Discussion :

[Bruno]

La GenAI entre dans le « creux de la désillusion » face à un scepticisme grandissant,
elle peine à répondre aux attentes élevées

La GenAI, initialement acclamée, est maintenant confrontée à un scepticisme croissant en raison de son incapacité à répondre aux attentes élevées. Les préoccupations concernant les coûts, la consommation d'énergie et l'éthique ont pris le dessus sur l'enthousiasme initial. L'industrie se concentre désormais sur des cas d'utilisation pratiques et la résolution de problèmes de fiabilité et de gouvernance. Malgré des applications prometteuses dans des domaines comme la gestion de l'expérience client et les gains de productivité, la GenAI rencontre des défis importants dans l'automatisation des processus complexes. Les enjeux de coût, de latence et de gouvernance persistent, mais ces défis favorisent également l'innovation et une meilleure compréhension des exigences en matière de données et de techniques avancées.

Bern Elliot, analyste vice-président de Gartner, a comparé l'IA générative à un « marteau cherchant un clou », soulignant que beaucoup croient à tort qu'elle peut résoudre de nombreux problèmes alors qu'en réalité, elle en est incapable. Il a ajouté que malgré l'enthousiasme initial pour OpenAI, cette technologie n'a finalement pas prouvé son utilité. Selon lui, au début, l'enthousiasme était fort autour de ChatGPT. Au printemps 2023, l'attention s'est portée sur les grands modèles de langage (LLM). En été, il est devenu clair qu'un soutien logiciel substantiel était nécessaire. À l'automne, l'accent a été mis sur l'incitation, la génération augmentée par récupération (RAG) et les vecteurs. En hiver, les discussions se sont orientées vers la gouvernance à mesure que des utilisations inappropriées de ces technologies se manifestaient. Plus récemment, le terme à la mode est devenu l'IA « agentique ».

Le Gartner Hype Cycle est un modèle graphique qui décrit les étapes de développement et d'adoption d'une technologie, de son émergence à sa maturité. Il comprend cinq phases : le déclenchement de la technologie, où une innovation génère un intérêt médiatique initial ; le pic des attentes exagérées, caractérisé par un enthousiasme excessif et des attentes irréalistes ; le creux de la désillusion, où l'intérêt diminue en raison d'échecs initiaux ; la pente de l'illumination, où les avantages pratiques deviennent plus clairs et des applications réussies émergent ; et enfin, le plateau de productivité, où la technologie est largement adoptée et intégrée de manière stable dans les processus quotidiens, avec des bénéfices largement reconnus.

Les défis et inquiétudes autour de l'IA générative

James Ferguson, associé fondateur de MacroStrategy Partnership, met en garde contre une potentielle bulle spéculative autour de l'IA, comparant la situation actuelle à celle de la bulle Internet des années 1990. Selon lui, l'enthousiasme excessif et les prédictions optimistes concernant l'IA pourraient se solder par un désastre économique. Les préoccupations incluent les coûts élevés, la consommation énergétique et les limitations pratiques des technologies, comme les hallucinations des grands modèles de langage (LLM). Les investissements massifs alimentés par des attentes irréalistes risquent de se révéler infructueux, avec des conséquences potentiellement graves pour l'économie mondiale. Bien que l'IA promette des gains importants, certains experts avertissent que la technologie pourrait ne pas répondre aux attentes et que les valorisations actuelles pourraient s'effondrer, provoquant une douleur généralisée pour les investisseurs.

Nombreux sont ceux qui pensaient que la GenAI allait « refaire les affaires » au début de l'année 2023, note Brad Shimmin, analyste en chef d'Omdia pour les plateformes d'IA, d'analyse et de données. Cependant, les attentes initiales concernant la GenAI sont très éloignées des réalités actuelles. La GenAI semble entrer dans le creux de la désillusion, une phase où l'intérêt diminue lorsque les résultats escomptés ne sont pas atteints. Pendant cette période, la technologie est souvent critiquée et les attentes diminuent jusqu'à ce qu'elle mûrisse et prouve sa valeur pratique.

L'IA générative peut être difficile à situer dans le Hype Cycle car de nombreuses entreprises se trouvent à des stades différents de leur parcours de mise en œuvre. Certains aspects de l'IA font toujours l'objet d'un engouement, tandis que d'autres ont dépassé l'engouement et se trouvent sur le plateau de productivité, où les avantages d'une technologie sont largement compris et acceptés, se traduisant par une utilisation stable et durable.

Face aux préoccupations de sécurité, 27 % des entreprises ont interdit l'utilisation de l'IA générative, selon une étude de Cisco. Les principales inquiétudes incluent les menaces pour les droits juridiques et la propriété intellectuelle (69 %) ainsi que le risque de divulgation d'informations sensibles (68 %). Pour mitiger ces risques, 63 % des organisations limitent les types de données pouvant être saisies, 61 % restreignent les outils GenAI accessibles aux employés, et 27 % ont totalement interdit ces applications. Cependant, des informations sensibles, telles que des données sur les employés et des informations confidentielles sur l'entreprise, continuent d'être problématiques.

En réponse à la nécessité de protéger les données des clients, 98 % des entreprises considèrent les certifications externes en matière de protection de la vie privée comme essentielles pour leurs décisions d'achat. L'étude montre également que les investissements en protection de la vie privée ont plus que doublé ces cinq dernières années, avec un retour sur investissement estimé à 1,6 fois supérieur aux dépenses. De plus, 80 % des organisations constatent des avantages significatifs en termes de loyauté et de confiance des clients grâce à ces investissements, un chiffre qui atteint 92 % pour les organisations les plus avancées en matière de confidentialité.

La menace de la désillusion : un engouement transformé en scepticisme

La GenAI, qui avait suscité un engouement massif à ses débuts, est maintenant en proie à un scepticisme croissant. Ce retournement de perception est largement attribuable à son incapacité à répondre aux attentes initialement très élevées. Plusieurs facteurs sous-tendent ce désenchantement : les coûts élevés, la consommation d'énergie et les questions éthiques entourant l'utilisation de cette technologie.

Les préoccupations concernant les coûts et la consommation d'énergie sont particulièrement pertinentes. La mise en œuvre et l'entretien des systèmes de GenAI nécessitent des investissements considérables, et leur consommation énergétique est significative. Dans un contexte où la durabilité devient de plus en plus cruciale, ces aspects posent de sérieux défis. En outre, les préoccupations éthiques liées à la GenAI sont de plus en plus mises en avant. Les questions de biais dans les modèles, de confidentialité des données et de l'impact potentiel sur l'emploi sont au cœur des débats. La nécessité de réguler et de gouverner l'utilisation de l'IA devient ainsi une priorité.

Cependant, l'industrie de la GenAI ne reste pas passive face à ces défis. Elle se concentre maintenant sur des cas d'utilisation pratiques et sur la résolution de problèmes de fiabilité et de gouvernance. Des secteurs tels que la gestion de l'expérience client et l'amélioration de la productivité ont vu des applications prometteuses de la GenAI. Malgré cela, l'automatisation des processus complexes reste un défi majeur. La technologie doit encore surmonter des obstacles en matière de coût, de latence et de gouvernance pour prouver pleinement sa valeur.

