URL ci-dessous (ou en flashant le QR code associé) : guide.polaria.ai

www.lienmini.fr/61706

Ce complément numérique propose des mises à jour, des éclaircissements et des ressources supplémentaires. Ces ressources numériques permettront de vous tenir informé des dernières nouveautés, des annonces les plus récentes et de l’émergence de nouvelles technologies tout en faisant le tri dans un environnement foisonnant. Notre objectif : vous permettre de vous orienter en continu dans un environnement riche et foisonnant en vous plaçant entre les mains les meilleurs outils et technologies.

En complément des cas d’usage et conseils présentés dans les pages suivantes, vous découvrirez donc en ligne :

les meilleurs modèles de fondation du moment ;

les meilleures applications et interfaces utilisateurs par cas d’usage et verticales métier ;

les guides pas à pas des principaux outils ;

les meilleures plateformes d’entraînement, de fine tuning et de déploiement de modèles personnalisés.

PARTIE 1

TOUR D’HORIZON

CHAPITRE 1

Comprendre et désacraliser les IA génératives

L’intelligence artificielle (IA), ses modèles de fondation et ses grands modèles de langage (Large Language Model, LLM) redessinent les contours de notre vie quotidienne. Le terme d’IA générative est désormais utilisé pour décrire ce type particulier d’intelligence artificielle qui s’appuie sur des modèles statistiques de grandes tailles, entraînés sur de grandes quantités de données non étiquetées grâce aux méthodologies d’apprentissage dites autosupervisées.

Construite sur des modèles de fondation, l’IA générative a la capacité de produire du contenu original, qu’il s’agisse de textes, d’images ou de sons. Se démarquant de ses prédécesseurs, elle ne se limite pas à la classification ou à l’analyse de données, mais est capable de créer de nouvelles données à partir de celles sur lesquelles elle a été entraînée. Les modèles de fondation surprennent même les experts dans leur capacité à réaliser un large panel de tâches à partir d’un apprentissage pourtant général.

Des systèmes tels que ChatGPT ou Midjourney ont une incidence profonde sur nos interactions numériques. Nous visons ici à démystifier ces modèles de fondation et LLM en explorant leurs origines, leur fonctionnement et l’impact qu’ils ont sur notre société.

Une brève histoire de l’IA conversationnelle et générative

L’idée de machines capables de mouvements et d’actions autonomes a depuis longtemps fasciné l’humanité, un intérêt qui se reflète dans les tendances technologiques actuelles.

DE LA MYTHOLOGIE GRECQUE À TURING

Dans la mythologie grecque, Héphaïstos, dieu du feu, des forges et de la métallurgie, est un artisan divin, reconnu pour ses compétences et son ingéniosité dans la création d’objets et de mécanismes. Dans l’Iliade d’Homère, Héphaïstos crée des trépieds automobiles pouvant se déplacer par eux-mêmes. Ces trépieds sont souvent considérés comme l’une des premières apparitions des concepts modernes de robotique et d’automatisation1.

Au XIIIe siècle, Raymond Lulle imagine une machine logique pour découvrir la vérité2. Au XVIIe siècle, René Descartes émet l’idée que le corps humain pourrait être comparé à une machine complexe, initiant ainsi une réflexion qui va sous-tendre nombre d’approches dans l’univers de l’intelligence artificielle3. Le XVIIIe siècle voit l’apparition des célèbres automates de Jacques Vaucanson, des machines complexes qui ambitionnent de simuler le comportement humain4. Le XIXe siècle assiste aux travaux pionniers de Charles Babbage et Ada Lovelace, dont les concepts de calculatrice programmable ont jeté les bases de l’ordinateur moderne et fait d’Ada Lovelace la première programmeuse informatique de l’Histoire5.

