L’intelligence artificielle (IA) a fondamentalement changé la façon dont nous programmons. Les agents IA peuvent générer du code, l’optimiser et même aider au débogage. Pourtant, il existe certaines limites que les programmeurs doivent garder à l’esprit lorsqu’ils travaillent avec l’IA.
À première vue, il semble que l’IA puisse écrire du code sans effort. Les fonctions simples et les scripts sont souvent générés sans problème. Mais dès qu’un projet comprend plusieurs fichiers et dossiers, des problèmes apparaissent. L’IA a du mal à maintenir la cohérence et la structure dans une base de code plus importante. Cela peut entraîner des problèmes tels que des liens manquants ou erronés entre les fichiers et des incohérences dans l’implémentation des fonctions.
Les agents IA ont du mal avec le bon ordre du code. Par exemple, ils peuvent placer des initialisations à la fin d’un fichier, ce qui provoque des erreurs à l’exécution. De plus, l’IA peut sans hésiter définir plusieurs versions de la même classe ou fonction dans un projet, ce qui entraîne des conflits et de la confusion.
Une solution consiste à utiliser des plateformes de code IA capables de gérer la mémoire et les structures de projet. Cela aide à maintenir la cohérence dans des projets complexes. Malheureusement, ces fonctionnalités ne sont pas toujours appliquées de manière cohérente. Il peut donc arriver que l’IA perde la cohérence d’un projet et introduise des duplications indésirables ou des dépendances incorrectes lors de la programmation.
La plupart des plateformes de codage IA fonctionnent avec des outils dits capables d’appeler le grand modèle de langage. Ces outils sont basés sur un protocole standard ouvert (MCP). Il est donc possible de connecter un agent de codage IA à un IDE comme Visual Code. Vous pouvez éventuellement configurer localement un LLM avec llama ou ollama et choisir un serveur MCP pour l’intégrer. Les modèles sont disponibles sur huggingface.
Pour mieux gérer le code généré par l’IA, les développeurs peuvent utiliser des extensions IDE qui surveillent la correction du code. Des outils tels que les linters, les vérificateurs de types et les outils avancés d’analyse de code aident à détecter et corriger les erreurs tôt. Ils constituent un complément essentiel au code généré par l’IA pour garantir la qualité et la stabilité.
L’une des principales raisons pour lesquelles les agents IA répètent les erreurs réside dans la manière dont l’IA interprète les API. Les modèles IA ont besoin de contexte et d’une description claire du rôle pour générer un code efficace. Cela signifie que les invites doivent être complètes : elles doivent non seulement contenir les exigences fonctionnelles, mais aussi expliciter le résultat attendu et les conditions aux limites. Pour faciliter cela, vous pouvez enregistrer les invites dans un format standard (MDC) et les envoyer systématiquement à l’IA. Cela est particulièrement utile pour les règles de programmation génériques que vous appliquez ainsi que pour les exigences fonctionnelles et techniques et la structure de votre projet.
Des produits tels que FAISS et LangChain offrent des solutions pour permettre à l’IA de mieux gérer le contexte. FAISS aide par exemple à rechercher et récupérer efficacement des fragments de code pertinents, tandis que LangChain aide à structurer le code généré par l’IA et à maintenir le contexte dans un projet plus vaste. Mais là aussi, vous pouvez éventuellement le configurer localement avec des bases de données RAC.
L’IA est un outil puissant pour les programmeurs et peut aider à accélérer les processus de développement. Pourtant, elle n’est pas encore capable de concevoir et construire de manière autonome une base de code complexe sans contrôle humain. Les programmeurs doivent considérer l’IA comme un assistant capable d’automatiser des tâches et de générer des idées, mais qui nécessite toujours une supervision et des corrections pour aboutir à un bon résultat.
Contactez-nous via contact pour vous aider à configurer l’environnement de développement afin d’aider les équipes à tirer le meilleur parti de leur environnement de développement et à se concentrer davantage sur l’ingénierie des exigences et la conception plutôt que sur le débogage et l’écriture de code.
L’intelligence artificielle (IA) continue de se développer en 2025 et a un impact de plus en plus important sur notre vie quotidienne et le monde des affaires. Les principales tendances en matière d’IA montrent comment cette technologie atteint de nouveaux sommets. Ici, nous discutons de quelques développements clés qui détermineront l’avenir de l’IA.