Ces défis, bien qu'ardus, stimulent également l'innovation. Ils incitent à une meilleure compréhension des exigences en matière de données et des techniques avancées nécessaires pour optimiser l'utilisation de la GenAI. En somme, la période de désillusion actuelle pourrait être une étape nécessaire dans le développement et la maturation de la GenAI, menant à une adoption plus judicieuse et efficace à l'avenir.

En conclusion, si la GenAI traverse une phase de scepticisme et de remise en question, elle offre également des opportunités d'amélioration et d'innovation. L'industrie doit maintenant se concentrer sur des applications réalistes et des solutions aux problèmes actuels pour transformer ce scepticisme en une confiance renouvelée et justifiée dans les capacités de la GenAI.

Source : Opinion of Bern Elliot, Analyst and Vice President at Gartner

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?

Êtes-vous d'accord avec l'opinion de Bern Elliot selon laquelle beaucoup croient à tort que la GenAI peut résoudre une multitude de problèmes, alors qu'en réalité, elle en est incapable ?

Comment les entreprises peuvent-elles équilibrer les coûts élevés et la consommation d'énergie associés à la GenAI tout en tirant parti de ses avantages potentiels ?

Voir aussi :

Les craintes liées à la sécurité conduisent les entreprises à interdire l'utilisation de la GenAI : 27 % des organisations ont interdit l'utilisation de l'IA générative, selon Cisco

« L'IA est en fait inutile et elle a créé une bulle "faire semblant jusqu'à ce que ça marche" qui pourrait se solder par un désastre », prévient un observateur chevronné des marchés

[Fluxgraveon]

L'IA est complètement disruptive, ça ne peut exister dans la technologie actuelle, ne peut être réductible au langage machine numérique, purement technologique et son corollaire économique trop étriqué, qui ne constituent que des reflets chatoyants et éphémères.
Que l'on cherche à saisir, qui plus est. Un peu comme l'affaire du boson de Higgs, "la particule de Dieu", quelque chose que l'on veut saisir alors que cela a toujours été exprimé sous la forme, qui d'un son primordial, qui d'un souffle originel, qui d'une note fondamentale.
Peut-être reprendre avec "EpigenAi" et l'être humain en relation directe : c'est un pari et non un Paris, à très court terme.

[Ryu2000]

Les bourses se portent mal aujourd'hui.
Dans un article ils disent que c'est l'explosion de la bulle de l'IA, mais juste après ça parle de chômage. Je ne suis pas pas convaincu que ce qui arrive est lié à l'IA.

Les Bourses redoutent une récession et plongent

Le krach boursier mondial s’est amplifié, lundi 5*août, à Wall Street. L’indice Nasdaq, riche en technologies, a ouvert en baisse de 6,3*%, amplifiant son recul de 2,43*% de vendredi 2*août, tandis que le S&P*500, qui représente les grandes entreprises américaines, reculait de 4,1*%. Depuis le plus haut de juillet, la correction atteint désormais 15,8*% et 10,5*%. C’est la bulle de l’intelligence artificielle qui explose, incarnée par Nvidia. La firme de microprocesseurs, qui avait été brièvement l’entreprise la plus valorisée du monde devant Apple et Microsoft, baissait lundi de 14*%, un recul de 35*% depuis son plus haut historique.

De même, Apple, la firme technologique considérée la plus sûre du monde, a poursuivi une glissade amplifiée par la nouvelle tombée, samedi 3*août*: Berkshire Hathaway, l’entreprise du milliardaire et investisseur de génie Warren Buffett, a cédé la moitié de ses titres Apple au cours du second semestre, pour des raisons fiscales. Le titre était en baisse de 7,3*% lundi matin.

La panique a été déclenchée vendredi avec la publication des chiffres de l’emploi pour juillet aux Etats-Unis, qui ont montré une hausse brutale du chômage. Celui-ci frappe désormais 4,3*% de la population active, tandis que les créations d’emplois (114*000) ont accusé un recul inattendu par rapport à juin (179*000). S’y ajoutent un indice des investissements industriels catastrophique et une désaffection des consommateurs, attestée par les résultats médiocres des entreprises de grande consommation, telles que McDonald’s ou les compagnies aériennes. Bulle de la technologie, chute de l’investissement, consommation morose*: les ingrédients laissant craindre une récession sont là, selon les exégètes américains.

[Mathis Lucas]

« La bulle de la GenAI n'éclatera pas, car les applications à haute valeur ajoutée arriveront assez vite pour éviter que les PDG des Big Tech ne s'épuisent sur la GenAI »
affirme l'expert en IA Ben Goertzel

Ben Goertzel, chercheur américain en IA et PDG de SingularityNET, réfute les prédictions selon lesquelles la bulle de l'IA générative va bientôt éclater. Il a publié une nouvelle analyse expliquant que les applications à très haute valeur ajoutée de cette technologie arriveront assez vite pour éviter à l'industrie de connaître une crise majeure semblable à celle des dotcoms. Il affirme qu'il ne s'agira pas d'abonnement à des chatbots, mais plutôt d'une intégration de l'IA générative dans toutes sortes d'autres applications logicielles et matérielles utiles. En attendant, de nombreux autres experts affirment que le boom de l'IA générative va bientôt s'essouffler.

Ben Goertzel : les applications d'IA générative à très haute valeur ajoutée arrivent

Ben Goertzel est mathématicien et chercheur américain en IA. Il est auteur de plusieurs livres sur l'IA et a lancé en 2017 SingularityNET, une plateforme décentralisée basée sur la blockchain qui vise à créer un marché mondial pour les services d'IA. Sa fonction principale est de permettre l'achat, la vente et le partage de services d'IA de manière sécurisée à travers son jeton natif AGI. Figure controversée dans les milieux technologiques, Goertzel a contribué à populariser le terme AGI. Il est également enclin à faire des déclarations audacieuses sur l'avenir de la technologie. Goertzel en a récemment ajouté quelques-unes.

I voted False, and would have done so even if you'd said the end of 2025.

For sure stock prices of Big Tech firms will go up and down, and media will alternate btw positive and negative ... that is how these dynamical systems operate....

However, I don't think the GenAI bubble…

— Ben Goertzel (@bengoertzel) August 4, 2024

Contrairement à ce que beaucoup de chercheurs pensent, Goertzel affirme que les craintes en rapport avec l'éclatement de la bulle de l'IA sont alarmistes et que cela n'arrivera tout simplement pas. « Je ne pense pas que la bulle de la GenAI éclatera un jour, parce que je pense que les applications à très haute valeur ajoutée de cette technologie arriveront assez vite pour éviter que les PDG des Big Tech ne s'épuisent sur la GenAI », a-t-il déclaré dans un billet publié sur X.

En d'autres termes, Goertzel explique que les innovations révolutionnaires prennent du temps pour être mis au point. Il laisse entendre que l'infrastructure et les plateformes fondamentales sont d'abord mises en place. Les employés des entreprises commencent à évaluer et à comprendre ce qui est disponible, puis à rêver à ce qui est possible. Ensuite, les gens commencent à construire une gamme de services à partir de ces plateformes et, finalement, des applications.

Goertzel répondait à un sondage demandant si la bulle de l'IA générative risquait de se résorber avant la fin de 2024. Bien que cela puisse prendre du temps, Goertzel affirme que les applications d'IA générative à forte valeur ajoutée arriveront avant que les PDG et les investisseurs perdent espoir. Une transcription de son billet se lit comme suit :

J'ai voté Faux, et je l'aurais fait même si vous aviez dit fin 2025.

