Intelligence Artificielle: les quatre âges

 

En ce début d’année 2024, j’ai choisi de revenir sur le thème de l’Intelligence Artificielle (IA). Il restera omniprésent cette année dans les réflexions et actions des dirigeants et des grands acteurs de l’industrie du numérique.

En définissant les quatre âges de l’IA, je fais à la fois œuvre d’historien, pour les deux premiers, et de prévisionniste pour les deux derniers.

J’ai choisi de synthétiser au maximum un sujet très complexe. J’espère que les professionnels du secteur seront indulgents; cela m’oblige à des raccourcis et des simplifications qui seront source de débats.

Avec ce texte, j’ai l’objectif ambitieux d’aider tous les responsables politiques et économiques à obtenir une vision d’ensemble claire du sujet qui, à mon avis, aura le plus d’impacts sur l’avenir de l’humanité.

J’espère que ce texte restera pertinent pendant de nombreuses années. Dans une industrie qui évolue aussi rapidement, c’est un sacré défi.

Avant de poursuivre la lecture de ce texte, je vous propose de répondre à un questionnaire simple: classer de 1 à 4, 1 étant le plus important, ces quatre dangers qui menacent l’humanité:

• Dérèglement climatique.
• Conflit nucléaire mondial.
• Pandémies.
• Intelligence Artificielle.

 

Les quatre âges: présentation rapide

Pour vous aider dans la lecture et la compréhension de ce texte, ce schéma résume les quatre âges de l’histoire de l’Intelligence Artificielle.

• 1956 - 2014: naissance des concepts essentiels de l’IA. Les idées fondatrices de l’IA sont définies, mais il n’y a pas de déploiement opérationnel.
• 2015 - 2024: les solutions logicielles deviennent disponibles: la puissance de calcul et les capacités de stockage des Clouds Publics permettent la création de solutions logicielles IA de grande qualité.
• 2025 - 2029: explosion des usages. Dans le monde entier, les entreprises et organismes publics mettent en œuvre de nombreuses applications de l’IA.
• 2030 - 2040: AGI et ASI. La décennie 2030 verra l’arrivée de l’AGI, Artificial General Intelligence, suivie rapidement par celle de l’ASI, Artificial Super Intelligence.

Sur ce schéma, les lignes en pointillé signifient que les progrès vont continuer dans chacun de ces domaines.

 

1956 - 2014: naissance des concepts essentiels de l'IA

Pour de nombreux spécialistes de l’IA, la naissance des idées fondatrices a eu lieu lors d’une conférence qui s’est tenue au Dartmouth College en 1956.

Pendant deux mois, une dizaine de scientifiques de haute volée ont travaillé sur des thèmes qui restent d’actualité en 2024, 68 ans plus tard !

Quelle belle preuve de leur exceptionnelle vision de l’avenir de l’IA !

L’expression Intelligence Artificielle a été lancée lors de cette conférence.

Ce texte était celui utilisé pour l’invitation à la conférence.

“We propose that a 2-month, 10-man study of artificial intelligence be carried out during the summer of 1956 at Dartmouth College in Hanover, New Hampshire. The study is to proceed on the basis of the conjecture that every aspect of learning or any other feature of intelligence can in principle be so precisely described that a machine can be made to simulate it. An attempt will be made to find how to make machines use language, form abstractions and concepts, solve kinds of problems now reserved for humans, and improve themselves. We think that a significant advance can be made in one or more of these problems if a carefully selected group of scientists work on it together for a summer.”

J’ai mis en gras deux expressions: “artificial intelligence” et “make machine use language”. 

Quelle a été la grande innovation des années 2022 et 2023? Les LLM, Large Language Models.

La période qui va de 1956 à 2015 est souvent appelée “l’hiver de l’IA”. 

Pourquoi? Il était impossible de mettre en œuvre les idées fondatrices par manque de moyens informatiques suffisamment puissants.

Ce n’est pas un phénomène nouveau dans la science. Ce dessin de Léonard de Vinci représente une “vis aérienne”, ce que l’on nomme aujourd’hui un hélicoptère. Il a fallu attendre plusieurs siècles pour que cette vis aérienne puisse être construite !

