L’avenir de l’IA générative : 8 prédictions à suivre

L’IA générative a commencé comme un projet de niche pour quelques entreprises technologiques, mais elle est rapidement devenue un phénomène mondial et l’une des initiatives technologiques les plus en vogue du moment. Elle ne devrait pas céder la vedette de sitôt. Alors, à quoi ressemble l’avenir de l’IA générative ?

Alors qu’elle continue d’évoluer à un rythme stupéfiant, elle est utilisée pour répondre à un large éventail de besoins métier avec une puissance et une précision croissantes, tout en transformant la manière dont les organisations accomplissent leur travail et le perçoivent. Voici ce qu’il faut savoir sur les applications, les outils et les défis qui façonnent l’avenir de l’IA générative.

À RETENIR

• •L’IA générative progresse rapidement pour prendre en charge de nombreux formats d’entrée et de sortie, notamment le texte, les images, la voix et la vidéo, ce qui rend les outils d’IA plus polyvalents et indispensables à diverses applications. (Accéder à la section)
• •Les entreprises adoptent de plus en plus les modèles d’IA en tant que service pour rester compétitives. Cette évolution permet aux entreprises de tirer parti de capacités d’IA avancées sans investir massivement dans leurs infrastructures. (Accéder à la section)
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• L’IA générative transforme le monde du travail en automatisant les tâches courantes. Si elle améliore la productivité, elle soulève également des inquiétudes concernant la suppression d’emplois et la nécessité de perfectionner et de renouveler les compétences. (Accéder à la section)

L’avenir de l’IA générative : 8 prédictions

À l’avenir, attendez-vous à voir les tendances de l’IA générative se concentrer sur trois grands axes : des avancées technologiques rapides et profondes, des transformations numériques plus rapides que prévu, et une attention accrue portée à l’impact sociétal et mondial de l’intelligence artificielle.

Le développement de la multimodalité

La multimodalité — l’idée qu’un outil d’IA générative est conçu pour accepter des entrées et générer des sorties dans plusieurs formats — commence à devenir une priorité pour les consommateurs, et les fournisseurs d’IA l’ont bien compris. OpenAI a été l’un des premiers fournisseurs à proposer aux utilisateurs un accès à des modèles multimodaux via GPT-4, puis le Gemini de Google et le Claude 3 d’Anthropic ont suivi. Jusqu’à présent, toutefois, la plupart des entreprises d’IA n’ont pas rendu leurs modèles multimodaux accessibles au public ; même celles qui proposent désormais des modèles multimodaux imposent d’importantes limitations quant aux entrées et sorties possibles.

Dans un avenir proche, l’IA générative multimodale devrait moins constituer un argument de vente distinctif qu’une attente des consommateurs à l’égard des modèles d’IA générative, du moins dans tous les abonnements payants à des LLM.

Par ailleurs, attendez-vous à ce que la modélisation multimodale elle-même gagne en complexité et en précision pour répondre à la demande des consommateurs en faveur d’un outil tout-en-un. Cela pourrait se traduire par une amélioration de la qualité des images et des sorties non textuelles, ou par l’ajout de capacités et de fonctionnalités plus performantes pour les vidéos, les pièces jointes (comme l’a déjà fait Claude) et les widgets de recherche sur Internet (comme l’a déjà fait Gemini).

ChatGPT permet actuellement aux utilisateurs de travailler avec du texte (y compris du code), de la voix et des images en entrée comme en sortie, mais ChatGPT n’intègre aucune fonctionnalité d’entrée ou de sortie vidéo. Cela pourrait bientôt changer, car OpenAI expérimente avec Sora, son outil de génération de vidéos à partir de texte, et intégrera probablement certaines de ses capacités à ChatGPT, comme elle l’a fait avec DALL-E.

De même, si Gemini de Google prend actuellement en charge les entrées et sorties de texte, de code, d’images et de voix, les possibilités offertes en matière d’images restent fortement limitées, l’outil étant actuellement incapable de générer des images représentant des personnes.

Un nombre croissant de modèles d’IA générative proposent aux clients des capacités de génération de contenu multimodal.