Il est certain que les cours des actions des Big Tech vont monter et descendre, et que les médias vont alterner entre le positif et le négatif... C'est ainsi que fonctionnent ces systèmes dynamiques...

Cependant, je ne pense pas que la bulle de la GenAI éclatera un jour, parce que je pense que les applications à très haute valeur ajoutée de cette technologie arriveront assez vite pour éviter que les PDG des entreprises de Big Tech ne s'épuisent sur la GenAI...

Je ne pense pas qu'il s'agira d'une question d'abonnements à des chatbots qui prendront une ampleur considérable (bien que les assistants de smartphones deviendront rapidement plus intelligents, et que les chatbots deviendront de plus en plus fonctionnels, etc.)... Il s'agira plus centralement de l'intégration de la GenAI dans toutes sortes d'autres applications logicielles et matérielles utiles.

Cette intégration est en cours, un peu partout. Elle connaît des ratés, fonctionne mieux dans certains cas que dans d'autres, etc. Il s'agit d'une expérience d'apprentissage qui exige des développeurs d'IA et des concepteurs d'applications qu'ils trouvent le moyen de contourner les lacunes très réelles et flagrantes des LLM. Mais c'est tout de même en train de se produire.

Indépendamment de mes activités de R&D dans le domaine de l'AGI, je suis impliqué dans une multitude de projets d'application de l'IA, y compris, par exemple, deux projets basés sur les LLM, mais qui n'ont pas encore permis de créer des produits commercialisables parce que les RAG (Retrieval-Augmented Generation) ne fonctionnent pas comme prévu/annoncé.

Cependant, nous semblons obtenir de bien meilleurs résultats en utilisant des variantes personnalisées de GraphRAG combinées à une ingénierie intelligente... même sans (encore) introduire des approches neuronales-symboliques complètes en utilisant OpenCog Hyperon (ce que nous ferons dans ces projets l'année prochaine).

Je pense que des histoires similaires se produisent un peu partout. Les LLM s'avèrent ne pas être de la magie ni de l'AGI, mais ils sont néanmoins des outils d'IA d'une puissance sans précédent, et je pense que l'afflux actuel d'investissements dans ces outils sera suffisant pour leur permettre de franchir la ligne dans de nombreux secteurs verticaux différents en matière de construction d'applications vraiment très utiles qui rapportent beaucoup d'argent et améliorent de nombreuses vies.

(Sans oublier les dommages causés par l'exploitation des données recueillies pour la formation de nombreux grands modèles, ni les dommages causés au domaine de l'intelligence artificielle par le fait que tant de talents sont attirés par les LLM au lieu d'autres domaines de recherche et de développement, etc. Ces facteurs négatifs existent bel et bien et nous devons les contrer énergiquement, mais ils ne supplantent pas les facteurs positifs).

Il a fallu un certain temps pour que le monde comprenne comment intégrer largement l'apprentissage automatique dans les applications logicielles et matérielles. La courbe d'apprentissage sera nettement plus courte pour les LLM, car à mesure que nous approchons de la singularité, tant de choses vont plus vite !

Ce qui sera vraiment intéressant, c'est que, juste au moment où l'industrie commence à prendre son élan en utilisant les LLM sur l'arrière-plan de diverses applications étonnantes, nous allons sortir avec d'énormes percées de recherche sur l'association des LLM et d'autres DNN avec le raisonnement probabiliste symbolique et l'apprentissage évolutionnaire créatif ... dans le projet OpenCog Hyperon, fonctionnant sur l'arrière-plan de l'Alliance ASI (y compris SingularityNET, HyperCycle, NuNet).

Et le processus de battage médiatique, de confusion et d'intégration recommencera, mais encore plus VITE, je le prédis, pour la vague neuronale-symbolique-évolutive des premiers stades de l'ASI que ce que nous verrons avec les LLM...

Le monde humain reste confus, autodestructeur et inutilement dément à bien des égards... Mais nous obtenons néanmoins beaucoup de choses correctes... et la singularité est proche...

Les réactions au billet de Goertzel sont mitigées. En réponse à un critique qui affirme que la crise des dotcoms va se reproduire, Goertzel a déclaré : « ce sera conceptuellement comme le boom/krach des dotcoms, mais le processus sera plus rapide parce que tout va plus vite de nos jours. Et cela fait une grande différence. Un cycle boom, crash, boom suffisamment rapide peut se terminer avant que votre startup ne soit à court d'argent et avant que votre preuve de concept d'entreprise ne s'achève, etc. ». L'avis de Goertzel contraste fortement avec celui d'autres chercheurs en IA et analystes chevronnés du marché.

L'avènement de l'IA générative aurait plusieurs similitudes avec l'ère des dotcoms

De nombreux rapports prédisent que l'IA ajoutera des milliers de milliards à l'économie mondiale en stimulant la productivité comme jamais auparavant dans l'histoire. Mais un nombre croissant d'analystes et de scientifiques de renom se montrent sceptiques quant à ces prédictions. Selon eux, la surestimation des possibilités de l'IA a créé une bulle spéculative, car les valorisations se détachent de la réalité. Cela serait comparable à la bulle des dotcoms, dont quelques entreprises seulement ont survécu. Les experts craignent que la même chose se produise, compte tenu de la récente montée en flèche des actions liées à l'IA.

Le professeur Gary Marcus de l'université de New York a écrit dans une analyste publiée en août dernier sur la plateforme de blogging Substack : « nous commençons à voir des signes que l'IA générative pourrait être un raté ». Il a ajouté que "le retour sur investissement de l'IA générative n'est peut-être pas si important, après tout". Parmi les signes avant-coureurs, un rapport du Wall Street Journal a signalé que les clients ont trouvé trop cher le prix de 30 dollars par mois du nouveau l'assistant d'IA Copilot de Microsoft. Selon Marcus, il est difficile de mettre en production de grands modèles de langage (LLM).

La plupart des travaux réalisés à ce jour sont préliminaires. Il rapporte que les entreprises commencent à modérer leurs attentes. De nombreuses attentes initiales étaient irréalistes. De plus, certains pensent que l'AGI ne viendra pas des LLM. Le professeur souligne également que les progrès en matière de rentabilité des LLM ont été lents et qu'après le lancement de GPT-4 par OpenAI en 2023, personne n'a lancé un modèle nettement plus puissant. Selon Marcus, l'industrie est peut-être en train d'atteindre un plateau en matière de capacité pure, car personne n'a été en mesure de battre GPT-4 de manière décisive.

Des entreprises comme Google et Anthropic ont investi beaucoup d'argent pour essayer, mais Marcus affirme qu'aucun n'a réussi ; au lieu de cela, il semble qu'il y ait une convergence aux niveaux GPT-4. En outre, il a noté que les cas d'utilisation des LLM ne sont pas clairs. Marcus affirme qu'il y a eu des "progrès" dans la recherche d'utilisations possibles pour les LLM, mais jusqu'à présent, la technologie est souvent utilisée dans le domaine de la criminalité.

« Les mauvais acteurs, dont les normes de fiabilité sont peut-être moins strictes, semblent les utiliser pour la cybercriminalité et la désinformation », a écrit le professeur. De son côté, Jeffrey Funk, professeur à la retraite et consultant sur les nouvelles technologies, souligne que les entreprises d'IA ont dépensé d'énormes sommes d'argent pour lutter contre les hallucinations (lorsque les systèmes d'IA inventent des faits), mais n'ont pas résolu le problème.