 

2015 - 2024: les solutions logicielles disponibles

2006: AWS lance S3, son premier service IaaS, Infrastructure as a Service. C’est la naissance du Cloud Public.

2023: le CA du Cloud Public dans le monde dépasse 600 milliards de dollars.

Cette croissance rapide de la puissance de calcul et des capacités de stockage dans les Clouds Publics a servi de base au développement des outils logiciels nécessaires pour mettre en pratique les concepts clés de l’IA tels que le Deep Learning.

Cette période a aussi été l’occasion pour des fournisseurs de processeurs spécialisés, de type GPU, de devenir des acteurs essentiels du marché. Nvidia, Cerebras, AMD et Intel sont en compétition pour équiper les éditeurs de logiciels de solutions d’IA des puissances de calcul nécessaires.

Lors d'une réunion de spécialistes de l’IA organisée en 2015, ils ne sont plus 10, mais 135 personnes à y participer !

La fin de l’année 2022 et toute l’année 2023 ont été marquées par la naissance des premiers outils d’IAG, IA Générative, dont le plus célèbre est ChatGPT d’OpenAI.

Dans le domaine de l’IAG, l’offre continuera à s’améliorer rapidement en 2024, avec cinq tendances fortes:

• La consolidation des offres des géants américains du Cloud Public, Microsoft avec OpenAI, AWS avec Q et Google avec Gemini.
• L’arrivée de Clouds Publics spécialisés dans l’IA. Cerebras, Nvidia, Scaleway en France font partie des acteurs importants de ce secteur à haut potentiel. J’ai écrit un billet LinkedIn sur ce thème des AIPC, Artificial Intelligence Publics Clouds.
• La montée en puissance d’éditeurs de logiciels indépendants tels que Anthropic, MistralAI en France, Llama ou Cohere. A la fin de l’année 2024, il devrait rester une petite dizaine de fournisseurs qui auront réussi à atteindre la taille critique pour résister aux géants du Cloud Public. La majorité de ces modèles indépendants sont ou seront disponibles sur les Clouds Publics, comme MistralAI sur GCP de Google.
• Le remplacement rapide des LLM, Large Language Models par des FM, Foundation Models. Les FM ne sont plus seulement alimentés par des textes, mais aussi par des images, photos, vidéos… 

• Les modèles spécialisés dans un type d’usage vont continuer à s'améliorer, dans une logique “Best of Breed”. Midjourney, LeonardoAI ou Stablediffusion pour les images, Poolside AI ou CodeWhisperer d’Amazon pour la création de codes informatiques en sont quelques exemples.

En résumé:

• Fin 2024, l’offre de solutions IA et IAG est d’une exceptionnelle qualité et variété, très en avance sur les usages qui en sont faits dans les entreprises.
• L’offre n’est plus sur le chemin critique des déploiements en entreprise.
• Ces offres vont continuer à s’améliorer à une vitesse exponentielle dans les mois et années qui viennent.

Tout est en place pour que l’on assiste à… une explosion des usages.

 

2025 - 2029: explosion des usages

Pendant ces cinq années, toutes les entreprises vont “consommer” beaucoup d’IA et d’IAG.

La célèbre phrase du philosophe Esope: “la langue peut être la meilleure et la pire des choses” s’applique très bien à l’IA.

Impacts positifs de l’IA

L’IA sera à l’origine de progrès spectaculaires et très rapides dans de nombreux métiers, et on en voit déjà les prémices.

Quelle en est la raison principale ?

                     l’IA compresse le temps

Cette capacité à compresser le temps permet d’innover beaucoup plus vite qu'auparavant. De nombreux secteurs d’activités vont en profiter et je vais en citer trois.

Médecine. C’est probablement le secteur d’activité qui va le plus profiter de l’IA et dans de très nombreux domaines. Je prendrai un seul exemple.

Cela fait 60 ans que l’on n’a pas mis au point un nouvel antibiotique et la résistance des bactéries aux antibiotiques existants est devenue un problème majeur de santé dans le monde entier.

Au MIT, sous la direction du Docteur Jim Collins, un laboratoire s'est donné comme mission de créer… Sept nouveaux antibiotiques contre sept maladies en sept ans !

Jim Collins l’explique très bien dans cette vidéo TEDx.

Le premier de ces antibiotiques a été annoncé à la fin de l’année 2023.

