Plus de 350 000 projets d’IA en cours, selon Stanford
Ne vous emballez pas. Les progrès de l’intelligence artificielle, de même que les perspectives de carrière, semblent mitigés. Certes, la demande de compétences professionnelles liées à l’IA augmente dans pratiquement tous les secteurs d’activité. Mais elle ne représente encore qu’une part relativement faible de l’ensemble des recrutements dans le monde de l’informatique. Et alors que de nombreux cas d’utilisation intéressants progressent à un rythme impressionnant, le taux d’amélioration de l’IA d’une année sur l’autre ralentit.
Ce sont là quelques-unes des nombreuses conclusions du dernier AI Index, publié par le Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI), qui a publié des données montrant que le nombre d’offres d’emploi liées à l’IA a augmenté en moyenne de 1,7 % en 2021 à 1,9 % en 2022.
Bien qu’il s’agisse encore d’une petite fraction des offres d’emploi, les possibilités et les cas d’utilisation d’IA qui nécessiteront des professionnels plus talentueux continuent de s’accélérer. En outre, alors que l’IA continue d’afficher des résultats marquants du côté des implémentations, l’amélioration d’une année sur l’autre de l’IA sur de nombreux points de référence “continue d’être marginale”, ajoutent les auteurs du rapport.
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Un rapport qui fait l’impasse du l’IA générative
Les informations présentées dans le rapport couvrent les développements de l’IA jusqu’en 2022, de sorte que l’impact des modèles d’IA générative, en particulier ChatGPT, publié en novembre 2022, est absent.
“2022 a vu l’arrivée de modèles de conversion de texte en image comme DALL-E 2 et Stable Diffusion, de systèmes de conversion de texte en vidéo comme Make-A-Video, de Meta, et de chatbots comme ChatGPT”, affirment les auteurs de l’étude. “Néanmoins, ces systèmes peuvent être sujets à des hallucinations, produisant en toute confiance des réponses incohérentes ou fausses, ce qui fait qu’il est difficile de s’y fier pour des applications critiques. En outre, les modèles de langage (LLM), notent-ils, “ont continué à améliorer leurs capacités génératives, mais de nouvelles recherches suggèrent qu’ils ont encore du mal à effectuer des tâches de planification complexes”.
L’impact de l’IA est toutefois ressenti et documenté de bien d’autres manières. Les capacités d’IA les plus susceptibles d’avoir été intégrées dans les entreprises comprennent l’automatisation des processus robotiques, dite RPA, (39 %), la vision par ordinateur (34 %), la compréhension des textes en langage naturel (33 %) et les agents virtuels (33 %). Le cas d’utilisation de l’IA le plus couramment adopté en 2022 est l’optimisation des opérations (24 %), suivie par la création de nouveaux produits basés sur l’IA (20 %), la segmentation de la clientèle (19 %), l’analyse du service à la clientèle (19 %) et l’amélioration des produits basée sur l’IA (19 %).
L’IA est passée des tâches étroites à des tâches plus larges
Des progrès ont également été réalisés dans l’élargissement des capacités des systèmes d’IA, qui sont passés de tâches étroites à des tâches plus larges. “Traditionnellement, l’IA s’est avérée performante dans des tâches précises, mais elle n’a pas été en mesure de se généraliser facilement à de multiples domaines”, affirment les auteurs du rapport. “Par exemple, de nombreux classificateurs d’images sont capables de classer des images, mais sont incapables de comprendre un texte écrit. En 2022, plusieurs modèles ont été introduits, par exemple BEiT-3 de Microsoft et PaLI de Google, qui ont obtenu des résultats notables dans une variété de critères de vision et de langage.
Les projets de logiciels d’IA en libre accès progressent également, avec plus d’un tiers de million de projets documentés à ce jour. Depuis 2011, le nombre total de projets GitHub liés à l’IA n’a cessé d’augmenter, passant de 1 536 en 2011 à 347 934 en 2022, indique le rapport. La plus grande partie des projets GitHub liés à l’IA en 2022 provient de développeurs de logiciels en Inde (24 %), suivis par l’Union européenne et le Royaume-Uni (17 %), puis par les États-Unis (14 %).
En outre, les outils d’IA tels que Copilot de GitHub, un système d’IA text-to-code, “aident concrètement les collaborateurs”, indiquent les auteurs du rapport, citant les résultats d’une enquête de GitHub qui montre que 88 % des personnes interrogées se sentent plus productives lorsqu’elles utilisent le système, 74 % d’entre elles estimant qu’elles peuvent se concentrer sur des tâches plus gratifiantes.
“De nombreux systèmes de reconnaissance faciale sont capables d’identifier avec succès près de 100 % des visages”
La reconnaissance d’images se rapproche lentement du taux de 100 %, indique également l’étude. “Actuellement, de nombreux systèmes de reconnaissance faciale sont capables d’identifier avec succès près de 100 % des visages, même sur des ensembles de données difficiles.
En outre, “le meilleur système de classification d’images sur ImageNet a un taux de précision de 91 %, mais il s’est amélioré à un rythme marginal de 0,1 point de pourcentage par an”.
Source : “ZDNet.com”