Dans un billet publié sur LinkedIn, il a souligné : « les revenus ne sont pas encore là et ne viendront peut-être jamais. Les valorisations anticipent des marchés de plusieurs milliards de dollars, mais les revenus actuels de l'IA générative se chiffrent, selon les rumeurs, à quelques centaines de millions. Ces revenus pourraient réellement être multipliés par 1000, mais il s'agit là d'une hypothèse très spéculative. Nous ne devrions pas nous contenter de le supposer ».

Funk prévient aussi que le rythme de l'innovation dans le domaine de l'IA générative semble ralentir. Il a cité de nombreux facteurs qui sont à l'origine du ralentissement de l'innovation. Dans le même temps, la loi de Moore s'étant considérablement ralentie au cours des 5 à 10 dernières années, les fabricants de puces ne peuvent en attendre beaucoup plus, et ceux qui s'inquiètent de la consommation d'énergie de l'IA générative font pression en faveur d'une réglementation stricte.

La bulle spéculative créée par l'IA générative pourrait se solder par un désastre

James Ferguson, associé fondateur de MacroStrategy Partnership, un cabinet de recherche macroéconomique basé au Royaume-Uni, craint que la folie spéculative autour de l'IA générative se solde par un désastre. L'analyste affirme que l'hallucination des LLM pourrait s'avérer un défi insoluble, ce qui conduirait l'IA à avoir beaucoup moins d'applications viables. Pour Ferguson, l'IA pourrait s'avérer "inutile" dans les années à venir et créer beaucoup de désillusions.

« Historiquement, ces bulles finissent mal. Quiconque est un peu vieux jeu et a déjà vu ce genre de choses est donc tenté de croire que cela finira mal. Je dirais que l'IA n'a toujours pas fait ses preuves. Faire semblant jusqu'à ce qu'on y arrive peut fonctionner dans la Silicon Valley, mais pour le reste d'entre nous, je pense que l'expression "une fois mordu, deux fois timide" est plus appropriée pour l'IA », a souligné Ferguson à Merryn Somerset Webb, de Bloomberg.

Il a ajouté : « si l'on ne peut pas faire confiance à l'IA, alors l'IA est effectivement, à mon avis, inutile ». Il a déclaré que la technologie pourrait finir par être trop "gourmande en énergie" pour être un outil rentable pour de nombreuses entreprises. À cet égard, une étude publiée cette année par l'Amsterdam School of Business and Economics a révélé que les applications d'IA pourraient à elles seules consommer autant d'énergie que les Pays-Bas d'ici 2027.

« Si Nvidia ne facture pas ses puces de plus en plus chères, vous devez également payer de plus en plus cher pour faire fonctionner ces puces sur vos serveurs. Vous vous retrouvez donc avec quelque chose de très cher qui n'a pas encore prouvé, en dehors de quelques applications étroites, qu'il est rentable », a déclaré Ferguson. Les acteurs du secteur de l'IA espèrent des percées majeures dans la production énergétique, mais le secteur avance lentement.

Par ailleurs, Ferguson affirme que la bonne nouvelle, c'est que la bulle boursière actuelle est tellement concentrée sur les actions liées à l'IA qu'il y a encore de la valeur. Bien entendu, l'éclatement de la bulle de l'IA entraînera une douleur généralisée pour les investisseurs. Mais après cela, Ferguson recommande de s'intéresser aux petites capitalisations américaines actuellement mal aimées, qui pourraient bénéficier de baisses de taux d'intérêt et ne sont pas très valorisées.

« Le problème, c'est que cette valeur doit être trouvée de la bonne vieille manière, en parcourant les petites capitalisations et en recherchant des entreprises qui se développent de manière régulière, à l'ancienne », a-t-il déclaré. En somme, les experts pensent que le résultat de la normalisation des valorisations des actions liées à l'IA après la folie spéculative risque d'être dévastateur à la fois pour les entreprises et pour les investisseurs qui investissent dans l'IA sans aucun recul.

Source : billet de blogue

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?
Selon vous, l'IA générative constitue-t-elle une bulle ?
Si oui, partagez-vous l'avis selon lequel la bulle de l'IA n'éclatera pas ?
L'IA générative permettra-t-elle à des applications à haute valeur ajoutée malgré ses limites ?
L'IA générative est-elle une technologie révolutionnaire comme les entreprises d'IA le prétendent ?
Selon vous, quels pourraient être les cas d'utilisation concrets et à forte valeur ajoutée de l'IA générative ?

Voir aussi

« Les membres du personnel des laboratoires secrets de pointe planifient sérieusement leur vie en fonction de l'existence de "dieux numériques" en 2027 », selon un doctorant en sciences de l'information

« L'IA est en fait inutile et elle a créé une bulle "faire semblant jusqu'à ce que ça marche" qui pourrait se solder par un désastre », prévient un observateur chevronné des marchés

Pourquoi certains experts sont-ils si convaincus que le boom de l'IA va s'essouffler ? Ils voient des similitudes avec l'ère des dotcoms et affirment que les capacités de l'IA générative sont surestimées

[OuftiBoy]

« La bulle de la GenAI n'éclatera pas, car les applications à haute valeur ajoutée arriveront assez vite pour éviter que les PDG des Big Tech ne s'épuisent sur la GenAI »
affirme l'expert en IA Ben Goertzel

Quand je lis les applications à haute valeur ajoutée, j'aimerai bien qu'on me dise lesquelles .

Ben Goertzel, chercheur américain en IA et PDG de SingularityNET, réfute les prédictions selon lesquelles la bulle de l'IA générative va bientôt éclater. Il a publié une nouvelle analyse expliquant que les applications à très haute valeur ajoutée de cette technologie arriveront assez vite pour éviter à l'industrie de connaître une crise majeure semblable à celle des dotcoms. Il affirme qu'il ne s'agira pas d'abonnement à des chatbots, mais plutôt d'une intégration de l'IA générative dans toutes sortes d'autres applications logicielles et matérielles utiles. En attendant, de nombreux autres experts affirment que le boom de l'IA générative va bientôt s'essouffler.

Heu, ce n'est pas en le répétant que cela devient vrai:

les applications à très haute valeur ajoutée de cette technologie arriveront assez vite pour éviter à l'industrie de connaître une crise majeure semblable à celle des dotcoms.

Quelles sont ces applications ?

Ben Goertzel : les applications d'IA générative à très haute valeur ajoutée arrivent

Humm, déjà 3x qu'il se répète le Monsieur... Toc Toc, quelles sont ces applications ?

Ben Goertzel est mathématicien et chercheur américain en IA. Il est auteur de plusieurs livres sur l'IA et a lancé en 2017 SingularityNET, une plateforme décentralisée basée sur la blockchain qui vise à créer un marché mondial pour les services d'IA. Sa fonction principale est de permettre l'achat, la vente et le partage de services d'IA de manière sécurisée à travers son jeton natif AGI. Figure controversée dans les milieux technologiques, Goertzel a contribué à populariser le terme AGI. Il est également enclin à faire des déclarations audacieuses sur l'avenir de la technologie.

Moi je ne suis pas mathématicien, et le ne vois pas bien non plus ce que "chercheur en IA" signifie.
Ah, il veut permettre l'achat, la vente et le partage de services d'IA de manière sécurisée à travers son jeton natif AGI.