Voici les 7 principales tendances en intelligence artificielle pour 2025
Agentic AI fait référence à des systèmes capables de prendre des décisions de manière autonome dans des limites prédéfinies. En 2025, les systèmes d’IA deviennent de plus en plus autonomes, avec des applications dans des domaines tels que les véhicules autonomes, la gestion de la chaîne d’approvisionnement et même les soins de santé. Ces agents IA ne sont pas seulement réactifs mais aussi proactifs, ce qui soulage les équipes humaines et augmente l’efficacité.
Avec la croissance des applications d’IA dans des environnements en temps réel, comme la reconnaissance vocale et la réalité augmentée, le calcul au moment de l’inférence devient un facteur crucial. En 2025, une grande attention est portée aux optimisations matérielles et logicielles pour rendre les modèles d’IA plus rapides et plus économes en énergie. Pensez à des puces spécialisées telles que les unités de traitement tensoriel (TPU) et le matériel neuromorphique qui supportent l’inférence avec un minimum de latence.
Depuis l’introduction de modèles tels que GPT-4 et GPT-5, les très grands modèles continuent de croître en taille et en complexité. En 2025, ces modèles ne sont pas seulement plus grands, mais aussi optimisés pour des tâches spécifiques, comme les analyses juridiques, le diagnostic médical et la recherche scientifique. Ces modèles hypercomplexes offrent une précision et une compréhension contextuelle sans précédent, mais posent également des défis en termes d’infrastructure et d’éthique.
À l’autre extrémité du spectre, on observe une tendance vers des modèles très petits spécialement conçus pour le edge computing. Ces modèles sont utilisés dans des appareils IoT, tels que les thermostats intelligents et les dispositifs de santé portables. Grâce à des techniques comme la réduction de modèle (model pruning) et la quantification, ces petits systèmes d’IA sont efficaces, sûrs et accessibles à un large éventail d’applications.
Les applications de l’IA en 2025 vont au-delà des domaines traditionnels comme la reconnaissance d’image et vocale. Pensez à l’IA qui soutient les processus créatifs, tels que la conception de mode, l’architecture et même la composition musicale. De plus, des percées sont observées dans des domaines comme la chimie quantique, où l’IA aide à découvrir de nouveaux matériaux et médicaments. Mais aussi dans la gestion complète des systèmes informatiques, le développement logiciel et la cybersécurité.
Grâce à l’intégration de la technologie cloud et des systèmes avancés de gestion des données, les systèmes d’IA ont accès à ce qui ressemble presque à une mémoire infinie. Cela permet de conserver un contexte à long terme, essentiel pour des applications telles que les assistants virtuels personnalisés et les systèmes complexes de service client. Cette capacité permet à l’IA d’offrir des expériences cohérentes et conscientes du contexte sur de longues périodes. En fait, l’IA se souvient de toutes les conversations qu’elle a eues avec vous. La question est bien sûr de savoir si vous le souhaitez, donc une option pour réinitialiser partiellement ou totalement doit également être disponible.
Bien que l’IA devienne de plus en plus autonome, le facteur humain reste important. L’augmentation human-in-the-loop garantit que les systèmes d’IA sont plus précis et fiables grâce à la supervision humaine lors des phases critiques de prise de décision. Cela est particulièrement important dans des secteurs comme l’aviation, la santé et la finance, où l’expérience et le jugement humains restent cruciaux. Étonnamment, des essais avec 50 médecins ont montré qu’une IA fait mieux les diagnostics, et même mieux lorsqu’elle est assistée par une IA. Nous devons donc surtout apprendre à poser les bonnes questions.
Avec l’arrivée d’O1, OpenAI a franchi la première étape vers un LLM raisonneur. Cette étape a rapidement été dépassée par O3. Mais la concurrence vient aussi d’un angle inattendu avec Deepseek R1. Un modèle open source de raisonnement et d’apprentissage par renforcement, beaucoup moins coûteux que les concurrents américains, tant en consommation d’énergie qu’en utilisation matérielle. Comme cela a eu un impact direct sur la valeur boursière de toutes les entreprises liées à l’IA, le ton est donné pour 2025.
Comment NetCare peut aider sur ce sujet
NetCare a une expérience éprouvée dans la mise en œuvre d’innovations numériques qui transforment les processus d’entreprise. Avec notre vaste expérience dans les services et solutions informatiques, y compris les services IT gérés, la sécurité informatique, l’infrastructure cloud et la transformation digitale, nous sommes bien équipés pour accompagner les entreprises dans leurs initiatives d’IA.
Notre approche comprend :
Quels objectifs fixer
Lors de la mise en œuvre de l’IA, il est important de définir des objectifs clairs et réalisables, en accord avec votre stratégie d’entreprise globale. Voici quelques étapes pour vous aider à définir ces objectifs :
En suivant ces étapes et en collaborant avec un partenaire expérimenté comme NetCare, vous pouvez maximiser les avantages de l’IA et positionner votre organisation pour un succès futur.
