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L’IA générative est certainement le domaine de l’intelligence artificielle qui va être le plus impactant dans notre monde, étant donné qu’il permet de créer du contenu nouveau et original grâce à des réseaux de neurones génératifs (GAN) ou d’autres technologies comme les transformateurs.
Techopedia s’est prêté au jeu des prédictions pour tenter de déterminer l’avenir potentiel de l’IA générative.
1. Développement des photos et des vidéos
À l’heure où les contenus numériques deviennent omniprésents (médias, art, web, design, réseaux sociaux), le secteur des photos et de la vidéo sera le plus impacté par l’IA générative. D’abord, l’édition et la manipulation devraient devenir de plus en plus accessibles grâce à des IA capables de faire de la retouche « Magique ». Canva a commencé d’ailleurs à se placer sur ce marché en proposant désormais de nouvelles fonctionnalités capables d’effacer ou modifier une image en un seul clic, mais pas que. Nous sommes convaincus que les designers n’auront plus besoin de passer des heures pour ajuster les lumières, les couleurs et les ombres d’un contenu numérique. L’impact sera clair : les coûts de main-d’œuvre nécessaires pour ce travail seront considérablement réduits et de nombreux services pourraient devenir accessibles. Pour prendre un exemple, un photographe de mariage pourra assumer plus de clientèle et passer moins de temps à l’édition grâce à des IA génératives. Les petites chaînes Youtube sans budget pourront également profiter de la possibilité d’ajouter des effets et de monter leurs vidéos de manière professionnelle à moindre coût. Au niveau de la pure création de photos et de vidéos, l’IA sera capable progressivement de créer des personnages 3D réalistes et également capable de les animer. Le secteur le plus touché sera évidemment celui des jeux vidéo : plus besoin d’une armée de designers. Des jeux comme Grand Theft Auto IV qui ont pris jusqu’à plus de 5 ans de développement à cause de décors et de personnages uniques pourraient être créés en un temps record d’ici quelques années. Le cinéma et la publicité vont également avoir de nouvelles possibilités, l’imagination humaine pourrait arriver à son paroxysme, étant donné que les tests n’auront quasiment aucuns coûts. Globalement, une qualité supérieure, des coûts réduits et des délais de créations records vont modifier considérablement l’ensemble des secteurs de la photo et de la vidéo. Comme nous avons récemment pu le constater avec la sortie de ChatGPT-4o, nous sommes arrivés bien plus loin qu’un assistant virtuel tel que Siri ou Hey Google qui fonctionnent uniquement grâce aux technologies de Langage Naturel (NLP). L’IA générative est capable de répondre à des requêtes vocales en utilisant des solutions bien plus rapides et efficaces : 320 millisecondes (très proche du temps de réponse humain) pour le nouveau modèle d’Open AI. Désormais, les technologies NLP et d’IA génératives deviennent complémentaires, pour interpréter une requête vocale humaine, générer une réponse unique en texte et utiliser la synthèse vocale (TTS) pour que l’assistant puisse vous parler. Ces avancées vont permettre dans un avenir proche de bénéficier d’un assistant accessible à tous les humains à portée de main (sur un smartphone, une montre connectée ou n’importe quel autre support). Avoir des conversations fluides avec une IA générative, débattre de vos idées et vos projets, organiser vos journées, obtenir des conseils pour n’importe quel besoin et ajouter un assistant dans une réunion sera possible. Bien que ces assistants ne remplaceront pas les spécialistes de certains domaines capables d’interpréter des situations humaines uniques et complexes, ils seront au devant de l’information : capables de vous assister pour n’importe quel domaine (comptabilité, marketing, entreprenariat, quotidien, familial…). L’IA générative sous forme d’assistant de poche va filtrer énormément de questionnements humains qui ne nécessitent pas forcément de faire appel immédiat à un expert, et va permettre d’étendre de simples pensées que l’on pourra matérialiser facilement. Comme nous avons pu le constater, le but de nombreuses sociétés qui développent des IA génératives (comme OpenAI ou Bittensor) est de rendre accessible cette technologie à des créateurs qui pourront intégrer les modèles sur leurs propres applications ou systèmes existants. Pour cela, les développeurs ont accès à des API permettant de « Plug’n Play » des modèles complexes en quelques lignes de codes, puis de les personnaliser à leur convenance pour leurs propres besoins (analyse de données de l’entreprise, simplification d’une procédure complexe, génération d’images depuis une application mobile-friendly…). Nous pensons qu’il faut voir le futur de l’IA générative comme celui d’une technologie commune semblable à internet : une base sur laquelle des entrepreneurs et entités vont pouvoir s’appuyer pour une infinité de besoins spécifiques. L’une des problématiques à laquelle l’IA générative va faire face au niveau du « Plug’n Play » est évidemment la séparation des différents modèles centralisés comme ceux de Google, Nvidia, Apple, OpenAI ou Microsoft. Pour le moment, il faut choisir entre différentes performances. Selon