L'IA générative, comme le ChatGPT d'OpenAI, pourrait complètement réorganiser la façon dont le contenu numérique est développé, a déclaré Nina Schick, conseillère et conférencière en IA : « Je pense que nous pourrions atteindre 90 % du contenu en ligne généré par l'IA d'ici 2025, donc cette technologie est exponentielle ». « Je crois que la majorité du contenu numérique va commencer à être produite par l'IA. Vous voyez ChatGPT... mais il y a toute une pléthore d'autres plateformes et applications qui arrivent. »Les technologies génératives basées sur l’apprentissage machine semblent rencontrent un véritable succès. Par exemple, ChatGPT a dépassé le cap du million d’utilisateurs en seulement cinq jours.
Dans le milieu des chercheurs
Il faut dire que ChatGPT a beaucoup fait parler de lui et pour plusieurs raisons. Par exemple, un groupe de chercheurs dirigés par Catherine Gao de la Northwestern University de Chicago, dans l'Illinois, a utilisé ChatGPT pour générer des résumés d'articles de recherche artificiels afin de tester si les scientifiques peuvent les repérer.
Les chercheurs ont demandé au chatbot de rédiger 50 résumés de recherche médicale basés sur une sélection publiée dans JAMA, The New England Journal of Medicine, The BMJ, The Lancet et Nature Medicine. Ils les ont ensuite comparés aux résumés originaux en les faisant passer à travers un détecteur de plagiat et un détecteur de sortie AI, et ils ont demandé à un groupe de chercheurs médicaux de repérer les résumés générés par IA.
Les résumés générés par ChatGPT sont passés par le vérificateur de plagiat : le score d'originalité médian était de 100 %, ce qui indique qu'aucun plagiat n'a été détecté. Le détecteur de sortie AI a repéré 66 % des résumés générés. Mais les relecteurs humains n'ont pas fait beaucoup mieux : ils n'ont identifié correctement que 68 % des résumés générés et 86 % des résumés authentiques. Ils ont incorrectement identifié 32 % des résumés générés comme étant réels et 14 % des résumés authentiques comme étant générés par l'IA.
« ChatGPT rédige des résumés scientifiques crédibles », déclarent Gao et ses collègues dans la prépublication. « Les limites de l'utilisation éthique et acceptable des grands modèles de langage pour aider l'écriture scientifique restent à déterminer »
Le milieu scolaire
ChatGPT s'est aussi invité dans les écoles. À Lyon, un professeur a remarqué de curieuses similitudes dans les copies rendues par la moitié de ses étudiants; il leur avait donné une semaine pour rédiger leurs devoirs. Si les mots différaient, leurs structures démonstratives et leurs exemples sont restés constamment les mêmes. C’est en se renseignant auprès de ses élèves que l’un d’eux a fini par avouer l’utilisation de ChatGPT dans la rédaction. « Il ne s’agissait pas de copier-coller. Mais les copies étaient construites exactement de la même manière », a raconté Stéphane Bonvallet. « On y retrouvait les mêmes constructions grammaticales. Le raisonnement était mené dans le même ordre, avec les mêmes qualités et les mêmes défauts ».
Stéphane Bonvallet raconte au Progrès en avoir discuté directement avec une étudiante. Elle reconnaît alors que la moitié de la promotion de 14 élèves a eu recours à ChatGPT.
Les étudiants n’ont pas reçu de blâme pour cet usage, puisque l’utilisation d'outil de la même trempe que ChatGPT n'est pas proscrit par le milieu scolaire : « n’ayant pas de cadre interdisant actuellement cette pratique, j’ai été contraint de les noter », explique-t-il au quotidien. Puisque les autres notes étaient comprises entre 10 et 12,5, le professeur a choisi d'attribuer la même note de 11,75 à tous ces travaux qui se sont appuyés sur ChatGPT.
En se renseignant auprès de ses collègues, il a fait le constat que ce cas était loin d’être isolé.
« Cette pratique m’inquiète. Elle pose un véritable problème d’intégration des savoirs, car les élèves n’ont plus besoin d’effectuer la moindre recherche pour composer », a regretté le professeur.
