Les retours en matière de mise à contribution de Gemini 1.5 se multiplient. Après celui de l’auteur de HVM, le cofondateur de Cognosysai fait une sortie pour souligner les avantages de l’utilisation de cette intelligence artificielle de Google. Cette intervention se fait dans un contexte de multiplication des rapports selon lesquels l’intelligence artificielle menace les emplois en cols blancs dans divers secteurs dont celui du développement de logiciels. Le tableau ravive donc les questionnements sur les perspectives de mise au rebut totale des développeurs humains en raison de la montée en puissance de l’intelligence artificielle.« J'ai téléchargé une base de code entière directement depuis github, ainsi que toutes les issues. Non seulement il a été capable de comprendre l'ensemble de la base de code, mais il a identifié le problème le plus urgent et a mis en œuvre un correctif. Cela change tout », déclare le cofondateur de Cognosysai qui ajoute d’ailleurs que Gemini 1.5 ne bénéficie pas de la médiatisation qu’il mérite.
Gemini 1.5 est un « saut générationnel », d’après les chercheurs de Google :
« Gemini 1.5 Pro permet d'obtenir un rappel [ndlr. "recall" en anglais, qui est la capacité d'un modèle à trouver tous les cas pertinents dans un ensemble de données] presque parfait sur les tâches de recherche en contexte long dans toutes les modalités, améliore l'état de l'art en matière d'assurance qualité des documents longs, d'assurance qualité des vidéos longues et d'ASR en contexte long, et égale ou dépasse les performances de pointe de Gemini 1.0 Ultra sur un large éventail de points de référence », écrivent les chercheurs de Google dans un document technique sur Gemini 1.5 Pro.
En d'autres termes, lorsqu'on lui présente un long document à assimiler - jusqu'à 10 millions de jetons - Gemini 1.5 peut répondre de manière appropriée à une requête spécifique dans plus de 99 % des cas. Selon les chercheurs de Google, la capacité de 10 millions de jetons de Gemini représente « un saut générationnel par rapport aux modèles existants tels que Claude 2.1 et GPT-4 Turbo, qui pour l'instant plafonnent respectivement à 200 000 et 128 000 tokens ».
« Le modèle Gemini Ultra surpasse actuellement toutes les alternatives existantes sur un large éventail de tests de référence », a déclaré François Chollet, créateur de Keras et ingénieur logiciel chez Google, dans un billet en ligne. « Google dispose d'un mécanisme de filtrage des jeux de tests de pointe qui n'a pas d'équivalent à l'extérieur, de sorte que les tests de référence surestiment probablement d'autres modèles ».
Vers une mise au rebut totale des développeurs humains ?
L’intelligence artificielle menace les emplois en col blanc dans divers secteurs. C’est ce qui ressort d’une enquête de The Burning Glass Institute qui liste le développement de logiciels parmi les métiers concernés.
« Comme le montre la figure 4, les précédentes vagues d'automatisation ont surtout touché les professions à bas salaires (indiquées par des barres bleues). La vague d'automatisation par l’IA générative est unique en ce sens que les cols bleus pourraient être les moins touchés. Cela s'explique à la fois par l'augmentation de la demande de ces travailleurs en raison de la croissance des catégories de biens et de services haut de gamme et l'incapacité de l’intelligence artificielle générative à effectuer des tâches physiques. En fait, les professions les plus exposées à l'intelligence artificielle générative sont les professions libérales à haut salaire (illustrées par des barres jaunes) », soulignent les résultats de l’enquête.
Les résultats de cette enquête font suite à la publication des résultats d’une étude de l’OIT sur la question et selon laquelle « Environ 21 millions d’emplois...
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Envoyé par _toma_
