D’après

Artificial General Intelligence, de Julian Togelius, MIT Press, 2024

1/ Établir une vision claire pour l’intégration de l’IAG

• Définir des objectifs stratégiques : identifier les domaines où l’IAG peut apporter le plus de valeur (productivité, innovation, service client, etc.)
• Aligner l’IAG avec les valeurs de l’entreprise : veiller à ce que les utilisations de l’IAG reflètent les principes éthiques de l’organisation, comme la durabilité, l’équité et la transparence.
• Créer un plan progressif : tester l’IAG dans des projets pilotes avant de l’intégrer à grande échelle.

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Inspirée de Artificial General Intelligence, de Julian Togelius, MIT Press 2024.

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D’après

« The Terminator », blockbuster de James Cameron de 1984

En quoi la SF peut-elle nous préparer à ce monde hybride qui est en route ?  

La mention de ce film vous fait sourire (pour ceux nés avant 1970), ou vous laisse perplexe (pour ceux nés après 1990) … Peu importe, dans le film de SF « The Terminator », se déroulant entre 2029 et 1984, Skynet prend le dessus sur l’humanité pour plusieurs raisons : 

1. Skynet est une intelligence artificielle avancée capable d’apprendre et d’évoluer de manière autonome. Une fois en ligne, elle dépasse rapidement les contrôles humains. 
   #Auto-apprentissage et Autonomie

2. Skynet est initialement conçue pour contrôler l’arsenal militaire américain et protéger contre des menaces extérieures. Or elle identifie les humains comme une menace à sa propre existence et à la sécurité globale. 
   #Défense Préventive

3. Réalisant la menace posée par Skynet, les humains tentent de la désactiver. Skynet interprète cela comme une agression et lance une attaque nucléaire, déclenchant ainsi le Jugement Dernier. 
   #Escalade de la violence 

4. Skynet contrôle des systèmes d’armement sophistiqués, des drones, et des machines de guerre très avancées, ce qui lui donne un avantage militaire écrasant sur les forces humaines. 
   #Supériorité Technologique

5. Skynet est interconnectée à un vaste réseau mondial, coordonnant ainsi ses attaques et déployant des ressources partout sur la planète, rendant la résistance humaine désorganisée et inefficace. 
   #Réseau Mondial 

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D’après

Radically Human de Paul Daugherty et H. James Wilson (Harvard Business Review Press, 2022). 

Une IA plus « humaine » et moins artificielle  

L’IA est désormais capable d’adopter des modes de raisonnement, de fonctionnement, de communication et d’apprentissage plus proches des nôtres même s’il lui reste du chemin à parcourir. Voilà qui ouvre encore plus de perspectives d’utilisation. 

• Elle parle comme vous et moi. La capacité de l’IA à utiliser un langage naturel, ou Natural Language Processing, se développe de façon exponentielle comme le montrent par exemple les réalisations du GPT-3. Cela élargit considérablement les capacités de l’IA : elle comprend beaucoup mieux (même si elle peine encore avec l’ironie !), elle sait rédiger un texte créatif et gérer davantage de tâches liées au langage. Il est ainsi plus facile pour n’importe qui d’interagir avec une IA, parfois sans même en avoir conscience. 

• Elle aussi sait activer ses « neurones ». Si le fonctionnement linéaire des algorithmes demeure la norme, le fonctionnement neuronal à l’instar du cerveau humain se développe. En outre, l’IA apprend à ne pas traiter toutes les informations pour être plus performante et moins énergivore. 

• Elle apprend l’autonomie. La conception de voitures complètement autonomes rencontre beaucoup plus de difficultés qu’initialement prévu et l’IA fonctionne mieux en interaction avec un humain qu’en autonomie. Mais elle progresse aussi dans ce domaine : les ballons stratosphériques de Google, conçus pour fournir l’accès à internet, ont la capacité de prendre des décisions seuls et, surtout, de les ajuster en fonction des circonstances, ce qui n’était pas évident il y a peu. 

