Les experts suggèrent comment de nouvelles méthodes de formation peuvent aider à atteindre l’AGI
L’explosion de l’IA de ces dernières années peut paraître soudaine à beaucoup, mais l’industrie est en constante évolution depuis plusieurs décennies. À mesure que la technologie évolue, l’ évolution de l’IA a été rapide et de nombreux acteurs du secteur se tournent déjà vers la prochaine grande nouveauté. Il s’agit de l’intelligence générale artificielle (IAG), qui reste actuellement un concept théorique, mais beaucoup pensent qu’elle constituera la prochaine vague de formation de l’IA pour qu’elle soit intelligente de manière autonome.
Il existe de nombreuses écoles de pensée pleines d’espoir concernant les perspectives de l’AGI, en tant qu’outil productif au sein de nombreuses industries à haute performance. De nombreuses questions et préoccupations entourent également ce concept. Comment définissez-vous l’AGI ? Qui bénéficiera de la technologie ? Quelles sont les conséquences éthiques ? Peut-on le contrôler ?
Certains experts du secteur ont aidé à gratter la surface de ce sujet insaisissable pour dévoiler ce qui est possible à l’approche du point critique de l’itération actuelle de l’IA, des grands modèles de langage et des modèles de raisonnement.
Qu’est-ce qu’AGI ?
L’AGI étant un concept en constante évolution, il reste beaucoup de place pour explorer les définitions. Plusieurs interprétations ont été avancées par des entreprises et des leaders de l'industrie, notamment OpenAI, des branches de Google et Elon Musk, entre autres, suggérant que les modèles AGI seraient capables de reproduire une gamme de comportements humains. Là où les opinions diffèrent, c’est à quel niveau d’intelligence l’IA deviendrait AGI, et à quel moment ses fonctions commenceraient-elles à évoluer d’une intelligence artificielle standard vers quelque chose de plus avancé.
Jim Olson, directeur de la technologie de ModelOp, a déclaré à Digital Trends qu'il s'agit de la percée AGI que l'industrie attend d'observer.
"Un modèle, compte tenu d'une situation nouvelle, [peut] identifier ou déterminer rapidement et correctement le plan d'action ou proposer un nouveau contenu sur quelque chose qu'il n'a littéralement jamais vu auparavant", a-t-il déclaré.
Expliquant davantage la fonction, le co-animateur de « The Artificial Intelligence Show Podcast », Paul Roetzer a détaillé dans l'épisode 141 « Road to AGI (and Beyond) » qu'après avoir appris à jouer aux échecs à un niveau de maîtrise, AGI aurait la capacité de passer à la maîtrise autonome d'autres compétences telles que jouer à des jeux vidéo ou à des jeux de cartes, la nouvelle situation n'étant jamais une formation sur les jeux suivants, seulement le concept de jeu en général.
Roetzer a également fait référence à un rapport de mai 2024 de Google DeepMind qui tente de développer une définition unificatrice de l'AGI et suggère un système de niveaux pour classer les systèmes d'IA basé sur la comparaison des tâches humaines avec les tâches d'IA, déterminant s'il s'agit d'AGI. Le cadre indique que le niveau 0 équivaut à aucune IA ou logiciel général tandis que le niveau 1 est l'IA en tant qu'outil. Le niveau 2 est l’IA en tant que consultant – essentiellement un modèle d’IA d’au moins la série GPT-4, que les chercheurs considèrent comme une AGI précoce et émergente. Le niveau 2 est l’IA en tant que collaborateur ou AGI compétent, la prochaine étape que l’on tente de franchir. Vient ensuite le niveau 4, l'IA en tant qu'expert ou expert AGI et le niveau 5, virtuose AGI ou super intelligence artificielle (ASI), d'autres avancées dans l'industrie.
Un calendrier imprévisible
Nombreux sont ceux qui ont réfléchi à l’idée d’un calendrier d’émergence précoce des AGI entre 2027 et 2030 ; cependant, de nombreux facteurs pourraient affecter cette estimation. La nécessité pour les centres de données de former aux nouvelles technologies, les problèmes environnementaux liés au développement de produits et la demande toujours croissante de puissance de calcul provenant de puces de nouvelle génération sont autant de facteurs que les entreprises concernées doivent prendre en considération.
