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Intelligence Artificielle

L’intelligence artificielle (IA) transforme de nombreux secteurs, de la santé à la finance, en passant par l’éducation et la sécurité. Explorez comment l’IA est utilisée pour automatiser des tâches, augmenter l’efficacité et créer de nouvelles opportunités de marché.

Nos discussions incluent également les défis éthiques et les implications sociétales de l’adoption de l’IA, fournissant une perspective équilibrée sur ce développement technologique clé.

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Fin de route pour l’Apple Car ? Apple se concentre sur l’intelligence artificielle

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Depuis plus de 10 ans, on entend dire qu’Apple construit un véhicule électrique (VE) qui rivaliserait avec Tesla et transformerait l’une des plus grandes entreprises technologiques du monde en constructeur automobile. Mais ce n’est pas le cas. Et cela remet en question de nombreux projets d’Apple.

Selon un rapport de Bloomberg, des cadres supérieurs d’Apple ont récemment annoncé à leurs employés que la société avait décidé d’arrêter le travail sur le projet Titan, le nom de code qu’Apple utilisait pour son activité Apple Car.

Au lieu de cela, les cadres ont dit aux employés que certains d’entre eux seraient transférés à la division d’IA générative d’Apple et que d’autres seraient licenciés. D’autres encore auraient la possibilité de postuler à un nouvel emploi dans une autre division de l’entreprise.

Cette décision a provoqué une onde de choc dans les secteurs de la technologie et de l’automobile. Pendant des années, un nombre incalculable de rumeurs et de rapports ont fait surface sur les ambitions d’Apple en matière de véhicules.

Nous avons entendu dire qu’Apple débauchait des employés de Tesla (et s’est attiré les foudres d’Elon Musk) et nous avons vu Apple déposer brevet sur brevet pour des innovations automobiles.

L’accent mis sur l’IA

Alors que ses concurrents investissent de plus en plus dans l’intelligence artificielle, Apple a clairement compris qu’il lui fallait rattraper son retard. Microsoft a pris une longueur d’avance dans ce domaine, grâce à son investissement dans OpenAI, et Google gagne rapidement du terrain avec sa propre alternative Gemini. Samsung a dévoilé en début d’année un Galaxy S24 doté de fonctions d’intelligence artificielle. Et pour l’instant, nous n’entendons que des promesses d’intelligence artificielle de la part d’Apple.

Lors de la réunion annuelle des actionnaires d’Apple en début de semaine dernière, Tim Cook, PDG de la société, a déclaré que les innovations de l’entreprise en matière d’IA allaient arriver, mais qu’il faudrait attendre un peu plus longtemps. « Plus tard dans l’année, j’ai hâte de partager avec vous les façons dont nous allons innover dans le domaine de l’IA générative, une autre technologie dont nous pensons qu’elle peut redéfinir l’avenir », a déclaré Tim Cook.

Cook n’a pas parlé de l’Apple Car, mais il a déclaré que lorsque Apple conçoit des produits, il s’agit de « se concentrer ». Et pour l’instant, il semble qu’Apple se concentre sur l’IA.

L’Apple Car reviendra-t-elle ?

Cependant, Apple aurait dépensé plus de 10 milliards de dollars pour le projet Apple Car. L’abandon pur et simple au profit de l’IA est une pilule difficile à avaler. La question se pose donc de savoir si Apple finira par relancer le projet lorsqu’elle estimera que son assise en matière d’IA est solide et que l’opportunité de l’Apple Car est toujours là.

On peut s’attendre à ce que l’Apple Car redémarre à long terme, une fois que les lacunes de l’entreprise en matière d’IA auront été comblées. Le marché mondial des véhicules électriques ou à hydrogène autonomes pour les années 2030 et au-delà sera tout simplement trop important pour qu’Apple puisse l’ignorer. Reste à savoir si le projet Car d’Apple sera relancé de manière organique ou via le rachat d’une marque établie.

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Déchiffrer le futur : Scott Aaronson et la vision d’OpenAI pour l’AGI

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Imaginez un avenir où les machines penseront comme nous, comprendront comme nous et dépasseront peut-être même nos propres capacités intellectuelles. Il ne s’agit pas d’une scène tirée d’un film de science-fiction, mais d’un objectif que des experts comme Scott Aaronson, de OpenAI, s’efforcent d’atteindre.

Aaronson, figure emblématique de l’informatique quantique, s’est tourné vers une nouvelle frontière : l’intelligence générale artificielle (AGI). Il s’agit du type d’intelligence qui pourrait égaler, voire dépasser, la puissance du cerveau humain. Wes Roth se penche sur cette nouvelle technologie et sur ce que nous pouvons attendre dans un proche avenir de OpenAI et d’autres acteurs qui développent l’AGI et les lois d’échelonnement des réseaux neuronaux.

Chez OpenAI, Scott Aaronson est profondément impliqué dans la quête de l’AGI. Il s’intéresse à la situation dans son ensemble et tente de déterminer comment s’assurer que ces puissants systèmes d’IA ne causent pas accidentellement des dommages. C’est une préoccupation majeure pour ceux qui travaillent dans le domaine de l’IA, car plus ces systèmes deviennent complexes, plus les risques augmentent.

Aaronson établit un lien entre le fonctionnement de notre cerveau et celui des réseaux neuronaux de l’IA. Selon lui, la complexité de l’IA pourrait un jour être comparable à celle du cerveau humain, qui compte environ 100 000 milliards de synapses. Cette idée est fascinante car elle suggère que les machines pourraient potentiellement penser et apprendre comme nous.

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Un article rédigé par Aaronson a fait couler beaucoup d’encre. Il y est question de la création d’un modèle d’IA comportant 100 billions de paramètres. C’est un chiffre énorme, qui a suscité de nombreux débats. Les gens se demandent s’il est possible de construire un tel modèle et ce que cela signifierait pour l’avenir de l’IA.

L’une des grandes questions que pose Aaronson est de savoir si les systèmes d’IA tels que GPT comprennent réellement ce qu’ils font ou s’ils sont simplement bons à faire semblant. Il s’agit d’une distinction importante, car la véritable compréhension est un grand pas vers l’IA.