Heu, et de 4, il ne parle plus d'applications, mais de services d'IA. Mais il faut bien en dire un peu plus alors on ajoute de manière sécurisée à travers son jeton natif AGI. On ne sait toujours pas ce que seront ces applications ou services, mais on sait que c'est pour très bientôt. Et, cerise sur le gâteau, le tout sera sécurisé. Ah ça c'est bien, ça sera sécurisé. Mais bon, c'est facile à dire, mais en même temps, il ne vas pas nous dire que ça ne sera pas sécurisé.

Goertzel en a récemment ajouté quelques-unes.

I voted False, and would have done so even if you'd said the end of 2025.

For sure stock prices of Big Tech firms will go up and down, and media will alternate btw positive and negative ... that is how these dynamical systems operate....

However, I don't think the GenAI bubble…

— Ben Goertzel (@bengoertzel) August 4, 2024

Contrairement à ce que beaucoup de chercheurs pensent, Goertzel affirme que les craintes en rapport avec l'éclatement de la bulle de l'IA sont alarmistes et que cela n'arrivera tout simplement pas. « Je ne pense pas que la bulle de la GenAI éclatera un jour, parce que je pense que les applications à très haute valeur ajoutée de cette technologie arriveront assez vite pour éviter que les PDG des Big Tech ne s'épuisent sur la GenAI », a-t-il déclaré dans un billet publié sur X.

Bon, reprenons: Le Monsieur dit: « Je ne pense pas que la bulle de la GenAI éclatera un jour, parce que je pense que les applications à très haute valeur ajoutée de cette technologie arriveront assez vite pour éviter que les PDG des Big Tech ne s'épuisent sur la GenAI »

Il radote le Monsieur, non ? Et redit une 5ème fois que les applications à très haute valeur ajoutée, arriveront assez vite.

Bien bien, si ces applications ou services arriveront assez vite, je peux supposer que ça arrivera plus vite que le Full Self Driving d'un autre prédicateur, qu'on me rassure. Et comme c'est vraiment vraiment pour bientôt, il doit savoir qui bosse sur quoi. Si je comprend bien, il attend que d'autres fassent ces applications/services, pour que sa "plateform" puisse les vendre ?

En d'autres termes, Goertzel explique que les innovations révolutionnaires prennent du temps pour être mis au point. Il laisse entendre que l'infrastructure et les plateformes fondamentales sont d'abord mises en place. Les employés des entreprises commencent à évaluer et à comprendre ce qui est disponible, puis à rêver à ce qui est possible. Ensuite, les gens commencent à construire une gamme de services à partir de ces plateformes et, finalement, des applications.

Je me perd un peu là, parce que dire que c'est pour bientot, puis dire les innovations révolutionnaires prennent du temps pour être mis au point, ça me semble un rien contradictoire, non

Goertzel répondait à un sondage demandant si la bulle de l'IA générative risquait de se résorber avant la fin de 2024. Bien que cela puisse prendre du temps, Goertzel affirme que les applications d'IA générative à forte valeur ajoutée arriveront avant que les PDG et les investisseurs perdent espoir.

C'est madame Irma ce Monsieur ? Bien que cela puisse prendre du temps, Goertzel affirme que les applications d'IA générative à forte valeur ajoutée arriveront avant que les PDG et les investisseurs perdent espoir.

Je me sens tout petit fasse au savoir de ce Monsieur.

Une transcription de son billet se lit comme suit :

Les réactions au billet de Goertzel sont mitigées. En réponse à un critique qui affirme que la crise des dotcoms va se reproduire, Goertzel a déclaré : « ce sera conceptuellement comme le boom/krach des dotcoms, mais le processus sera plus rapide parce que tout va plus vite de nos jours. Et cela fait une grande différence. Un cycle boom, crash, boom suffisamment rapide peut se terminer avant que votre startup ne soit à court d'argent et avant que votre preuve de concept d'entreprise ne s'achève, etc. ». L'avis de Goertzel contraste fortement avec celui d'autres chercheurs en IA et analystes chevronnés du marché.

Si je lis bien: « ce sera conceptuellement comme le boom/krach des dotcoms, mais le processus sera plus rapide parce que tout va plus vite de nos jours. Et cela fait une grande différence. Un cycle boom, crash, boom suffisamment rapide peut se terminer avant que votre startup ne soit à court d'argent et avant que votre preuve de concept d'entreprise ne s'achève, etc. »

Donc la bulle n'en est pas une, mais elle explosera (alors qu'elle n'existe pas selon ce Monsieur) quand même, mais comme ça ira plus vite, ça sera moins grave.

L'avènement de l'IA générative aurait plusieurs similitudes avec l'ère des dotcoms

De nombreux rapports prédisent que l'IA ajoutera des milliers de milliards à l'économie mondiale en stimulant la productivité comme jamais auparavant dans l'histoire. Mais un nombre croissant d'analystes et de scientifiques de renom se montrent sceptiques quant à ces prédictions. Selon eux, la surestimation des possibilités de l'IA a créé une bulle spéculative, car les valorisations se détachent de la réalité. Cela serait comparable à la bulle des dotcoms, dont quelques entreprises seulement ont survécu. Les experts craignent que la même chose se produise, compte tenu de la récente montée en flèche des actions liées à l'IA.

Le professeur Gary Marcus de l'université de New York a écrit dans une analyste publiée en août dernier sur la plateforme de blogging Substack : « nous commençons à voir des signes que l'IA générative pourrait être un raté ». Il a ajouté que "le retour sur investissement de l'IA générative n'est peut-être pas si important, après tout". Parmi les signes avant-coureurs, un rapport du Wall Street Journal a signalé que les clients ont trouvé trop cher le prix de 30 dollars par mois du nouveau l'assistant d'IA Copilot de Microsoft. Selon Marcus, il est difficile de mettre en production de grands modèles de langage (LLM).

La plupart des travaux réalisés à ce jour sont préliminaires. Il rapporte que les entreprises commencent à modérer leurs attentes. De nombreuses attentes initiales étaient irréalistes. De plus, certains pensent que l'AGI ne viendra pas des LLM. Le professeur souligne également que les progrès en matière de rentabilité des LLM ont été lents et qu'après le lancement de GPT-4 par OpenAI en 2023, personne n'a lancé un modèle nettement plus puissant. Selon Marcus, l'industrie est peut-être en train d'atteindre un plateau en matière de capacité pure, car personne n'a été en mesure de battre GPT-4 de manière décisive.

Des entreprises comme Google et Anthropic ont investi beaucoup d'argent pour essayer, mais Marcus affirme qu'aucun n'a réussi ; au lieu de cela, il semble qu'il y ait une convergence aux niveaux GPT-4. En outre, il a noté que les cas d'utilisation des LLM ne sont pas clairs. Marcus affirme qu'il y a eu des "progrès" dans la recherche d'utilisations possibles pour les LLM, mais jusqu'à présent, la technologie est souvent utilisée dans le domaine de la criminalité.

« Les mauvais acteurs, dont les normes de fiabilité sont peut-être moins strictes, semblent les utiliser pour la cybercriminalité et la désinformation », a écrit le professeur. De son côté, Jeffrey Funk, professeur à la retraite et consultant sur les nouvelles technologies, souligne que les entreprises d'IA ont dépensé d'énormes sommes d'argent pour lutter contre les hallucinations (lorsque les systèmes d'IA inventent des faits), mais n'ont pas résolu le problème.

