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L’économie est en baisse, mais l’IA est en vogue. Où allons-nous à partir d’ici?

C’est loin de la réputation du domaine dans les années 1990, lorsque Wooldridge terminait son doctorat. L’IA était toujours considérée comme une poursuite bizarre et marginale; le secteur technologique au sens large le considérait de la même manière que la médecine établie percevait l’homéopathie, dit-il.

L’essor actuel de la recherche sur l’IA a été alimenté par les réseaux de neurones, qui ont connu une grande percée dans les années 1980 et fonctionnent en simulant les schémas du cerveau humain. À l’époque, la technologie s’est heurtée à un mur parce que les ordinateurs de l’époque n’étaient pas assez puissants pour exécuter le logiciel. Aujourd’hui, nous avons beaucoup de données et des ordinateurs extrêmement puissants, ce qui rend la technique viable.

De nouvelles percées, telles que le chatbot ChatGPT et le modèle texte-image Stable Diffusion, semblent arriver tous les quelques mois. Des technologies telles que ChatGPT ne sont pas encore complètement explorées, et l’industrie et le milieu universitaire travaillent toujours sur la manière dont elles peuvent être utiles, déclare Stone.

Au lieu d’un hiver d’IA à part entière, nous verrons probablement une baisse du financement de la recherche à plus long terme sur l’IA et plus de pression pour gagner de l’argent en utilisant la technologie, dit Wooldridge. Les chercheurs des laboratoires d’entreprise seront sous pression pour montrer que leurs recherches peuvent être intégrées dans des produits et ainsi gagner de l’argent, ajoute-t-il.

C’est déjà le cas. À la lumière du succès du ChatGPT d’OpenAI, Google a déclaré une situation de menace « code rouge » pour son produit principal, la recherche, et cherche à réorganiser de manière agressive la recherche avec sa propre recherche sur l’IA.

Stone voit des parallèles avec ce qui s’est passé aux Bell Labs. Si les laboratoires d’IA de Big Tech, qui dominent le secteur, se détournent de la recherche approfondie à plus long terme et se concentrent trop sur le développement de produits à plus court terme, les chercheurs exaspérés en IA pourraient partir pour le milieu universitaire, et ces grands laboratoires pourraient perdre leur emprise sur l’innovation, il dit.

Ce n’est pas nécessairement une mauvaise chose. Il y a beaucoup de gens intelligents à la recherche d’emplois en ce moment. Les capital-risqueurs recherchent de nouvelles startups dans lesquelles investir alors que la crypto s’effondre, et l’IA générative a montré comment la technologie peut être transformée en produits.

Ce moment offre au secteur de l’IA une occasion unique de jouer avec le potentiel des nouvelles technologies. Malgré toute la morosité entourant les licenciements, c’est une perspective excitante.

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