Une histoire de l'intelligence artificielle
L'intelligence artificielle (IA) est un domaine cyclique. Les bulles d'intérêt sont classiques. On les qualifie de printemps de l'IA, par opposition aux hivers.
Le troisième printemps de l'IA a commencé en 2016. Il concerne l'utilisation d'une classe d'algorithmes qui relève de l'apprentissage automatique profond (deep learning). C'est un sous-domaine du domaine plus général de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle.
Ces algorithmes permettent de construire des outils d'aide à la décision à partir de l'exploitation statistique de vastes bases de données. Ces bases de données ont typiquement des millions ou des milliards d'objets, voire plus.
Le deep learning est très utilisé par les BigTechs, GAFA en tête. Ils sont responsables de progrès spectaculaires en traitement d'images, en classification (produit, service, utilisateur) et en recommandation (article, texte).
Fin 2022, OpenAI a donné accès à un agent conversationnel nommé
ChatGPT. Une partie de son fonctionnement reste secret, voire obcur. Il est
construit sur un modèle de langage (LLM) qui exploite de très vastes bases
de données textuelles (corpus). Les performances de ChatGPT sont remarquables.
Ces technologies constituent des avancées technologiques intéressantes qui permet de construire des outils d'aide à la décision aux performances excellentes - dans certains cas. Il n'a cependant rien de révolutionnaire, ni d'incoutournable, encore moins d'universel. Le propos de cet document est d'inscrire ce troisième printemps, la bulle du deep learning, dans une perspective historique plus générale. Et de donner une vision personnelle et un point de vue informé, volontiers critique, de deux data scientists expérimentés, au sujet de la frénésie qui s'est emparée du monde économique.
Document accessible ici.