C’est cependant au XXe siècle que l’informatique et l’intelligence artificielle vont connaître leur véritable essor, précédé de celui de l’électricité et structuré par la théorie de l’information de Claude Shannon, les travaux d’Alan Turing ou encore la théorie de la cybernétique de Norbert Wiener6. L’année 1950 est d’ailleurs une année pivot. Alan Turing y formule son célèbre test qui vise à mesurer la capacité d’une intelligence artificielle (IA) à imiter une conversation humaine7. La même année, Warren McCulloch et Walter Pitts théorisent l’idée de « neurone formel » dans leur article « What the Frog’s Eye Tells the Frog’s Brain »8. En s’inspirant du fonctionnement de la nature, le neurone formel est alors défini comme des unités élémentaires, dotées d’entrées et de sorties. L’esprit serait un ensemble de mécanismes formels reposant sur une base matérielle, le cerveau, susceptible d’être modélisée et reproduite.

C’est également à cette époque, et dans la continuité de ces premières réflexions, qu’émergent les approches de l’intelligence artificielle dites du cognitivisme et du connexionnisme. Ces deux approches ont en commun de chercher à comprendre et modéliser l’esprit et le cerveau humain. Les deux adoptent cependant une perspective différente sur la façon dont l’information est traitée et apprise – qu’il est essentiel de saisir pour comprendre la manière dont fonctionnent les IA que nous avons entre les mains aujourd’hui, dans leurs capacités et leurs limites9 :

le cognitivisme place l’accent sur le traitement de l’information de manière consciente et rationnelle. Selon l’approche cognitiviste, le développement d’une IA doit s’appréhender comme celui d’une machine capable d’absorber des données, qu’elle traite ensuite de manière logique à travers des raisonnements, des processus de résolution de problème, de prises de décision, et en combinant des mémoires à court et long terme, pour à la fin produire une sortie. Le cognitivisme est associé à des modèles symboliques de l’intelligence artificielle, où le comportement intelligent est reproduit par des manipulations logiques de symboles représentant les connaissances. Ces modèles sont explicitement programmés avec une série de règles et de procédures qui déterminent la manière dont ils traitent les informations ;

le connexionnisme, dans la continuité des travaux de Warren McCulloch et Walter Pitts et par une approche biomimétique de la structure du cerveau humain, formée de neurones, met l’accent sur les réseaux neuronaux artificiels et le traitement parallèle de l’information. Au lieu de se concentrer sur des règles symboliques logiques et des processus de pensée conscients, le connexionnisme s’intéresse à la manière dont de larges réseaux de neurones simples peuvent apprendre et traiter des informations de manière distribuée et souvent non consciente. Dans les modèles connexionnistes, l’apprentissage se fait par l’ajustement des poids des connexions entre les neurones sur la base de l’expérience, plutôt que par la modification de règles symboliques explicites.

L’EXPÉRIMENTATION DU CHATBOT ELIZA

Eliza, développé au MIT, est l’un des premiers exemples d’IA conversationnelle, premier chatbot de l’Histoire. Développé par Joseph Weizenbaum au MIT en 1966, Eliza est conçu pour imiter une conversation avec un psychothérapeute rogérien, utilisant des phrases préprogrammées pour poser des questions ouvertes et encourager les utilisateurs à parler davantage.

Malgré sa conception relativement simple et son incapacité à comprendre véritablement le langage humain, Eliza a réussi à tromper de nombreux utilisateurs qui pensaient qu’ils interagissaient avec un interlocuteur humain. L’effet Eliza décrit le phénomène par lequel les gens attribuent la compréhension et la conscience à des systèmes informatiques lorsqu’ils imitent le comportement humain, même si ces systèmes ne possèdent pas réellement ces capacités10.

LES HIVERS DE L’IA

L’histoire de l’intelligence artificielle n’est cependant pas faite de progrès linéaires. Aux périodes de grandes espérances ont succédé des épisodes de déception appelés « hivers de l’IA », caractérisés par un déclin temporaire du financement et un ralentissement de la recherche. Après l’enthousiasme des années 1950 et 1960, les années 1970 laissent place aux critiques de celles et ceux qui pointent du doigt le fait que l’IA, pleine de promesses sur le papier, n’en tient aucune11. Symbole de cet hiver, le rapport Lighthill, publié au Royaume-Uni en 1973, critique ainsi durement les performances de l’IA, recommandant la réduction du financement de la recherche dans ce domaine12. Les années 1990 vont à leur tour voir l’IA souffrir de l’échec des « systèmes experts » censés révolutionner les industries et professions en apportant l’expertise humaine sous une forme automatisée13. Ces systèmes se sont révélés coûteux à développer, difficiles à maintenir et limités dans leur capacité à gérer des situations en dehors de leur domaine de spécialité restreint.