Une adoption plus large de l’IA en tant que service

L’IA en tant que service gagne déjà en popularité dans les cas d’usage professionnels liés à l’intelligence artificielle et à l’apprentissage automatique, mais elle commence tout juste à décoller dans le domaine de l’IA générative. Toutefois, à mesure que le taux d’adoption des technologies d’IA générative continuera d’augmenter, de nombreuses autres entreprises commenceront à ressentir les effets douloureux de leur retard sur leurs concurrents. Dans ce contexte, les entreprises incapables ou réticentes à investir dans l’infrastructure nécessaire pour créer leurs propres modèles d’IA et équipes internes se tourneront probablement vers des cabinets de conseil et des sociétés de services gérés spécialisés dans l’IA générative et disposant d’une expérience dans leur secteur ou leur type de projet.

Surveillez notamment la progression de l’IA en tant que service (AIMaaS). De plus en plus d’entreprises d’IA vont œuvrer à proposer publiquement des modèles personnalisables, légers et/ou open source afin d’élargir leur portée à de nouveaux publics. Les initiatives d’IA générative en tant que service pourraient également mettre fortement l’accent sur le cadre d’accompagnement dont les entreprises ont besoin pour exploiter correctement l’IA générative. Cela entraînera naturellement la spécialisation d’un plus grand nombre d’entreprises et incitera d’autres sociétés à investir, par exemple, dans des services de gouvernance de l’IA et de gestion de la sécurité de l’IA.

Vers l’AGI et les recherches connexes

L’intelligence artificielle générale (AGI) — le concept d’une IA capable de surpasser les humains dans la plupart des tâches et activités de réflexion critique — est un véritable mot-clé à la mode parmi les entreprises d’IA aujourd’hui. Jusqu’à présent, cependant, elle n’est guère plus que cela. DeepMind de Google figure parmi les leaders qui définissent et font progresser ce domaine, aux côtés d’OpenAI, de Meta, d’Adept AI et d’autres acteurs. À ce stade, il n’existe pas de réel consensus sur ce qu’est l’AGI, sur son apparence future, ni sur la manière dont les leaders de l’IA sauront s’ils ont atteint ou non le stade de l’AGI.

Jusqu’à présent, la plupart des recherches et des travaux sur l’AGI ont été menés en vase clos. À l’avenir, l’AGI restera une priorité de R&D, mais, à l’instar d’autres initiatives technologiques et liées à l’IA importantes par le passé, elle deviendra probablement plus collaborative, ne serait-ce que pour développer une définition et un cadre cohérents pour ce concept. Même si les leaders de l’IA ne parviennent pas à atteindre une véritable AGI, ou quoi que ce soit qui s’en approche, dans les prochaines années, l’IA générative continuera de se rapprocher de cet objectif tandis que les entreprises d’IA s’efforceront de le définir plus clairement.

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Des bouleversements et une refonte majeurs du monde du travail

La plupart des experts et des dirigeants du secteur technologique s’accordent à dire que l’IA générative va considérablement transformer le monde du travail et les environnements professionnels, mais ils sont divisés sur la question de savoir si cette évolution sera globalement positive ou négative pour les employés eux-mêmes. À ce stade précoce de son impact sur le monde du travail, l’IA générative aide principalement les employés de bureau grâce à l’automatisation, à la création de contenu et aux recommandations assistées par l’IA, aux analyses et à d’autres ressources qui les aident à accomplir leurs tâches les plus monotones et routinières.

Malgré un certain scepticisme, tant au niveau des organisations que des employés, de nouveaux utilisateurs découvrent sans cesse la capacité de l’IA générative à les aider dans des tâches comme la rédaction et l’envoi d’e-mails, la préparation de rapports et la création de contenus intéressants pour les réseaux sociaux, ce qui leur libère du temps pour des activités stratégiques de niveau supérieur. Même dans ces cas d’usage relativement simples, l’IA générative a déjà démontré son potentiel naissant de transformer complètement notre manière de travailler dans tous les secteurs, domaines, services et fonctions. Les premières prédictions anticipaient que l’IA générative prendrait principalement en charge les chaînes de montage, la fabrication et d’autres travaux physiques, mais jusqu’à présent, ses effets les plus immédiats et les plus étendus se sont fait sentir dans les tâches et fonctions créatives, administratives et de service client.