Lois de mise à l’échelle des réseaux neuronaux

Mais, Aaronson ne se contente pas de critiquer le travail des autres : il contribue également à l’élaboration d’un framework mathématique destiné à rendre l’IA plus sûre. Ce cadre vise à prédire et à prévenir les risques liés aux systèmes d’IA les plus avancés. La manière dont le nombre de paramètres d’un système d’IA affecte ses performances suscite beaucoup d’intérêt. Certains pensent qu’il faut un certain nombre de paramètres pour qu’une IA puisse agir comme un humain. Si c’est le cas, l’IA est peut-être possible depuis longtemps, mais nous ne disposons pas de la puissance de calcul ou des données nécessaires pour y parvenir.

Aaronson réfléchit également à ce que signifierait pour l’IA d’atteindre la complexité du cerveau d’un chat. Cela ne semble pas grand-chose, mais ce serait un grand pas en avant pour les capacités de l’IA. Il y a aussi l’idée de l’IA transformatrice (TII). Il s’agit de l’IA qui pourrait prendre en charge des emplois occupés par des personnes éloignées. Il s’agit d’une question importante car elle pourrait modifier des secteurs entiers et affecter des emplois dans le monde entier.

Les idées divergent quant au nombre de paramètres dont une IA a besoin pour atteindre l’AGI. Ces estimations sont basées sur des recherches en cours et sur une meilleure compréhension de la manière dont les réseaux neuronaux se développent et évoluent. Les travaux de Scott Aaronson sur la complexité informatique de l’optique linéaire contribuent à mettre en lumière ce qui est nécessaire à l’AGI.

Les idées de Scott Aaronson nous donnent un aperçu de l’état actuel de la recherche sur l’AGI. La façon dont les paramètres des réseaux neuronaux évoluent et les questions éthiques liées au développement de l’IA sont au cœur de ce domaine en pleine évolution. Alors que nous repoussons les limites de l’IA, les conversations entre des experts comme Aaronson et la communauté de l’IA au sens large joueront un rôle crucial dans l’élaboration de ce que sera l’AGI à l’avenir.

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4 jobs technologiques susceptibles d’être dominés par l’IA

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Bien que l’IA existe depuis un certain temps, ce n’est que récemment que les employés du secteur technologique ont commencé à s’inquiéter des effets négatifs de l’augmentation des tâches.

La plupart des domaines technologiques ont mis en œuvre l’IA dans le but de rationaliser les processus et d’accroître la précision. Tout cela se fait avec un minimum d’intervention humaine.

En règle générale, la puissance des systèmes informatiques modernes facilite les processus complexes qui étaient auparavant réservés aux professionnels humains. Au fur et à mesure que la technologie de l’IA s’améliore, la plupart des emplois technologiques sont susceptibles d’être dominés par l’IA.

Voici quelques emplois technologiques qui seront les plus touchés par l’IA.

1. Codage et développement

Les compétences en matière de codage et de programmation sont très demandées, mais les outils d’IA avancés domineront probablement ces carrières à l’avenir. La plupart des emplois technologiques tels que la science des données, le développement de logiciels, la programmation et le développement Web se prêtent à l’IA. Cela signifie que la technologie peut remplacer une partie ou la plupart des processus impliqués dans le travail.

Certains outils d’IA sont très compétents pour calculer des chiffres avec une précision stupéfiante. L’IA peut donc effectuer des tâches de codage plus rapidement que les humains, ce qui signifie que les entreprises ont besoin de moins de personnel pour mener à bien un projet.

Toutefois, il n’est pas toujours possible d’éliminer la nécessité de recourir à des employés humains pour l’ensemble du processus. Les professionnels avertis peuvent tirer parti des outils d’IA pour améliorer leurs compétences et devenir plus utiles.

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2. Graphisme et ingénierie

Si certains emplois exigeant une grande créativité peuvent être difficiles à automatiser, certaines tâches dans le domaine de la conception graphique sont facilement exécutées par des outils d’IA. Ainsi, la fonction de remplissage génératif de Photoshop est un parfait exemple de la manière dont l’IA peut dominer le secteur de la conception graphique. Cet outil permet à toute personne ayant une expérience minimale de l’édition d’effectuer des modifications photoréalistes à l’aide de simples invites.

La conception générative s’appuie sur l’IA pour mener à bien le processus de conception. En règle générale, l’outil aide à la génération d’idées et génère ensuite de nombreuses solutions possibles pour la requête. Quelle que soit la nature de la conception, l’IA travaille selon des paramètres spécifiques pour produire des conceptions réalisables en peu de temps.

3. Analyse de la recherche

L’intelligence artificielle est déjà une tendance puissante dans la recherche et l’analyse des données. Cette technologie est essentielle pour rationaliser le processus et traiter les nouvelles données sans intervention extérieure.

Les ordinateurs modernes dotés de capacités de traitement avancées facilitent l’extrapolation et l’analyse d’ensembles de données complexes. D’autre part, les analystes de recherche jouent un rôle essentiel dans la création du bon message et du bon contenu à des fins de marketing. Toutefois, les outils d’IA peuvent administrer des enquêtes, traiter les données et compiler les informations nécessaires avec plus de précision dans un délai très court.

Si les outils automatisés présentent l’avantage de la rapidité, de l’échelle, de la précision et de la cohérence, les experts humains ont une expérience unique qu’il est difficile de reproduire avec un algorithme. Les chercheurs qui exploitent les outils d’IA peuvent garantir l’efficacité et la pertinence de leur travail.

4. Technologies de la santé

La technologie de la santé est un élément essentiel du système de soins de santé moderne, car elle aide à développer et à fournir des solutions avancées. Les algorithmes d’IA avancés, formés sur un nombre suffisant de données médicales, peuvent surpasser les capacités humaines. La solution technologique peut éliminer les retards et optimiser les coûts des soins de santé. Certains modèles peuvent diagnostiquer avec précision des problèmes de santé des années avant que les symptômes ne se manifestent. En outre, les algorithmes d’IA peuvent déterminer les potentielles réactions aux interventions médicales et personnaliser certains traitements.

Néanmoins, l’adoption de l’IA dans les soins de santé est lente en raison des réglementations et des coûts. Bien que l’IA médicale recèle un énorme potentiel, le remplacement des médecins n’est pas pour tout de suite. La technologie contribuera plutôt à rationaliser la prestation de services dans le secteur médical. Cela signifie que les prestataires de soins de santé ne seront pas surchargés de travail et qu’ils pourront se concentrer sur la fourniture de meilleurs services aux patients.

La révolution fondamentale se produira après l’adoption massive de solutions de diagnostic et de traitement basées sur l’IA. Cela permettra d’éliminer les traitements tardifs et de favoriser la détection précoce et la prévention.

