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Nous sommes inutiles
L’intelligence artificielle face à un tournant majeur
Elon Musk affirme que l’IA a atteint les limites de l’apprentissage basé sur des données humaines. Les modèles de langage de grande taille (LLM), essentiels à leur formation, ont presque épuisé les connaissances humaines disponibles. Cette déclaration, corroborée par d’autres experts comme Ilya Sutskever d’OpenAI, met en lumière un « pic de données » nécessitant une révision des méthodes d’entraînement. Selon Musk, la solution réside dans l’apprentissage synthétique, où les IA généreraient elles-mêmes leurs données d’entraînement. Cette approche promet de réduire les coûts tout en posant de nouveaux défis : des IA moins créatives, accentuant leurs propres biais, pourraient émerger en raison d’un cercle fermé d’auto-apprentissage.
L’innovation par la décomposition des tâches
DeepMind propose une autre piste : diviser les nouvelles informations en micro-tâches, permettant de créer de nouveaux circuits d’apprentissage. Cette méthode offrirait une manière plus structurée et innovante de perfectionner les systèmes d’IA tout en s’affranchissant des limites des données synthétiques. Les géants de la tech continuent d’investir massivement dans l’IA, malgré l’incertitude sur ses prochaines étapes d’évolution. La nécessité de trouver des solutions efficaces devient pressante pour maintenir le rythme de développement et répondre à des attentes grandissantes.
Les risques d’une IA en autarcie
Le recours aux données synthétiques présente des risques, notamment celui de tourner en rond et de renforcer les biais existants. Ces failles pourraient compromettre la pertinence et la créativité des IA, limitant leur capacité à répondre efficacement à des problématiques réelles. L’avenir de l’intelligence artificielle repose désormais sur des stratégies novatrices d’apprentissage. Qu’il s’agisse d’entraînement synthétique ou de décomposition des tâches, les entreprises doivent rapidement adapter leurs approches pour franchir ce cap crucial et poursuivre la quête de la super intelligence.
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