- Rapport de l’indice de l’IA publié par le Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI)
- Une ressource conçue pour aider les chercheurs, décideurs politiques, journalistes et le grand public à comprendre l’IA, en suivant, collectant et visualisant des données sur l’IA à l’échelle mondiale
- PDF de 230 pages, avec les données brutes également publiées sur Google Drive
Principaux enseignements
- Les investissements privés dans l’IA ont fortement augmenté, avec une concentration accrue des investissements : moins d’entreprises d’IA financées, mais davantage de gros tours de table
- En 2021, les investissements privés dans l’IA ont atteint environ 100 trillions de wons ($93.5b), soit le double de 2020
- Nombre d’entreprises financées : 1 051 en 2019, 762 en 2020, 746 en 2021
- En 2020, 4 entreprises avaient levé plus de $500m (600 milliards de wons), contre 15 en 2021
- Les États-Unis et la Chine mènent la coopération internationale en IA
- Malgré la montée des tensions géopolitiques, la coopération en IA entre les deux pays est plus de cinq fois supérieure à celle de 2010
- Cette coopération a produit 2,7 fois plus de publications que le duo classé deuxième, Royaume-Uni–Chine
- Les modèles de langage sont bien plus grands et plus performants qu’auparavant, mais aussi plus biaisés
- Les grands modèles de langage établissent de nouveaux records sur les benchmarks, mais montrent aussi qu’ils reflètent davantage les biais présents dans les données d’entraînement
- Un modèle de 280 milliards de paramètres créé en 2021 présente une toxicité induite (
elicited toxicity) supérieure de 29 % à celle d’un modèle de 117 millions de paramètres développé en 2018
- Les systèmes gagnent en capacités, mais l’augmentation de leurs performances accroît aussi la gravité potentielle des biais
- L’éthique de l’IA est évoquée partout
- Les recherches sur l’équité et la transparence en IA ont explosé depuis 2014, avec un nombre de publications multiplié par cinq
- Les travaux sur l’équité algorithmique et les biais sont passés d’un sujet académique à un thème de recherche grand public aux applications étendues
- L’IA devient moins chère et plus performante
- Depuis 2018, le coût d’entraînement des systèmes de classification d’images a baissé de 63 %, et le temps d’entraînement s’est amélioré de 94 %
- Sur l’ensemble des tâches MLPerf comme la recommandation, la détection d’objets et le traitement du langage, les coûts d’entraînement diminuent et les temps d’entraînement raccourcissent, ce qui favorise une adoption large des technologies d’IA
- Données, données, données
- Pour obtenir les meilleurs résultats, on utilise toujours plus de données d’entraînement supplémentaires
- Cette tendance favorise le secteur privé, qui a accès à des ensembles de données massifs
- Plus que jamais, des lois sur l’IA à travers le monde
- Dans les archives législatives de 25 pays, le nombre de lois contenant le terme "AI" est passé de 1 en 2016 à 18 en 2021
- L’Espagne, le Royaume-Uni et les États-Unis ont chacun adopté 3 lois en 2021
- Les bras robotisés deviennent de moins en moins chers
- Le prix médian d’un bras robotisé est passé de 42 000 dollars l’unité en 2017 à 22 600 dollars en 2021, soit une baisse de 46,2 % en cinq ans
- La recherche en robotique devient plus accessible et plus abordable
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