Des millions de vies seront sauvées par des chercheurs utilisant l’IA dans les années qui viennent. Qui oserait s’en plaindre ?

Industrie. L’un des domaines les plus prometteurs est celui des nouveaux matériaux.

Pour le projet GNOME, l’équipe DeepMind de Google a utilisé l’apprentissage profond pour identifier… plus de 2 millions de nouveaux matériaux qui pourraient exister !

380 000 d'entre eux devraient être stables. Le nombre des matériaux stables connus aujourd’hui était de 20 000. Ce nombre vient d’être multiplié par 20 !

700 de ces nouveaux matériaux ont déjà été créés et sont en phase de test dans des laboratoires. De nombreux secteurs industriels comme les panneaux solaires, les batteries ou les composants électroniques pourraient en bénéficier rapidement.

Météo. En novembre 2023, GraphCast, un nouveau modèle de prévisions météorologiques utilisant l'IA, a surclassé les modèles classiques qui existent depuis des dizaines d’années.

Comparé au modèle le plus performant en Europe, ECMWF, GrapCast a obtenu de meilleures performances sur 90% des 1380 indicateurs utilisés, plus rapidement et à moindre coût.

Cette “compression du temps” a été confirmée par Matthew Chantry, spécialiste IA à l’ECMWF: “La météorologie a fait des progrès beaucoup plus tôt et plus impressionnants que ce que nous espérions il y a deux ans seulement”. 

Il y a un autre secteur où l’IA et l’IAG auront des impacts positifs rapides, les collaborateurs terrain, les FLW, Front Line Workers en anglais. C’est un domaine où je travaille depuis plusieurs années avec la solution WizyVision dont je suis l’un des cofondateurs.

Les collaborateurs terrain, ce sont les personnes qui ne peuvent pas télétravailler.

 Pour eux, à l’inverse des personnes dans les bureaux, traitement de l’information égale perte de temps. Ils sont transporteurs, infirmiers, plombiers, jardiniers… Le temps passé à “faire de la paperasse”, c’est autant de temps en moins pour faire ce qu’ils aiment… leur métier.

J’ai identifié quatre secteurs qui emploient de nombreux travailleurs terrain dans lesquels l’IA pourrait, dans les cinq ans qui viennent, avoir des impacts extrêmement positifs pour nos pays:

• La santé: médecins, infirmiers, ambulanciers…
• L’accompagnement des personnes âgées.
• La police, la gendarmerie, tous les métiers de maintien de l’ordre.
• Les collectivités locales.

Ils se plaignent tous de passer entre 30% et 40% de leur temps à remplir des formulaires, faire des comptes rendus d’intervention ou autres activités chronophages qui réduisent leur temps utile.

Ce sont aussi des métiers “en tension”. J’entends souvent les politiques promettre de créer plus d'emplois dans ces métiers.

“Petit” problème: cela coûte très cher et prend beaucoup de temps.

Pour réduire cette “tension”, il existe une réponse innovante, que l’on peut mettre en œuvre immédiatement: utiliser l’IA pour aider ces personnes à créer des contenus informationnels plus rapidement et de manière plus fiable, ce que nous faisons tous les jours avec WizyVision. D’autres solutions numériques peuvent aussi apporter leur contribution.

Comment créer l’équivalent de 20% de médecins, de policiers, de gendarmes en plus, sans embaucher une seule personne? La réponse est simple, opérationnelle et très économique: réduire de 50% la part de temps de leurs activités consacrée à traiter de l’information!

J’espère que ce message sera lu et compris par des responsables des ministères de la Santé, de l’Intérieur et des collectivités locales !

Cette première liste des bénéfices que l’IA peut apporter rapidement à l’humanité pourrait être complétée par beaucoup d’autres exemples.

Il y a hélas, aussi, beaucoup d’impacts négatifs potentiels liés à l’IA et l’IAG.

 

Impacts négatifs de l’IAG: grand public

J’ai moins de compétences dans le domaine des usages grand public que dans celui du monde professionnel, mais il est important d’aborder aussi ce thème.

Dans les usages grand public, le plus grand danger immédiat que je vois venir est celui lié à la qualité extraordinaire des contenus créés par les IAG dans tous les domaines:

• Textes.
• Images, photos.
• Vidéos.

