Ces cinq tendances en matière d'IA transformeront nos vies dans les années à venir.

Stable Diffusion : créer de nouvelles images à une vitesse fulgurante

La capacité de générer une image en quelques secondes avec seulement quelques mots-clés en utilisant des outils comme DALL-E et MidJourney est tout aussi impressionnante que le très discuté ChatGPT. Tout comme le modèle linguistique de ChatGPT, ces modèles exploitent l'immense quantité de données disponibles sur internet, dans ce cas-ci des images existantes.

Stable Diffusion repose également sur un modèle de transformation texte-en-image. La différence avec les deux autres est qu'il s'agit d'un modèle open source que tout le monde peut exécuter par soi-même sur un ordinateur relativement puissant. Stable Diffusion utilise l'apprentissage profond. Le modèle est entraîné à supprimer le bruit d'une image. Il commence par recevoir une image remplie de bruit et lui demande de générer une image avec un peu moins de bruit. En répétant ce processus, il est capable de créer une image nette. En fonction des informations que le modèle possède sur ce à quoi une image devrait ressembler, il commence progressivement à ajouter de la structure au bruit.
Ce type d'outils est en plein développement et alimenté par de plus en plus de données. Dans les années à venir, nous verrons de nombreux autres exemples d'IA générative qui seront utilisées pour créer du contenu tel que des vidéos complètes ou des morceaux de musique basés sur des descriptions.

2. Diagnostiques : meilleurs que les médecins

Les modèles d'apprentissage profond qui reconnaissent les images ne sont pas seulement utiles pour générer de nouvelles images. Ils jouent également un rôle dans le domaine de la santé depuis des années, en aidant les médecins à établir des diagnostics. Par exemple, il y a plusieurs années, des scientifiques ont développé un modèle capable de reconnaître le cancer de la peau à partir de photos de patients, mieux que ne le pouvaient les dermatologues, peu importe leur niveau de connaissances et d'expérience. Ce type de réseau neuronal est entraîné à partir de dizaines de milliers d'images. Pour chaque image, il peut évaluer avec une précision allant jusqu'à 95 % si elle est cancéreuse ou non. Est-ce une mauvaise nouvelle pour les spécialistes médicaux ? Absolument pas. Bien que ces modèles puissent être utilisés pour aider les médecins à établir des diagnostics, ce sont toujours les médecins qui ont le dernier mot. Si ces modèles fonctionnent bien, ils permettent également de gagner beaucoup de temps, que les médecins peuvent alors consacrer à la recherche ou à d'autres travaux importants.

3. Lecture de l'esprit : est-ce possible et est-ce permis ?

Peut-être la possibilité la plus profonde - et terrifiante - avec l'IA est la capacité de lire les pensées de quelqu'un. La première question qui se pose est de savoir si cela est même possible. Le PDG Mark Zuckerberg de Meta (Facebook) envisage un avenir où les gens pourraient envoyer leurs pensées directement les uns aux autres s'ils le souhaitent. Bien qu'il soit hautement improbable que cela aille aussi loin, de nombreuses recherches sont en cours sur la communication cerveau à cerveau, et il existe en fait des systèmes capables de franchir les premières étapes. Par exemple, l'équipe de recherche de Braingate étudie comment une interface cerveau/machine utilisant des électrodes peut permettre aux personnes souffrant de troubles cérébraux de contrôler des bras robotiques et des tablettes avec leurs pensées.
Bien que cela puisse très bien être une application précieuse, la « lecture des pensées » pourrait également mener à un futur dystopique, comme le montre une vidéo du Forum Économique Mondial. Dans cette vidéo, les ondes cérébrales des employés d'une entreprise ont été décodées pour déterminer à quel point ils prennent leur travail au sérieux, s'ils éprouvent certaines émotions envers leurs collègues et s'ils sont impliqués dans des activités illégales. Il n'est pas nécessaire d'avoir des électrodes dans le cerveau pour enregistrer toutes ces informations. Un dispositif portable comme une montre connectée ou des écouteurs suffit.

Pour l'instant, ce type d'application ne peut être vu que dans des séries comme Person of Interest. Mais comme l'a souligné un chercheur, ce que vous pensez et ressentez peut être réduit à des données. Et que se passerait-il si l'IA devenait extrêmement performante pour interpréter de grandes quantités de données ? Les questions éthiques et les préoccupations liées à la vie privée entraveraient probablement ce développement plus que la technologie elle-même.

4. Résolution d'entité : combiner les données intelligemment

La combinaison des données est l'une des tâches les plus importantes que l'IA est capable d'accomplir. Cependant, les données sont collectées et stockées de différentes manières. Pour les programmes informatiques traditionnels, deux ensembles de données sont considérés comme différents s'ils ne sont pas identiques à 100 %. Grâce à la résolution d'entités, il est possible de relier des données qui sont presque identiques mais pas totalement similaires. C'est une manière astucieuse de découvrir que des données très similaires sont liées à la même personne.

La résolution d'entités peut combiner des données de manière à ce qu'elles puissent être retracées jusqu'à une personne. Cela est utile pour les entreprises qui ne conservent pas toujours leurs données de manière cohérente dans leurs systèmes, mais permet d'utiliser ces données pour améliorer les dossiers des patients afin de fournir de meilleurs soins, ou pour prévenir la fraude. Une fois de plus, la discussion sur l'éthique et la vie privée n'est jamais loin. Jusqu'où peut-on aller dans la combinaison des données ? Que se passe-t-il si l'algorithme se trompe ? Pouvons-nous encore être anonymes dans nos vies ?

5. Singularity : allons-nous bientôt devenir obsolètes ?