nous, le futur est un marché où toutes les IA collaborent sur une plateforme décentralisée : où les multinationales d pourraient eux-mêmes « Plug’n Play » sur un réseau commun pour avancer plus rapidement et offrir un modèle général à tous. Ces idées commencent notamment à émerger grâce à l’arrivée de la technologie de blockchain et à la fondation Bittensor, qui a mis en place la première marketplace peer-to-peer de l’IA générative. Même si les intégrations « Plug’n Play » sont déjà accessibles à tous à moindre coût pour chaque modèle individuel, nous pensons donc que la prochaine étape est une connexion unique avec un réseau neuronal universel où toutes les IA débattent ensemble pour offrir les meilleures réponses aux requêtes. Soyons très clairs, l’avenir de l’IA générative est encore assez flou tant ses capacités peuvent changer la face du monde. Comme l’indiquait la chef de la technologie d’OpenAI Mira Murati lors de la présentation de GPT-4o, OpenAI est par exemple obligé de travailler en étroite collaboration avec les gouvernements et parties prenantes pour limiter au maximum les risques d’utilisation malveillante des capacités de l’IA générative, la désinformation ou le vol de données pour entraîner des modèles. Nous pensons que plusieurs mesures devraient être rapidement mises en place pour assurer que l’IA générative ne soit pas un danger : L’une des plus grandes problématiques, c’est évidemment d’appliquer une régulation avec des accords internationaux sur l’utilisation de l’intelligence artificielle. En effet, des modèles aussi complexes qu’OpenAI vont avoir d’importantes difficultés à s’adapter à chaque gouvernement et des lois universelles devraient être trouvées pour pallier à cela. Bien évidemment, les gouvernements individuellement pourraient également appliquer des mesures à leur avantage. C’est pourquoi Techopedia pense que la solution du futur pourrait être décentralisée, avec des validateurs indépendants partout dans le monde qui travaillent en démocratie pour une IA générative performance, responsable et éthique. Aujourd’hui, les entreprises privées comme Google, OpenAI ou Microsoft dépensent des dizaines de milliards pour développer leurs technologies d’IA générative individuellement. Cette méthode les limite à leurs propres équipes, leurs propres idées et leur propre matériel. Avec NVIDIA qui affiche déjà un carnet de commandes complet pour les années à venir, face à une potentielle pénurie de GPU (Cartes graphiques offrant la puissance de calcul aux IA), et face à de nombreux défis pour stimuler l’innovation, nous devrons changer notre manière de faire. L’Open Source semble être l’une des meilleures solutions, comme le pense Mark Zuckerberg qui veut « Une intelligence artificielle générale open source ». Techopedia pense que l’avenir se trouve dans les plateformes comme Hugging Face, qui offrent des espaces où il est possible de créer, découvrir et collaborer sur des dizaines de modèles d’IA générative. Nous pensons cependant que le modèle économique d’Hugging Face peut cependant être assez limitant pour des sources privées comme OpenAI qui doivent absolument être récompensées à hauteur de leurs investissements initiaux pour continuer leurs avancées tout en étant dans l’Open Source. Le principal défi est de rémunérer les différentes sources privées à hauteur de l’intelligence apportée par le partage de leurs modèles, et pas seulement par un abonnement ou une API. Sans modèle économique adapté, aucune multinationale n’aura d’intérêt de partager ses avancées. Une fois de plus, le réseau neuronal décentralisé de Bittensor et son consensus de « Proof-of-Intelligence » est le seul à répondre réellement à cette problématique à l’heure actuelle, récompensant les modèles open source à hauteur de leur apport réel au réseau. L’avenir de l’IA générative est Open Source, mais le modèle actuel n’est pas encore totalement adapté à la réelle intégration de modèles provenant de multinationales où l’intérêt économique est colossal. Mais Technopedia est persuadé que les nouvelles technologies de blockchain sont capables de résoudre cette équation très complexe. Comme pour toute technologie de « base » comme la radio, internet, la blockchain ou l’IA générative, de nombreux outils devraient être développés grâce à cette dernière à l’avenir. L’un des domaines qui va être largement stimulé par l’amélioration de l’IA générative dans le futur, c’est évidemment celui de la robotique : industrielle, service, médical, exploration, humanoïde, logistique ou encore construction. En effet, l’IA générative va pouvoir avoir un impact sur toutes les faces du développement de tels outils pour l’Homme : Grâce à la possibilité d’utiliser l’intelligence artificielle générative pour l’ensemble de ces aspects, l’évolution des robots va être exponentielle ces prochaines années et beaucoup plus accessible pour l’ensemble des entreprises. Les codes, les algorithmes et les différents besoins vont pouvoir être accélérés et ne vont pas nécessiter autant d’intervention humaine qu’auparavant. Bien évidemment, d’autres outils comme la réalité augmentée (AR), le metaverse, l’impression 3D, les analyses de données, l’internet des objets (IoT) ou encore les réseaux de communication vont également voir apparaître d’autres