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Stanford présente les principales conclusions de son nouveau rapport annuel AI Index
Et indique notamment que l'IA surpasse l'homme pour certaines tâches, mais pas pour toutes

Le , par Anthony

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La septième édition du rapport annuel AI Index de Stanford a été publiée et met en évidence les 10 principaux enseignements afin que les décideurs politiques, les chercheurs, les cadres, les journalistes et le grand public puissent acquérir une compréhension plus approfondie et plus nuancée du domaine complexe de l'IA.

Cette édition 2024 du rapport AI Index a élargi son champ d'action pour couvrir plus largement les tendances essentielles telles que les avancées techniques de l'IA, les perceptions publiques de la technologie et la dynamique géopolitique entourant son développement. Par ailleurs, le rapport présente de nouvelles estimations sur les coûts de formation de l'IA, des analyses détaillées du paysage de l'IA responsable et un chapitre entièrement nouveau consacré à l'impact de l'IA sur la science et la médecine.

Voici les principales conclusions du nouveau rapport AI Index de Stanford :

1. L'IA surpasse l'homme pour certaines tâches, mais pas pour toutes
L'IA a dépassé les performances humaines sur plusieurs benchmarks, notamment en matière de classification d'images, de raisonnement visuel et de compréhension de l'anglais. Cependant, elle reste à la traîne pour des tâches plus complexes telles que les mathématiques de niveau compétition, le raisonnement visuel de bon sens et la planification.


2. L'industrie continue de dominer la recherche exploratoire en matière d'IA
En 2023, l'industrie a produit 51 modèles d'apprentissage automatique remarquables, alors que le monde universitaire n'en a produit que 15. En 2023, 21 modèles notables ont été produits dans le cadre de collaborations entre l'industrie et le monde universitaire, ce qui constitue un nouveau record.


3. Les modèles d'avant-garde deviennent de plus en plus coûteux
Selon les estimations de l'AI Index, les coûts de formation des modèles d'IA de pointe ont atteint des niveaux sans précédent. Par exemple, le GPT-4 d'OpenAI a utilisé environ 78 millions de dollars de calcul pour s'entraîner, tandis que Gemini Ultra de Google a coûté 191 millions de dollars de calcul.


4. Les États-Unis devancent la Chine, l'UE et le Royaume-Uni en tant que principale source de modèles d'IA de pointe
En 2023, 61 modèles d'IA remarquables provenaient d'institutions basées aux États-Unis, dépassant de loin les 21 modèles de l'Union européenne et les 15 modèles de la Chine.

5. Les évaluations robustes et normalisées de la responsabilité des LLM font cruellement défaut
Une nouvelle étude de l'AI Index révèle un manque important de normalisation dans les rapports sur l'IA responsable. Les principaux développeurs, notamment OpenAI, Google et Anthropic, testent principalement leurs modèles par rapport à différents benchmarks d'IA responsable. Cette pratique complique les efforts visant à comparer systématiquement les risques et les limites des meilleurs modèles d'IA.

6. Les investissements dans l'IA générative montent en flèche
Malgré une baisse de l'ensemble des investissements privés dans l'IA l'année dernière, le financement de l'IA générative a bondi et a presque octuplé par rapport à 2022 pour atteindre 25,2 milliards de dollars. Les principaux acteurs de l'espace de l'IA générative, notamment OpenAI, Anthropic, Hugging Face et Inflection, ont annoncé des levées de fonds importantes.


7. Les données sont là : l'IA rend les travailleurs plus productifs et permet d'obtenir un travail de meilleure qualité
En 2023, plusieurs études ont évalué l'impact de l'IA sur la main-d'œuvre, suggérant que l'IA permet aux travailleurs d'effectuer des tâches plus rapidement et d'améliorer la qualité de leur production. Ces études ont également démontré le potentiel de l'IA à combler le fossé entre les travailleurs peu et très qualifiés. Cependant, d'autres études mettent en garde contre le fait que l'utilisation de l'IA sans une supervision adéquate peut entraîner une diminution des performances.

8. Les progrès scientifiques s'accélèrent encore grâce à l'IA
En 2022, l'IA a commencé à faire progresser la découverte scientifique. L'année 2023 a toutefois vu le lancement d'applications d'IA liées à la science encore plus importantes - d'AlphaDev, qui rend le tri algorithmique plus efficace, à GNoME, qui facilite le processus de découverte des matériaux.

9. Le nombre de réglementations relatives à l'IA augmente fortement aux États-Unis
Le nombre de réglementations liées à l'IA aux États-Unis a considérablement augmenté l'année dernière et au cours des cinq dernières années. En 2023, il y aura 25 réglementations liées à l'IA, contre une seule en 2016. Rien que l'année dernière, le nombre total de réglementations liées à l'IA a augmenté de 56,3 %.


10. Partout dans le monde, les gens sont plus conscients de l'impact potentiel de l'IA - et plus nerveux
Une enquête d'Ipsos montre qu'au cours de l'année écoulée, la proportion de ceux qui pensent que l'IA affectera considérablement leur vie dans les trois à cinq prochaines années est passée de 60 % à 66 %. En outre, 52 % des personnes interrogées expriment leur nervosité à l'égard des produits et services de l'IA, ce qui représente une hausse de 13 points de pourcentage par rapport à 2022. Aux États-Unis, les données de Pew suggèrent que 52 % des Américains déclarent se sentir plus inquiets qu'enthousiastes face à l'IA, contre 37 % en 2022.

Source : "Artificial Intelligence Index Report 2024" (Université de Stanford)

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