L’intelligence artificielle est un domaine qui évolue rapidement et qui crée une révolution massive dans le secteur technologique. Par conséquent, la future main-d’œuvre n’a d’autre choix que de passer par une transformation similaire pour rester pertinente dans son travail. Si les changements entraînent des perturbations dans les emplois traditionnels, de nouvelles opportunités se présenteront.

 

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Surpassant Google et OpenAI: L’ascension de Claude 3 d’Anthropic

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La bataille pour le meilleur modèle linguistique d’IA fait rage. ChatGPT et son modèle de langage GPT connecté sont peut-être encore les plus populaires, mais quelques entreprises d’IA essaient de faire leur propre affaire, avec plus ou moins de succès. L’une de ces entreprises est Anthropic, une société lancée par quelques anciens employés d’OpenAI et qui fabrique actuellement le modèle « Claude ». Cette semaine, ce modèle Claude a atteint la version 3, et il est plus évolutif et plus puissant que jamais.

En effet, Anthropic vient de dévoiler sa nouvelle famille de modèles d’IA Claude 3, qui surpasse les principaux modèles de Google et d’OpenAI. Ces modèles peuvent traiter à la fois des textes et des images et offrent diverses améliorations par rapport aux versions précédentes.

Selon Anthropic, Claude 3 permet de mieux répondre aux questions, de comprendre les instructions plus longtemps et d’améliorer la précision grâce à une meilleure compréhension du contexte.

Il existe trois variantes : Haiku (la plus rapide et la plus rentable), Sonnet (équilibre entre vitesse et performance) et Opus (la plus grande et la plus intelligente). Chacune est conçue pour être plus petite ou plus grande, en fonction de vos besoins personnels. Haiku est moins gourmand en ressources, tandis qu’e pus est le plus performant, mais aussi le plus gourmand en ressources des trois. Quoi qu’il en soit, les trois variantes de Claude 3 sont très polyvalentes et peuvent être utilisées pour un large éventail d’applications, qu’il s’agisse de créer un chatbot, d’analyser des données ou de générer du contenu.

L’une des plaintes les plus fréquentes concernant les précédentes versions de Claude était qu’il refusait de se conformer à des demandes qui ne violaient pas le code de conduite du modèle, mais Claude 3 a apparemment réduit ce problème.

Des résultats quasi instantanés

Selon Anthropic, Claude 3 est moins enclin à ce genre de comportement. En outre, les modèles de Claude 3 revendiquent des résultats quasi instantanés, même pour des documents complexes tels que des articles de recherche. Les analyses comparatives montrent que Opus surpasse ses concurrents dans des domaines tels que le raisonnement de niveau supérieur, les mathématiques, le codage et la compréhension générale.

Par rapport au modèle Claude 2.1 précédent, Sonnet offre une vitesse deux fois supérieure, ce qui le rend idéal pour les tâches nécessitant des réponses rapides. Les modèles Claude 3 ont été entraînés en utilisant une combinaison d’ensembles de données privés et publics, avec du matériel d’entraînement fourni par Amazon et Google, tous deux investisseurs dans Anthropic.

Ces modèles seront, pour l’instant, disponibles sur la bibliothèque de modèles Bedrock d’Amazon et sur la plateforme Vertex AI de Google.

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ChatGPT d’OpenAI dispose désormais d’une fonction de lecture à haute voix multilingue

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OpenAI a annoncé que populaire outil ChatGPT peut désormais lire à haute voix à ses utilisateurs. La fonction du même nom peut réciter les réponses dans l’une des cinq options vocales. La lecture à haute voix est accessible depuis la version Web de ChatGPT ainsi que les applications ChatGPT pour iOS et Android.

La nouvelle fonctionnalité est disponible en 37 langues et peut détecter automatiquement la langue du texte qu’elle lit. Pour l’instant, l’option est disponible pour les utilisateurs de GPT-4 et GPT-3.5.

OpenAI a annoncé cette fonctionnalité dans un post sur X : « ChatGPT peut maintenant vous lire les réponses. Sur iOS ou Android, appuyez sur le message et maintenez-le enfoncé, puis appuyez sur “Lire à voix haute”. Nous avons également commencé à déployer cette fonctionnalité sur le Web — cliquez sur le bouton “Lire à voix haute” sous le message ».

L’entreprise s’efforce d’améliorer ses capacités multimodales, c’est pourquoi elle a introduit une fonction de chat vocal en septembre 2023, qui permet aux utilisateurs de saisir des messages verbalement sans avoir à les taper. Toutefois, cette fonction permettra aux utilisateurs de se faire lire les réponses du chatbot à haute voix.

Comme mentionné ci-dessus, les utilisateurs peuvent appuyer sur le texte et le maintenir enfoncé pour accéder au lecteur de lecture à haute voix de l’application mobile, ce qui leur permet de lire, de mettre en pause ou de revenir en arrière dans la narration. La version Web affiche quant à elle une icône de haut-parleur sous le texte.

Cette mise à jour intervient alors que Anthropic a lancé son chatbot Claude 3, qui, selon l’entreprise, a atteint des niveaux « quasi humains » lors de certains tests. De nombreux utilisateurs ont réagi à cette annonce sur X, affirmant qu’elle ne répondait pas à leurs attentes.

La lecture à haute voix sur d’autres plateformes d’IA

En juillet 2023, Google a intégré la même fonctionnalité à son chatbot Gemini — anciennement connu sous le nom de Bard — en lui donnant la possibilité de vocaliser ses réponses à haute voix. Il prend en charge 40 nouvelles langues, dont l’arabe, le chinois, l’allemand, l’hindi et l’espagnol.

La fonction de lecture à haute voix de Microsoft Edge fonctionne désormais avec le chatbot Copilot de Windows 11. Cette fonctionnalité, qui était en phase de test, est désormais disponible pour tous.

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OpenAI révèle les coulisses : Elon Musk voulait-il prendre le contrôle ?

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La semaine dernière, Elon Musk a poursuivi OpenAI pour rupture de contrat et obligation fiduciaire. Selon ce procès, Musk pense que la vision d’OpenAI est manipulée par Microsoft. En outre, le procès de Musk a également révélé comment la vision originale d’OpenAI, qui consistait à développer l’AGI pour « le bénéfice de l’humanité », a été corrompue en raison de ses objectifs lucratifs. OpenAI a riposté cette semaine en dévoilant des informations très sensibles pour rejeter les allégations de Musk.