L’histoire du développement de l’IA est bien entendu intrinsèquement liée au développement de l’informatique et de ses capacités calculatoires, mais également aux philosophies qui ont guidé son développement. Même si le connexionnisme et le cognitivisme sont présents dès les années 1950, c’est le cognitivisme qui va dominer la première partie de l’histoire, probablement en s’appuyant sur une capacité à être présenté et expliqué plus simplement que le connexionnisme, et à paraître plus « naturel » pour des néophytes. Le cognitivisme, en s’appuyant sur la représentation symbolique de la connaissance et la logique formelle, paraît en effet plus compréhensible que l’obscure approche du connexionnisme, axée sur un apprentissage à partir de données. La fin des années 1980, mais surtout les années 2000 et 2010, vont assister à la résurgence puis la domination du connexionnisme avec le développement des réseaux de neurones artificiels, qui profite du développement des capacités informatiques et de la puissance de calcul, ainsi que de l’accessibilité de grandes bases de données apparues dans le monde numérique, permettant aux IA de s’entraîner et de démontrer leurs performances dans des domaines tels que la reconnaissance d’images ou la parole. Ces intelligences artificielles statistiques vont bénéficier de la déception produite par les IA logiques et des machines inspirées par les travaux du linguiste Noam Chomsky, qui défend l’idée d’une grammaire universelle innée, propre à l’humain14.

CONNEXIONNISME ET COGNITIVISME, LA CONVERGENCE

Les approches cognitivistes et connexionnistes ne doivent cependant pas être considérées comme uniquement opposées et incompatibles. En réalité, de nombreuses recherches en IA et en psychologie cognitive tentent d’intégrer désormais les deux perspectives.

D’un côté, les chercheurs cognitivistes ont reconnu que les modèles symboliques traditionnels ne peuvent pas facilement expliquer certains aspects du comportement et de la cognition humains, comme la capacité à apprendre de nouvelles tâches à partir de très peu d’exemples, ou la résilience du cerveau aux dommages grâce à la redondance et à la distribution de l’information. Ces caractéristiques sont bien mieux modélisées par les approches connexionnistes.

De l’autre côté, les chercheurs connexionnistes ont également reconnu que les réseaux de neurones, bien qu’incroyablement puissants, ne sont pas toujours facilement interprétables et ne fournissent pas nécessairement une compréhension claire des processus de haut niveau que les théories cognitivistes essaient d’expliquer. De plus, certaines tâches, comme la logique formelle ou la planification à long terme, sont souvent mieux réalisées par des systèmes symboliques explicites.

Un grand nombre de recherches actuelles en IA se concentre donc sur des modèles hybrides qui tentent d’intégrer le meilleur des deux mondes. Ces modèles, souvent appelés « systèmes neuro-symboliques », utilisent des réseaux de neurones pour apprendre des représentations de bas niveau à partir de données brutes et des systèmes symboliques pour effectuer un raisonnement explicite à partir de ces représentations.

Ces modèles tentent de combiner la flexibilité et la capacité d’apprentissage général des approches connexionnistes avec la clarté et la précision des approches cognitivistes, dans l’espoir de créer des systèmes d’intelligence artificielle plus performants et plus compréhensibles15.

