Le « Hype Cycle for Artificial Intelligence 2023 » du cabinet Gartner vient d’être publié, indiquant le niveau de maturité des différents secteurs de l’intelligence artificielle. Ce “cycle”, en fait un schéma pour représenter le développement d’une technologie nouvelle, s’appuie sur la maturité technique, l’adoption de marché et l’application sociale. Il décrit la progression des technologies émergentes à travers cinq phases: le lancement, le pic de l’hyperbole et des attentes excessives qu’elle provoque, le gouffre des désillusions qui s’ensuit, la pente de l’adoption générale progressive, souvent de produits de deuxième génération ‘(“l’illumination”) et enfin le plateau de productivité où la technologie est rodée et sa diffusion n’étonne plus personne.
Ainsi, nul ne s’étonnera que l’IA générative soit placée tout en haut des expectatives exagérées, alors que la vision par ordinateur approche de la banalisation, entraînant avec elle – mais dans 5 à 10 ans – les véhicules autonomes.
Selon Gartner, trois technologies seulement atteindront une certaine maturité dans l’IA avant deux ans. Outre la vision par ordinateur, il s’agit de l’annotation et des données nommées – la technologie de traitement du langage naturel avant que les GPT n’émergent – et de l’IA en périphérie de réseau. Plus connue comme Edge AI , cette dernière devra encore subir quelques avanies, prévoit Gartner, qui la place au milieu de la pente descendante. Cependant, elle devrait s’imposer avant la fin 2025, portée par la vague des véhicules autonomes.
Ceux-ci font appel à une multitude de technologies et ils ne sont pas encore totalement autonomes (les robotaxis à Phoenix et San Francisco s’appuient sur un terrain soigneusement balisé et vectorisé à l’avance). Il leur faudra encore 5 à 10 ans pour parvenir à maturité, estime l’institut, tout comme les robots intelligents. Ces machines dotées d’IA, souvent mobiles, conçues pour exécuter de manière autonome une ou plusieurs tâches physiques, restent souvent à l’état de prototype. Celles qui arrivent sur le marché, comme Spot et Stretching de Boston Dynamics (lire ci-dessous) n’ont encore qu’une intelligence assez limitée. De même, les agents autonomies et les systèmes multiagents resteront longtemps dans les limbes, tout comme la convergence de l’IA et des systèmes actuels de simulation.
En revanche, d’ici à 2030, la vague actuelle d’IA générative apporte avec elle des marchés déjà presque matures : les services d’IA dans le cloud, la formation, les graphes de connaissance comme celui de Google… D’autres, comme la génération de données synthétiques et le prompt engineering, sont en voie de structuration rapide.
Certaines problématiques n’ont pas encore trouvé de solution claire et le besoin devient urgent. En particulier, la gestion de la sécurité, du risque et de la confiance (AI Trism : trust, risk and security management) implique une réflexion sur la gouvernance des modèles, leur robustesse, leur efficacité, la protection des données, leur interprétabilité et leur “explicabilité”… Gartner voit émerger à terme une approche basée la qualité des données d’entraînement, la “data-centric AI”, qui adresse aussi des sujets comme les données personnelles et la qualité des données, mais aussi une approche “causale”. Cette dernière identifie des relations de cause à effet pour dépasser les modèles prédictifs basés sur de simples corrélations.
On s’approche ainsi de l’IA neuro-symbolique, qui combinera le machine learning et des systèmes de symboles pour permettre à l’IA de maîtriser des concepts. Mais Gartner ne voit pas cette vision, portée notamment par Yann Le Cun chez Meta, s’incarner avant dix ans au minimum. De même, l’institut reste sceptique sur l’intelligence artificielle générale (AGI), dont des chercheurs de Microsoft ont vu les premières étincelles dès le lancement de GPT-4.
Peut-être est-ce finalement la peur de l’IA qui est au sommet de l’hyperbole.
*Pour en savoir plus : *
- What’s New in Artificial Intelligence, Gartner, août 2023
- Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4, Arxiv.org, mars 2023
- Venture Beat
- Unite.ai
Source archive Kessel : https://qant.kessel.media/posts/pst_5f707d0c7d714d40abee3f4d5eac1b53