OpenAI a partagé un article de blog qui comprend une foule d’e-mails entre l’entreprise et Elon Musk. Ces e-mails suggèrent que Musk voulait soit que OpenAI « fusionne avec Tesla », soit qu’il veuille « le contrôle total » de l’entreprise. Pour être plus précis, le blog dit ceci :

Fin 2017, Elon et nous avons décidé que la prochaine étape de la mission était de créer une entité à but lucratif. Elon voulait une participation majoritaire, un contrôle initial du conseil d’administration et être PDG. Au milieu de ces discussions, il a retenu le financement. Reid Hoffman a comblé le fossé pour couvrir les salaires et les opérations.

En outre, OpenAI a ajouté qu’elle ne pouvait pas parvenir à un accord avec Elon Musk parce qu’elle avait l’impression que lui donner un contrôle total allait à l’encontre de la mission et de la vision de l’entreprise.

L’article de blog montre également que Elon Musk a déclaré qu’il avait besoin qu’OpenAI atteigne un « chiffre plus important » que ce que le PDG Sam Altman et le cofondateur Greg Brockman avaient prévu à l’origine. Initialement, ce chiffre avait été fixé à 100 millions de dollars, mais Musk voulait que OpenAI « dise que nous commençons avec un engagement de financement de 1 milliard de dollars ».

Une « filiale » de Microsoft ?

Cependant, l’article précise dès le début que l’entreprise a recueilli moins de 45 millions de dollars auprès de Musk et plus de 90 millions de dollars auprès « d’autres donateurs ». En d’autres termes, l’engagement de financement d’un milliard de dollars a été un échec et, en fin de compte, il n’en est ressorti que peu ou rien. Selon Musk, la nature d’OpenAI s’est progressivement et de manière alarmante transformée, passant d’une plateforme à code source ouvert à une « filiale de facto à code source fermé de la plus grande entreprise technologique du monde : Microsoft ».

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OpenAI réfute cette affirmation en partageant un e-mail entre Ilya Sutskever (cofondateur et ancien scientifique en chef d’OpenAI) et Musk, dans lequel Ilya déclare spécifiquement,

Au fur et à mesure que nous nous rapprochons de la construction de l’IA, il sera logique de commencer à être moins ouvert. L’ouverture dans OpenAI signifie que tout le monde devrait bénéficier des fruits de l’IA une fois qu’elle est construite, mais qu’il est tout à fait acceptable de ne pas partager la science (même si tout partager est certainement la bonne stratégie à court et peut-être à moyen terme à des fins de recrutement).

Après avoir tout dévoilé, OpenAI a déclaré qu’elle était triste d’en arriver là avec « quelqu’un que nous avons profondément admiré — quelqu’un qui nous a inspiré à viser plus haut, puis nous a dit que nous échouerions, a lancé un concurrent, puis nous a poursuivis en justice lorsque nous avons commencé à faire des progrès significatifs vers la mission d’OpenAI sans lui ».

OpenAI contre Elon Musk : qui a tort ?

Le plus gros problème de ce procès est qu’il n’y a en réalité aucun contrat concret sur lequel s’appuyer. Tout ce fiasco repose sur quelques échanges numériques et accords oraux entre OpenAI et Elon Musk. Ainsi, bien que les deux entreprises fassent parler d’elles, il n’y a que peu ou pas de bases légales à explorer.

Même l’ancien procureur Kevin O’Brien a déclaré à CNBC : « C’est certainement une bonne publicité au profit d’Elon Musk », et il n’est pas sûr que le fondement juridique de tout cela soit très solide.

Il n’y a pas de « gagnant » ici, si c’est ce que vous vous demandez. Il s’agit plutôt d’une question de rivalité concurrentielle, à ce qu’il semble. L’aile xAI de Musk ayant lancé son robot Grok pour rivaliser avec ChatGPT, qui est sans aucun doute le projet le plus populaire d’OpenAI, je ne suis pas sûr que ce procès donnera à Musk l’effet de levier qu’il cherche à trouver.

De plus, alors que de nombreuses personnes telles que le célèbre expert en IA Gary Marcus s’adressent à X pour révéler que la vision même d’OpenAI a été mise à mal, l’entreprise a-t-elle été honnête envers elle-même en premier lieu ?

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Wix révolutionne la création web avec son nouvel outil IA

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Une des plateformes de création de sites Web les mieux notées jusqu’à présent, Wix, a annoncé le lancement de son tant attendu outil de création de sites Web assisté par l’intelligence artificielle.

Cette nouvelle fonctionnalité de Wix fonctionne de manière analogue à d’autres outils disponibles sur le marché. Elle commence par poser une série de questions, telles que le nom souhaité pour le site Web, la description de l’entreprise, et le type de services et produits proposés. L’IA utilise ensuite vos réponses pour créer un site Web sur mesure, complet avec images et textes. Elle fournit également des outils commerciaux dédiés, tels qu’une boutique en ligne et la gestion d’événements.

Après avoir exploré le nouveau site Web et confirmé votre satisfaction, vous serez dirigé vers l’éditeur de site Web habituel de Wix, où vous pourrez apporter les ajustements nécessaires avant de mettre votre site en ligne.

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La popularité croissante de l’IA dans la création de sites Web

Wix a teasé le lancement de son nouveau constructeur de sites Web IA pendant plus de 7 mois, mais cette nouveauté est loin d’être la première incursion de Wix dans l’IA.

La plateforme héberge déjà plusieurs outils IA, tels qu’un assistant de codage IA pour les utilisateurs de Wix Studio, la génération d’images et de textes par IA, et des outils SEO alimentés par l’IA.

Le lancement du dernier outil IA de Wix fait suite à une série d’annonces analogues dans l’espace des constructeurs de sites Web.

Bien que les outils IA soient désormais prolifiques sur les plateformes de création de sites Web, Wix rejoint une courte liste, aux côtés de Hostinger et GoDaddy, qui proposent aux utilisateurs un site Web entièrement conçu et peuplé par l’IA, basé sur quelques prompts textuels.

Le constructeur de sites est disponible dans toutes les régions, mais seulement en langue anglaise.

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Quand la génération Z se tourne vers ChatGPT pour des conseils de carrière

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Les employés de la génération Z recherchent le support du chatbot d’intelligence artificielle (IA) ChatGPT alors qu’ils naviguent dans leurs premières années dans le monde professionnel.

Cette génération est l’une de celles qui connaissent la croissance la plus rapide sur le marché du travail, mais elle ne serait pas en confiance en ses supérieurs et qu’elle n’a pas d’expérience avec eux.

