IA : Voilà les tâches où l’intelligence artificielle surpasse déjà les humains

Atlantico : Quels sont les domaines dans lesquels l’IA est aujourd’hui supérieure à l’intelligence humaine ?

Laurent Alexandre : Les LLM comme Chat GPT ne sont pas des outils parfaits en mathématiques et le niveau d’hallucination est élevé avec des erreurs logiques importantes. Le niveau global en mathématiques est beaucoup moins bon que le niveau littéraire.  Si on prend le niveau littéraire à 155 de Quotient intellectuel verbal, qui est une des 3 composantes du QI, ce qui est exceptionnel. Cela place d'ailleurs, j'ai petit 4. Supérieur à 99,989% des Français. 

ChatGPT est très bon pour manipuler le langage humain, mais il n'a pas encore de sens commun. C'est l'un des aspects où il est le moins performant, même s'il progresse. Surtout dans sa dimension multimodale qui n'est pas encore accessible au grand public, mais qui permet à l'IA d'apprendre un modèle du monde et de comprendre le fonctionnement du modèle physique, ce que les intelligences artificielles étaient incapables de faire jusqu'à présent, notamment dans les domaines faibles et qui font aujourd'hui l'objet d'un consensus parmi la communauté d'experts. L’IA est aujourd’hui meilleure que l’homme dans la compréhension de la lecture, la compréhension de la langue, la reconnaissance de l'écriture manuscrite, de la parole et de l'image, comme le résume bien un article du Time. 

Ce qui est le plus remarquable, ce n'est pas de constater les domaines où l'IA est inférieure à l'intelligence humaine, mais de voir la progression spectaculaire dans quasiment tous les domaines, y compris ceux où l'IA était inexistante ou très limitée. C'est notamment le cas dans le domaine du codage où GPT 4 est tellement excellent que de nombreux informaticiens l'utilisent pour coder, même s'il ne remplace pas totalement le travail humain.

Il est important de comprendre que cela se passe sur des périodes de temps très courtes. Nous parlons de quelques années de progrès de l'intelligence artificielle. Si nous raisonnons sur une échelle de 50 à 100 ans, il est très probable que l'intelligence artificielle surpassera largement l'intelligence humaine, ce qui fait consensus aujourd'hui parmi presque 100% des spécialistes mondiaux en intelligence artificielle. 

Si l’on parle de la reconnaissance de l'écriture manuscrite, de la parole et de l'image, ce ne sont pas les LLM qui sont mobilisés à proprement parler. De quelle IA parle-t-on ?

Depuis les années 95, il y avait des travaux dans ces domaines, mais c'est à partir de l'été 2011  que les réseaux de neurones profonds ont fait leur apparition mais les progrès les plus rapides sont dus aux LLM depuis un an et demi.  

Les progrès avant cela sont le résultat des réseaux de neurones profonds qui ont été inventés par Yann Lecun, Bengio et Hinton dans les années 90, mais qui n'ont décollé qu'à partir de 2011. Cette accélération fulgurante à partir de 2015 et a suscité une forte anxiété. À cette époque, certains comme Stephen Hawkins ont exprimé des craintes quant à l'avenir de l'humanité, tandis que d'autres ont souligné le potentiel dangereux de l'IA, comme Musk. Cependant, après une stabilisation de ces avancées à partir de 2018, l'intérêt pour l'IA a diminué et les craintes ont reculé. 

Cependant, les LM ont relancé les inquiétudes à partir de novembre 2022 avec la sortie de GPT-3.5, puis en mars avec la sortie de GPT4, notamment en ce qui concerne leur capacité à dépasser les capacités humaines. 

Ces performances sont également rendues possibles par le nombre croissant de personnes travaillant dans ces domaines ?