Les médias
CNET, un média d'information technologique populaire, a discrètement utilisé l'aide d'une technologie d'automatisation sur une nouvelle vague d'articles explicatifs financiers, apparemment à partir de novembre de l'année dernière. En l'absence de toute annonce ou couverture officielles, il semble que cela ait été repéré pour la première fois par le spécialiste du marketing en ligne Gael Breton dans un tweet mercredi.
Les articles sont publiés sous l'appellation sans prétention de « CNET Money Staff » et englobent des sujets tels que « Que sont les frais NSF et pourquoi les banques les facturent-elles ? », « Quelle est la différence entre une banque et une coopérative de crédit ? » ou « Qu'est-ce que Zelle et comment ça marche ? »
Ce trait commun (des questions en guise de titre) ne donne évidemment pas une image complète, et donc le lecteur visitant le site n'aura probablement aucune indication que ce qu'il lit est généré par l'IA. Ce n'est que lorsque vous cliquez sur « CNET Money Staff » que la véritable « paternité » est révélée. « Cet article a été généré à l'aide de la technologie d'automatisation », peut-on lire sur une description déroulante, « et soigneusement édité et vérifié par un éditeur de notre équipe éditoriale ».
Et même la cybercriminalité
Du rapport de CheckPoint, il ressort que ChatGPT peut générer le code d’un logiciel malveillant capable de voler des fichiers précis sur un PC, de les compresser et de les envoyer sur un ordinateur distant. Cette intelligence artificielle peut aussi produire du code pour un outil logiciel qui installe une porte dérobée sur un ordinateur et ensuite télécharge d’autres logiciels malveillants à partir de cette dernière. La firme rapporte en sus que les cybercriminels peuvent s’en servir pour la mise sur pied de logiciels capables de chiffrer les fichiers du PC d’une cible. CheckPoint rapporte que ChatGPT ouvre ces possibilités à des individus avec de très faibles connaissances techniques.
La publication de CheckPoint est en phase avec celle de Matt Welsh de la startup Fixie.ai qui prédit que l’utilisation de l’intelligence artificielle est de nature à ouvrir la filière à tous : « L’on n’aura plus besoin d’être un expert en programmation informatique pour obtenir quelque chose d’utile d’une intelligence artificielle. »
Matt Welsh dépeint un futur dans lequel la filière informatique va passer de l’approche d’écriture des programmes informatiques par des humains à celle de la mise à contribution d’agents d’intelligence artificielle au préalable entraînés pour remplacer les humains dans des activités comme le développement d’applications informatique. Le tableau ravive ainsi des craintes sur la perspective de voir l’intelligence artificielle surpasser les humains.
Autant de choses qui suscitent l'intérêt des investisseurs
Face à la montée en popularité de ChatGPT, Microsoft a amorcé les discussions avec OpenAI, propriétaire de ChatGPT, pour investir pratiquement 10 milliards de dollars. L’opération en ferait l'une des startups d'IA les plus précieuses sur le papier, bien qu'elle génère peu de revenus. Les sociétés de capital-risque Thrive Capital et Founders Fund seraient aptes à investir dans l'opération, qui totaliserait au moins 300 millions de dollars en ventes d'actions. Semafor a rapporté que Microsoft devrait également participer à l'opération.
OpenAI n'est pas la seule entité à être lorgnée par les investisseurs. Jasper, une entreprise spécialisée dans l’intelligence artificielle générative, a levé 150 millions de dollars en octobre 2022, lui permettant d’atteindre une valorisation de 1,5 milliard de dollars. Stability AI, active dans la génération d’images, a pour sa part réuni 101 millions de dollars le même mois, permettant à l'entreprise d'être valorisée à un milliard de dollars.
Au total, les investisseurs auraient injecté quelque 1,37 milliard de dollars en 2022 dans des projets de technologies génératives basées sur de l’apprentissage machine. C’est plus que les investissements réalisés sur les cinq dernières années.