L’ÉMERGENCE DES RÉSEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS

C’est en 2012 que s’ouvre l’ère de l’IA dans laquelle nous vivons désormais. Comme l’année 1950 assista à plusieurs avancées conceptuelles marquant l’histoire de l’IA, l’année 2012 va voir plusieurs avancées technologiques démontrer la performance des réseaux de neurones profonds et de l’apprentissage autosupervisé16, méthode d’apprentissage machine où un modèle apprend à faire des prédictions en analysant et en étiquetant lui-même ses données d’entrée, sans intervention humaine pour fournir des étiquettes correctes. Précédée par les travaux fondateurs de Geoffrey Hinton, Yann Le Cun et Yoshua Bengio17, l’année 2012 marque de remarquables avancées en reconnaissance vocale, d’images ou encore de vidéos. C’est surtout cette année qu’un réseau de neurones convolutionnels (CNN), conçu par Alex Krizhevsky, publié avec Ilya Sutskever et son directeur de thèse, G. Hinton, remporte le célèbre concours de reconnaissance d’images par ordinateur, l’ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)18. Cette victoire écrasante va marquer le début d’un nouveau paradigme dans l’univers de la data science et de l’IA. En donnant de la crédibilité aux performances des réseaux de neurones, le domaine du machine learning prend son envol.

En 2014, Google acquiert DeepMind, une entreprise de pointe en IA fondée par des spécialistes des neurosciences, soulignant l’importance croissante de l’IA pour les géants technologiques. Deux ans plus tard, une IA développée par cette même société, AlphaGo, bat le champion du monde de go, Lee Sedol, légende vivante en Asie, dans une série de matchs. Exploit majeur, car le jeu de go, extrêmement complexe, avec plus de configurations possibles que le nombre d’atomes dans l’univers observable, est considéré comme inaccessible à l’intelligence de la machine. Originaire de Chine, le jeu de go est un jeu de stratégie à deux joueurs qui implique la prise de décisions intuitives et stratégiques. Contrairement aux échecs, où le nombre de mouvements possibles est relativement limité, le go permet un nombre beaucoup plus vaste de mouvements possibles à chaque tour, ce qui rend le jeu particulièrement difficile pour les systèmes d’IA traditionnels. En battant un champion humain en go, AlphaGo illustre le bond en avant de l’IA19.

Cette victoire est surnommée « le moment Sputnik » de la Chine20, en référence à l’événement historique de 1957 où l’Union soviétique lança le premier satellite artificiel, Sputnik, déclenchant la course spatiale et provoquant un grand choc aux États-Unis et dans le monde occidental, inquiets de voir l’URSS accéder avant eux à l’espace. De la même manière, la victoire d’AlphaGo a provoqué un changement d’état d’esprit en Chine et plus globalement en Asie, soulignant l’importance et le potentiel de l’intelligence artificielle.

Après la victoire d’AlphaGo, la Chine lance un effort national massif pour accélérer son développement en IA. Épisode catalyseur d’un investissement accru, de la mise en place de nouvelles politiques et du lancement de programmes éducatifs visant à former une nouvelle génération de chercheurs et d’experts en IA. La défaite de Lee Sedol a agi comme un signal d’alarme, montrant à la Chine que l’IA avait le potentiel de perturber de nombreux aspects de la société, de l’économie à la défense nationale, et que le pays devait faire des efforts pour ne pas être laissé pour compte. Cette orientation stratégique de la Chine vers l’IA a également ouvert l’ère d’une nouvelle guerre froide entre l’empire du milieu et les États-Unis21.

En 2017, AlphaGo est amélioré pour devenir AlphaGo Zero. Le système apprend à jouer au go sans aucune connaissance préalable du jeu, uniquement grâce à l’apprentissage par renforcement. La même année, une nouvelle architecture de réseau de neurones, développée par Google, les Transformers, s’apprête à révolutionner le domaine du traitement du langage naturel22 et globalement de l’IA. Si cette révolution est imaginée chez Google, ce n’est pourtant pas la société californienne qui va la déployer – comme si elle était touchée d’un « syndrome Kodak »23. Cette architecture est utilisée l’année suivante pour créer BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)24.

En 2019, Geoffrey Hinton, avec Yann Le Cun et Yoshua Bengio, reçoivent le prix Turing 2018, considéré comme le « Nobel de l’informatique », pour leurs travaux pionniers sur les réseaux de neurones profonds25.