Les tendances de l’IA en 2025 montrent comment cette technologie s’intègre de plus en plus dans notre vie quotidienne et résout des problèmes complexes de manière inimaginable il y a quelques années. De l’agentic AI avancée à la capacité de mémoire quasi infinie, ces développements promettent un avenir où l’IA nous soutient, nous enrichit et nous permet de repousser de nouvelles frontières. Ne manquez pas non plus les nouvelles passionnantes sur le nouveau LLM de OpenAI O3.
L’intelligence artificielle (IA) continue d’avoir un impact énorme sur notre façon de travailler et d’innover. OpenAI présente avec O3 une nouvelle technologie révolutionnaire qui permet aux entreprises d’opérer de manière plus intelligente, plus rapide et plus efficace. Que signifie cette avancée pour votre organisation, et comment pouvez-vous exploiter cette technologie ? Lisez la suite pour le découvrir.
OpenAI O3 est la troisième génération de la plateforme IA avancée d’OpenAI. Elle combine des modèles linguistiques de pointe, une automatisation puissante et des capacités d’intégration avancées. Alors que les versions précédentes étaient déjà impressionnantes, O3 élève les performances à un niveau supérieur avec un accent sur :
OpenAI O3 est conçu pour ajouter de la valeur à un large éventail de processus d’entreprise. Voici quelques façons dont il peut être utilisé :
Avec O3, vous pouvez déployer des chatbots intelligents et des assistants virtuels pour soutenir les clients. Ces systèmes comprennent le langage naturel mieux que jamais, ce qui leur permet d’aider les clients plus rapidement et plus efficacement.
Les entreprises peuvent utiliser O3 pour analyser de grandes quantités de données, générer des rapports et partager des insights. Cela facilite la prise de décisions basées sur les données.
O3 aide les marketeurs à générer du contenu convaincant, des articles de blog aux publicités. Le modèle peut même faire des recommandations personnalisées basées sur les préférences des utilisateurs.
Les grands modèles linguistiques sont très performants dans le développement de logiciels.
L’une des caractéristiques les plus remarquables d’OpenAI O3 est son orientation vers la facilité d’utilisation. Même les entreprises sans expertise technique approfondie peuvent bénéficier de la puissance de l’IA. Grâce à une documentation complète, un support API et des modules de formation, la mise en œuvre est simple.
De plus, une grande attention a été portée aux directives éthiques. OpenAI a ajouté de nouvelles fonctionnalités pour prévenir les abus, telles que des filtres de contenu et des contrôles plus stricts sur la sortie du modèle.
Chez NetCare, nous comprenons l’importance de la technologie pour le succès de votre entreprise. C’est pourquoi nous offrons un soutien pour :
Avec notre expertise, nous veillons à ce que votre organisation profite immédiatement des possibilités offertes par OpenAI O3.
OpenAI O3 représente une nouvelle étape majeure dans la technologie IA. Qu’il s’agisse d’améliorer l’expérience client, de rationaliser les processus ou de générer de nouvelles perspectives, les possibilités sont infinies. Vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont OpenAI O3 peut renforcer votre entreprise ? Contactez NetCare et découvrez la puissance de l’IA moderne.
L’avenir des organisations repose sur les jumeaux numériques : Transformez avec l’intelligence artificielle et renforcez des secteurs tels que la santé et la finance. L’intelligence artificielle (IA) est bien plus que ChatGPT. Bien que 2023 ait mis l’IA sous les projecteurs grâce à la percée du chatbot d’OpenAI, l’IA évolue en silence depuis des décennies, attendant le bon moment pour briller. Aujourd’hui, c’est une technologie très différente — capable de simuler, créer, analyser et même démocratiser, repoussant les limites de ce qui est possible dans presque toutes les industries.
Mais que peut exactement faire l’IA, et comment les entreprises doivent-elles l’intégrer dans leurs stratégies ? Plongeons dans le potentiel, les cas d’usage et les défis de l’IA d’un point de vue stratégique IT.
L’IA est capable de performances incroyables, telles que simuler la réalité (via Deep Learning et Reinforcement Learning), créer de nouveaux contenus (avec des modèles comme GPT et GANs), et prédire des résultats en analysant d’énormes ensembles de données. Des secteurs comme la santé, la finance et la sécurité ressentent déjà son impact :
Ces exemples ne sont que la partie émergée de l’iceberg. De l’immobilier et des assurances au service client et au système judiciaire, l’IA a le pouvoir de révolutionner presque tous les aspects de notre vie.