Les salariés nés entre 1997 et 2012 déclarent obtenir de meilleurs conseils en matière de carrière auprès de leurs amis et de leur famille, de Google, des réseaux sociaux et de l’IA. Près de la moitié d’entre eux (47 %) ont déclaré préférer se tourner vers le ChatGPT, car les managers « ne se soucient pas de leur développement de carrière », selon un rapport d’INTOO et de Workplace Intelligence.

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D’autres problèmes fréquemment signalés avec les managers sont qu’ils sont « plus concentrés sur leur propre carrière » et qu’ils « ne savent pas comment aider » au développement de leur rôle. Un nombre significatif de participants, soit 62 %, déclarent qu’ils aimeraient parler plus souvent de leur carrière à leur supérieur, mais que celui-ci est trop occupé.

Ces jeunes adultes recherchent un soutien supplémentaire de la part des entreprises, mais ils demandent plus que ce que les équipes d’apprentissage et de développement offrent actuellement. 80 % des salariés pensent que les employeurs devraient proposer des cours d’auto-apprentissage, alors que seulement 49 % des entreprises ont cette idée en tête.

Les professionnels des ressources humaines prévoient qu’un quart des salariés quitteront probablement leur emploi dans les 6 prochains mois en raison d’un manque de soutien à leur carrière, car ils ne sont pas satisfaits des possibilités offertes pour les aider à progresser dans leur vie professionnelle. Ce chiffre passe à 44 % lorsqu’il s’agit de la génération Z.

Comment les managers peuvent-ils soutenir la génération Z ?

Alors que de plus en plus d’adolescents et de vingtenaires entrent sur le marché du travail, les consultants en ressources humaines invitent les managers actuels à se rappeler que chaque personne a des besoins différents.

Dans un entretien accordé à CNBC, Stacie Haller, conseillère en chef chez Resume Builder, explique les mesures à prendre : « Lorsque les nouveaux employés entrent dans l’entreprise, il faut discuter avec eux de leurs aspirations, de leurs objectifs à long terme. Cela devrait faire partie de leur intégration ».

Les programmes de mentorat sont une autre recommandation pour guider les travailleurs tout au long de leur parcours dans le monde de l’entreprise.

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Optimisez vos réunions avec CrewAI : L’IA au service de l’efficacité

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La préparation d’une réunion importante peut être une tâche stressante. Vous devez être bien informé, stratégique et prêt à aborder tous les sujets qui se présentent à vous. C’est là que CrewAI intervient avec son cadre de pointe alimenté par l’IA, conçu pour faire passer la préparation de vos réunions au niveau supérieur.

CrewAI ne se contente pas de vous aider à recueillir des informations et à utiliser l’IA pour planifier des réunions ; il vous donne un avantage stratégique qui pourrait faire toute la différence.

CrewAI est conçu pour permettre aux agents de l’IA d’assumer des rôles, de partager des objectifs et de fonctionner dans une unité cohésive, à l’instar d’un équipage bien huilé. Que vous construisiez une plateforme d’assistants connectés, un service client automatisé ou une équipe de recherche multi-agents, CrewAI fournit l’épine dorsale pour des interactions multi-agents sophistiquées.

L’équipe de développement responsable de la création de CrewAI a conçu un système unique qui utilise une équipe d’agents d’IA, chacun ayant un rôle spécifique, pour créer un ensemble de préparation complet pour vos réunions. Ces agents travaillent ensemble pour s’assurer que vous avez toutes les informations dont vous avez besoin à portée de main.

L’agent de recherche se penche sur les antécédents des participants et les détails de leurs entreprises, afin que vous ne soyez jamais pris au dépourvu.

L’agent chargé de l’analyse sectorielle étudie l’environnement commercial au sens large, identifie les tendances et les potentiels points de discussion qui pourraient influencer votre réunion. L’agent chargé de la stratégie de la réunion vous aide à élaborer des points de discussion et des questions clés qui correspondent aux objectifs de votre réunion. Enfin, l’agent de synthèse et de briefing compile toutes ces informations dans un briefing clair et exploitable auquel vous pouvez vous référer rapidement.

Utiliser Crew AI pour planifier vos réunions

Pour commencer à utiliser CrewAI, vous devez créer votre équipe d’IA et lui assigner des tâches. Par exemple, l’agent de recherche peut utiliser l’outil de recherche EXA pour trouver des données pertinentes à partir de diverses sources. Au fur et à mesure que les agents s’acquittent de leurs tâches, ils partagent leurs résultats entre eux, ce qui permet d’enrichir le briefing avec des informations détaillées. Cet effort de collaboration est essentiel pour une compréhension complète du contexte de la réunion, ce qui permet d’obtenir un document qui comprend des vérifications d’antécédents, une analyse de l’industrie et une planification stratégique.

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CrewAI vise à fournir une expérience utilisateur transparente en offrant potentiellement une interface Web via Streamlit. Cette interface permettrait aux utilisateurs de saisir plus facilement les données et d’interagir avec les résultats, ce qui rendrait l’information plus accessible. CrewAI fonctionne grâce à une combinaison d’agents autonomes, chacun conçu pour effectuer des tâches spécifiques liées à la préparation des réunions. Ces agents sont les suivants :