Les professionnels du marketing, les commerciaux, les designers, les développeurs, les agents du service client, les responsables de bureau et les assistants ressentent déjà les effets de cette innovation technologique et craignent de finir par perdre leur emploi au profit de l’IA générative. De fait, la plupart des experts s’accordent à dire que ces emplois, comme bien d’autres, ne ressembleront plus à ce qu’ils sont aujourd’hui dans seulement quelques années. Les avis divergent toutefois sur l’apparence que prendra le monde du travail « remanié » pour ces personnes : leur emploi va-t-il simplement évoluer ou sera-t-il complètement supprimé ?

Face à toutes ces inconnues et à ces craintes latentes, les entreprises et les universités travaillent actuellement à proposer des formations, des certifications en IA générative et des programmes de formation à l’utilisation professionnelle de l’IA et de l’IA générative. Des cursus de premier et de deuxième cycle consacrés à l’IA commencent à apparaître et, dans les mois et les années à venir, cette filière pourrait devenir aussi courante que celles de la science des données ou de l’informatique.

Des pressions réglementaires, éthiques et sociétales croissantes

En mars 2024, le Parlement européen a officiellement approuvé le très commenté EU AI Act. Au cours des prochains mois et des prochaines années, les organisations qui utilisent l’IA dans l’UE ou en lien avec des données de citoyens de l’UE devront se conformer à cette nouvelle réglementation et à ses dispositions. Il s’agit de la première réglementation majeure à se concentrer sur l’IA générative et son impact sur la confidentialité des données, mais face à l’augmentation des préoccupations des consommateurs et de la société, ne vous attendez pas à ce qu’elle soit la dernière.

Des réglementations existent déjà au niveau des États en Californie, en Virginie et au Colorado, et plusieurs secteurs disposent de leurs propres cadres et règles encadrant l’utilisation de l’IA générative. À l’échelle mondiale, les Nations unies ont commencé à discuter de l’importance de la gouvernance de l’IA, de la collaboration et de la coopération internationales, ainsi que du développement et du déploiement responsables de l’IA au moyen de cadres mondiaux établis. Il est peu probable que cette démarche aboutisse à une réglementation mondiale contraignante, mais il s’agit d’un débat important qui contribuera probablement à orienter les approches des différents pays et régions en matière d’IA éthique et de réglementation.

Un accent accru sur la sécurité, la confidentialité et la gouvernance

Compte tenu des réglementations déjà en vigueur et de celles qui sont attendues, sans parler de la demande du public, les entreprises d’IA et les sociétés qui utilisent cette technologie investiront bientôt davantage dans les technologies de gouvernance de l’IA, les services et les politiques associés, ainsi que dans des ressources de sécurité qui répondent directement aux vulnérabilités de l’IA générative. Un petit nombre d’entreprises s’attachent actuellement à améliorer leur niveau de gouvernance de l’IA, mais à mesure que l’utilisation de l’IA et les craintes qu’elle suscite progresseront, cela deviendra une nécessité plus pressante.

Les entreprises commenceront à utiliser plus largement des plateformes dédiées à la gouvernance et à la sécurité de l’IA, la vérification des modèles et des contenus d’IA avec intervention humaine deviendra la norme, et toutes les entreprises qui utilisent l’IA générative, quelle qu’en soit la capacité, fonctionneront avec une forme de politique d’IA afin de se prémunir contre d’importants risques juridiques et préjudices.

Des outils comme OpenScale de Watson devraient apparaître à mesure que les utilisateurs réclameront une meilleure explicabilité, davantage de transparence et de confidentialité, ainsi qu’une gouvernance globale renforcée de l’IA.

Une attention accrue portée à la qualité et à la gestion des hallucinations

À mesure que les gouvernements, les organismes de réglementation, les entreprises et les utilisateurs découvriront des résultats dangereux, volés, inexacts ou autrement médiocres dans les contenus créés par l’IA générative, ils continueront de faire pression sur les entreprises d’IA pour qu’elles améliorent leurs processus de collecte et d’entraînement des données, la qualité de leurs résultats et leurs stratégies de gestion des hallucinations. Si l’accent mis sur la qualité des résultats fait déjà partie des stratégies actuelles de nombreuses entreprises d’IA, cette approche et la transparence envers le public ne feront que se développer pour aider les leaders de l’IA à préserver leur réputation et leurs parts de marché.