En 2018, le premier modèle de la série GPT (Generative Pretrained Transformer) est présenté. Deux ans plus tard, en 2020, OpenAI lance GPT-326, un modèle linguistique composé de 175 milliards de paramètres. GPT-3 démontre de solides performances sur de nombreuses tâches de traitement du langage naturel, y compris la traduction, la réponse aux questions, et les tâches nécessitant un raisonnement en temps réel ou une adaptation au domaine. L’année suivante, OpenAI, sur la base d’une version de GPT-3, lance DALL-E, une IA capable de créer des images à partir de descriptions textuelles. En 2022, OpenAI lance ChatGPT, un modèle de langage capable de générer des réponses textuelles en langage naturel, qui rencontre le succès grand public déjà évoqué. En 2023, OpenAI lance GPT-4, et même si le chiffre reste confidentiel, il pourrait être construit sur plus 1 800 milliards de paramètres répartis sur 16 modèles experts27 dans une architecture dite MoE (Mixture of Experts28). Les spécialistes sont unanimes : par ses performances dans de nombreuses tâches, GPT-4 étonne sans que les scientifiques soient capables d’expliquer tous ses comportements29, témoignant comme dans d’autres domaines actuellement, d’une avance de l’ingénierie sur la science.

LA DIFFUSION ACCÉLÉRÉE DES IA CONVERSATIONNELLES ET GÉNÉRATIVES

Comme pour l’ère de l’informatique, le succès des IA génératives s’est développé à mesure qu’elles construisaient leur accessibilité au grand public (notamment à travers l’amélioration en traitement du langage naturel et la diffusion des modèles dits de fondation), permettant – grâce à différentes innovations algorithmiques et de certains composants – à n’importe qui de faire exécuter des tâches complexes à la machine à travers de simples demandes formulées en langage naturel.

Les mois qui suivent le succès populaire de ChatGPT voient les innovations et la diffusion des outils s’accélérer, s’améliorant en quantité et qualité, sous l’effet croisé des investissements massifs30 réalisés et d’une compétition entre géants du numérique qui craignent de se faire dépasser sur ce tout nouveau terrain de jeu31. Aux côtés de ChatGPT développée par OpenAI et soutenue par Microsoft32, apparaissent Claude33 de la société Anthropic, soutenue par Google, Jasper Chat ou encore ChatSonic. Dans la génération d’images, DALL-E côtoie Midjourney, développée par un laboratoire indépendant, ou encore les solutions exploitant le modèle open source Stable Diffusion. Les images générées étant particulièrement virales sur les réseaux sociaux, elles participent à l’accélération de la diffusion des IA génératives. Dans la musique, Aiva fait face à Mubert ou encore à MuseNet34. Même la génération de vidéos fait son apparition avec Runway ou Pictory.

Mais l’accélération de cette diffusion ne se contente pas de multiplier les nouveaux outils, elle se traduit aussi par l’intégration de l’IA aux outils existants.

L’IA générative s’intègre dans nos quotidiens comme une amélioration des outils bureautiques, dans la continuité du correcteur orthographique par exemple, plus que comme une super-intelligence. Microsoft lance ainsi Bing Chat, son moteur de recherche boosté à l’IA générative, grâce à son partenariat avec OpenAI. Google lui répond en lançant Bard. Lors de l’intégration des IA génératives dans les suites bureautiques d’Office 36535, Google annonce le déploiement de ses propres outils dans Google Workplace36 pour assister à la rédaction de documents, analyser des données, développer la collaboration, améliorer la communication ou encore automatiser les présentations. À travers ses collaborations avec OpenAI et Anthropic, la société Zoom déploie Zoom IQ, solution d’IA assistant la conduite des réunions et la collaboration en automatisant le suivi, les comptes rendus automatiques, les relevés de décision, etc. De ce fait, la diffusion croissante des IA conversationnelles et génératives rend plus compliquées les premières stratégies des entreprises qui cherchaient à interdire l’usage de ChatGPT37.

