L’IA est en train de perdre son hype

• Les experts de la tech de la Silicon Valley traversent des semaines difficiles
• De nombreux investisseurs craignent que l’IA n’apporte pas les profits massifs qu’ils recherchent
• Les actions des entreprises occidentales qui mènent la révolution de l’IA ont chuté de 15 % depuis leur pic du mois dernier
• De nombreux observateurs s’interrogent sur les limites des LLM qui alimentent des services comme ChatGPT

État de l’usage de l’IA dans les entreprises

• Les géants de la tech ont investi des dizaines de milliards de dollars dans les modèles d’IA et promettent des dépenses encore plus importantes à l’avenir
• Pourtant, selon les dernières données du Census Bureau, seules 4,8 % des entreprises américaines utilisent l’IA pour produire des biens et des services, contre un pic de 5,4 % au début de l’année
• Une proportion similaire d’entreprises prévoit d’utiliser l’IA au cours des douze prochains mois

Explication du Hype Cycle

• Mention du « Hype Cycle », un terme popularisé par le cabinet de recherche Gartner et considéré comme une évidence dans la Silicon Valley
• Au départ, après une période d’enthousiasme irrationnel et de surinvestissement, une nouvelle technologie brûlante tombe dans le « creux de la désillusion », période durant laquelle le sentiment se dégrade
• La crainte se répand alors que l’adoption de la technologie progresse trop lentement et qu’il est difficile d’en tirer des profits
• Mais après cette phase de désillusion, la technologie rebondit
• Les investissements réalisés pendant la vague d’enthousiasme permettent de construire massivement des infrastructures, ce qui aide la technologie à se diriger vers une adoption grand public
• L’article s’interroge sur la capacité du Hype Cycle à servir de guide utile pour l’avenir de l’IA dans le monde

Exemples de Hype Cycle dans l’évolution technologique

• La fièvre ferroviaire et la bulle des chemins de fer dans la Grande-Bretagne du XIXe siècle, suivies de la transformation économique permise par la construction des lignes par les compagnies ferroviaires
• L’enthousiasme autour d’internet dans les années 1990, l’effondrement du marché en 2000 et l’échec de 135 grandes entreprises dotcom, alors même que les investissements des opérateurs télécoms dans les câbles à fibre optique ont posé les bases de l’infrastructure internet actuelle

Avis sur la possibilité d’un Hype Cycle pour l’IA

• L’IA n’a pas encore connu un effondrement de l’ampleur du rail ou des dotcom, mais l’anxiété actuelle peut être un signe que la domination mondiale de l’IA approche
• « L’avenir de l’IA ressemblera à celui de toutes les autres technologies : une construction d’infrastructures massive et coûteuse, un énorme effondrement quand les gens réaliseront qu’ils ne savent pas comment utiliser l’IA de façon productive, puis une lente renaissance à mesure qu’ils l’apprendront », estime le commentateur économique Noah Smith

Les technologies qui ne correspondent pas au Hype Cycle

• L’IA elle-même a connu pendant des décennies des phases d’enthousiasme et de désespoir, sans pour autant avancer vers l’étape finale du Hype Cycle
• Enthousiasme pour l’IA dans les années 1960, hivers de l’IA dans les années 1970 et 1990, recul de l’intérêt de recherche jusqu’en 2020, puis nouvelle envolée avec l’arrivée de l’IA générative
• Le cloud computing, le solaire et les réseaux sociaux ont suivi des trajectoires de développement plus linéaires, différentes du Hype Cycle
• Web3, les imprimantes 3D et les nanotubes de carbone ont vu l’ambiance passer de l’engouement à la peur, sans revenir à un niveau significatif

La difficulté de vérifier la régularité empirique du Hype Cycle

• Il n’est pas facile de vérifier si le Hype Cycle constitue réellement une régularité empirique
• « Comme il s’agit de données fondées sur les émotions, il est difficile d’être catégorique », souligne Ethan Mollick de l’université de Pennsylvanie

Analyse des données de The Economist sur le Hype Cycle

• L’analyse combine les données accumulées pendant des décennies par Gartner sur le positionnement des technologies prometteuses dans le Hype Cycle avec ses propres travaux
• En suivant des technologies de rupture dans le temps, l’étude montre que seule une minorité d’entre elles (environ 20 %) passe par tout le processus, de l’innovation à l’enthousiasme, puis à la déception et enfin à l’adoption généralisée
• De nombreuses technologies deviennent largement utilisées sans passer par de telles montagnes russes
• Parmi toutes les technologies tombées dans le gouffre de la désillusion, on estime que 60 % ne réémergent jamais
• Cette conclusion rejoint celle de Michael Mullany : « Étonnamment, beaucoup de tendances technologiques ne sont à un moment donné qu’un simple effet de mode »