  1. Composants de CrewAI
    • Agent de recherche : Effectue des recherches approfondies sur les participants à la réunion et sur les informations sectorielles pertinentes.
    • Agent d’analyse de l’industrie : Analyse les tendances actuelles du secteur, les défis et les opportunités.
    • Agent de stratégie de réunion : Développe des sujets de discussion, formule des questions et conçoit des angles stratégiques pour la réunion.
    • Agent de synthèse et de briefing : Compile les informations dans un document de briefing concis et informatif.
  2. Configuration de CrewAI
    • Importer les modules CrewAI : Commencez par importer les composants nécessaires de CrewAI, y compris les tâches de préparation de réunion et les agents.
    • Initialiser les tâches et les agents : Définir et initialiser les tâches (par exemple, la recherche, l’analyse de l’industrie, la stratégie de réunion, le résumé et le briefing) et les assigner à leurs agents respectifs.
  3. Configuration des objectifs et du contexte de la réunion
    • Recueillir les informations essentielles : Utilisez une interface Web ou une autre méthode de saisie pour recueillir des informations sur la réunion, notamment les coordonnées des participants (à l’exception de l’adresse électronique de l’utilisateur), le contexte de la réunion et les objectifs spécifiques.
    • Introduire les informations dans le système : Introduire ces informations dans CrewAI afin d’adapter le processus de préparation de la réunion aux exigences spécifiques de chaque réunion.
  4. Agents de mise en œuvre
    • Recherche d’agents de mise en œuvre : Utiliser des outils tels que l’outil de recherche EXA pour une recherche approfondie sur les participants et les entreprises.
    • Analyse du secteur : Employez l’agent pour disséquer les tendances du secteur, en utilisant les mêmes outils ou des outils similaires.
    • Développement de la stratégie : Demandez à l’agent chargé de la stratégie de la réunion d’élaborer des points de discussion et des questions.
    • Compilation du briefing : L’agent chargé du résumé et du briefing doit compiler toutes les informations recueillies dans un document.
  5. Constitution de l’équipe d’IA
    • Définir la pile d’agents : Assemblez votre CrewAI en définissant la pile d’agents et leurs tâches associées, afin d’assurer une approche complète de la préparation de la réunion.
    • Lancer et surveiller : Lancez le système CrewAI et surveillez ses progrès au fur et à mesure qu’il prépare la réunion, en l’ajustant si nécessaire en fonction des résultats et du retour d’information.
  6. Utilisation des résultats pour la préparation de la réunion
    • Examiner les documents d’information : Examinez les documents d’information préparés par CrewAI pour vous assurer que toutes les informations nécessaires, y compris les biographies des participants, les aperçus de l’industrie et les recommandations stratégiques, sont incluses.
    • Mettre en œuvre la boucle de rétroaction : Utiliser le retour d’information des réunions pour affiner et ajuster les tâches et les résultats des agents de CrewAI, afin d’améliorer leur efficacité au fil du temps.
  7. Rationalisation du processus
    • Intégration de l’interface Web : Intégrer une interface Web à l’aide d’outils tels que Streamlit pour rendre le processus de saisie des données et de visualisation des résultats plus convivial et plus efficace.
    • Optimisation : Explorer les moyens de réduire les coûts de calcul associés au fonctionnement de CrewAI, comme l’optimisation des requêtes ou l’utilisation d’algorithmes plus efficaces.

Cependant, il est important d’être conscient des coûts associés à l’utilisation de CrewAI. Les activités des agents d’IA, en particulier le nombre de requêtes GP4, peuvent s’accumuler et entraîner une augmentation des dépenses. Pour gérer efficacement les coûts, il est recommandé d’optimiser l’utilisation des ressources et de réduire le nombre de demandes dans la mesure du possible. Vous pourrez ainsi préparer minutieusement vos réunions sans dépenser trop d’argent.

En intégrant le framework d’IA de CrewAI dans la préparation de vos réunions, vous ne vous préparez pas seulement à une discussion, vous vous dotez d’un outil stratégique qui pourrait vous donner une longueur d’avance sur la concurrence. Alors que les entreprises continuent de rivaliser dans un environnement de plus en plus difficile, l’utilisation de l’IA dans la préparation de vos réunions pourrait être la clé pour rester en tête.

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Anthropic dévoile Claude 3 : la « Rolls-Royce des modèles d’IA » qui surpasse GPT-4 et Gemini 1.0 Ultra

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Une autre semaine, un autre modèle d’IA a dépassé GPT-4, du moins sur les benchmarks. Cette fois-ci, il s’agit d’Anthropic, la société créée par Daniela et Dario Amodei, deux anciens membres d’OpenAI. La société a lancé une famille de modèles Claude 3 comprenant Opus (le plus grand et le plus performant), Sonnet (de taille moyenne) et Haiku (le plus petit).

Anthropic affirme que le modèle Claude 3 Opus bat le GPT-4 et le Gemini 1,0 Ultra sur tous les benchmarks les plus courants. Cette version innovante marque un tournant avec ses capacités multimodales, permettant une compréhension combinée de texte et d’images, contrairement à ses prédécesseurs.

Anthropic a testé les trois modèles sur des benchmarks populaires tels que MMLU, GPQA, GSM8K, MATH, HumanEval, HellaSwag, et bien d’autres. Sur MMLU, Claude 3 Opus a obtenu un score de 86,8 % tandis que GPT-4 a obtenu un score de 86,4 %. Gemini 1.0 Ultra a obtenu 83,7 % avec la même technique d’incitation à 5 coups.

Sur le test HumanEval, qui évalue la capacité de codage, le plus grand modèle Opus a obtenu un score de 84,9 %, bien supérieur aux 67 % de GPT-4 et aux 74,4 % de Gemini 1.0 Ultra. Le modèle Clade 3 Opus a même battu GPT-4 dans le test HellaSwag, mais avec une légère marge. Il a obtenu un score de 95,4 % alors que GPT-4 a obtenu 95,3 % et Gemini 1.0 Ultra 87,8 %.

Capacités de Claude 3

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Dans l’ensemble, le plus grand modèle Claude 3 Opus semble très prometteur et on le testera certainement contre GPT-4, Gemini 1,5 Pro et Mistral Large, alors restez à l’écoute. En outre, Anthropic affirme que les trois modèles ont de grandes capacités d’analyse et de prévision, de création de contenu nuancé, de génération de code et de maîtrise des langues internationales telles que l’espagnol, le japonais et le français.

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Les modèles Claude 3 ont également une capacité de vision, mais Anthropic ne les commercialise pas en tant que modèles multimodaux. Anthropic affirme que la capacité de vision de Claude 3 peut aider les entreprises à traiter les tableaux, les graphiques et les diagrammes techniques. Sur les benchmarks, il fait mieux que le GPT-4V mais est légèrement à la traîne par rapport au Gemini 1.0 Ultra.

Longueur de contexte de 200K

En ce qui concerne la longueur du contexte, Anthropic indique que les trois modèles offriront initialement une fenêtre de contexte de 200 000 jetons, ce qui est assez important. En outre, la société précise que les modèles de la famille Claude 3 peuvent traiter plus d’un million de jetons, mais que cette capacité ne sera disponible que pour certains clients.

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Lors du test Needle In A Haystack (NIAH) avec plus de 200 000 jetons, le modèle Opus a obtenu des résultats exceptionnels avec une précision de plus de 99 %, tout comme Gemini 1.5 Pro. Claude a été l’un des meilleurs modèles d’IA pour la recherche de contexte long, et la performance s’est considérablement améliorée avec Claude 3.