Les investissements dans les ordinateurs permettant d'entraîner les réseaux de neurones profonds du type LLM sont en hausse, avec Elon Musk investissant encore un milliard de dollars dans ce domaine. De grandes entreprises telles que Microsoft et Google dépensent des sommes considérables pour acquérir des puces GPU de Nvidia afin de soutenir l'entraînement des réseaux de neurones. Cela a créé une pénurie mondiale de GPU depuis novembre 2022, accélérant l'histoire de l'intelligence artificielle. L’IA a accès a beaucoup plus de données que par le passé et peut surtout être plus performante qu’avant avec un même niveau de données fournies.

On a découvert que les réseaux de neurones sont fortement séparables, ce qui signifie qu'avec une augmentation de la puissance informatique, des données pour l'entraînement et du nombre de paramètres des réseaux de neurones, leur progression est très rapide, ce qui était inimaginable auparavant. Cette accélération a surpris même des personnalités influentes comme Bill Gates, qui, il y a un an à peine, ne croyait pas possible que ces modèles puissent progresser et comprendre le langage humain, encore moins avec une croissance exponentielle. 

Quid de l’avenir de l’IA. Peut-on imaginer réparer les hallucinations et autres problèmes similaires rapidement ?

Nous n'avons pas encore de théorie générale de l'intelligence. Nous sommes encore aux débuts de l'exploration des LLM, donc personne dans le monde ne peut réellement répondre à cette question. Personne n'a pu anticiper la puissance des LLM et leurs capacités à réussir des tâches aussi complexes que passer l'examen du barreau pour devenir avocat aux États-Unis, ou d'autres épreuves similaires. Cela montre que nos prédictions pour l'avenir peuvent être profondément erronées. 

Il est difficile aujourd'hui de faire des prévisions précises, mais on constate de manière assez consensuelle chez les experts, comme le résume bien l'article du Time, que la puissance informatique va continuer à croître de manière significative dans les 2 à 5 prochaines années, grâce à d'importants investissements dans les ordinateurs équipés de GPU pour l'entraînement des réseaux de neurones. De plus, la communauté de chercheurs travaillant dans ces domaines va s'accroître, et nous disposerons de suffisamment de données pour entraîner les réseaux de neurones pendant les années à venir.

Cependant, il y a des inquiétudes quant au manque éventuel de données de qualité pour entraîner les réseaux de neurones au-delà de 2027, 2028. Malgré cela, les progrès actuels dans l'écosystème des réseaux de neurones de type LLM sont significatifs. Tout cela mène à un consensus probable, même s'il peut être remis en question, selon lequel les LLM continueront à progresser de manière importante, du moins au cours des 3 à 5 prochaines années."

Que veut dire exactement le fait que l’IA soit supérieure aux capacités humaines ? Cela veut dire que l’IA est systématiquement meilleure ?

Il y a un lien évident avec la quantité de données : quand on dispose de peu de données, les performances de l'IA sont catastrophiquement mauvaises, mais dès lors qu'on entraîne l'IA avec une grande quantité de données, ses performances dépassent rapidement celles des êtres humains. En tant que médecin, je ne me considère pas remplaçable du jour au lendemain, mais je constate que je ne connais qu’un millionième du savoir médical et biologique présent sur terre. Donc, il m'est impossible de rivaliser avec l'IA dans de nombreux domaines, surtout ceux très techniques comme la génétique. Sur les quelque 300 millions de bases d'ADN humain, je n'en connais qu'environ 1000, soit une infime fraction. 

Dans les domaines complexes avec beaucoup de données, il ne fait aucun doute que l'intelligence artificielle nous dépassera, et sur ce point, il y a un consensus parmi les experts. Même quelqu'un comme Yann Lecun, qui s'oppose à certains de ses collègues sur l'avenir de l'intelligence artificielle, a récemment admis que l'IA dépassera le cerveau humain, mais il ne croit pas du tout à un scénario où elle deviendrait hostile. Les divergences entre experts ne portent pas sur la question de savoir si l'IA dépassera ou non l'intelligence humaine, mais plutôt sur son potentiel à devenir hostile ou à posséder une conscience artificielle avec ses propres projets et motivations.