Possibilités et défis de la révolution de l’IA

• L’IA peut encore transformer le monde
• L’un des géants de la tech peut réaliser une percée
• Les entreprises peuvent finir par comprendre les avantages qu’offre l’IA
• Mais aujourd’hui, le défi des géants de la tech est de prouver que l’IA peut apporter quelque chose à l’économie réelle
• Le succès n’est pas garanti

Conclusion

• Si l’on regarde l’histoire des technologies pour se faire une idée de l’avenir de l’IA, le Hype Cycle est un guide imparfait
• L’expression « Easy Come, Easy Go » pourrait être un meilleur guide

Avis de GN⁺

• Le Hype Cycle ne s’applique pas nécessairement au développement et à la commercialisation des technologies d’IA. Chaque technologie peut suivre une trajectoire différente
• Les investissements dans l’IA reculent et les inquiétudes augmentent aujourd’hui, mais cela ne nie pas le potentiel futur de l’IA. Il peut au contraire s’agir d’un phénomène naturel dans le processus de maturation technologique
• Comme l’usage de l’IA dans les entreprises n’en est encore qu’à ses débuts, il faudra probablement plus de temps avant que ses effets sur l’économie réelle deviennent visibles
• Il reste incertain de savoir à quelle vitesse et avec quelle ampleur l’IA pourra transformer les industries existantes, mais à long terme elle devrait avoir un impact majeur sur l’ensemble de la société
• Les géants de la tech devront chercher des moyens de dépasser les limites actuelles de l’IA et de créer une valeur concrète. Au-delà de la simple compétition technologique, ils devront aussi prendre en compte la responsabilité sociale et les enjeux éthiques

[ilotoki0804]

Au seul titre, je pensais que ce serait un article avertissant contre le hype autour de l’IA, mais le contenu ressemble plutôt à une analyse globale du hype cycle.

[GN⁺]

Avis sur Hacker News

• Certains estiment que le battage autour des projets et startups de type « API wrapper » va retomber

  • Les limites des LLMs sont encore loin d’être atteintes
  • Des LLMs adaptés à des domaines spécifiques atteindront des performances de niveau expert
  • Ces modèles seront combinés à des MoEs à usage général
  • Au-delà des LLMs et du RL, de nouvelles approches seront découvertes et perfectionnées
  • Les véritables limites sont encore lointaines

• L’IA a complètement transformé les flux de travail

  • Claude Sonnet a changé la manière de travailler des programmeurs
  • Les grands groupes comme Microsoft n’exploitent pas encore suffisamment l’IA
  • Le changement sera lent dans les grandes entreprises
  • La situation ressemblera à celle d’Internet et de l’éclatement de la bulle dot-com

• Une tentative de nettoyage d’une base de données avec l’IA a été faite, mais ChatGPT a commis plusieurs erreurs

  • Il aurait mieux valu faire le travail dans Excel

• Les réactions à l’IA sont très polarisées

  • Certains pensent qu’elle a transformé les flux de travail
  • D’autres pensent qu’il s’agit de battage médiatique
  • ChatGPT-4 a été impressionnant sur de nombreuses tâches
  • Une mauvaise première expérience peut conduire à ignorer l’IA

• En tant que neuroscientifique, l’évolution de l’IA est jugée stupéfiante

  • L’IA est extrêmement puissante lorsqu’on la compare à l’intelligence biologique
  • Même si l’IA consomme beaucoup d’électricité et présente des vulnérabilités, elle pourrait devenir 1 000 fois plus capable que l’humain
  • Des changements radicaux et non linéaires sont attendus

• Une nouvelle technologie peut s’appliquer à de nombreux problèmes, ce qui alimente le battage médiatique

  • Avec le temps, seules les applications pratiques subsisteront

• L’IA est utile pour les résumés, les explications et l’aide au code

  • Mais il existe aussi des problèmes de plagiat touchant les artistes et les écrivains, ainsi que des suppressions d’emplois
  • Il est possible que l’IA ne soit qu’un phénomène de battage plutôt qu’un moyen d’améliorer l’humanité

• Cela ne fait qu’un an et demi que GPT-4 est sorti

  • Les grandes entreprises n’exploitent toujours pas suffisamment l’IA
  • Le battage médiatique ne garantit pas la pérennité

• ChatGPT a été stupéfiant

  • Les données textuelles venant à manquer, le basculement se fait désormais vers la vidéo
  • L’IA apportera des gains économiques
  • L’IA doublera la productivité des employés
  • Toutes les entreprises adopteront l’IA