Quel sera l’avenir de l’IA générative et des chatbots ?

Le succès phénoménal de ChatGPT a obligé chaque entreprise technologique à commencer à investir dans la recherche sur l'IA et à trouver des moyens d'intégrer l'intelligence artificielle dans leurs produits. Mais ce n’est que le début de l’intelligence artificielle.

Il ne s’agit pas seulement de chatbots IA sophistiqués et d’outils de conversion texte-image. Des outils d’IA vraiment impressionnants sont en train de sortir.

Recherche sémantique avec des bases de données vectorielles

Rechercher avec Google

Les requêtes de recherche sémantique sont testées pour fournir de meilleurs résultats de recherche à tout le monde. Les moteurs de recherche utilisent désormais des algorithmes centrés sur les mots clés pour fournir des informations pertinentes aux utilisateurs. Cependant, trop s'appuyer sur des mots-clés crée un certain nombre de problèmes, tels qu'une compréhension contextuelle limitée, une exploitation du référencement par les spécialistes du marketing et des résultats de recherche de mauvaise qualité en raison de la difficulté à exprimer des requêtes complexes.

Contrairement aux algorithmes de recherche traditionnels, la recherche sémantique utilise l'intégration de mots et le mappage sémantique pour comprendre le contexte de la requête avant de fournir des résultats de recherche. Ainsi, au lieu de s'appuyer sur une série de mots-clés, la recherche sémantique fournit des résultats basés sur la sémantique ou la signification d'une requête donnée.

Le concept de recherche sémantique existe depuis assez longtemps. Cependant, les entreprises ont du mal à mettre en œuvre cette fonction car le processus de recherche sémantique est lent et gourmand en ressources.

La solution consiste à cartographier les plongements vectoriels et à les stocker dans une grande base de données vectorielles. Cela réduit considérablement les besoins en puissance de calcul et accélère les résultats de recherche en limitant les résultats aux informations les plus pertinentes.

Les grandes entreprises technologiques et les startups comme Pinecone, Redis et Milvus investissent désormais dans des bases de données vectorielles pour fournir des capacités de recherche sémantique à travers les systèmes de recommandation, les moteurs de recherche et les systèmes de gestion de contenu et les chatbots.

Démocratiser l’IA

Même s’il ne s’agit pas nécessairement d’une avancée technique, certaines grandes entreprises technologiques souhaitent toujours démocratiser l’IA. Pour le meilleur ou pour le pire, les modèles d’IA open source sont désormais plus facilement formés et concédés sous licence pour que les organisations puissent les utiliser et les affiner.

Le Wall Street Journal rapporte que Meta achète l'accélérateur d'IA Nvidia H100 et vise à développer une IA qui concurrence le récent modèle GPT-4 d'OpenAI.

Il n'existe actuellement aucun LLM accessible au public pouvant égaler les performances brutes de GPT-4. Mais avec Meta promettant un produit compétitif avec des licences plus faciles, les entreprises peuvent enfin affiner le puissant LLM sans craindre que des secrets commerciaux exposés et des données sensibles ne soient à nouveau utilisés pour les combattre.

Agents IA et startups multi-agents

Plusieurs projets pilotes sont actuellement en cours pour développer des agents d’IA nécessitant peu ou pas d’instructions pour atteindre un objectif donné. Vous vous souvenez peut-être des concepts d'agents IA d'Auto-GPT, le moteur d'IA qui automatise ses actions.

L’idée est que l’agent atteigne une autonomie complète grâce à une auto-évaluation continue et à une correction des erreurs. Le concept vise à parvenir à l'autoréflexion et à la correction afin que les employés se rappellent constamment, étape par étape, l'action à entreprendre, les étapes à suivre pour la réaliser, les erreurs commises et ce qui peut être fait pour s'améliorer.

Le problème est que les modèles actuels utilisés dans les agents d’IA ont très peu de compréhension de la sémantique. Cela amène les agents à halluciner et à donner de fausses informations, les laissant piégés dans une boucle infinie d’auto-évaluation et de correction.

Des projets comme MetaGPT Multi-agent Framework visent à résoudre le problème en utilisant plusieurs agents d'IA simultanément pour atténuer cette situation. Des frameworks multi-agents sont mis en place pour simuler le fonctionnement d’une startup. Chaque agent de cette startup se verra attribuer des postes tels que chef de projet, concepteur de projet, programmeur et testeur. En divisant des objectifs complexes en tâches plus petites et en les attribuant à différents agents d’IA, ces agents ont plus de chances d’atteindre un objectif donné.

Bien entendu, ces cadres en sont encore à un stade très précoce de développement et de nombreux problèmes restent encore à résoudre. Mais avec des modèles plus puissants, une meilleure infrastructure d'IA et une recherche et un développement continus, les agents d'IA efficaces et les entreprises d'IA multi-agents deviennent un problème de temps.

Façonner l’avenir avec l’IA

Les grandes entreprises et les startups investissent massivement dans la recherche et le développement de l’IA et de son infrastructure. Nous pouvons donc nous attendre à ce que l’avenir de l’IA de nouvelle génération fournisse un meilleur accès aux informations utiles grâce à la recherche sémantique, à des agents d’IA et des sociétés d’IA entièrement autonomes, ainsi qu’à des modèles d’IA entièrement autonomes. L’imageur haute performance est disponible gratuitement pour les entreprises et individus à utiliser et à modifier.

Bien que passionnant, il est important que nous prenions le temps d’examiner les questions éthiques liées à l’IA, à la confidentialité des utilisateurs et au développement responsable des systèmes et des infrastructures de l’OMS. N'oubliez pas que le développement de l'IA générative ne consiste pas seulement à créer des systèmes plus intelligents ; il s'agit également de repenser notre façon de penser et d'assumer la responsabilité de la façon dont nous utilisons la technologie.