L’IA générative est une merveille technologique destinée à changer notre façon de travailler, mais que fait-elle et quels sont ses cas d’utilisation pour les CTO ?
Quoi de mieux pour commencer qu’avec une définition directement sortie de la bouche du cheval ? ChatGPT-4, d’OpenAI soutenu par Microsoft, décrit l’IA générative comme « … un type d’intelligence artificielle qui implique la formation d’algorithmes pour générer de nouveaux contenus basés sur un ensemble donné de paramètres ou de données. Cette technologie a été utilisée dans une variété de domaines, de la génération d’images et de vidéos au traitement du langage naturel et à la création musicale ».
En plus d’être d’une modestie attachante, l’IA générative a également le potentiel de transformer les économies. Dans un blog publié en mars, le fondateur de Microsoft, Bill Gates, a décrit l’IA comme l’une des deux seules démonstrations révolutionnaires de technologie dont il ait jamais été témoin.
« Les années à venir, les entreprises créeront de nouveaux modèles commerciaux et de nouvelles utilisations pour cette technologie que nous commençons à peine à comprendre »
Le premier était une interface utilisateur graphique de 1980 qui est devenue l’ancêtre des systèmes d’exploitation informatiques modernes. La seconde a eu lieu l’année dernière, lorsque l’équipe OpenAI a développé une IA capable de réussir un examen à choix multiples de biologie de placement avancé avec un score de 59 sur 60, plus des « réponses exceptionnelles » à six questions ouvertes.
Ils ont poursuivi en posant un dilemme éthique : « Que dites-vous à un père avec un enfant malade ? ». Gates dit que sa réponse était « probablement meilleure que ce que la plupart d’entre nous dans la salle auraient donné ».
Le test montre l’étendue du potentiel de l’IA générative, des solutions basées sur des statistiques concrètes à la résolution de problèmes créative et « émotionnelle ». Les évangélistes affirment que cela transformera tout, y compris la façon dont nous travaillons, apprenons, communiquons, voyageons et guérissons, un point de vue approuvé par le domaine croissant des géants de la technologie – Google, Meta et IBM parmi eux – développant des prototypes de plus en plus puissants.
Cas d’utilisation de l’IA générative
Pour les leaders technologiques, l’IA générative a beaucoup de potentiel. José Araujo, CTO chez Orange Cyberdefense, pense qu’il soutiendra les analystes de la sécurité en passant au crible des montagnes de données techniques et en les présentant de manière digeste et exploitable.
« De même », dit-il, « les analystes en sécurité peuvent utiliser des requêtes en langage naturel dans leurs recherches, interagir avec les outils de sécurité de manière plus humaine et limiter le besoin de pratiques de développement hautement techniques.
« Nous sommes confrontés à une crise mondiale des compétences en cybersécurité. Je suis particulièrement intéressé de voir comment l’IA générative peut générer des gains d’efficacité pour réduire la charge de travail et commencer à atténuer ces pressions. »
ChatGPT est d’accord, affirmant qu’il peut être utilisé pour « … synthétiser de nouvelles données basées sur des ensembles de données existants, ce qui peut être bénéfique pour l’analyse et la recherche de données ».
IA générative et cybersécurité
Un autre cas d’utilisation consiste à créer « … de nouvelles solutions à des problèmes complexes. Par exemple, les modèles d’IA peuvent être utilisés pour optimiser des systèmes complexes tels que les réseaux énergétiques ou les réseaux de transport, conduisant à des solutions plus efficaces et durables ».
Prouvant que rien de tout cela n’est illusoire, les itérations actuelles de l’IA générative sont déjà capables de soutenir les développeurs de logiciels et les équipes de sécurité. Selon Jamie Boote de Synopsys Software Integrity Group, il peut être utilisé pour « … fournir des conseils sur les problèmes de sécurité qui peuvent s’appliquer dans certains cas d’utilisation, en tenant compte des réglementations telles que PCI DSS ou SOX ».
