Progrès en Intelligence Artificielle

Quand j’ai commencé ma carrière, l’Intelligence Artificielle (IA) prenait deux directions simultanées :

• Une approche quasi-industrielle qui reposait sur la programmation utilisant des langages (aujourd’hui considéré comme ésotériques) comme Lisp ou Prolog. Ils favorisaient une approche plus performante que la programmation de toutes les étapes d’une réflexion étape par étape ; ils laissaient entrevoir une orientation vers approche plus efficace.
• Des travaux universitaires qui avaient pris le chemin de “simuler” le fonctionnement des neurones comme base de leur démarche.

Aujourd’hui, il faut bien admettre que, malgré un départ énergique dans les années 80, la première approche a quasiment disparu. Qui parle encore du langage Lisp ? Qui se souvient de Prolog ? Les machines spécialisées conçues à l’époque ont été supplantées par les progrès rapides des ordinateurs standard (les “stations de travail” de Sun, puis les micro-ordinateurs, etc.)

A l’opposé, les thèses de doctorat que je surveillais seulement d’un œil curieux mais distrait sont devenues les bases du “Machine Learning”. En partant de quelques “neurones”, nous sommes arrivés à des solutions (qui utilisent une considérable puissance de calcul) et l’on ne parle plus que de ML.

C’est alors que ces derniers mois arrivent dans le grand public ces solutions ML avec lesquelles chacun peut jouer. Dall-E et MidJourney ont par exemple apporté une extraordinaire capacité à produire des images à partir d’une description textuelle. Si vous êtes artiste ou créateur graphique, vous ne pouvez plus les ignorer dans votre vie professionnelle. C’est fascinant.

La prochaine étape : une IA qui soit capable de discuter utilement avec un être humain (le fameux test de Turing). La technologie n’en est plus très éloignée depuis que nous pouvons jouer avec ChatGPT.

Un ami amateur de jeux de mots avait rédigé cette petite plaisanterie sur son blog:

Blanche-Neige inconsolable ; le Prince charmant qui lui dédiait des messages sur Facebook n’était qu’un nain posteur.

https://topsucre.blogspot.com/2022/09/blanche-neige-inconsolable.html?m=1

N’importe quel francophone reconnaîtra un trait d’humour qui semblait hors de portée des programmes d’Intelligence Artificielle. Jusqu’ici… Mais que se passe-t-il quand on soumet ce sujet à ChatGPT ? Je vous laisse découvrir ce qui m’a assurément surpris :

La première réponse ne laisse pas de surprendre par la profondeur des données utilisées (et bien utilisées) pour réagir et répondre à la question. Bien entendu, l’IA construit une réponse sur la base de “statistiques” sur ce qui doit être la réponse et la construction la plus probable d’une telle réponse dans le contexte. Mais la deuxième question apporte aussi son lot de surprises, n’est-ce pas ?

Quelques unes des nombreuses conséquences de ce nouvel état des choses :

• Il devient enfantin de créer une multitude de sites web qui auraient parfaitement l’air d’être originaux en n’étant que des copies (certainement pas des pales copies) de ce qui se trouve sur le web à propos d’un sujet donné. [New York Post]
• Certains sont tentés de croire que cela dénote l’émergence d’une véritable conscience, d’une intelligence au sens le plus large du terme. [Courrier International]
• Certains profs vont avoir du mal à détecter le plagiat dans certaines copies de fac. Il ne suffira plus de mettre des morceaux de la copie douteuse dans Google Search. Les étudiants pourront peut-être bientôt produire des papiers complets sur un sujet donné.
• Des outils comme CoPilot permettent déjà à des programmeurs de “générer du code” à partir de presque rien (le nom d’une fonction, le commentaire qui décrit la fonction). On connaissait les programmes qui complétaient le code déjà écrit. Mais on arrive à des choses étonnantes, plus étendues que chercher des exemples de code sur StackOverflow pour les copier dans VisualStudio [Medium]
• Certains auteurs peuvent se faire du mouron. Je pense dès maintenant à :
  • Les auteurs de romans à l’eau de rose déjà produits au kilomètre, sur un cahier des charges très détaillé.
  • Les clercs de notaire ou les assistants d’avocat qui vont voir la production de documents déjà stéréotypés passer entre d’autres mains.
  • Et pourquoi pas les rédacteurs de blagues et de sketches humoristiques dans quelques années (ou quelques mois).

Je ne m’étends pas sur les erreurs, les ratés, les biais et les horreurs qui sortent parfois de la bouche (ou du terminal) de ChatGPT (et d’autres). Il y a encore bien du chemin à faire. Mais la technologie avance à grand pas.