À quoi ressemblera donc la gestion de la qualité de l’IA générative ? Certains des leaders actuels donnent déjà des indications sur l’avenir. Par exemple, à chaque génération de ses modèles, OpenAI a amélioré leur précision et réduit la fréquence des hallucinations de l’IA. En plus de réaliser effectivement ce travail, l’entreprise a également publié une documentation détaillée et des données de recherche montrant le fonctionnement et l’amélioration de ses modèles au fil du temps.

Dans un autre registre, Gemini de Google dispose déjà d’un système de gestion des retours assez complet, grâce auquel les utilisateurs peuvent facilement attribuer une mention « J’aime » ou « Je n’aime pas » et envoyer des commentaires supplémentaires à Google. Ils peuvent également modifier les réponses, signaler des problèmes juridiques et vérifier le contenu généré par rapport aux sources Internet en un simple clic. Ces fonctionnalités garantissent aux utilisateurs que leurs retours sont pris en compte, ce qui est bénéfique pour tout le monde : les utilisateurs apprécient le produit et Google reçoit régulièrement des retours générés par les utilisateurs sur les performances de son outil. Attendez-vous à voir davantage d’entreprises d’IA générative adopter cette approche pour améliorer l’assurance qualité de l’IA générative, fondée sur la participation de la communauté.

Une intégration généralisée de l’IA pour améliorer l’expérience client

De nombreuses entreprises intègrent déjà l’IA générative à leurs outils d’entreprise et destinés aux clients afin d’améliorer leurs flux de travail internes et l’expérience des utilisateurs externes. Cette pratique concerne le plus souvent des modèles d’IA générative établis comme GPT-3.5 et GPT-4, qui sont fréquemment intégrés tels quels ou incorporés aux applications, sites web et chatbots que les utilisateurs possèdent déjà.

Cette approche de l’IA générative intégrée devrait devenir une composante presque universelle de la gestion de l’expérience en ligne dans les prochaines années. Les clients s’attendront à ce que l’IA générative soit au cœur de leurs expériences de recherche et délaisseront les outils incapables de fournir des réponses et des recommandations personnalisées lorsqu’ils se renseignent, font leurs achats et organisent leurs expériences.

Confiance des consommateurs et considérations éthiques

L’opinion publique à l’égard de l’IA générative est actuellement partagée. En Amérique du Nord notamment, cette technologie suscite enthousiasme et intérêt, et les utilisateurs y expérimentent davantage les outils d’IA générative que dans la plupart des autres régions du monde. Toutefois, même chez ceux qui sont enthousiastes à l’égard de l’IA générative, une certaine prudence demeure concernant la sécurité des données, l’éthique et le déficit général de confiance lié au manque de transparence, aux possibilités de détournement et d’abus comme les hypertrucages, ainsi qu’aux craintes concernant la sécurité future de l’emploi.

Selon les résultats de l’enquête Consumer Pulse de Forrester de décembre 2023, seuls 29 % des répondants ont déclaré faire confiance aux informations produites par l’IA générative, tandis que 45 % des adultes internautes ont estimé qu’elle représentait une menace sérieuse pour la société. Toutefois, 50 % des répondants pensaient que cette technologie pouvait les aider à trouver plus efficacement les informations dont ils ont besoin.

Pour gagner la confiance des consommateurs, davantage de mesures en faveur d’une IA éthique doivent être prises au niveau réglementaire et à celui des entreprises. L’EU AI Act constitue une avancée majeure dans cette direction, puisqu’il précise les applications et cas d’usage interdits, les obligations applicables aux systèmes à haut risque, les obligations de transparence et bien plus encore, afin de garantir la protection des données privées. Toutefois, les entreprises d’IA et les sociétés qui utilisent l’IA ont également la responsabilité d’agir de manière transparente, éthique et responsable au-delà des exigences de cette réglementation. Adopter une IA plus éthique ne renforcera pas seulement leur réputation et leur clientèle, mais permettra également de mettre en place des garde-fous pour empêcher une IA nuisible de prendre le dessus à l’avenir.

