Avons-nous raison de nous méfier des intelligences artificielles ?

Nous venons à peine de découvrir les possibilités de GPT-4 que l’on nous annonce déjà l’avènement d’Auto-GPT. Les agents intelligents sont de retour, mais cette fois ils bénéficient de la formidable puissance des larges modèles de langage. Faut-il se réjouir ou se méfier de l’avènement des IA générative ? La question n’est pas simple, car il faut pour cela se pencher sur les notions d’intelligence artificielle ou sur la signification de l’intelligence et de l’informatique. Au final, comme c’est souvent le cas, le coeur du sujet n’est pas technologique, mais culturel, politique et sociétal. Faut-il pousser la réflexion aussi loin pour se faire un avis éclairé sur les IA génératives ? Oui j’en suis persuadé, car les enjeux sont à la hauteur du potentiel.

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Web3 et métavers sur la voie de la maturité ?

Voilà plus de 6 mois que le (petit) monde des NTIC a été happé par la déferlante des IA génératives. Un raz-de-marée médiatique qui éclipse les autres sujets et nous fait croire à l’échec d’usages et technologies innovantes que l’on nous annonçait comme révolutionnaires il y a encore quelques mois. Ne laissez pas l’appétit des médias pour les “Breaking news” obscurcir votre vision, car le Web3 et le métavers restent des sujets d’actualité comme en témoignent les nombreux signaux faibles (et certains forts) que l’on peut capter si l’ont fait l’effort.

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Quel modèle de collaboration à l’heure des IA génératives ?

Plus les semaines passent et plus les promesses faites autour des IA génératives prennent de l’ampleur. Si les progrès sont manifestes, j’ai comme l’impression que nous tournons en rond dans la description précise de ce que peuvent faire ces fameuses intelligences artificielles. Au-delà des prédictions délirantes, les mêmes formulées il y a 6 ans à l’époque où les médias généralistes découvraient le deep learning, il me semble important de replacer les modèles génératifs dans le contexte de l’entreprise et des problématiques très concrètes auxquelles elles sont confrontées : lutter contre l’infobésité et essayer de faire sortir les collaborateurs du paradigme fichiers / emails.

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L’humanité à la croisée des chemins face au second âge d’or de l’IA

Si le Web3 ou le métavers n’ont pas encore délivré leurs promesses, les progrès fulgurants et les investissements colossaux autour de ChatGPT nous font dire que le potentiel disruptif des IA génératives est bien réel. Dans la mesure où aucun secteur d’activité ou métier n’est à l’abri, l’impact sera considérable. La question est maintenant de savoir comment mettre à profit le potentiel des modèles génératifs pour un progrès durable. En d’autres termes : comment concilier les aspects technologiques, économiques, environnementaux et sociaux ?

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Intelligence artificielle : Nous n’avons pas besoin de plus de contenus, mais de meilleures analyses

Avec la sortie de GPT-4, la ferveur médiatique autour des IA génératives atteint des sommets. Présentés comme la solution miracle à tous nos problèmes, les modèles génératifs nourrissent tous les fantasmes des techno-utopistes et “experts en IA” de Twitter. Pourtant ils ne résolvent en rien les problèmes des entreprises (cloisonnement des données et connaissances, système d’information sclérosé, gigantesque dette numérique…) et risquent même d’aggraver l’infobésité ou la désinformation. Plutôt que de participer à l’hystérie collective, je préfère adopter une approche critique et poser une question essentielle : quel problème essaye-t-on de résoudre ?

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