Alors que l’enthousiasme autour de l’intelligence artificielle générative atteint des sommets, des voix sceptiques commencent à s’élever, pointant les limites et les risques potentiels de cette technologie.

L’IA générative : une révolution ou une illusion ?

Les géants du secteur, tels qu’Alphabet et Microsoft, comparent l’IA à une nouvelle forme d’électricité ou de feu, et restructurent leurs activités en conséquence. Les investisseurs en capital-risque, quant à eux, injectent des sommes considérables dans ce domaine. Selon CB Insights, 50 des start-ups les plus prometteuses dans le domaine de l’IA générative ont levé plus de 19 milliards de dollars depuis 2019, et 11 d’entre elles sont désormais valorisées à plus d’un milliard de dollars.

Un potentiel économique colossal, mais…

Les estimations de McKinsey suggèrent que cette technologie pourrait ajouter annuellement entre 2,6 et 4,4 billions de dollars de valeur économique à travers divers secteurs, de la banque aux sciences de la vie. Mais Gary Marcus, technologue et co-fondateur du Center for the Advancement of Trustworthy AI, met en garde contre une possible correction brutale des valorisations si les investisseurs réalisent que l’IA générative est loin d’être parfaite et peine à trouver des applications commerciales révolutionnaires.

La fiabilité des modèles en question

Marcus souligne l’un des plus grands défauts de cette technologie : sa tendance à « halluciner » ou à « confabuler » des faits. Il cite l’exemple de Google Translate qui, dans ses premières versions, traduisait mal une phrase en raison de l’ambiguïté d’un mot en français. Selon Marcus, ce problème persiste dans les modèles d’IA générative, malgré les améliorations apportées.

Les exigences de précision et les risques

Pour Craig Martell, chef de l’IA au Département de la Défense des États-Unis, cette imprécision est rédhibitoire. Il exige un niveau de précision de 99,999 % avant de déployer un système d’IA, soulignant les risques potentiels en cas d’erreur.

L’effet de pollution des données

Un autre problème soulevé est la possibilité que le contenu produit par l’IA générative pollue les ensembles de données sur lesquels les futurs systèmes seront formés, menaçant ainsi de « l’effondrement des modèles ». Cela pourrait entraîner une dégradation de la qualité de l’information disponible sur internet.

Les arguments des investisseurs

Malgré ces préoccupations, les investisseurs voient trois grandes opportunités dans l’IA générative :

  1. Un outil de productivité précieux, même imparfait.
  2. La capacité de résoudre des problèmes concrets et spécifiques dans divers secteurs.
  3. La possibilité de créer de nouveaux services et modèles commerciaux encore inimaginables.

Conclusion : Pour l’instant, seuls les fournisseurs de cloud computing et les fabricants de puces semblent réellement profiter de l’essor de l’IA générative. Beaucoup d’argent corporatif investi dans cette technologie pourrait être gaspillé et la plupart des start-ups pourraient échouer. Cependant, l’avenir reste incertain et ouvert à des innovations durables et révolutionnaires, malgré les bulles spéculatives.