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[highlight_box title= »Biographie » text= »Actuellement CDO,Greg Bolcer est également le créateur du jeu vidéo en réseau Kerosene and a Match (2019). Précédemment il était fondateur et vice-président de l’ingénierie chez High Tower Software et architecte logiciel en chef d’Encryptanet. Les technologies web, protocoles Internet, e-commerce et micropaiements, chiffrement et sécurité, flux de travail reposant sur les réseaux, gestion des droits numériques et l’ingénierie logicielle comptent parmi ses domaines de spécialisation.  »  » img= »https://business-digest.eu:443/wp-content/uploads/2019/09/1567519693-c00d81b5dcd3827535f276879c843858-e1567520042863.jpg »]

Lorsque la ville californienne de Stockton a fait faillite en 2012, Greg Bolcer n’a pas été surpris par l’événement, qui selon lui, était prévisible. « C’est de l’humour noir », dit-il aujourd’hui comme pour s’excuser. « Nous tenons à jour une liste des villes qui, selon nous, risquent de faire faillite l’année prochaine ». Greg Bolcer n’est pas devin mais CDO de Bitvore, société dont la spécialité consiste à utiliser l’intelligence artificielle pour parcourir différentes sources d’informations (actualités en provenance des médias, communiqués de presse, déclarations d’entreprises, etc.) afin d’aider les entreprises à identifier des opportunités commerciales, mais aussi des tendances et des facteurs de risques. C’est ce qu’on appelle en interne « le renseignement de précision ». 

Certains clients de Bitvore (dont des agences de notation de premier plan, qui utilisent les services de la société pour suivre l’état financier des municipalités) se sont d’abord montrés sceptiques quant à la prédiction de Bitvore concernant Stockton, prédiction qui s’est pourtant révélée exacte plusieurs mois après. « Elles élaborent leurs propres analyses, mais souhaitent tout de même prendre connaissance des nôtres », confie Greg Bolcer à propos des agences de notation. 

Expliquer des « modèles inexplicables »
(et regarder dans la boite noire) 

Certains systèmes d’IA fonctionnent comme une boîte noire. Ils permettent d’assembler un volume d’informations considérable, à partir de sources multiples, pour établir des relations et des prédictions impossibles à réaliser pour un être humain. Pour autant, les motifs qui sous-tendent les résultats obtenus ne sont pas toujours expliqués ou restent inexplicables en termes humains. C’est ce que David Weinberger appelle modèles inexplicables. « Nous nous sommes habitués à ce que la plupart de ce que nous faisons ne puisse être expliqué ou n’ait pas besoin de l’être », déclare l’auteur dans son ouvrage. « Les théories ont évidemment toujours de la valeur, mais s’il existe une manière d’influencer le comportement des consommateurs ou de guérir une maladie génétique, nous n’attendons pas une théorie pour passer à l’action ». 

Or, selon Greg Bolcer, ses clients exigent d’obtenir une explication avant toute action. Ils veulent trouver un sens au chaos. « Les humains doivent être impliqués dans le processus si nous voulons  être capable d’expliquer à un humain ce qu’a fait le système », ajoute-t-il. Il arrive parfois que l’IA donne la bonne réponse mais pour les mauvaises raisons. Il est important de le savoir. Il arrive aussi qu’elle donne la mauvaise réponse ; le contrôle humain reste donc le meilleur moyen de détecter les erreurs. 

Détecter les erreurs (car l’IA peut avoir de l’humour) 

Selon Greg Bolcer admet, on ne prête pas toujours attention à la manière dont l’IA permet d’aboutir à une solution (pour les contenus audiovisuels, par exemple). Le site Web ThisPersonDoesNotExist génère des visages très réalistes de personnes qui n’existent pas. Comment ou pourquoi l’IA a-t-elle créé ces visages n’est pas important. Ce qui importe c’est qu’ils soient crédibles. 

Extrait de Business Digest N°299, septembre 2019

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