Les outils disponibles en 2023 sont déjà exceptionnels. En 2025, il sera en pratique impossible de faire la différence entre un contenu “réel” et un contenu “IAG”.

Ces deux exemples montrent les progrès spectaculaires réalisés par la solution MidJourney entre les versions 5.2 et 6.0, en réponse à une même question;

Sur l’image du bas, la capacité à traiter du texte dans les images est pour la première fois opérationnelle.

Il n’est pas difficile d’imaginer les progrès impressionnants qui seront obtenus, fin 2024, avec les versions 8 ou 9 de Midjourney. 

Cette image, d’une explosion à Gaza pendant le conflit entre le Hamas et Israël, venant du très sérieux journal Washington Post, avait été publiée sur Adobe Stock, la collection de référence d’images dans le Cloud, avant d’être retirée quand on a découvert que c’était un “fake”. Combien d’entre-nous auraient été capables de reconnaître que c’était un faux ?

C’est encore plus spectaculaire, donc plus inquiétant, dans le domaine de la vidéo et de la TV. Channel 1 est une nouvelle chaîne de télévision qui sera lancée en 2024 et dont les contenus et les présentateurs seront, pour l’essentiel, créés par des IA. 

Cette vidéo donne une première idée de ce que sera cette chaîne.

Quand on regarde cette vidéo, il est encore aisé de s’apercevoir que les présentateurs ne sont pas des humains: leurs gestes sont trop répétitifs. Serons-nous capables de le faire à la fin de l’année 2024 ? J’en doute fort.

Cette perte de crédibilité dans les contenus aura des conséquences catastrophiques, et en particulier dans le domaine politique.

Ce que je crains le plus, ce n’est pas que les contenus IAG deviennent indétectables, mais que pour la majorité de l’humanité se crée une défiance totale vis-à-vis de toutes les informations auxquelles elle a accès.

Il y aura en 2024 beaucoup d’élections dans le monde, comme l’indique cette liste publiée par Wikipedia. Quatre milliards de personnes seront appelées à voter en 2024.

Parmi les grands pays “raisonnablement” démocratiques où il y aura des élections en 2024, on trouve les Etats-Unis, le Mexique, l’Inde, la communauté européenne, Taiwan, la Turquie, la Corée du Sud et l'Australie.

Cette image de chefs d’état transformés en chefs de gang fait sourire, car elle ne trompe personne. 

Il n’est pas difficile d’imaginer que des manipulations plus subtiles vont se produire dans les mois qui viennent, les rendant plus difficiles à identifier comme des faux. Je ne parle bien évidemment pas des personnes qui auront envie d’y croire, car cela renforcera leurs choix radicaux.

Je suis profondément inquiet en imaginant les impacts majeurs que ce mélange de sources d’information réelles et générées par des IA pourrait avoir sur ces élections, dès 2024.

Il deviendra de plus en plus difficile de faire des choix politiques raisonnés et raisonnables quand on devra se poser, devant chaque article de presse, chaque photo, chaque vidéo, la question de savoir si on peut leur faire confiance.

 

Impacts négatifs de l’IAG: usages professionnels

Des entreprises innovantes ont commencé de premières mises en œuvre de solutions IAG en 2023 et vont accélérer en 2024.

A partir de 2025, les usages de l’IAG vont se généraliser dans toutes les entreprises, publiques ou privées, de toute taille. Pourquoi ? 

Pour le comprendre, il est utile de segmenter les usages de l’IAG en trois familles:

• Usages directs des outils d’IAG.
• Usages Indirects des IAG au travers de toutes les solutions SaaS déjà déployées.
• Éventuellement, pour des usages cœur métiers, en construisant des modèles spécifiques.

Usages directs. Ils représentaient en 2023 la majorité des usages professionnels. Les entreprises ont mis en œuvre les solutions existantes, avec ChatGPT comme leader actuel.

En 2025, ces usages directs vont continuer, mais ils deviendront minoritaires par rapport aux usages indirects.

Usages indirects. Tous les éditeurs SaaS ont annoncé qu’ils allaient ajouter des fonctionnalités IAG a leurs outils existants. C’est déjà le cas pour Microsoft 365 et Google Workspace. SAP, Workday, Adobe, Salesforce… Tous auront des versions IAG de leurs outils avant la fin de l’année 2024.