Meta (maison mère de Facebook, Instagram ou encore WhatsApp) n’est pas en reste. Son laboratoire de recherche dirigé par Yann Le Cun lance son modèle Llama, intègre les outils d’IA générative au service des publicitaires38 et annonce le lancement d’ImageBind, une IA multimodale39. Amazon annonce quant à elle, à travers AWS40, un investissement de 100 millions de dollars pour accompagner ses clients vers l’IA générative41 ; et Apple développe son propre modèle de fondation42. Reid Hoffman, ancien de chez PayPal et cofondateur de LinkedIn, lance Inflection AI dans l’objectif, notamment, de développer un assistant personnel pour chacun, pi.ai. De son côté Elon Musk, qui fut l’un des cofondateurs d’OpenAI avant de quitter le projet, investit massivement dans le Tesla Dojo, le supercalculateur qui doit accompagner le développement de son système de conduite autonome, Autopilot, mais également celui de xAI, sa nouvelle société dédiée à l’intelligence artificielle qui s’est donné pour mission de comprendre l’univers.

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© De Boeck Supérieur s.a., 2023

Rue du Bosquet, 7 – B-1348 Louvain-la-Neuve

EAN 978-2-8073-6242-0

Cette version numérique de l’ouvrage a été réalisée par Nord Compo pour De Boeck Supérieur. Nous vous remercions de respecter la propriété littéraire et artistique. Cette œuvre est protégée par le droit d’auteur et strictement réservée à l’usage privé du client. Toute reproduction ou diffusion au profit de tiers, à titre gratuit ou onéreux, de tout ou partie de cette œuvre, est strictement interdite et constitue une contrefaçon prévue par les articles L.335-2 et suivants du Code de la Propriété Intellectuelle. L’éditeur se réserve le droit de poursuivre toute atteinte à ses droits de propriété intellectuelle devant les juridictions civiles ou pénales.

Notes

1. Source : Kyle Hailey.

2. Source : IPSOS, 2022 | Chart : 2023 AI Index Report.

Notes

1. Delcourt M., Héphaïstos ou la légende du magicien, précédé de La Magie d’Héphaïstos, Les Belles Lettres, 1982.

2. Lohr C. H., « Les fondements de la logique nouvelle de Raymond Lulle », Cahiers de Fanjeaux, 1987, 22(1), p. 233-248.

3. Descartes R., Traité de l’homme, Gallimard, 1970, vol. 11.

4. Carvallo S., « De la fabrique du corps au corps machine en passant par les automates : Jacques Vaucanson & Claude Nicolas Le Cat (1700-1768) », in Roukhomovsky B., L’Automate : machine, merveille, Presses universitaires de Bordeaux, 2012, p. 157-188.

5. Hollings C., Martin U., Rice A. C., Ada Lovelace: The making of a computer scientist, Oxford, Bodleian Library, 2018.

6. Chaudet B., « Le mythe de la machine dans les processus d’informations et de communications organisationnelles », Sciences de l’information et de la communication, université Rennes-2, 2019.

7. Turing A. M., Girard J. Y., Basch J., Blanchard P., La Machine de Turing, Le Seuil, 1995, p. 47-102.

8. McCulloch W. S., Pitts W. H., Lettvin J. Y., Maturana H. R., « What the Frog’s Eye Tells the Frog’s Brain », Proceedings of the IRE, 1959, 47(11), p. 1940-1951.

9. Besnier J.-M., « L’intelligence artificielle entre science et métaphysique », Esprit (1940-), 1992, p. 60-73.

10. Vannieuwenhuyze A., Intelligence artificielle vulgarisée : le Machine Learning et le Deep Learning par la pratique, Éditions ENI, 2019.

11. Gefen A., « IA : pour une histoire culturelle », Revue d’histoire culturelle, 2022, 4.

12. Agar J., « What is science for? The Lighthill report on artificial intelligence reinterpreted », The British Journal for the History of Science, 2020, 53(3), p. 289-310.