Une des applications les plus fascinantes de l’IA est la création de jumeaux numériques. En simulant la réalité avec des données opérationnelles, les entreprises peuvent explorer en toute sécurité l’impact de l’IA avant de la déployer à grande échelle. Les jumeaux numériques peuvent représenter un pilote, un juge ou même un évaluateur de crédit numérique, permettant aux entreprises de limiter les risques et d’intégrer progressivement l’IA dans leurs opérations.
Lorsque les entreprises souhaitent adopter l’IA, elles doivent se poser des questions telles que « acheter, utiliser de l’open source ou développer en interne ? » et « comment renforcer nos employés actuels avec des outils IA ? » Il est crucial de voir l’IA comme un moyen d’améliorer les compétences humaines — pas de les remplacer. L’objectif final est de créer des conseillers augmentés qui soutiennent la prise de décision sans sacrifier l’aspect humain.
Avec un grand pouvoir vient une grande responsabilité. Le Règlement IA de l’UE, entré en vigueur en 2024, vise à équilibrer innovation, droits fondamentaux et sécurité. Les entreprises doivent réfléchir de manière proactive aux biais dans les modèles d’IA, à la confidentialité des données et aux implications éthiques de l’utilisation de telles technologies.
Envisagez l’utilisation de données synthétiques générées par des GANs pour traiter les biais, et utilisez des outils comme SHAP ou LIME pour construire des systèmes d’IA plus explicables. Nous avons besoin d’une IA qui soutient les objectifs et valeurs humaines — une technologie qui peut améliorer la vie plutôt que de la mettre en danger.
L’IA détermine déjà comment nous vivons et travaillons. Selon Gartner, six des dix principales tendances technologiques pour 2024 sont liées à l’IA. Forrester prévoit que le marché de l’IA atteindra une valeur de 227 milliards de dollars en 2030. Les entreprises doivent maintenant découvrir comment sortir l’IA des laboratoires et l’appliquer à des cas d’usage pratiques.
L’avenir ne consiste pas à remplacer les humains, mais à créer un monde où les IA personnelles collaborent avec les IA d’entreprise, augmentant les capacités humaines et transformant les industries. La vision est claire — adopter l’IA de manière responsable et exploiter sa puissance pour un avenir plus efficace et enrichi.
Comment NetCare peut aider sur ce sujet
NetCare a conçu et développé cette stratégie bien avant que les grandes entreprises comme Oracle et Microsoft n’y pensent. Cela offre un avantage stratégique en termes de rapidité, d’approche et de vision future.
Quels objectifs fixer
Lors de la mise en œuvre d’un jumeau numérique, il est important de définir des objectifs clairs et mesurables. Envisagez les étapes suivantes :
Pourquoi choisir NetCare
NetCare se distingue en combinant l’IA avec une approche centrée sur le client et une expertise approfondie en IT. L’accent est mis sur la fourniture de solutions sur mesure adaptées aux besoins uniques de votre organisation. En collaborant avec NetCare, vous pouvez être assuré que vos initiatives IA seront planifiées stratégiquement et exécutées efficacement, conduisant à des améliorations durables et un avantage concurrentiel.
Plus rapide, plus intelligent et plus durableDans le monde du développement logiciel, le code hérité peut constituer un obstacle à l’innovation et à la croissance. Le code legacy est souvent constitué de plusieurs décennies de correctifs, de solutions de contournement et de mises à jour, qui étaient autrefois fonctionnels, mais qui sont désormais difficiles à maintenir.
Heureusement, un nouvel acteur peut aider les équipes de développement à moderniser ce code : l’intelligence artificielle (IA). Grâce à l’IA, les entreprises peuvent nettoyer, documenter et même convertir plus rapidement, efficacement et précisément le code legacy vers des langages de programmation plus modernes.
Le code legacy, écrit dans des langages obsolètes ou avec des structures dépassées, présente plusieurs défis :
Moderniser le code legacy avec l’IA offre aux entreprises non seulement la possibilité de profiter des nouvelles technologies, mais aussi de minimiser les risques et de réduire les coûts. Avec l’IA, il est possible de transformer progressivement une base de code legacy en une infrastructure moderne et pérenne, sans perdre la fonctionnalité sous-jacente.
Dans un monde où la technologie évolue à grande vitesse, les entreprises peuvent prendre une avance précieuse grâce à l’IA, en renouvelant leur code obsolète et en se positionnant comme des acteurs innovants dans leur domaine. La modernisation du code legacy est désormais non seulement réalisable, mais aussi efficace en termes de coûts et de temps.