En savoir plus sur les problèmes et les défis de l’éthique de l’IA générative.

Stratégies pour préparer l’avenir de l’IA générative

L’IA générative est là pour durer. Pour travailler avec cette technologie sans la laisser submerger les priorités de votre entreprise, la clé consiste à partir de stratégies d’IA efficaces et clairement définies et d’objectifs précis pour utiliser l’IA de manière bénéfique. Les stratégies suivantes vous aideront :

• Créer une stratégie d’IA adaptée à votre entreprise : Expliquez quelles technologies peuvent être utilisées, qui peut les utiliser, comment elles peuvent l’être, et plus encore. Veillez à ce que les stratégies et les politiques restent à la fois flexibles et évolutives, au gré des changements technologiques, des priorités et des réglementations.
• Accompagner les employés lors des transitions liées aux fonctions et au lieu de travail : Au rythme où progresse l’innovation dans l’IA générative, il ne fait guère de doute que les emplois existants seront bouleversés ou entièrement transformés. Pour soutenir vos équipes et atténuer une partie de ce stress, adoptez le profil d’un employeur qui propose des ressources de perfectionnement et de formation dont les employés — et votre entreprise — tireront parti à long terme.
• Penser à l’échelle mondiale et collaborative : Si vous êtes en position de pouvoir ou d’influence, envisagez d’agir pour atténuer les inégalités mondiales croissantes qui découleront probablement de l’adoption généralisée de l’IA générative. Collaborez avec des entreprises de pays en développement, œuvrez à des innovations en matière d’IA générative qui profitent aux personnes et à la planète, et soutenez les solutions multilingues ainsi que l’entraînement des données exempts de biais à l’échelle mondiale.
• Adopter les innovations en matière d’IA avec prudence : En particulier dans la quête de l’AGI, soyez prudent quant à la manière dont vous utilisez l’IA générative et dont ces outils interagissent avec vos données et votre propriété intellectuelle. Si l’IA générative recèle un immense potentiel positif, son potentiel de nuisance peut être considéré comme tout aussi important : restez attentif aux innovations et n’hésitez pas à demander des comptes aux entreprises d’IA afin qu’elles adoptent une approche plus responsable de l’IA.

3 outils d’IA générative à découvrir

Des outils d’IA générative tels que Jasper, Midjourney et AlphaCode transforment la manière dont les organisations travaillent en automatisant la production de contenu, en améliorant la conception visuelle et en s’attaquant à des problèmes de programmation complexes. Ces outils s’appuient sur une IA avancée pour améliorer les flux de travail, réduire les coûts et favoriser l’innovation dans différents secteurs.

Jasper

Jasper est conçu pour créer des contenus de haute qualité, comme des articles, des descriptions de produits, des billets de blog, des e-mails et d’autres textes marketing. Il peut accélérer les processus de production de contenu, permettant aux professionnels du marketing de se concentrer davantage sur les tâches analytiques et complexes. Jasper peut produire des contenus textuels correspondant au ton et à l’image de marque de l’entreprise, à condition de recevoir les instructions adéquates.

Jasper propose un essai gratuit pour toutes ses formules, ce qui vous permet de tester celle qui vous convient le mieux. La formule Creator coûte 39 dollars US par mois et fournit une voix de marque pour les contenus générés par l’IA, un mode SEO et l’accès à Jasper Chat. La formule Pro autorise cinq utilisateurs et comprend tout ce qui est inclus dans la formule Creator, ainsi que trois voix de marque, 10 ressources de connaissances et trois campagnes instantanées.

Midjourney

Midjourney est un générateur d’images par IA accessible depuis un chatbot Discord, ce qui le rend facile d’accès et d’utilisation pour créer des images personnalisées. Les utilisateurs peuvent créer des images de haute qualité sans posséder de compétences professionnelles en conception graphique. En saisissant des prompts détaillés, le chatbot Discord de Midjourney interprète ces instructions pour produire des œuvres, illustrations ou designs uniques.