Performances et prix

En ce qui concerne les performances, Anthropic indique que les modèles Claude 3 sont assez rapides et que le plus grand modèle Opus offre les mêmes performances que Claude 2 et 2.1, mais avec une meilleure intelligence. Le modèle Sonnet, de taille moyenne, est presque deux fois plus rapide que Claude 2 et 2.1. De plus, Anthropic mentionne que les modèles Claude 3 sont beaucoup moins susceptibles de refuser de répondre, ce qui était un problème avec les modèles précédents.

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Vous pouvez commencer à utiliser le modèle phare Opus en vous abonnant à Claude Pro, qui coûte 23,60 dollars après taxes. Le modèle de taille moyenne Claude 3 Sonnet est déjà déployé sur la version gratuite de claude.ai. Enfin, les développeurs peuvent immédiatement accéder aux API pour les modèles Opus et Sonnet.

En ce qui concerne le prix de l’API, Claude 3 Opus avec une fenêtre contextuelle de 200K coûte 15 dollars par million de tokens (entrée) et 75 dollars par million de tokens (sortie). Par rapport à GPT-4 Turbo (10 dollars en entrée/30 dollars en sortie avec un contexte de 128 Ko), le prix semble assez élevé.

Les modèles Claude 3, entraînés sur des ensembles de données diversifiés et avec le soutien d’infrastructures fournies par AWS et Google Cloud, sont accessibles via la plateforme claude.ai et son API. Cette initiative est soutenue par d’importants investissements d’Amazon et Google, renforçant ainsi la position d’Anthropic dans le secteur de l’IA.

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Qualcomm révolutionne l’IA avec son AI Hub : Une bibliothèque gratuite de 75 modèles

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Qualcomm, le célèbre fabricant de puces, a récemment inauguré une nouvelle ère dans le domaine de l’intelligence artificielle avec le lancement de son « AI Hub », présenté comme une boutique d’applications pour l’IA.

Cette plateforme innovante propose jusqu’à 75 modèles d’IA accessibles gratuitement, marquant une étape significative dans l’accessibilité et l’optimisation de l’IA pour les appareils grand public. Cependant, cette offre vient avec une spécificité notable : elle est exclusivement disponible pour les appareils intégrant des puces Qualcomm ou équipés de la technologie Snapdragon, soulignant ainsi l’engagement de Qualcomm à fournir des expériences IA optimisées et performantes pour ses utilisateurs.

Lors de sa présentation au MWC 2024, Qualcomm a dévoilé ce hub comme une bibliothèque tout-en-un, proposant des modèles IA pré-optimisés qui couvrent une gamme étendue d’applications, telles que la vision par ordinateur, la détection d’anomalies et le traitement du langage naturel. L’accent est mis sur la haute performance et une consommation énergétique minimale, alignant l’innovation technologique sur les exigences écologiques actuelles.

L’AI Hub se présente comme une solution clé en main pour les développeurs. Le AI Hub de Qualcomm se distingue par sa diversité, offrant des modèles d’IA et d’IA générative de renom, incluant des noms comme Stable Diffusion, Whisper, Baichuan 7B, et ControlNet. Cette initiative reflète la volonté de Qualcomm de démocratiser l’accès à des outils d’IA de pointe, tout en garantissant une intégration harmonieuse avec leur matériel.

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Cependant, l’accessibilité de ces modèles d’IA avancés est conditionnée par l’utilisation d’appareils compatibles avec les technologies Qualcomm, ce qui représente à la fois une opportunité et une limitation. Les utilisateurs bénéficient ainsi d’une expérience IA sur appareil optimisée, exploitant pleinement l’accélération matérielle de l’IA par les cœurs spécialisés de Qualcomm tels que le CPU, le GPU et le NPU.

Une aubaine pour les développeurs

En plus de fournir une riche bibliothèque de modèles, l’AI Hub facilite la traduction des modèles depuis leur framework d’origine vers les environnements d’exécution les plus répandus, tout en assurant des optimisations sensibles au matériel grâce à une intégration directe avec le SDK Qualcomm AI Engine. Cette plateforme est une aubaine pour les développeurs, leur permettant de rechercher, télécharger et intégrer facilement les modèles d’IA dans leurs applications, optimisant ainsi le temps et les ressources.

Qualcomm ne s’adresse pas uniquement aux développeurs chevronnés avec son AI Hub ; la plateforme est également conçue comme un outil pédagogique, offrant une documentation complète et des tutoriels pour ceux qui souhaitent explorer le domaine de l’IA. Avec des outils et des ressources permettant de personnaliser les modèles, les développeurs peuvent affiner les modèles en utilisant le Qualcomm Neural Processing SDK et l’AI Model Efficiency Toolkit.

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L’émergence des modèles et applications d’IA dans les boutiques d’applications traditionnelles a déjà marqué l’industrie technologique, offrant aux utilisateurs des alternatives innovantes pour intégrer l’IA dans leur quotidien. Avec le lancement du GPT Store par OpenAI et l’intégration croissante de l’IA dans les applications mobiles, Qualcomm renforce cette tendance en rendant l’IA plus accessible, spécifiquement optimisée pour ses dispositifs, promouvant ainsi une expérience utilisateur enrichie et personnalisée.

En résumé, l’AI Hub de Qualcomm représente une avancée significative dans la mise à disposition de l’IA pour le grand public, tout en soulignant l’importance d’une intégration matérielle spécifique pour exploiter pleinement ces capacités. Cette initiative pourrait bien redéfinir les interactions quotidiennes avec la technologie, offrant des possibilités inédites d’innovation et de personnalisation dans l’utilisation de l’intelligence artificielle.

Un AI Hub qui va prospérer

L’entreprise prévoit des mises à jour régulières de l’AI Hub, ajoutant de nouveaux modèles et élargissant le support à d’autres plateformes et systèmes d’exploitation. Les développeurs peuvent s’inscrire pour accéder à ces modèles sur des dispositifs hébergés dans le cloud basés sur les plateformes Qualcomm et bénéficier d’un accès anticipé à de nouvelles fonctionnalités et modèles d’IA.

 

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Comment le droit d’auteur fonctionnera-t-il à l’ère de l’IA ?

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La montée en puissance de l’IA dans la création de contenus soulève une multitude de questions juridiques complexes, notamment en matière de droit d’auteur.

La question centrale est de savoir si les productions générées par l’IA devraient bénéficier de la protection du droit d’auteur et, le cas échéant, qui devrait être reconnu comme titulaire de ces droits.