Besoin d’aide pour coacher et implémenter l’IA afin de moderniser le code legacy ? Remplissez le formulaire de contact et je serai ravi de vous en expliquer davantage. En moyenne, un projet de modernisation avec l’IA est cinq fois plus rapide.
Le monde de l’IA générative (genAI) évolue à une vitesse fulgurante. Alors qu’auparavant nous ne faisions que rêver d’une technologie capable d’égaler la créativité humaine, nous voyons aujourd’hui des applications qui nous surprennent et nous inspirent. De la génération de texte à la production artificielle d’images et de vidéos : genAI ouvre des portes vers de nouvelles possibilités dans divers secteurs, du marketing et du divertissement à la santé et à l’éducation. Dans cet article, nous discutons des développements les plus révolutionnaires et regardons ce que l’avenir pourrait réserver.
Les derniers modèles genAI comme GPT-4 de OpenAI et DALL-E sont devenus multimodaux. Cela signifie qu’ils peuvent combiner différents types d’entrées, comme le texte et l’image, pour générer des résultats plus complexes et créatifs. Avec DALL-E, par exemple, vous pouvez désormais générer des images à partir de descriptions textuelles, ce qui aide les professionnels créatifs à visualiser directement leurs idées. Ces modèles multimodaux facilitent le dépassement des frontières entre différentes disciplines créatives.
L’apprentissage en contexte signifie que les modèles d’IA deviennent meilleurs pour comprendre le contexte et les nuances de ce que vous demandez, sans nécessiter d’entraînement supplémentaire. Cela les rend immédiatement applicables dans des situations en temps réel, comme le service client. L’IA adaptative, qui peut s’ajuster en fonction des retours et des habitudes d’utilisation, permet à l’IA de s’améliorer continuellement pour fournir des réponses et des services personnalisés.
La communauté genAI devient de plus en plus ouverte, avec des entreprises comme Meta et Hugging Face qui rendent leurs modèles publics. Cela permet aux développeurs d’expérimenter eux-mêmes avec ces systèmes d’IA avancés et de contribuer à leur amélioration. La communauté open source joue un rôle important dans la résolution de problèmes tels que les biais et les questions éthiques, grâce aux contributions d’utilisateurs divers à travers le monde.
Traditionnellement, les modèles d’IA puissants comme genAI nécessitent beaucoup de puissance de calcul et d’énergie. Les innovations dans les architectures d’IA, telles que des réseaux neuronaux plus efficaces et des puces IA spécialisées, permettent désormais d’exécuter de grands modèles d’IA à plus petite échelle et à moindre coût. Cela rend les solutions genAI plus accessibles aux petites entreprises et aux utilisateurs individuels.
Alors que genAI était auparavant principalement appliqué au texte, les développements récents dans la technologie d’image et de vidéo sont impressionnants. Des modèles comme Midjourney et Runway offrent aux utilisateurs la possibilité de générer des images de haute qualité et même des clips vidéo. Cela est particulièrement utile pour le marketing et la publicité, où un contenu visuellement attrayant joue un rôle important. De nouvelles IA peuvent même imiter les mouvements humains, permettant aux acteurs ou aux personnages animés de se mouvoir de manière réaliste dans des environnements générés.
Avec l’émergence de modèles genAI puissants, des questions éthiques apparaissent également, telles que le droit d’auteur, la vie privée et l’impact de l’IA sur l’emploi. De plus en plus d’entreprises et de gouvernements travaillent sur des directives pour garantir une utilisation responsable de l’IA. OpenAI, par exemple, a introduit des fonctionnalités telles que la « protection » pour éviter des résultats non intentionnés dans la génération d’images. On cherche aussi des moyens de rendre l’IA plus transparente pour les utilisateurs, afin qu’ils sachent quand et comment l’IA est utilisée.
GenAI trouve de plus en plus sa place dans les logiciels du quotidien, comme les traitements de texte, les logiciels de design et les navigateurs. Google et Microsoft intègrent des fonctions d’IA respectivement dans leurs suites Google Workspace et Microsoft Office, aidant les utilisateurs à travailler plus intelligemment et plus rapidement. Cette intégration permet que l’assistance IA soit directement disponible dans le flux de travail de millions de personnes, ce qui peut considérablement augmenter la productivité.
Avec la rapidité à laquelle genAI évolue, nous pouvons bientôt attendre encore plus d’applications révolutionnaires. Pensez à des assistants IA qui non seulement réagissent, mais peuvent aussi aider de manière proactive en prenant en charge des tâches, à des images holographiques avancées presque indiscernables du réel, et à des IA qui collaborent pour résoudre des problèmes complexes.