13. Saporta G., « Une brève histoire de l’intelligence artificielle », CNAM, 2018.

14. Chomsky N., Topics in the Theory of Generative Grammar, Walter de Gruyter, 2013, vol. 56.

15. Andler D., « Connexionnisme et cognition : à la recherche des bonnes questions », Revue de synthèse, 1990, 111(1-2), p. 95-127.

16. Howard J., « Self-supervised learning and computer vision », 13 janvier 2020. https://www.fast.ai/posts/2020-01-13-self_supervised.html

17. Bengio Y., Le Cun Y., Hinton G., « Deep learning for AI », Communications of the ACM, 2021, 64(7), p. 58-65.

18. Krizhevsky S. A., Sutskever I., Hinton G. E., « From Photographic Image to Computer Vision », Cambridge University Press, 8 novembre 2019.

19. Lee K. F., IA : la plus grande mutation de l’histoire, Les Arènes, 2019.

20. Ibid.

21. Segal A., « Une guerre froide fluide : les États-Unis, la Chine et la concurrence autour de la technologie numérique », Hérodote, 2022/1-2 (no 184-185), p. 271-284. https://www.cairn.info/revue-herodote-2022-1-page-271.htm

22. « Attention Is All You Need ». https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf

23. Le « syndrome Kodak » fait référence à la résistance d’une entreprise à s’adapter à de nouvelles technologies ou à de nouveaux modèles commerciaux par peur de perturber ses activités existantes, cela conduisant à son déclin ou à sa faillite. Le terme tire son nom de la société Kodak, qui, bien qu’elle ait été à l’origine de l’invention de la photographie numérique, a raté la transition de l’analogique vers le numérique, menant à sa faillite.

24. https://france.devoteam.com/paroles-dexperts/lstm-transformers-gpt-bert-guide-des-principales-techniques-en-nlp/

25. Boileau J. É., Bois-Drivet I., Westermann H., Zhu L., « Rapport sur l’épistémologie de l’intelligence artificielle (IA) », Laboratoire de cyberjustice, 2022.

26. « Language Models are Few-Shot Learners », OpenAI, 22 juillet 2020. https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf

27. « GPT4, All Details Leaked ». https://medium.com/@daniellefranca96/gpt4-all-details-leaked-48fa20f9a4a

28. Voir le glossaire.

29. Nourygat V., « ChatGPT, ce n’est que le début », Epsilon, juillet 2023.

30. https://www.frenchweb.fr/openai-pourrait-lever-100-milliards-de-dollars/442697

31. https://www.lemonde.fr/economie/article/2023/05/10/comment-google-cherche-a-rester-au-premier-plan-dans-l-intelligence-artificielle_6172863_3234.html#xtor=AL-32280270-[default]-[android]

32. https://www.tomsguide.fr/chatgpt-va-eliminer-google-et-amazon-selon-bill-gates-voici-pourquoi/

33. « Introducing Claude », 14 mars 2023. https://www.anthropic.com/index/introducing-claude

34. Kreshan Z., « 5 AI Music Tools to Modernise Your Workflow », Scene Noise, 2022.

35. https://blogs.microsoft.com/blog/2023/03/16/introducing-microsoft-365-copilot-your-copilot-for-work/

36. https://www.frenchweb.fr/ce-quil-faut-retenir-des-annonces-de-google-i-o-en-matiere-dia/442764

37. https://www.forbes.com/sites/johanmoreno/2023/06/28/generative-ai-in-the-office-to-ban-or-not-ban/?sh=45b1d24494d5

38. https://www.facebook.com/business/news/introducing-ai-sandbox-and-expanding-meta-advantage-suite?_rdc=2&_rdr

39. https://ai.facebook.com/blog/imagebind-six-modalities-binding-ai/

40. Amazon Web Services, service de cloud computing à la demande.

41. https://www.usine-digitale.fr/article/amazon-a-un-plan-a-100-millions-de-dollars-pour-accompagner-ses-clients-vers-l-ia-generative.N2146287

42. https://www.numerama.com/tech/1403948-apple-reussit-a-parler-dia-sans-jamais-parler-dia-lusage-est-roi.html