IA : Promesses Mondiales

L’indice Stanford HAI met en lumière les avancées révolutionnaires en matière d’intelligence artificielle, qui ont des implications profondes pour les sociétés du monde entier, en particulier dans les pays du Sud. Alors que nous approfondissons ces perspectives, il est clair que l’IA remodèle les industries, favorise de nouvelles opportunités et stimule la croissance économique. L’IA présente des possibilités incroyables, et nous partageons la responsabilité de veiller à ce que chacun puisse en bénéficier.

Baisse des coûts et réduction des barrières

L’un des développements les plus importants est la forte baisse du coût d’utilisation des modèles d’IA. Le coût d’interrogation d’un modèle d’IA équivalent à GPT-3.5 est passé de 20 dollars par million de jetons fin 2022 à seulement 0,07 dollar fin 2024. Cette baisse de prix de plus de 99 % n’est pas seulement une étape technique ; c’est une porte d’entrée vers l’accessibilité. Les innovateurs et les entrepreneurs des régions disposant de ressources limitées peuvent désormais tirer parti d’outils puissants qui étaient autrefois réservés aux plus grandes entreprises du monde, en les appliquant aux défis locaux dans des domaines tels que :

• Soins de santé : L’IA peut aider au diagnostic, à la planification du traitement et à la découverte de médicaments, améliorant ainsi les résultats des soins de santé dans les communautés mal desservies.
• Agriculture : Les outils alimentés par l’IA peuvent optimiser les pratiques agricoles, prédire les rendements des cultures et gérer les ressources plus efficacement, augmentant ainsi la sécurité alimentaire et réduisant le gaspillage.
• Éducation : L’IA peut personnaliser les expériences d’apprentissage, fournir un soutien personnalisé et automatiser les tâches administratives, rendant ainsi l’éducation plus accessible et plus efficace pour tous les étudiants.
• Service public : L’IA peut améliorer les services gouvernementaux, améliorer la gestion des infrastructures et aider à la réponse aux catastrophes, rendant ainsi les communautés plus sûres et plus résilientes.

Cette démocratisation de la technologie de l’IA permet aux individus et aux organisations de s’attaquer aux problèmes critiques et de susciter des changements positifs dans leurs communautés. Le potentiel d’innovation est immense, et les possibilités ne sont limitées que par notre imagination et notre volonté de collaborer.

Réduction de l’écart de performance

La disparité entre les modèles open-weight et les modèles propriétaires closed-weight a également diminué de manière significative. D’ici 2024, les modèles open-weight rivaliseront avec leurs homologues commerciaux, stimulant ainsi la concurrence et l’innovation dans le paysage de l’IA. Cette convergence des niveaux de performance uniformise les règles du jeu, permettant aux chercheurs et aux développeurs disposant de ressources limitées d’accéder à des capacités d’IA de pointe.

De plus, l’écart de performance entre les meilleurs modèles de pointe s’est réduit. Les modèles plus petits obtiennent désormais des résultats que l’on pensait autrefois réservés aux systèmes à grande échelle. Le Phi-3-mini de Microsoft, par exemple, offre des performances comparables à des modèles 142 fois plus grands, mettant ainsi une IA puissante à la portée des environnements aux ressources limitées. Cette miniaturisation de la technologie de l’IA ouvre de nouvelles possibilités de déploiement dans des environnements aux ressources limitées, tels que :

• Edge Computing : Les modèles d’IA plus petits peuvent être déployés sur des appareils périphériques, permettant ainsi le traitement et l’analyse des données en temps réel sans dépendre de la connectivité au cloud.
• Applications mobiles : Les fonctionnalités alimentées par l’IA peuvent être intégrées aux applications mobiles, offrant ainsi aux utilisateurs des expériences personnalisées et une assistance intelligente sur leurs smartphones et tablettes.
• Systèmes embarqués : Les modèles d’IA peuvent être intégrés à des appareils tels que des capteurs et des robots, leur permettant ainsi d’effectuer des tâches complexes de manière autonome.

La possibilité d’exécuter des modèles d’IA sophistiqués sur des plateformes matérielles plus petites et plus efficaces démocratise l’accès à l’IA et ouvre de nouvelles applications dans un large éventail d’industries.

Obstacles restants : raisonnement et données

Malgré les progrès remarquables de l’IA, certains défis persistent. Les systèmes d’IA ont encore du mal avec le raisonnement d’ordre supérieur, tel que l’arithmétique et la planification stratégique, des capacités qui sont cruciales dans les domaines où la fiabilité est primordiale. Bien que l’IA puisse exceller dans des tâches telles que la reconnaissance de formes et l’analyse de données, elle est souvent défaillante lorsqu’il s’agit de résolution de problèmes complexes et de prise de décision.