D'autres pensent donc:

• La surestimation des possibilités de l'IA a créé une bulle spéculative.
  Nous commençons à voir des signes que l'IA générative pourrait être un raté ».
  Le retour sur investissement de l'IA générative n'est peut-être pas si important, après tout.
  La plupart des travaux réalisés à ce jour sont préliminaires.
  De nombreuses attentes initiales étaient irréalistes.
  Certains pensent que l'AGI ne viendra pas des LLM.
  Les cas d'utilisation des LLM ne sont pas clairs.
  Les entreprises d'IA ont dépensé d'énormes sommes d'argent pour lutter contre les hallucinations, mais n'ont pas résolu le problème.

Dans un billet publié sur LinkedIn, il a souligné : « les revenus ne sont pas encore là et ne viendront peut-être jamais. Les valorisations anticipent des marchés de plusieurs milliards de dollars, mais les revenus actuels de l'IA générative se chiffrent, selon les rumeurs, à quelques centaines de millions. Ces revenus pourraient réellement être multipliés par 1000, mais il s'agit là d'une hypothèse très spéculative. Nous ne devrions pas nous contenter de le supposer ».

Funk prévient aussi que le rythme de l'innovation dans le domaine de l'IA générative semble ralentir. Il a cité de nombreux facteurs qui sont à l'origine du ralentissement de l'innovation. Dans le même temps, la loi de Moore s'étant considérablement ralentie au cours des 5 à 10 dernières années, les fabricants de puces ne peuvent en attendre beaucoup plus, et ceux qui s'inquiètent de la consommation d'énergie de l'IA générative font pression en faveur d'une réglementation stricte.

L'IA bulle spéculative créée par l'IA générative pourrait se solder par un désastre

James Ferguson, associé fondateur de MacroStrategy Partnership, un cabinet de recherche macroéconomique basé au Royaume-Uni, craint que la folie spéculative autour de l'IA générative se solde par un désastre. L'analyste affirme que l'hallucination des LLM pourrait s'avérer un défi insoluble, ce qui conduirait l'IA à avoir beaucoup moins d'applications viables. Pour Ferguson, l'IA pourrait s'avérer "inutile" dans les années à venir et créer beaucoup de désillusions.

« Historiquement, ces bulles finissent mal. Quiconque est un peu vieux jeu et a déjà vu ce genre de choses est donc tenté de croire que cela finira mal. Je dirais que l'IA n'a toujours pas fait ses preuves. Faire semblant jusqu'à ce qu'on y arrive peut fonctionner dans la Silicon Valley, mais pour le reste d'entre nous, je pense que l'expression "une fois mordu, deux fois timide" est plus appropriée pour l'IA », a souligné Ferguson à Merryn Somerset Webb, de Bloomberg.

Il a ajouté : « si l'on ne peut pas faire confiance à l'IA, alors l'IA est effectivement, à mon avis, inutile ». Il a déclaré que la technologie pourrait finir par être trop "gourmande en énergie" pour être un outil rentable pour de nombreuses entreprises. À cet égard, une étude publiée cette année par l'Amsterdam School of Business and Economics a révélé que les applications d'IA pourraient à elles seules consommer autant d'énergie que les Pays-Bas d'ici 2027.

« Si Nvidia ne facture pas ses puces de plus en plus chères, vous devez également payer de plus en plus cher pour faire fonctionner ces puces sur vos serveurs. Vous vous retrouvez donc avec quelque chose de très cher qui n'a pas encore prouvé, en dehors de quelques applications étroites, qu'il est rentable », a déclaré Ferguson. Les acteurs du secteur de l'IA espèrent des percées majeures dans la production énergétique, mais le secteur avance lentement.

Par ailleurs, Ferguson affirme que la bonne nouvelle, c'est que la bulle boursière actuelle est tellement concentrée sur les actions liées à l'IA qu'il y a encore de la valeur. Bien entendu, l'éclatement de la bulle de l'IA entraînera une douleur généralisée pour les investisseurs. Mais après cela, Ferguson recommande de s'intéresser aux petites capitalisations américaines actuellement mal aimées, qui pourraient bénéficier de baisses de taux d'intérêt et ne sont pas très valorisées.

« Le problème, c'est que cette valeur doit être trouvée de la bonne vieille manière, en parcourant les petites capitalisations et en recherchant des entreprises qui se développent de manière régulière, à l'ancienne », a-t-il déclaré. En somme, les experts pensent que le résultat de la normalisation des valorisations des actions liées à l'IA après la folie spéculative risque d'être dévastateur à la fois pour les entreprises et pour les investisseurs qui investissent dans l'IA sans aucun recul.

Source : billet de blogue

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?
Selon vous, l'IA générative constitue-t-elle une bulle ?
Si oui, partagez-vous l'avis selon lequel la bulle de l'IA n'éclatera pas ?
L'IA générative permettra-t-elle à des applications à haute valeur ajoutée malgré ses limites ?
L'IA générative est-elle une technologie révolutionnaire comme les entreprises d'IA le prétendent ?
Selon vous, quels pourraient être les cas d'utilisation concrets et à forte valeur ajoutée de l'IA générative ?

Voir aussi

« Les membres du personnel des laboratoires secrets de pointe planifient sérieusement leur vie en fonction de l'existence de "dieux numériques" en 2027 », selon un doctorant en sciences de l'information

« L'IA est en fait inutile et elle a créé une bulle "faire semblant jusqu'à ce que ça marche" qui pourrait se solder par un désastre », prévient un observateur chevronné des marchés

Pourquoi certains experts sont-ils si convaincus que le boom de l'IA va s'essouffler ? Ils voient des similitudes avec l'ère des dotcoms et affirment que les capacités de l'IA générative sont surestimées

Bon, ben, comme c'est pour bientôt, nous saurons vite .

[kain_tn]

[...]

En fait, on pourrait remplacer le mot IA par NFT dans le discours de cet expert en IA, et on aurat à peu près le discours tenu par "tous les experts" avant que la bulle des NFT n'éclate

[Mathis Lucas]

L'IA perd de sa popularité et certains investisseurs commencent à craindre qu'elle ne leur apporte pas les profits considérables escomptés
d'autres restent toutefois optimistes quant au potentiel de l'IA

L'IA générative a connu une ascension fulgurante au cours des deux dernières années et a mobilisé des investissements colossaux. Mais la ferveur commence à baisser. Le cours des actions des sociétés à l'origine de la révolution de l'IA a chuté de 15 % depuis le sommet atteint le mois dernier. Un nombre croissant d'investisseurs craignent que le rendement ne soit pas à la hauteur des milliards injectés. En outre, les experts s'interrogent sur les limites des grands modèles de langage (LLM). Toutefois, certains disent que les applications à forte valeur ajoutée arrivent et que le ralentissement est la preuve que cette technologie finira par s'imposer. Ont-ils raison ?

L'IA générative ne parvient pas à suivre le rythme intense du battage médiatique

Il apparaît de plus en plus clairement que la machine à faire du battage médiatique sur l'IA générative commence à ralentir. Les grandes entreprises technologiques ont dépensé des dizaines de milliards de dollars pour développer de modèles d'IA depuis le début du boom de l'IA, mais très peu d'entreprises les utilisent réellement. Selon les chiffres du Bureau du recensement des États-Unis, seuls 4,8 % des entreprises utilisent des modèles d'IA pour produire des biens et des services, contre 5,4 % au début de l'année. C'est à peu près la même proportion qui a l'intention de le faire au cours au cours de l'année prochaine.