Les entreprises utiliseront également de plus en plus l’IA dans leurs processus métier. Une entreprise peut former plusieurs agents avec une tâche spécifique et les faire travailler ensemble en équipe. Actuellement, l’IA est surtout un assistant très adapté. Un assistant rapide, par exemple très bon pour écrire, vérifier et déboguer du code informatique.
L’IA générative est désormais incontournable et joue un rôle crucial dans l’avenir de la technologie et de la créativité. Que ce soit pour des entreprises qui utilisent genAI pour créer des produits innovants, ou des individus souhaitant augmenter leur productivité, les possibilités sont infinies et l’avenir s’annonce prometteur.
NetCare a également créé sa propre application genAI, que nous appelons AIR. Un modèle LLM rentable pouvant être utilisé pour plusieurs applications. De la programmation, à l’agent de service client, il est aussi utilisé comme traducteur de sites web. Ainsi, plusieurs sites comme celui-ci sont traduits par AIR. Le plugin lui-même a bien sûr aussi été réalisé par AIR avec un peu d’aide de Gerard 🙂
Les développements dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) soulèvent des questions sur ce que l’avenir nous réserve. Un récent livre blanc de Leopold Aschenbrenner dresse un tableau fascinant de la situation actuelle et de ce qui pourrait nous attendre. Voici quelques insights clés qui façonnent l’avenir de l’IA, basés sur une analyse des tendances et des défis.
Les progrès de l’IA sont sans précédent. En seulement quelques années, nous sommes passés de GPT-2, qui avait une compréhension comparable à celle d’un enfant en bas âge, à GPT-4, qui a atteint les capacités d’un élève de lycée intelligent. Ce développement a été alimenté par une croissance exponentielle de la puissance informatique, de l’efficacité algorithmique et de techniques innovantes telles que l’apprentissage par renforcement. On s’attend à ce que cette tendance se poursuive, ce qui pourrait conduire d’ici 2027 à des systèmes d’IA fonctionnant comme des chercheurs ou ingénieurs professionnels.
Après les niveaux d’intelligence humaine, la prochaine étape est la superintelligence. Cette transition peut être accélérée par la capacité de l’IA à s’améliorer elle-même. Les implications sont énormes : des transformations économiques aux risques existentiels. Aschenbrenner souligne que cette explosion d’intelligence pourrait être un tournant, où le contrôle et la sécurité sont cruciaux pour éviter des catastrophes.
L’énorme infrastructure nécessaire pour ces systèmes d’IA est déjà en préparation. Les entreprises investissent des milliards dans les centres de données, les GPU et l’électricité pour fournir la puissance informatique requise. Cette mobilisation des ressources marque un changement industriel comparable aux efforts de guerre historiques, mais désormais axé sur la domination technologique.
Les implications économiques de l’IA sont profondes. On s’attend à ce que les secteurs de l’IA stimulent une grande partie de la croissance économique mondiale, notamment grâce à l’automatisation, à l’augmentation de la productivité et à la création de nouveaux marchés. En même temps, il existe un risque d’inégalités économiques majeures, les pays et entreprises sans accès à une IA avancée étant laissés pour compte. Selon Aschenbrenner, les gouvernements et les entreprises doivent collaborer pour combler ce fossé, en encourageant l’éducation, l’innovation et une répartition équitable des ressources.
Un défi majeur est la sécurisation des modèles d’IA et des données. Le risque que des technologies sensibles tombent entre de mauvaises mains, comme des États hostiles, constitue une menace importante. Le document appelle à des mesures de sécurité renforcées et à une meilleure politique pour atténuer ces risques.
L’un des plus grands défis scientifiques est de développer des méthodes pour faire fonctionner les systèmes d’IA en accord avec les valeurs humaines, même s’ils deviennent beaucoup plus intelligents que nous. Cela est appelé « superalignement ». Atteindre ou non le superalignement peut entraîner des conséquences imprévues et potentiellement catastrophiques.
Outre les défis technologiques, il existe une dimension géopolitique. Des pays comme la Chine et les États-Unis rivalisent pour la domination de l’IA. Celui qui remportera cette course aura non seulement un avantage économique mais aussi militaire décisif. Il est donc vital que les sociétés démocratiques collaborent pour garantir un ordre mondial libre et stable.
Les perspectives décrites dans ce document sont à la fois excitantes et inquiétantes. Elles appellent à l’attention, à l’action et à la coopération. Pour tirer parti des opportunités de l’IA et gérer les risques, nous devons investir dans la recherche, les politiques et la coopération internationale. Comme le document le souligne : l’avenir n’est pas simplement quelque chose qui nous arrive — c’est quelque chose que nous façonnons ensemble.