Ces exigences peuvent ensuite être transmises à une autre IA pour développer le code source dans n’importe quel langage « … avec de la documentation, des discussions sur le forum et des exemples de code disponibles dans son ensemble de formation ».
Codage IA x génératif
Plus généralement, l’IA aidera les équipes techniques à résoudre le problème éternel de la communication avec des moldus de haut rang en dehors des services informatiques. Le directeur technique de Capgemini, Steven Webb, souligne sa compatibilité avec les formats de communication accessibles tels que les tableurs et les e-mails.
« Des produits déjà puissants, avec l’ajout de l’IA, permettront d’interroger les données avec un langage naturel, en utilisant des informations, des tendances et des prévisions externes. [It will] écrivez des e-mails ou des présentations à partir du contexte à côté de vos données. Vos équipes ou Google Hangouts [will get] un résumé de votre appel, y compris les actions. »
Levi Matkins, PDG de LifeStreet, cite l’exemple de CoPilot de GutHub, qui augmente la productivité des développeurs en proposant des suggestions de codage de type « auto-complete ».
Le PDG de Silico, John Hill, affirme que cela accélère le processus de jumelage numérique pour une meilleure automatisation des processus métier, tandis que le vice-président de l’ingénierie sur le terrain de Databricks, Toby Balfre, pointe vers l’application ChatGTP de Slack, qui aide à rédiger des messages et à résumer les conversations.
L’avenir de l’IA générative
Anticiper la fin de partie de l’IA est un exercice sans fin. Imaginez un monde dans lequel les technologies génératives s’articulent avec d’autres innovations naissantes, l’informatique quantique par exemple. Le résultat est une plate-forme capable de rassembler et de présenter les meilleures idées collectives de l’histoire humaine, ainsi que des entrées de sources synthétiques avec des QI infinis, dans n’importe quelle discipline et pour n’importe quel but, en une fraction de seconde.
Les résultats seront présentés avec des points d’action recommandés ; mais peut-être que plus tard, la technologie s’en occupera pendant que vous préparez une tasse de thé. Il y a plusieurs obstacles à franchir avant que cette vision ne devienne réalité ; par exemple, traiter des préjugés et du rôle des opinions contestées, répondre à la question de savoir si nous le voulons vraiment, plus, bien sûr, assurer la sécurité de l’humanité, mais pourquoi pas ?
En attendant, Rachel Roumeliotis, vice-présidente des données et de l’IA chez O’Reilly, prédit une foule d’avantages à court terme pour les machines d’apprentissage logique (LLM).
« À l’heure actuelle, nous constatons que les progrès dans les LLM dépassent la façon dont nous pouvons les utiliser, comme c’est parfois le cas avec la médecine, où nous trouvons quelque chose qui fonctionne mais ne savons pas nécessairement exactement pourquoi. Les années à venir verront des individus, des équipes et des entreprises créer de nouveaux modèles commerciaux et de nouvelles utilisations pour cette technologie que nous commençons à peine à comprendre.
De même, le Dr Farshad Badie, vice-doyen de l’informatique et de l’informatique à la Berlin School of Business and Innovation, voit une multitude de cas d’utilisation de l’IA générative au coin de la rue.
« Le développement d’outils et d’algorithmes de calcul avancés… permettra aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées et d’optimiser leurs opérations, ce qui se traduira par une efficacité et une rentabilité accrues.
« Du point de vue des sciences cognitives de l’information, l’intégration de l’intelligence artificielle dans les systèmes organisationnels améliorera encore la capacité d’apprendre et de s’adapter à des environnements changeants. Cela leur permettra de mieux anticiper et répondre aux besoins des clients, ce qui conduira finalement à une satisfaction et une fidélité accrues. »
Posez aux experts de premier plan la question « jusqu’à quel point l’IA générative peut-elle être puissante ? et la plupart admettront qu’ils ne sont pas complètement sûrs. Mais le consensus est que la technologie a atteint un point d’inflexion à partir duquel un monde axé sur l’IA sera révolutionné au-delà de la compréhension humaine.
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