Il est important de comprendre que les entreprises seront utilisatrices de solutions d’IAG sans avoir pris la décision de le faire. Ces usages indirects seront largement dominants à partir de 2025.

Usages cœur métiers. Ceci concerne en priorité les grandes entreprises et les ETI, qui ont les ressources suffisantes pour construire des usages cœur métiers spécifiques. Les dirigeants de ces entreprises doivent se poser immédiatement la question suivante:

Est-ce que certaines de mes activités cœur métiers peuvent être profondément améliorées ou menacées par l’ajout de fonctionnalités IAG ?

En s’appuyant sur les LLM ou FM disponibles, ces entreprises peuvent utiliser leurs données pour construire leurs modèles. Les fournisseurs de solutions dédiées IAG ou de Clouds Publics garantissent tous que ces données privées… resteront privées et ne seront pas utilisées pour entraîner leurs modèles.

Les solutions de “confiance” comme S3NS ou Outscale auront un avantage concurrentiel majeur dès lors que les entreprises considèrent que ce sont des données sensibles: ce sera souvent le cas.

Emplois tertiaires: un tsunami en approche

Quelle est la principale activité des collaborateurs dans les bureaux? Créer des contenus, en partant de contenus existants, que ce soit en finance, marketing, commerce ou ressources humaines.

Que font, très bien, les outils d’IAG ? Créer des contenus, en partant de contenus existants.

J’ai écrit il y a quelques mois un texte sur LinkedIn pour annoncer que l’IAG allait réduire fortement les besoins en emplois tertiaires, informationnels, et très vite.

Ce texte est plus que jamais d’actualité.

Ce tsunami sur le monde du bureau est en approche. Il va frapper avec force des millions d’emplois tertiaires à partir de l’année 2025.

Je lis souvent des analyses optimistes qui annoncent que de nouveaux emplois informationnels seront créés par l’IAG. C’est vrai, mais dans une proportion infime par rapport aux emplois détruits. Un exemple: on parle beaucoup en ce moment d’un métier qui monte, créateur de “prompt” pour les IAG. Nous serons tous, demain, des créateurs de “prompt” et ce métier spécialisé ne devrait plus exister en 2030.

D’autres personnes pensent qu’il sera possible de former les personnes touchées par ce tsunami à de nouveaux emplois. J’ai un problème avec cette analyse: je ne vois pas quelle pourrait être la nature de ces emplois de substitution.

J’ai évoqué plus haut les apports positifs de l'IA et de l’IAG sur les emplois terrain.

Une partie de la réponse pourrait venir de personnes qui exercent des emplois de bureaux et décideront de basculer vers des emplois terrain, qui auront acquis une nouvelle noblesse, dont ils avaient vraiment besoin. Ce sont souvent de “beaux” métiers, et ils resteront pendant longtemps à l’abri d’un tsunami similaire à celui qui va frapper les emplois de bureaux.

 

2030 - 2040: AGI et ASI

Le consensus d’une majorité de professionnels de l’IA est clair: l’arrivée des AGI (Artificial General Intelligence) devrait se produire entre les années 2030 et 2040.

J’ai longuement abordé ce sujet dans un récent billet de blog qui s’appuie sur deux livres intéressants à lire par tous ceux qui se préoccupent des impacts de l’AGI sur l’avenir de l’humanité.

J’ai terminé la lecture d’un autre ouvrage passionnant sur ce sujet des AGI, “The Coming Wave” de Mustafa Suleyman. Ancien cofondateur de DeepMind, il est maintenant CEO et cofondateur d’InflectionAI, l’une des premières ESN spécialisée dans l’IA. Cela ne surprendra personne: il faisait partie des 135 personnes présentes à la conférence de 2015 que j’ai référencée dans ce texte.

Mustafa Suleyman pense que le principal défi que doit relever l’humanité est celui du “Containment de l'IA”, que l’on peut traduire par l’endiguement de l’IA.

Dans son analyse de la “prochaine vague” il prend en compte deux phénomènes essentiels:  l’IA et un domaine de la biologie qu’il nomme la biologie synthétique,” la capacité de lire, éditer et maintenant écrire le code de la vie”(page 83).

