L’IA en est-elle vraiment à un « point d’inflexion » ?

L’intelligence artificielle en est-elle à un « point d’inflexion » ? Depuis le « buzz ChatGPT », bien des entreprises technologiques ont employé l’expression.

NVIDIA en fait partie. C’est même devenu une habitude pour son patron Jensen Huang. Autant lors des annonces de résultats financiers (février, puis mai 2023) qu’à l’occasion de conférences telles que la GTC (mars) et le Computex (semaine dernière).

Google aussi s’est récemment laissé aller à employer l’expression. En l’occurrence, dans le cadre de la Google I/O. Pas tant au sujet de l’IA elle-même que des travaux du groupe américain dans ce domaine. « Après un voyage de 7 ans en tant que société ‘AI-first’, nous en sommes à un point d’inflexion », a affirmé Sundar Pichai. Et de citer trois avancées : AlphaGo, l’architecture Transformer et le SEQ2SEQ.

Du côté d’IBM Consulting, on parle de point d’inflexion en référence à la « prise de conscience » des entreprises. On brasse à peu près aussi large chez Microsoft, en tout cas dans le discours du vice-président Brad Smith. En début d’année, l’intéressé estimait que 2023 marquerait « un point d’inflexion critique pour l’IA » comme 1995 l’a été pour Internet (avec « le navigateur », expliquait-il, sans préciser qu’Internet Explorer est sorti cette année-là…) et 2007 pour les smartphones avec le lancement de l’iPhone.

Pas d’exception au « point d’inflexion » chez AWS. La branche cloud d’Amazon a par exemple utilisé le terme à l’heure d’officialiser la disponibilité générale de CodeWhisperer, en plus des modèles Bedrock et Titan. Dans le contexte de cette annonce, la notion de point d’inflexion est à comprendre comme « adoption massive du machine learning ».

Début mai, la présentation de Slack GPT a aussi donné lieu à l’emploi de ladite expression : « Nous sommes à un point d’inflexion où la nouvelle technologie d’IA générative a le potentiel de renforcer la productivité de manière exponentielle pour les entreprises. »

Le « point d’inflexion », rhétorique universelle ?

Les sociétés technologiques ne sont pas seules à s’emparer du terme. Illustration la semaine dernière avec Mortimer Buckley. Le PDG de la société d’investissement Vanguard a affirmé que la gestion d’actifs en était arrivée à un « point d’inflexion » concernant l’usage de l’IA. « On découvre soudain, avec l’IA générative, que beaucoup des activités cognitives que nous réalisons sont du domaine de la routine », a-t-il clamé.

Même son de cloche chez Thomas Rabe, sous l’angle du point d’inflexion pour la société dans son ensemble. « L’IA est une opportunité plus qu’une menace pour les industries créatives », a voulu rassurer le patron du groupe Bertelsmann, non sans reconnaître évoluer « en terre inconnue » sur les questions de protection du copyright.

L’expression fait aussi florès chez les investisseurs. Dont Morgan Stanley, qui perçoit, en particulier, un « point d’inflexion » pour l’IA dans le domaine de la découverte de médicaments. Il en veut pour preuve les accords entre groupes pharmaceutiques et fournisseurs d’IA, comme Sanofi avec Exscentia.

Certains investisseurs parlent même de « point d’inflexion 2.0 ». Ou plutôt parlaient, bien avant qu’émerge ChatGPT. C’était en l’occurrence en pleine pandémie. Le postulat : il est inévitable que l’IA devienne une technologie essentielle. La toile de fond : la fameuse « nouvelle normalité » marquée par l’évolution des interactions sociales… et par autant d’opportunités de digitalisation. Et un premier « point d’inflexion » survenu en 2017, lorsque les IA ont commencé à présenter des « taux d’erreurs acceptables pour des fonctions de base ».

Siri, un « point d’inflexion » de l’IA ?

« Le coronavirus pourrait être un point d’inflexion pour l’IA comme la Première Guerre mondiale l’a été pour les avions », avait même lancé, à la même période, un incubateur allemand. La revue technologique du MIT avait quant à elle élargi la perspective, titrant : « Notre monde a atteint un point d’inflexion » et mentionnant plusieurs technologies sous-jacentes… en tête desquelles l’IA.

Quelques mois plus tard, dans le deuxième volet de son rapport AI100 (Hundred Year Study on AI), Stanford évoquait à son tour un « point d’inflexion ». Et en appelait, en conséquence, à « réfléchir sérieusement aux inconvénients et aux risques d’une mise en application de l’IA à grande échelle ».

Pour certains, le lancement de Siri en 2012 fut un autre point d’inflexion. OpenAI fait aussi référence à cette date, mais pas pour la même raison. L’organisation estime en l’occurrence qu’à partir de là, la puissance de calcul nécessaire à l’entraînement des IA s’est mise à doubler tous les 3 ou 4 mois. Alors que l’intervalle était précédemment de deux ans, suivant globalement la loi de Moore.

On consultera, en complément, une réflexion de l’investisseur Michael Dempsey sur la nature des « points d’inflexion » dans le domaine des technologies. L’intéressé en liste trois grands types.

Pour davantage de contexte :

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Photo d’illustration © maylim – Adobe Stock