Les percées réalisées dans le domaine de l'IA générative, en particulier dans les LLM, ont captivé l'imagination du monde entier et donné lieu à des affirmations extravagantes sur les capacités et le potentiel de l'IA. Cela dit, le problème de nombreux modèles actuels est qu'ils ne sont tout simplement pas assez puissants pour être tangibles. Une étude publiée la semaine dernière par le groupe de réflexion RAND révèle que 80 % des projets d'IA échouent, soit plus du double du taux enregistré pour les autres projets. De nombreux dirigeants se plaignent, expliquant que les retombées des projets d'IA sont "lamentables".

Le rapport énumère des difficultés liées à l'IA générative, allant des investissements élevés dans les données et l'infrastructure de l'IA au manque de talents humains nécessaires. Les systèmes d'IA générative arrivent à résoudre des tests très complexes d'admission à l'université, mais échouent à des tâches très simples. Il est donc difficile de juger du potentiel de ces technologies, ce qui conduit à une fausse confiance dans l'IA et, en fin de compte, à l'échec des projets.

Prenons l'exemple de la tentative de McDonald's d'automatiser les commandes au volant à l'aide de l'IA, qui est devenue virale sur TikTok après avoir échoué de manière spectaculaire. Il y a également eu les efforts du gouvernement américain pour créer des systèmes permettant de résumer les soumissions publiques et de calculer les droits à l'aide sociale, qui ont également été abandonnés. Les LLM ne sont tout simplement pas fiables en raison des hallucinations.

Une autre étude de l'université Cornell a montré que les capacités des LLM tels que le GPT-4 ne correspondent pas toujours à ce que les gens attendent d'eux. En particulier, les modèles les plus performants n'ont pas obtenu les résultats escomptés dans des situations à fort enjeu où des réponses incorrectes pouvaient être catastrophiques. L'étude a également montré que les modèles peuvent induire une fausse confiance chez leurs utilisateurs, ce qui peut être dangereux.

En raison du fait que les LLM répondent couramment aux requêtes, les humains peuvent tirer des conclusions trop optimistes sur leurs capacités et les déployer dans des situations pour lesquelles ils ne sont pas adaptés. L'expérience des projets réussis montre qu'il est difficile de faire en sorte qu'un modèle génératif donne réellement des réponses précises à l'aide d'invites humaines. En effet, l'interrogation des LLM a introduit une nouvelle aptitude imprévue.

Par exemple, le système de tutorat Khanmigo de la Khan Academy a souvent révélé les bonnes réponses à des questions alors qu'on lui avait demandé de ne pas le faire. Bien que l'IA ait fait des progrès étonnants, il est essentiel de se rappeler qu'il s'agit toujours d'une technologie dotée de capacités et de contraintes dans des domaines tels que le raisonnement de bon sens, la compréhension du contexte et la généralisation des connaissances à d'autres tâches.

L'évolution de l'IA répond-elle au "cycle de l'engouement" des innovations ?

Le cycle de l'engouement (hype cycle) est un terme popularisé par le cabinet d'études Gartner et qui est bien connu dans la Silicon Valley. Après une période initiale d'euphorie irrationnelle et de surinvestissement, les nouvelles technologies en vogue entrent dans le "creux de la désillusion" où les sentiments se dégradent. Tout le monde commence à s'inquiéter du fait que l'adoption de la technologie se fait trop lentement, alors que les bénéfices sont difficiles à obtenir. Cependant, comme la nuit succède au jour, la technologie fait son grand retour. Les applications ayant une forte valeur ajoutée commencent à apparaître.

Les investissements qui ont accompagné la vague d'euphorie permettent de développer massivement les infrastructures, ce qui pousse la technologie vers l'adoption par le grand public. Alors, le cycle de l'engouement est-il un guide utile pour l'avenir de l'IA dans le monde ? Comme de nombreuses innovations précédentes, certains analytes affirment que l'IA générative suit ce cycle. Les étapes du cycle de l'engouement de l'IA générative sont décrites comme suit :

• déclenchement de l'innovation : une percée dans la technologie de l'IA suscite un engouement important et l'attention des médias ;
• pic des attentes exagérées : des affirmations exagérées et des attentes irréalistes concernant les capacités de l'IA apparaissent ;
• le creux de la désillusion : à mesure que l'engouement initial s'estompe, les défis et les limites de l'IA deviennent évidents, ce qui entraîne une baisse de l'intérêt ;
• le creux de l'illumination : les applications pratiques et les cas d'utilisation de l'IA dans le monde réel commencent à apparaître, ce qui conduit à une compréhension plus réaliste de son potentiel ;
• plateau de productivité : l'IA a été largement adoptée et intégrée dans diverses industries, apportant des avantages tangibles.

L'Internet a suivi une évolution similaire. Dans les années 1990, la technologie a suscité l'euphorie, les experts prédisant que tout le monde ferait ses achats en ligne dans quelques années. En 2000, le marché s'est effondré, entraînant la faillite de 135 grandes sociétés Internet. Toutefois, le point positif est que les entreprises de télécommunications avaient investi des milliards dans les câbles à fibres optiques, qui allaient devenir l'infrastructure de l'Internet d'aujourd'hui.

Les entreprises continuent à injecter des milliards dans l'IA, mais la baisse de l'adoption marque un recalibrage dans le boom de l'IA. Pour la première fois, il semble que l'engouement pour l'IA s'essouffle. Un récent rapport de Gartner a répertorié la plupart des systèmes d'IA générative comme étant soit au sommet des attentes exagérées, soit encore en progression. Il suggère que la plupart de ces technologies ne seront pas pleinement productives avant deux à cinq ans.

« L'avenir de l'intelligence artificielle ressemblera à celui de toutes les autres technologies. Il y aura une construction gigantesque et coûteuse d'infrastructures, suivie d'un énorme effondrement lorsque les gens se rendront compte qu'ils ne savent pas vraiment comment utiliser l'IA de manière productive, puis d'une lente reprise à mesure qu'ils la comprendront », déclare Noah Smith, commentateur économique. Mais de nombreux critiques ne partagent pas cet avis.

Tout d'abord, les versions de l'IA elle-même ont connu pendant des décennies des périodes d'engouement et de désespoir, accompagnées d'une hausse et d'une diminution de l'engagement et de l'investissement des universitaires, mais sans atteindre le stade final du cycle d'engouement. L'IA a suscité de l'euphorie dans les années 1960, notamment à propos d'Eliza, un des premiers chatbots. Cette période a été suivie par des hivers de l'IA dans les années 1970 et 1990.

Jusqu'en 2020, l'intérêt de la recherche pour l'IA a diminué, avant de repartir à la hausse avec l'arrivée de l'IA générative, à la suite du départ canon de ChatGPT. Pour les critiques, le cycle de l'engouement n'explique pas l'évolution de l'IA.

La bulle spéculative créée par l'IA générative pourrait se solder par un désastre

James Ferguson, associé fondateur de MacroStrategy Partnership, un cabinet de recherche macroéconomique basé au Royaume-Uni, craint que la folie spéculative autour de l'IA générative se solde par un désastre. L'analyste affirme que l'hallucination des LLM pourrait s'avérer un défi insoluble, ce qui conduirait l'IA à avoir beaucoup moins d'applications viables. Pour Ferguson, l'IA pourrait s'avérer "inutile" dans les années à venir et créer beaucoup de désillusions.