"La quantité de données dont vous avez besoin pour calculer pour que cette [technologie] soit autonome, nous n'en sommes pas encore là, mais si je regarde les tendances d'avancement. Si je dois deviner, peut-être encore 15 ans, peut-être 2040, 2050, vous vous en rapprocherez, mais pour l'instant, je ne le vois pas", a déclaré le développeur d'Oracle, Sheriff Adepoju, à Digital Trends.
Il a noté qu'il y aurait probablement une mise en œuvre au niveau du gouvernement et des entreprises pendant un certain temps avant qu'elle ne soit mise à la disposition du grand public, ce qui pourrait exacerber le calendrier global.
Compte tenu de la révolution actuelle de l’IA qui a commencé avec le chatbot ChatGPT d’OpenAI fin 2022, la technologie s’appuie sur des développements qui ont commencé dès les années 1950. L’étincelle qui manquait était les données étiquetées utilisées pour entraîner de grands modèles de langage et la puissance de calcul des GPU modernes. Cependant, l'industrie attend la même étincelle pour AGI, a noté Olson.
"Quelqu'un pourrait avoir un coup de génie et trouver une technique qui ferait exploser la chronologie. Si je pariais, cela se passerait plus tard à mesure que nous affinions les capacités de ce que nous avons appris sur les LLM", a-t-il déclaré.
"Je pense que vous allez commencer à voir beaucoup de techniques différentes fusionner, mais il va y avoir de nouvelles pièces qui vont être inventées dont nous ne savons même pas encore qu'elles sont nécessaires pour obtenir une véritable AGI", a-t-il ajouté.
Le potentiel du développement de l’AGI
Malgré l’aspect théorique de l’AGI, il existe une idée selon laquelle l’industrie se prépare au meilleur et au pire de ce qui va arriver avec la technologie émergente. Il y a déjà des nouvelles de marques supprimant les garde-fous des modèles d'IA standard à mesure qu'ils progressent en complexité. Parallèlement, des recherches révèlent également que les modèles d’IA peuvent être intentionnellement trompeurs pour les utilisateurs humains – un trait qui ne risque pas de s’améliorer à mesure que la technologie devient plus autonome. Cependant, les experts estiment que les humains resteront les gardiens de la technologie.
"La réalité est que j'espère qu'il y aura des freins et contrepoids dans tous les types de systèmes. Là où l'IA est intéressante, mais je ne la laisserais pas fonctionner librement dans mon entreprise", a déclaré Olson.
Roetzer a noté qu'avant ChatGPT, l'industrie ne savait pas quelle forme prendrait l'IA. Actuellement, les dirigeants sont dans le même espace qu’AGI et doivent continuer à expérimenter ce qui est disponible jusqu’à ce que quelque chose de nouveau soit développé. La méthode de distillation rendue remarquable par la société chinoise d’IA DeepSeek a été soulignée comme étant l’option la plus proche d’une innovation pour l’AGI à l’heure actuelle.
"Je pense que l'on pourrait potentiellement voir le même genre de chose avec AGI, si l'histoire se répète. Ils auront probablement besoin de tonnes de ressources spécialisées dans ce domaine. Mais nous en apprendrons ensuite davantage sur ce qui est réellement nécessaire pour que cela fonctionne – comment cela fonctionne", a déclaré Olson.
Semblable au modèle original en petit langage Al, exécuté via un processus de distillation et formé pour des tâches spécifiques sur des GPU plus simples ou même un smartphone, une AGI potentielle pourrait être formée sur du matériel plus modeste à des coûts de production inférieurs.
"Je pourrais potentiellement voir une technique de style distillation arriver à AGI où nous perdrions certaines capacités, mais peut-être que nous obtiendrons l'intelligence dont nous avons spécifiquement besoin pour cette tâche et que nous nous concentrerons sur cela, puis les gens pourront les exécuter localement et les construire eux-mêmes comme ils le peuvent aujourd'hui avec les SLM en utilisant le LLM du fournisseur où ils ont déjà investi tout l'argent maintenant", a-t-il ajouté.
Il n’y a aucune garantie quant au calendrier d’AGI. Cependant, étant donné que de nombreux acteurs du secteur sont fortement investis dans sa réussite, une certaine forme d’innovation est plus que probable. Adepoju a noté que la technologie LLM d'OpenAI a été développée en coulisses pendant un certain temps avant d'être présentée au public. De plus, de nombreux services omniprésents comme Internet étaient accessibles à quelques privilégiés avant de devenir un utilitaire largement utilisé. Il ne fait aucun doute qu’AGI sera le même.