Luc Julia est un ingénieur français spécialisé dans les objets connectés et l’IA depuis plusieurs décennies. Il a créé l’assistant vocal que nous connaissons tous, Siri. Dans cette interview, il aborde le sujet des IA génératives et leur évolution depuis 2017.

Les outils basés sur l’intelligence artificielle générative (IAG) sont des outils puissants, mais nécessitent une utilisation prudente. Luc Julia met en avant l'importance de comprendre la différence entre l’intelligence artificielle (IA) et l’intelligence artificielle générative (IAG). Ces dernières ont émergé il y a environ six ans et ont gagné en popularité avec des avancées telles que ChatGPT et ses capacités de génération de texte et d'images.

Luc Julia souligne que les IA génératives sont le résultat naturel de l'évolution des IA depuis plusieurs décennies, avec des avancées significatives dans le domaine du machine learning et du deep learning, facilitées par la disponibilité croissante des données sur le web. La révolution récente des IA génératives réside dans leur interface, notamment l'utilisation de prompts pour interroger les grands modèles de langage tels que ceux utilisés par ChatGPT. Cette approche permet à n'importe qui de poser des questions et de retrouver des informations dans ces immenses bases de données, des modèles de langage, qui représentent en quelque sorte tout l’internet.

Luc Julia aborde les défis liés à l'utilisation des IA génératives. Il met en évidence le problème de la pertinence des réponses, en citant une étude de l'Université de Hong-Kong qui a révélé que la pertinence des réponses fournies par les modèles était d'environ 64%. Cela signifie que les modèles ne sont pas toujours précis et que certaines réponses peuvent être erronées.
Un autre défi important est lié au respect des droits d'auteur et des données utilisées pour former ces modèles. Les IA génératives ont accès à d'énormes quantités de données, certaines étant potentiellement protégées par des droits d'auteur. Cela peut conduire à des problèmes juridiques si des contenus protégés sont générés par ces modèles

Luc Julia évoque également les problèmes de frugalité et de consommation d'énergie liés à la création et à l'utilisation de ces grands modèles. Les ressources nécessaires pour entraîner les algorithmes sont considérables et peuvent avoir un impact négatif sur l'environnement.

Pour surmonter ces défis, Luc Julia préconise une approche avec des modèles plus spécialisés et de taille réduite. Il mentionne des initiatives telles que Hugging Face, qui propose des bibliothèques open-source pour créer des modèles plus petits et plus adaptés à des domaines spécifiques. Il souligne que l'open-source et les modèles plus petits sont importants pour la diversité et la pertinence des IA génératives, en permettant aux utilisateurs de créer leurs propres versions spécialisées avec des données spécifiques à leur contexte.

Luc Julia insiste sur le fait que les IA génératives ne doivent pas être considérées comme des entités magiques ou autonomes, mais comme des outils d'assistance puissants. Il encourage les entreprises et les individus à se former sur l'utilisation de ces outils pour en tirer pleinement parti et améliorer leur créativité.

Il met en garde contre les utilisations inappropriées de ces outils, notamment en ce qui concerne la confidentialité des données, et insiste sur le fait qu'il est essentiel de comprendre et de maîtriser leur utilisation.

En conclusion, Luc Julia estime que les IA génératives ont le potentiel de révolutionner de nombreux domaines, mais il est crucial de les utiliser de manière responsable et éthique. Il encourage les individus et les entreprises à se familiariser avec ces outils et à les utiliser pour booster leur créativité et leurs capacités, tout en restant conscients des défis et des enjeux liés à leur utilisation.

*Résumé généré par Glasp et ChatGPT