Qu’en pensez-vous ? Sommes-nous prêts pour les défis et les opportunités que l’IA nous apporte ? En savoir plus lire ?
Les données jouent évidemment un rôle crucial dans les entreprises qui se digitalisent. Mais alors que la demande pour des données de haute qualité et en grande quantité augmente, nous sommes souvent confrontés à des défis tels que les restrictions de confidentialité et un manque de données suffisantes pour des tâches spécialisées. C’est ici que le concept de données synthétiques apparaît comme une solution révolutionnaire.
Les données synthétiques sont des données générées artificiellement plutôt que par des événements ou processus réels. Ces données sont souvent créées à l’aide d’algorithmes et de techniques d’intelligence artificielle (IA), comme les modèles d’apprentissage automatique. L’objectif des données synthétiques est d’imiter les données réelles aussi précisément que possible en termes de propriétés statistiques et de motifs.
Exemple : Une pièce générée synthétiquement
Bien que cela offre de nombreux avantages, il existe aussi des défis. Garantir la qualité et la précision de ces données est crucial. Des ensembles de données synthétiques inexactes peuvent en effet conduire à des résultats et décisions trompeurs. De plus, il est important de trouver un équilibre entre l’utilisation de données synthétiques et de données réelles pour obtenir une image complète et précise. Par ailleurs, les données synthétiques peuvent être utilisées pour réduire les déséquilibres (BIAS) dans un ensemble de données. Les grands modèles de langage utilisent des données générées car ils ont simplement déjà parcouru Internet et ont besoin de plus de données d’entraînement pour s’améliorer.
Les données synthétiques représentent une avancée prometteuse dans le domaine de l’analyse de données et de l’apprentissage automatique. Elles offrent une solution aux problèmes de confidentialité, améliorent la disponibilité des données et sont d’une valeur inestimable pour l’entraînement d’algorithmes avancés. Alors que nous continuons à développer et intégrer cette technologie, il est essentiel de garantir la qualité et l’intégrité des données afin de pouvoir exploiter pleinement le potentiel des données synthétiques.
Besoin d’aide pour appliquer efficacement l’IA ? Profitez de nos services de conseil
Depuis des années, les robots dans l’industrie permettent d’automatiser les tâches simples. Jusqu’à présent, cela n’a pas conduit à un chômage accru, mais cela va changer, telle est l’affirmation.
Avec l’arrivée des drones et des voitures autonomes, tout le secteur des transports, la police et l’armée seront également robotisés. Parallèlement, GenAI et l’intelligence artificielle en général rendront lentement mais sûrement les emplois de tous les diplômés supérieurs obsolètes. Normalement, une prospérité accrue conduit à la création de nouveaux emplois plus haut dans la chaîne de valeur ajoutée. L’intelligence artificielle freinera ce processus car elle peut également apporter de la valeur à ce niveau.
La richesse supplémentaire ira donc aux quelques-uns, les propriétaires et les dirigeants des grandes entreprises. Dans un premier temps, l’écart entre riches et pauvres va donc s’accentuer. Ce sont d’abord les moins qualifiés qui perdront leur emploi, sans qu’il y ait de remplaçants. Aux Pays-Bas, ils seront pris en charge par le filet de sécurité du chômage et de l’aide sociale. Dans d’autres pays comme les États-Unis, cela conduira beaucoup plus rapidement à une pauvreté extrême. Il n’est donc pas difficile d’imaginer que cela pourrait engendrer un mécontentement énorme, voire des révolutions. Espérons que ce ne soit qu’une période transitoire pendant laquelle les décideurs politiques apporteront des ajustements pour que tout le monde puisse profiter d’une prospérité accrue. L’élaboration et la mise en œuvre de politiques efficaces sont cruciales pour façonner cette transition.
Mais en fin de compte, ce développement est inarrêtable, simplement parce que c’est possible et qu’il y a beaucoup d’argent et de pouvoir à gagner avec l’IA et la robotisation.
