Actu IA. (23-04-2025)

web digital
il y a 1 jour
2 min de lecture

L’IA est arrivée au bout des données humaines, c’est quoi la suite ?

Largement basées sur l’exploitation massive de données humaines, les intelligences artificielles (IA) génératives pourraient bientôt atteindre leurs limites. Une nouvelle voie pour continuer à progresser existe toutefois : celle de l’apprentissage par l’expérience, avec pour perspective des IA dotées de capacités sans précédent.

Les intelligences artificielles génératives de type ChatGPT ou Le_Chat que l’on trouve aujourd’hui un peu partout reposent sur des modèles analysant et exploitant des montagnes de données existantes. Cette stratégie permet de reproduire – ou plutôt d’imiter de façon la plus réaliste possible – des capacités humaines très variées allant de la résolution de problèmes scientifiques à la rédaction de poésies en passant par la création d’images et de photos ou la synthèse de documents. Des IA ont même passé avec succès des tests de référence comme le test de Turing, même si certaines controverses subsistent quant à la réelle capacité de ces modèles, actuellement incapables de planifier ou de raisonner, à réussir ce genre d’exercices.

Cette dépendance aux données humaines montre toutefois ses limites : si les avancées ont jusqu’à présent été très significatives, les sources humaines de haute qualité permettant d’entrainer les modèles d’IA de manière satisfaisante dans les domaines scientifiques ont déjà été consommées ou sont sur le point de l’être. Les progrès alimentés exclusivement par l’apprentissage supervisé à partir de ce type de sources et d’informations tendent donc à ralentir. Pour que les intelligences artificielles génératives continuent de progresser, une nouvelle source de données est indispensable, surtout si l’on attend une part d’originalité et d’innovation, autrement dit une véritable “intelligence” de la part de ces IA.

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