D'ailleurs, voici ce que Sequoia Capital a récemment écrit sur ce secteur :
Envoyé par Sequoia Capital
Les humains sont bons pour analyser les choses. Les machines sont encore meilleures. Les machines peuvent analyser un ensemble de données et y trouver des modèles pour une multitude de cas d'utilisation, qu'il s'agisse de détection de fraude ou de spam, de prévision de l'ETA de votre livraison ou de la prédiction de la prochaine vidéo TikTok à vous montrer. Ils deviennent plus intelligents dans ces tâches. C'est ce qu'on appelle « l'IA analytique » ou l'IA traditionnelle.
Mais les humains ne sont pas seulement doués pour analyser les choses, nous sommes aussi doués pour créer. Nous écrivons de la poésie, concevons des produits, créons des jeux et développons du code. Jusqu'à récemment, les machines n'avaient aucune chance de rivaliser avec les humains dans le travail créatif - elles étaient reléguées à l'analyse et au travail cognitif par cœur. Mais les machines commencent tout juste à devenir douées pour créer des choses sensées et belles. Cette nouvelle catégorie s'appelle « l'IA générative », ce qui signifie que la machine génère quelque chose de nouveau plutôt que d'analyser quelque chose qui existe déjà.
L'IA générative est en passe de devenir non seulement plus rapide et moins chère, mais aussi meilleure dans certains cas que ce que les humains créent à la main. Chaque industrie qui nécessite des humains pour créer un travail original - des médias sociaux aux jeux, de la publicité à l'architecture, du codage à la conception graphique, de la conception de produits au droit, du marketing aux ventes - est prête à être réinventée. Certaines fonctions peuvent être complètement remplacées par l'IA générative, tandis que d'autres sont plus susceptibles de prospérer à partir d'un cycle créatif itératif serré entre l'homme et la machine, mais l'IA générative devrait débloquer une création meilleure, plus rapide et moins chère sur un large éventail de marchés finaux. Le rêve est que l'IA générative ramène le coût marginal de la création et du travail du savoir vers zéro, générant une productivité du travail et une valeur économique considérables, ainsi qu'une capitalisation boursière proportionnelle.
Les domaines abordés par l'IA générative (travail du savoir et travail créatif) concernent des milliards de travailleurs. L'IA générative peut rendre ces travailleurs au moins 10*% plus efficaces et/ou créatifs*: ils deviennent non seulement plus rapides et plus efficaces, mais aussi plus capables qu'auparavant. Par conséquent, l'IA générative a le potentiel de générer des milliers de milliards de dollars de valeur économique.
Mais les humains ne sont pas seulement doués pour analyser les choses, nous sommes aussi doués pour créer. Nous écrivons de la poésie, concevons des produits, créons des jeux et développons du code. Jusqu'à récemment, les machines n'avaient aucune chance de rivaliser avec les humains dans le travail créatif - elles étaient reléguées à l'analyse et au travail cognitif par cœur. Mais les machines commencent tout juste à devenir douées pour créer des choses sensées et belles. Cette nouvelle catégorie s'appelle « l'IA générative », ce qui signifie que la machine génère quelque chose de nouveau plutôt que d'analyser quelque chose qui existe déjà.
L'IA générative est en passe de devenir non seulement plus rapide et moins chère, mais aussi meilleure dans certains cas que ce que les humains créent à la main. Chaque industrie qui nécessite des humains pour créer un travail original - des médias sociaux aux jeux, de la publicité à l'architecture, du codage à la conception graphique, de la conception de produits au droit, du marketing aux ventes - est prête à être réinventée. Certaines fonctions peuvent être complètement remplacées par l'IA générative, tandis que d'autres sont plus susceptibles de prospérer à partir d'un cycle créatif itératif serré entre l'homme et la machine, mais l'IA générative devrait débloquer une création meilleure, plus rapide et moins chère sur un large éventail de marchés finaux. Le rêve est que l'IA générative ramène le coût marginal de la création et du travail du savoir vers zéro, générant une productivité du travail et une valeur économique considérables, ainsi qu'une capitalisation boursière proportionnelle.