« Historiquement, ces bulles finissent mal. Quiconque est un peu vieux jeu et a déjà vu ce genre de choses est donc tenté de croire que cela finira mal. Je dirais que l'IA n'a toujours pas fait ses preuves. Faire semblant jusqu'à ce qu'on y arrive peut fonctionner dans la Silicon Valley, mais pour le reste d'entre nous, je pense que l'expression "une fois mordu, deux fois timide" est plus appropriée pour l'IA », a souligné Ferguson à Merryn Somerset Webb, de Bloomberg.

Il a ajouté : « si l'on ne peut pas faire confiance à l'IA, alors l'IA est effectivement, à mon avis, inutile ». Il a déclaré que la technologie pourrait finir par être trop "gourmande en énergie" pour être un outil rentable pour de nombreuses entreprises. À cet égard, une étude publiée cette année par l'Amsterdam School of Business and Economics a révélé que les applications d'IA pourraient à elles seules consommer autant d'énergie que les Pays-Bas d'ici 2027.

« Si Nvidia ne facture pas ses puces de plus en plus chères, vous devez également payer de plus en plus cher pour faire fonctionner ces puces sur vos serveurs. Vous vous retrouvez donc avec quelque chose de très cher qui n'a pas encore prouvé, en dehors de quelques applications étroites, qu'il est rentable », a déclaré Ferguson. Les acteurs du secteur de l'IA espèrent des percées majeures dans la production énergétique, mais le secteur avance lentement.

Mais Ben Goertzel, mathématicien et chercheur américain en IA, affirme que les craintes en rapport avec l'éclatement de la bulle de l'IA sont alarmistes et que cela n'arrivera tout simplement pas. « Je ne pense pas que la bulle de la GenAI éclatera un jour, parce que je pense que les applications à très haute valeur ajoutée de cette technologie arriveront assez vite pour éviter que les PDG des Big Tech ne s'épuisent sur la GenAI », a-t-il déclaré dans un billet publié sur X.

Par ailleurs, Ferguson affirme que la bonne nouvelle, c'est que la bulle boursière actuelle est tellement concentrée sur les actions liées à l'IA qu'il y a encore de la valeur. Bien entendu, l'éclatement de la bulle de l'IA entraînera une douleur généralisée pour les investisseurs. Mais après cela, Ferguson recommande de s'intéresser aux petites capitalisations américaines actuellement mal aimées, qui pourraient bénéficier de baisses de taux d'intérêt et ne sont pas très valorisées.

« Le problème, c'est que cette valeur doit être trouvée de la bonne vieille manière, en parcourant les petites capitalisations et en recherchant des entreprises qui se développent de manière régulière, à l'ancienne », a-t-il déclaré. En somme, les experts pensent que le résultat de la normalisation des valorisations des actions liées à l'IA après la folie spéculative risque d'être dévastateur à la fois pour les entreprises et pour les investisseurs qui investissent dans l'IA sans aucun recul.

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?
Que pensez-vous de la baisse de la popularité de l'IA générative ? Qu'est-ce que cela annonce ?
Selon vous, l'évolution de l'IA répond-elle au cycle de l'engouement des innovations tel que décrit par Gartner ?
Quid de la bulle spéculative créée par l'IA générative ? Va-t-elle éclater comme la bulle des dotcoms au début des années 2000 ?
Les applications à forte valeur ajoutée arriveront-elles juste à temps pour empêcher le désastre comme certains experts en IA le prétendent ?

Voir aussi

« L'IA est en fait inutile et elle a créé une bulle "faire semblant jusqu'à ce que ça marche" qui pourrait se solder par un désastre », prévient un observateur chevronné des marchés

Pourquoi certains experts sont-ils si convaincus que le boom de l'IA va s'essouffler ? Ils voient des similitudes avec l'ère des dotcoms et affirment que les capacités de l'IA générative sont surestimées

« La bulle de la GenAI n'éclatera pas, car les applications à haute valeur ajoutée arriveront assez vite pour éviter que les PDG des Big Tech ne s'épuisent sur la GenAI », affirme l'expert en IA Ben Goertzel

[calvaire]

Tous le monde dans ce forum l'a dit et répété, l'ia est une bulle.
l'ia générative est un formidable outil qui peux améliorer la productivité, c'est un bon outil pour trouver les informations que l'on veux dans une doc.
Mais cela ne remplace pas un professionnel, cela remplace pas un dev, un médecin, avocat.

les ia hallucine, sorte souvent du code faux qui compile pas ou m'invente souvent des api dans mon cas.
Même si l'ia n’hallucinait pas, il faut bien taper des prompts bien précis pour que ca marche et ca prends du temps.

Ca valait bien des investissements cette histoire oui, mais pas des milliards de milliards de cotation en bourse comme les valeurs boursières de nvidia. C'est complétement déconnecté de la réalité.

[floyer]

J’ai eu droit à du code qui compilait et était correct… tout comme du code avec des API inventées.

Ainsi, si une fois sur deux cela génère quelque chose de bien, c’est bien profitable. Bon, il vaut mieux bien vérifier le résultat (si c’est inspiré d’un code vulnérable, méfiance). Mais cela peut être un bon outil si bien supervisé.

[Rolllmops]

Les IA génératives basées sur l'apprentissage statistique ont constitué une évolution majeure dans le développement de ce type de technologie. Le problème est qu'elles ont probablement déjà atteint le pic de ce qu'on pouvait en attendre. Il faudra d'autres révolutions de ce genre, notamment des capacités de raisonnement, pour outrepasser les limites actuelles. Et ça ne se fera pas par évolutions incrémentales de ce qui existe actuellement, ça sera quelque chose de totalement nouveau.

[kain_tn]

J’ai eu droit à du code qui compilait et était correct… tout comme du code avec des API inventées.

Ainsi, si une fois sur deux cela génère quelque chose de bien, c’est bien profitable. Bon, il vaut mieux bien vérifier le résultat (si c’est inspiré d’un code vulnérable, méfiance). Mais cela peut être un bon outil si bien supervisé.

Si tu remplaces IA par dev junior, tu trouves toujours que 50%, c'est un résultat acceptable?

[floyer]

Sur un autre registre, j’ai fait une traduction aidé par un traducteur logiciel… la moitié des phrases étaient à reprendre, mais globalement j’ai gagné du temps.

Si le dev junior est gratuit et fourni quelques chose d’utile la moitié du temps et sans délais, cela peut être globalement souhaitable. Mais il vaut mieux une sérieuse supervision. Pas accepter n’importe quel code sans vérification. Des langages stricts peuvent être préférables pour un premier niveau de filtrage.

[marsupial]

Le danger d'une bulle est bien connu mais nous ne sommes pas encore arrivés au moment de l'éclatement et des pertes incommensurables pour les investisseurs imprudents. Mais attendez qu'après avoir investis des milliards de dollars dans des grappes de supercalculateurs et de scraping de données effréné sur le web, les entreprises annoncent que les IA sont devenus trop intelligentes pour être comprises simplement même pour l'être humain le plus intelligent et donc que dorénavant on ne peut plus se rendre compte quand ces formidables machines hallucinent ou pas. En bref, qu'elles racontent des salmigondis incompréhensibles et donc inutilisables. Là se trouve le véritable danger des LLM en plus de leur coût effréné en énergie.