Par exemple, les systèmes alimentés par l’IA peuvent avoir du mal à :

• Comprendre un langage nuancé : Les modèles d’IA peuvent mal interpréter le sarcasme, l’ironie ou les références culturelles, ce qui peut entraîner des réponses inexactes ou inappropriées.
• Appliquer un raisonnement de bon sens : Les systèmes d’IA peuvent ne pas être en mesure de faire des déductions logiques ou de tirer des conclusions basées sur des connaissances du monde réel.
• Gérer l’ambiguïté : Les modèles d’IA peuvent avoir du mal à gérer les situations où les informations sont incomplètes ou contradictoires, ce qui peut entraîner de l’incertitude et des erreurs.

La poursuite de la recherche et une application responsable sont essentielles pour surmonter ces limitations et garantir que les systèmes d’IA sont utilisés de manière sûre et éthique. Nous devons donner la priorité au développement de modèles d’IA qui soient robustes, fiables et alignés sur les valeurs humaines.

Une autre préoccupation émergente est la réduction rapide des données accessibles au public utilisées pour former les modèles d’IA. À mesure que les sites Web restreignent de plus en plus le grattage de données, les performances et la généralisabilité des modèles peuvent en souffrir, en particulier dans les contextes où les ensembles de données étiquetés sont déjà limités. Cette tendance peut nécessiter de nouvelles approches d’apprentissage adaptées aux environnements aux données limitées. La disponibilité de données d’entraînement de haute qualité est cruciale pour développer des modèles d’IA efficaces, et les restrictions croissantes sur l’accès aux données posent un défi important à la communauté de la recherche sur l’IA.

Pour relever ce défi, les chercheurs explorent des approches alternatives de collecte de données et de formation de modèles, telles que :

• Génération de données synthétiques : Création d’ensembles de données artificiels qui imitent les caractéristiques des données du monde réel.
• Apprentissage fédéré : Formation de modèles d’IA sur des sources de données décentralisées sans partager les données brutes.
• Apprentissage par transfert : Tirer parti des connaissances acquises lors de la formation sur un ensemble de données pour améliorer les performances sur un autre ensemble de données.

En développant des solutions innovantes au problème de la pénurie de données, nous pouvons garantir que l’IA reste accessible et bénéfique à tous, quelle que soit la disponibilité des données.

Impact réel sur la productivité et la main-d’œuvre

L’un des développements les plus prometteurs est l’impact démontrable de l’IA sur la productivité humaine. L’indice AI de l’année dernière a été parmi les premiers à souligner les recherches montrant que l’IA améliore considérablement la productivité. Cette année, des études de suivi ont confirmé et élargi ces conclusions, en particulier dans les environnements de travail réels. Ces études fournissent des preuves convaincantes que l’IA n’est pas seulement un concept théorique, mais un outil pratique qui peut améliorer les capacités humaines et stimuler la croissance économique.

Une de ces études a suivi plus de 5 000 agents de support client utilisant un assistant d’IA générative. L’outil a augmenté la productivité de 15 %, les améliorations les plus significatives étant observées chez les travailleurs moins expérimentés et les travailleurs spécialisés, qui ont également amélioré la qualité de leur travail. Cette constatation suggère que l’IA peut aider à combler le déficit de compétences et à permettre aux personnes ayant une expérience limitée d’obtenir des résultats à un niveau supérieur.

Les avantages de l’assistance de l’IA se sont étendus au-delà des gains de productivité. L’étude a également révélé que :

• L’IA a aidé les employés à apprendre sur le tas : En fournissant des conseils et des commentaires en temps réel, l’IA a aidé les employés à développer de nouvelles compétences et à améliorer leurs performances.
• L’IA a amélioré la maîtrise de l’anglais chez les agents internationaux : En donnant accès à des outils de traduction linguistique et à des ressources d’apprentissage des langues personnalisées, l’IA a aidé les agents internationaux à communiquer plus efficacement avec les clients.
• L’IA a amélioré l’environnement de travail : Les clients étaient plus polis et moins susceptibles d’aggraver les problèmes lorsque l’IA était impliquée, ce qui a créé un environnement de travail plus positif et collaboratif.

Ces conclusions soulignent le potentiel de l’IA non seulement pour améliorer la productivité, mais aussi pour améliorer l’expérience globale des employés.