Midjourney a récemment annoncé que les nouveaux utilisateurs peuvent créer 25 images générées par l’IA gratuitement avant de souscrire un abonnement payant. Sa formule Basic coûte 10 dollars US par mois, la formule Standard 30 dollars US par mois, la formule Pro 60 dollars US par mois et la formule Mega 120 dollars US par mois. Les abonnements permettent aux utilisateurs de bénéficier d’un temps GPU plus rapide et d’être prioritaires dans la file d’attente des tâches.

AlphaCode

AlphaCode de DeepMind est un outil gratuit de programmation par IA qui résout des problèmes de code complexes et génère du code à partir de descriptions en langage naturel. Il est particulièrement utile aux entreprises des secteurs technologique et logiciel, où il peut contribuer au développement d’algorithmes, automatiser les activités de programmation répétitives et même participer à la programmation compétitive. AlphaCode améliore la productivité, car il résout plus rapidement les problèmes de code complexes, permettant ainsi aux développeurs de se concentrer davantage sur des tâches plus complexes.

3 formations accessibles aux débutants pour apprendre l’IA générative

Suivre une formation certifiante ou un cours auprès d’un organisme d’enseignement en ligne peut vous apporter des connaissances fondamentales sur l’IA générative, renforcer vos compétences existantes ou vous donner l’expérience pratique nécessaire pour réussir dans ce domaine — ou simplement pour en apprendre davantage sur cette technologie passionnante.

Generative AI for Everyone

Ce cours de DeepLearning.AI proposé sur Coursera fournit les informations fondamentales nécessaires pour mieux comprendre le fonctionnement de l’IA générative, les différents LLM, ainsi que l’utilisation quotidienne des LLM via une interface web. Ce cours coûte 49 dollars US par mois dans le cadre de l’abonnement mensuel à Coursera et propose des supports de lecture à suivre à son propre rythme, des quiz et des activités pratiques pour vous familiariser avec des exercices concrets qui contribuent à approfondir vos connaissances sur l’IA générative.

Generative AI for Beginners

Le cours d’Udemy vous aide à mieux comprendre l’IA générative tout en vous formant aux LLM, à l’ingénierie des prompts et à bien d’autres notions. Il propose une expérience pratique de création d’un chatbot et vous familiarise avec les tendances actuelles et futures de l’IA générative. Ce cours coûte 10 dollars US et comprend un certificat de réussite.

L’IA générative pour débutants

Microsoft propose des cours destinés aux étudiants possédant des connaissances ou une compréhension de base de Python ou de TypeScript. Chaque leçon aborde différents sujets, comme la configuration d’un environnement de développement, la compréhension du fonctionnement de l’IA générative et des LLM, la création de prompts avancés et la conception de textes pour les applications de génération de texte. Ce cours est créé et régulièrement mis à jour par Microsoft, et les étudiants peuvent le suivre gratuitement.

FAQ

En résumé : se préparer à l’avenir de l’IA générative

L’IA générative a déjà démontré son remarquable potentiel pour transformer les secteurs, les économies et les sociétés bien plus qu’on ne l’imaginait au départ. Mais cette avancée technologique extraordinaire doit s’accompagner d’une grande prudence et d’une planification rigoureuse. Développeurs et utilisateurs doivent prendre en compte les implications éthiques de cette technologie et poursuivre leurs efforts pour la maintenir transparente, explicable et conforme aux préférences et aux opinions du public concernant son utilisation.

Ils doivent également prendre en compte certaines conséquences plus lointaines — comme l’accentuation des écarts mondiaux entre les riches et les pauvres et l’aggravation des dommages causés à l’environnement — et rechercher des moyens créatifs de concevoir une IA générative qui fasse réellement plus de bien que de mal. La meilleure voie vers un avenir prometteur pour l’IA générative réside dans la collaboration. Dirigeants, utilisateurs et sceptiques du monde entier doivent relever ensemble les défis et saisir les opportunités liés à l’IA générative afin de garantir un avenir bénéfique pour tous.

Consultez nos avis sur les meilleurs outils d’IA générative disponibles pour trouver le logiciel adapté à vos centres d’intérêt, à vos besoins ou à votre budget.