développements d’outils grâce à l’IA générative. Techopedia est donc persuadé que nous pourrions entrer dans une nouvelle révolution technologique et industrielle, où la valeur continue d’être créée de la même manière, mais où l’Homme pourra se concentrer sur ses véritables forces : l’imagination, la pensée et la création. Les différentes IA génératives deviennent de moins en moins perceptibles à la sortie, tant la qualité de vidéo, audio ou texte est proche de l’être humain. C’est un point qui va évidemment faire l’objet de nombreuses régulations dans les années à venir selon notre rédaction. Que ce soit au niveau des entreprises, des développeurs, des gouvernements et des individus, tout le monde est impacté par les défis de la transparence des LLM utilisés, surtout lorsqu’il s’agit de réseaux de neurones plus profonds qu’un simple arbre de décision. Pour faire confiance à un modèle d’intelligence artificielle pour obtenir des informations, pour analyser des données médicales ou ne pas utiliser des données personnelles et sensibles, la transparence va être cruciale. Mais cela représente un défi, pour des entreprises privées qui ne souhaitent pas forcément partager l’ensemble de leurs secrets commerciaux. Techopedia pense que ce secteur est bien différent d’internet et des secrets de l’algorithme de classification du moteur de recherche de Google par exemple. Les dommages peuvent être bien plus importants qu’un site web placé en 1ère position avec quelques informations erronées. Pour devenir vraiment utiles pour l’Homme, les LLM vont devoir montrer patte blanche et être capables de se soumettre à une totale transparence malgré la propriété intellectuelle. Même si des entités comme le NIST (National Instite of Standards and Technology) commencent à mettre en place un cadre, nous pensons que l’open source est la seule option véritablement transparente. Un défi important pour l’avenir, puisque sans transparence, la confiance n’existerait pas, et l’IA générative serait inutilisable pour des domaines sensibles comme le médical. Le deepfake est également appelé « hypertrucage » et utilise l’intelligence artificielle pour superposer des fichiers vidéo ensemble : permettant par exemple de remplacer un visage sur une vidéo. Beaucoup de personnes ont pu entendre parler de l’histoire du Youtubeur Shamook, célèbre en 2021 pour avoir utilisé la technologie de trucage numérique pour réaliser des deepfake et recruté par la société de production Lucasfilm. Très utiles pour l’industrie du cinéma, qui peut par exemple faire revivre des acteurs décédés ou améliorer simplement la qualité de certaines œuvres, le deepfake est également très controversé puisqu’il peut mener à des utilisations malveillantes (pornographique, désinformation, canulars…). L’IA générative et les LLM vont permettre dans les années à venir d’accroître encore la qualité et le réalisme du deepfake, c’est évident. Les avancées sont principalement dues aux capacités de plus en plus importantes des modèles de réseau de neurones profonds appelés GANs (Generative Adversarial Networks), de l’amélioration des GPU et de la puissance de calcul et à l’accès à de meilleures technologies de textures et de détails. Dans un avenir assez proche, nous pensons que les plus grands acteurs et stars vont pouvoir à nouveau tourner des films ou se produire en concert. Avec l’utilisation du deepfake, de l’IA générative, du clonage de voix et de LLMs, l’ensemble du contenu de certains artistes pourront être réutilisé pour qu’ils deviennent « éternels ». C’est un point qui va évidemment impacter notre façon d’utiliser les systèmes électroniques : IoT, ordinateurs, téléphones, tous vont faire face à de nouvelles problématiques liées aux possibilités de hacking de plus en plus développées. Comme pour toutes les technologies, les LLM vont évidemment être utilisées par des personnes malveillantes qui souhaitent accéder aux données sensibles des utilisateurs, des entreprises et des gouvernements. Par exemple, l’IA générative pourrait être exploitée pour : Une chose est certaine, les systèmes de sécurité vont être capitaux dans les années à venir sur nos systèmes connectés. Des antivirus comme Avast ou BitDefender doivent dès maintenant travailler pour apporter de nouvelles solutions pour contrer les attaques d’IA, grâce à des IA. Nous pensons qu’à l’avenir, l’un des plus grands combats sera de traiter les malwares et attaques provenant de données qui entraînent nos modèles. Ce sera en effet l’une des plus grandes portes d’entrées pour les hackers du monde entier. https://www.enterpriseappstoday.com/stats/openai-statistics.html https://www.planeterobots.com/2022/11/23/asimo-de-honda-un-retour-sur-son-histoire/2. Des assistants de poche capables de communiquer
3. De véritables solutions d’intégration « Plug’n Play »
4. Les régulations des États vont se durcir
5. Des rapprochements entre l’IA Open Source et les Sources Privées
6. Développement d’outils hors IA générative
7. Transparence des modèles LLM utilisés
8. Des deepfakes de plus en plus réalistes
9. Des possibilités de hacking développées
Questions Fréquentes
Est-ce que l’IA générative est dangereuse pour notre avenir ?
Quel est le meilleur futur possible pour l’IA ?
Pourquoi s’intéresser au futur des LLM ?
Références