En complément de ces conclusions, l’initiative de recherche interne de Microsoft sur l’IA et la productivité a compilé les résultats de plus d’une douzaine d’études sur le lieu de travail, y compris le plus grand essai contrôlé randomisé connu de l’intégration de l’IA générative. Des outils comme Microsoft Copilot permettent déjà aux travailleurs d’effectuer des tâches plus efficacement dans tous les rôles et secteurs. La recherche souligne que l’impact de l’IA est le plus important lorsque les outils sont adoptés et intégrés de manière stratégique, et que le potentiel ne fera que croître à mesure que les organisations recalibreront les fluxde travail pour tirer pleinement parti de ces nouvelles capacités. La clé pour libérer tout le potentiel de l’IA réside dans une planification réfléchie, une mise en œuvre prudente et un engagement envers l’amélioration continue.

Élargir l’accès à l’enseignement de l’informatique

À mesure que l’IA s’intègre de plus en plus à la vie quotidienne, l’enseignement de l’informatique est plus essentiel que jamais. Il est encourageant de constater que les deux tiers des pays offrent ou prévoient d’offrir un enseignement de l’informatique de la maternelle à la 12e année, un chiffre qui a doublé depuis 2019. Ces progrès témoignent d’une reconnaissance croissante de l’importance de l’enseignement de l’informatique pour préparer les élèves à la future main-d’œuvre.

Les pays d’Afrique et d’Amérique latine ont fait certains des progrès les plus significatifs en matière d’élargissement de l’accès. Ces régions ont reconnu le potentiel de l’enseignement de l’informatique pour stimuler le développement économique et donner du pouvoir à leurs citoyens. Cependant, les avantages de ces progrès ne sont pas encore universels : de nombreux élèves en Afrique n’ont toujours pas accès à l’enseignement de l’informatique en raison de lacunes fondamentales en matière d’infrastructure, notamment le manque d’électricité dans les écoles. Combler cette fracture numérique est essentiel pour préparer la prochaine génération non seulement à utiliser l’IA, mais aussi à la façonner.

Pour garantir que tous les élèves aient accès à un enseignement de l’informatique de qualité, nous devons relever les défis suivants :

• Développement des infrastructures : Investir dans les infrastructures de base, telles que l’électricité et la connectivité Internet, dans les écoles et les communautés.
• Formation des enseignants : Fournir aux enseignants la formation et les ressources dont ils ont besoin pour enseigner efficacement les concepts de l’informatique.
• Élaboration de programmes d’études : Élaborer des programmes d’études en informatique attrayants et pertinents qui répondent aux besoins de divers apprenants.
• Équité et inclusion : Veiller à ce que tous les élèves, quels que soient leurs antécédents ou leur emplacement, aient des chances égales de participer à l’enseignement de l’informatique.

En relevant ces défis, nous pouvons créer un système d’enseignement de l’informatique plus inclusif et équitable qui prépare tous les élèves à prospérer à l’ère de l’IA.

Notre responsabilité partagée

Nous nous trouvons à un point d’inflexion important, qui appelle à une action réfléchie autant qu’à l’innovation. Les progrès rapides de l’IA offrent un potentiel énorme pour améliorer la productivité, résoudre les problèmes du monde réel et stimuler la croissance économique. Mais la réalisation de ce potentiel nécessite un investissement continu dans des infrastructures robustes, un enseignement de haute qualité et un déploiement responsable des technologies de l’IA. Nous devons adopter une approche holistique qui tienne compte des implications éthiques, sociales et économiques de l’IA.

Pour tirer le meilleur parti de ce moment, nous devons soutenir les travailleurs en leur permettant d’acquérir de nouvelles compétences et de nouveaux outils pour appliquer efficacement l’IA dans leur travail. Les pays et les entreprises qui investissent dans les compétences en IA favoriseront l’innovation et ouvriront la voie à un plus grand nombre de personnes pour qu’elles puissent bâtir des carrières enrichissantes qui contribuent à une économie plus forte. Cela nécessite un effort de collaboration entre les gouvernements, les entreprises et les établissements d’enseignement pour créer des programmes de formation et des ressources qui dotent les travailleurs des compétences dont ils ont besoin pour réussir à l’ère de l’IA.

L’objectif est clair : transformer les percées techniques en un impact pratique à grande échelle. En travaillant ensemble, nous pouvons exploiter la puissance de l’IA pour créer un avenir plus prospère, équitable et durable pour tous. Cela nécessite un engagement à long terme envers la recherche, le développement et le déploiement de technologies de l’IA qui soient alignées sur les valeurs humaines et promeuvent le bien commun.