Il rappelle aussi que le coût du séquencement du DNA a baissé un million de fois en vingt ans: c’est un progrès mille fois plus rapide que la loi de Moore !

J’ai évoqué plus haut les potentiels majeurs de l’IA dans le domaine de la médecine, idée reprise dans le livre de Suleyman.

Comme la majorité des ouvrages écrits par des spécialistes de l’IA, la partie consacrée aux risques est la plus fournie. Chez Suleyman, cela représente 11 chapitres sur 13. Seuls les deux derniers essaient de proposer une solution.

Le dernier paragraphe du chapitre 11 résume bien ce dilemme. Je cite:

“Regardez le monde et il semble que l’endiguement n’est pas possible… Pour le bien de tous, l’endiguement doit être possible.”

Il est difficile d’être optimiste sur la capacité de l’humanité à endiguer de manière efficace l’arrivée d’AGI. Le nombre de conditions à réunir pour que cet endiguement soit possible est vraiment très, très élevé.

Reddit a publié un bon résumé des 10 étapes nécessaires pour réussir cet exploit.

Après AGI, combien de temps avant  l’arrivée des ASI

Je ne suis pas trop inquiet sur l’arrivée des AGI, les IA ayant les mêmes compétences universelles que les humains. On reste sur une situation d’égalité de performances.

Par contre, la croissance exponentielle des performances est réservée aux solutions d’IA, pas à l’humanité! 

Combien de temps faudra-t-il pour que les AGI deviennent des ASI dix fois, puis cent fois, puis mille fois plus performantes que nous le sommes ?

Quelques mois ? Quelques années ?

Que se passera-t-il si des ASI non endiguées ont avec l’humanité le même écart d’intelligence que nous avec des animaux comme les chimpanzés ?

Un petit rappel: chaque jour les humains tuent sans trop d’états d'âme 900 000 vaches et 202 millions de poulets, des animaux intelligents.

Quelles pourraient être les décisions prises par ces ASI face aux comportements catastrophiques des humains: destruction de la planète, guerre, racisme, mauvaise répartition des richesses, inégalités homme-femme…? 

La couverture de la revue Time de juin 2023 en tire des conclusions fortement anxiogènes: la fin de l’humanité.

Au début de ce texte, je vous avais proposé de répondre à ce questionnaire:

Quels sont les plus grands dangers qui menacent l’humanité?

• Dérèglement climatique.
• Conflit nucléaire mondial.
• Pandémies.
• AGI et ASI.

L’IA peut apporter des réponses positives à ces risques, climat, pandémies.

L’IA peut aussi exacerber ces risques: pandémies, énergie, conflits nucléaires, en les utilisant comme moyen de détruire l’humanité si cela devient l’objectif.

Pas besoin de créer des armées de robots comme on l’imagine dans de nombreux films de science-fiction: de simples actions informationnelles suffisent.

Je vous propose de répondre une deuxième fois à ce questionnaire, après avoir lu ce billet de mon blog. Avez-vous donné les mêmes réponses, avant et après la lecture ?

 

Synthèse

Mon objectif prioritaire, dans ce texte, est d’aider les dirigeants d’entreprises publiques et privées et les responsables politiques à mieux comprendre pourquoi la révolution induite par l’IA sera la plus importante qui ait jamais existé pour l’avenir de l’humanité.

Le fait que l’on n’ait pas de réponses claires aux défis majeurs posés par l’IA n’est pas une raison pour ne pas se poser immédiatement les questions liées à la croissance exponentielle des potentiels des outils d’IA, au contraire.

Je suis heureux de constater que des entreprises l’ont compris et sont nombreuses à me demander d’animer des conférences en interne pour leur COMEX et leurs responsables, à tous les niveaux.

Je l’ai écrit au début de ce texte: en essayant d’anticiper les impacts de l’IA et de l’IAG sur la période 2025-2029 et la décennie qui commence en 2030, je prends le risque de me tromper, mais je l’assume.

Le plus grand danger, pour l’humanité, c’est d’ignorer les grands défis posés par l’IA et l’IAG. 

En essayant de les anticiper, on peut espérer éviter des catastrophes.

En les ignorant, on est certain que des catastrophes se produiront.