Les domaines abordés par l'IA générative (travail du savoir et travail créatif) concernent des milliards de travailleurs. L'IA générative peut rendre ces travailleurs au moins 10*% plus efficaces et/ou créatifs*: ils deviennent non seulement plus rapides et plus efficaces, mais aussi plus capables qu'auparavant. Par conséquent, l'IA générative a le potentiel de générer des milliers de milliards de dollars de valeur économique.
Le regain d'intérêt pour DALL-E et ChatGPT d'OpenAI a facilité un large débat public sur l'IA et son rôle croissant dans notre monde, en particulier l'IA générative.
« ChatGPT a vraiment captivé l'imagination du public d'une manière extrêmement convaincante, mais je pense que dans quelques mois, ChatGPT sera simplement considéré comme un autre outil alimenté par cette nouvelle forme d'IA, connue sous le nom d'IA générative », a déclaré Nina Schick, conférencière en IA, dans une interview avec Yahoo Finance.
Il est important de comprendre ce qu'est exactement l'IA générative - et ce qu'elle n'est pas.
« Ce que l'IA générative peut faire, essentiellement, c'est créer de nouvelles choses qui auraient jusqu'à présent été considérées comme uniques à l'intelligence ou à la créativité humaine », a-t-elle déclaré. « L'IA générative peut créer sur tous les médias, donc du texte, de la vidéo, de l'audio, des images - chaque support numérique peut être alimenté par l'IA générative. Donc, je pense que ces valorisations que vous voyez pour OpenAI vont en fait augmenter et nous allons commencer à voir encore plus d'entreprises d'IA génératives qui ont des applications universelles dans de nombreux secteurs en 2023 ».
Tout cela est encore vraiment nouveau, car les applications pour l'IA générative « ne sont vraiment apparues au premier plan qu'au cours des 24 à 6 derniers mois », a ajouté Schick.
L'espace de l'IA générative devrait devenir beaucoup plus compétitif l'année prochaine, a déclaré Schick, qui s'attend à voir des entreprises comme Google, Microsoft et Apple faire « beaucoup plus » dans cet espace.
Bien que beaucoup ait été dit sur la mesure dans laquelle ChatGPT peut ou non présenter une menace existentielle pour la domination de Google en matière de recherche, Schick a déclaré qu'elle s'attend à voir Google rivaliser plutôt que dépérir : « Il y a eu beaucoup de débats sur la question de savoir si OpenAI est une menace existentielle pour Google - le fait que Microsoft est un investisseur dans OpenAI, le fait que ChatGPT va être intégré à Bing, si cela va remettre en cause la domination de Google », indique Schick. « Bien que ce soit une histoire fantastique, il ne fait aucun doute que Google développe ses propres outils d'IA générative avec la quantité de données dont ils disposent ».
Bien que ce soit compliqué, dans la mesure où ChatGPT sous sa forme actuelle est un concurrent viable de Google, il y a peu de doute sur les possibilités. Pendant ce temps, Microsoft a déjà investi 1 milliard de dollars dans OpenAI, et il est question d'investissements supplémentaires de la part du géant de la technologie d'entreprise, qui possède le moteur de recherche Bing. La société chercherait à investir 10 milliards de dollars supplémentaires dans OpenAI.
En fin de compte, elle estime que l'espace de l'IA générative va connaître un changement rapide.
« Le rythme d'accélération est si incroyable que ces outils - qui nous choquent et nous émerveillent au début de 2023 - vont sembler assez pittoresques d'ici la fin de l'année parce que les capacités vont juste augmenter si puissamment », a déclaré Schick.
Sources : interview Yahoo Finance (vidéo dans le texte), Sequoia Capital
Et vous ?
Partagez-vous les propos de Nina Schick lorsqu'elle estime que 90% du contenu en ligne pourrait être « généré par l'IA d'ici 2025 » ? Dans quelle mesure ? Partagez-vous son point de vue lorsqu'elle estime que les « choses qui nous émerveillent début de 2023 vont sembler assez pittoresques d'ici la fin de l'année » ? 