Si finalement les diplômés supérieurs sont également poussés au chômage par l’intelligence artificielle, le gouvernement sera obligé d’intervenir. Cela pourra se faire en redistribuant la richesse entre les super-riches (à ce moment-là) et les chômeurs. Comme le gouvernement national n’aura plus suffisamment d’influence sur les multinationales, cela nécessitera une coopération. Partons du principe que les choses évolueront positivement et que cela sera finalement réalisé. Nous vivrons alors avec beaucoup de liberté, de temps libre et de prospérité jusqu’au moment où le dernier emploi sera remplacé par des robots plus intelligents. À ce moment-là, ou juste avant, l’économie telle que nous la connaissons disparaîtra et tout deviendra gratuit. Les robots produiront tout, y compris l’extraction des matières premières, et comme ils n’exigent aucune contrepartie, ils le feront gratuitement, 24 heures sur 24, 365 jours par an. Les prix des produits et services baisseront donc de plus en plus jusqu’à atteindre finalement zéro.
L’économie aura disparu, être riche n’aura plus de sens car tout sera gratuit.
Va-t-il alors se créer une économie parallèle, comme il en existe déjà entre le monde souterrain et le monde officiel, ou allons-nous essayer de nous distinguer autrement ? Pour l’instant, je ne sais pas. Ce que je sais, c’est que le scénario ci-dessus est réaliste et que nous devons être préparés à la fois pour la période entre aujourd’hui et la disparition de l’économie, ainsi que pour la période qui suivra.
Mais si nous gérons cela correctement, nous pourrons précisément atteindre ce que nous avons toujours voulu : plus de temps libre et un revenu suffisant pour mener une vie belle et épanouie. Cette idée vaut donc la peine d’investir continuellement dans l’innovation.
Dans le monde de l’intelligence artificielle, l’un des plus grands défis est de développer des systèmes d’IA qui ne sont pas seulement intelligents, mais qui agissent également selon des normes et des valeurs éthiques correspondant à celles des humains. Une approche consiste à entraîner l’IA en utilisant des codes juridiques et de la jurisprudence comme base. Cet article explore cette méthode et examine des stratégies complémentaires pour créer une IA avec des normes et valeurs humaines. J’ai également fait cette suggestion au nom de la coalition néerlandaise pour l’IA auprès du ministère de la Justice et de la Sécurité dans un document stratégique que nous avons rédigé pour le ministère.
L’idée d’entraîner une IA sur la base des codes juridiques et de la jurisprudence repose sur le concept que les lois reflètent les normes et valeurs collectives au sein d’une société. En faisant analyser ces textes juridiques à une IA, le système peut comprendre ce qui est socialement acceptable et quels comportements sont interdits.
Utilisation des GAN pour identifier les lacunes
Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) peuvent servir d’outil pour découvrir les lacunes dans la législation. En générant des scénarios qui échappent aux lois existantes, les GAN peuvent mettre en lumière d’éventuels dilemmes éthiques ou des situations non traitées. Cela permet aux développeurs d’identifier et de combler ces lacunes, offrant ainsi à l’IA un ensemble de données éthiques plus complet pour apprendre. Bien sûr, nous avons également besoin de juristes, juges, politiciens et éthiciens pour affiner le modèle.
Bien que l’entraînement basé sur la législation offre un point de départ solide, plusieurs considérations importantes doivent être prises en compte :
Pour développer une IA qui résonne véritablement avec l’éthique humaine, une approche plus holistique est nécessaire.
1. Intégration des données culturelles et sociales
En exposant l’IA à la littérature, la philosophie, l’art et l’histoire, le système peut acquérir une compréhension plus profonde de la condition humaine et de la complexité des questions éthiques.
2. Interaction humaine et retour d’information
Impliquer des experts en éthique, psychologie et sociologie dans le processus d’entraînement peut aider à affiner l’IA. Le retour humain apporte de la nuance et corrige les lacunes du système.
3. Apprentissage continu et adaptation
Les systèmes d’IA doivent être conçus pour apprendre de nouvelles informations et s’adapter aux normes et valeurs changeantes. Cela nécessite une infrastructure permettant des mises à jour et un réentraînement continus.
4. Transparence et explicabilité
Il est crucial que les décisions de l’IA soient transparentes et explicables. Cela facilite non seulement la confiance des utilisateurs, mais permet aussi aux développeurs d’évaluer les considérations éthiques et d’ajuster le système si nécessaire.
L’entraînement d’une IA sur la base des codes juridiques et de la jurisprudence est une étape précieuse vers le développement de systèmes comprenant les normes et valeurs humaines. Cependant, pour créer une IA qui agit véritablement de manière éthique, comparable aux humains, une approche multidisciplinaire est nécessaire. En combinant la législation avec des connaissances culturelles, sociales et éthiques, et en intégrant l’expertise humaine dans le processus d’entraînement, nous pouvons développer des systèmes d’IA qui ne sont pas seulement intelligents, mais aussi sages et empathiques. Voyons ce que l’avenir peut nous réserver.
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