L’opinion varie largement, certains plaidant pour que les productions d’IA soient entièrement open source et sans droit d’auteur, tandis que d’autres estiment que le droit d’auteur devrait revenir à l’utilisateur qui a dirigé l’IA ou, potentiellement, à l’IA elle-même si elle acquiert la capacité de ressentir.

Les systèmes d’IA générative tels que ChatGPT, GPT-4 et Dall-E 2, capables de créer des romans, des chansons et des dessins en un temps record, alimentent ce débat. Actuellement, les productions d’IA ne sont pas protégées par le droit d’auteur, une situation que certains jugent appropriée, tandis que d’autres remettent en question la justesse de cette approche. Qui devrait posséder les droits d’auteur : l’utilisateur, le fournisseur de l’IA, ou les individus dont le contenu a servi à l’entraînement de l’IA ?

Les défis ne s’arrêtent pas là. Comment déterminer si une œuvre a été créée avec l’aide de l’IA ? La transparence est-elle une solution viable ? Qu’en est-il de la protection du droit d’auteur pour le développement de logiciels et des éventuels contrats entre les auteurs, l’IA et ses développeurs ? Qui est responsable en cas d’erreurs ?

De réelles interrogations

Il est clair qu’une création assistée par IA peut donner lieu à une nouvelle expression d’une idée, qui devrait alors être protégée par le droit d’auteur. Cependant, la quantité massive de données générées par l’IA pose la question de savoir si cela pourrait submerger et potentiellement étouffer la création humaine continue.

Ces questions et d’autres encore continueront sans doute de préoccuper l’humanité pour les décennies à venir, témoignant de la complexité de réguler l’intersection entre l’IA et le droit d’auteur dans une ère de création numérique en évolution rapide.

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La Chine approuve plus de 40 modèles d’IA pour usage public

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La Chine a approuvé plus de 40 modèles d’intelligence artificielle (IA) pour une utilisation publique au cours des 6 derniers mois, selon Reuters.

Cette démarche souligne l’effort du pays pour rivaliser avec les États-Unis dans le secteur de l’IA, tout en maintenant un contrôle réglementaire strict sur la technologie.

Parmi les entreprises ayant reçu des approbations figurent des géants tels que Baidu, Alibaba, ByteDance (propriétaire de TikTok), ainsi que Xiaomi Corp, 4Pradigm, et 01. AI dans le dernier lot d’approbations.

Bien que le gouvernement chinois n’ait pas divulgué la liste complète des entreprises approuvées, le Securities Times a indiqué que plus de 40 modèles d’IA ont été approuvés pour un usage public.

Cette approche réglementée reflète la volonté de la Chine de développer son secteur de l’IA de manière contrôlée, avec un intérêt particulier pour les Large Language Model (LLM), qui ont vu 14 nouveaux modèles approuvés récemment. Ces approbations interviennent alors que les entreprises chinoises s’efforcent de développer des produits d’IA en réponse à l’émergence de ChatGPT d’OpenAI en 2022.

Quelle est la valeur du marché du LLM au niveau mondial ?

Le marché mondial des LLM, qui était estimé à 40 milliards de dollars en 2022, pourrait atteindre une valeur de 1,3 trillion de dollars au cours des 10 prochaines années, selon Bloomberg. La Chine, avec environ 130 LLM estimés, représentait 40 % du total mondial, tandis que la part de marché des États-Unis était de 50 %.

Le rapport poursuit en prévoyant que « l’IA générative est prête à étendre son impact de moins de 1 % du total du matériel informatique, des services logiciels, des dépenses publicitaires et des dépenses du marché des jeux à 10 % d’ici 2032 ». Il poursuit en désignant l’infrastructure d’IA générative en tant que service utilisé pour la formation des LLM comme étant potentiellement le plus grand moteur de cette croissance, représentant 247 milliards de dollars de revenus mondiaux d’ici 2032.

Cette expansion rapide du secteur de l’IA en Chine, ainsi que les prévisions de croissance du marché des LLM, mettent en évidence l’importance croissante de l’intelligence artificielle dans l’économie mondiale et le rôle clé que jouent les réglementations dans le développement et l’adoption de ces technologies.

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Une étude révèle que l’IA générative devrait bouleverser la majorité des emplois dans les années à venir

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Une nouvelle étude suggère que la plupart des emplois pourraient être perturbés d’une manière ou d’une autre par l’IA générative au cours des 10 prochaines années.

L’étude publiée le 10 janvier par la société de conseil en technologie Cognizant, en collaboration avec Oxford Economics, révèle qu’environ 9 % de la main-d’œuvre américaine actuelle pourrait être déplacée par la nouvelle technologie. Elle indique également que grâce à l’IA, 11 % des employés pourraient perdre leur emploi et avoir du mal à en trouver un autre.

Cette difficulté est due au fait que les compétences que les employés possèdent pour leurs fonctions actuelles peuvent ne pas être facilement transférables à un marché du travail de plus en plus dominé par l’intelligence artificielle.

Un modèle spécialisé a été utilisé pour révéler trois scénarios reflétant les niveaux faible, moyen et élevé d’adoption de l’IA par les entreprises, qui ont d’abord examiné à quelle vitesse l’intelligence artificielle serait utilisée au sein d’une entreprise.

Les auteurs expliquent qu’entre 2023 et 2026, les utilisateurs seront dans la phase « d’expérimentation et de prudence », les organisations déployant provisoirement l’IA générative pour des tâches qui sont « gérables en termes de portée et de faible risque — comme la création d’images, la génération de texte pour les rapports et les e-mails, et les suggestions de code pour les développeurs ». On s’attend à ce que 13 % des entreprises mettent cela en œuvre au cours de cette période.

2026 à 2030, le cap charnière

D’ici à 2026-2030, le rôle de l’IA devrait s’accroître considérablement dans toute une série de professions. La prévision la plus optimiste révèle que l’utilisation de l’IA passera de 13 % à 31 % en seulement 4 à 8 ans. L’étude affirme également que plus de la moitié des directeurs généraux et des directeurs des opérations seront exposés à l’IA d’ici là.

Les chercheurs estiment également qu’après 15 ans, l’emploi de l’IA se poursuivra, mais qu’il est susceptible de ralentir.

L’étude recommande que les employés soient « requalifiés » afin de les protéger contre les pertes d’emploi et de préserver la réputation d’une marque. Elle propose également aux organisations de mettre en place une infrastructure technologique solide conçue pour s’adapter au rythme rapide du développement de l’IA, y compris des politiques, des structures et des processus opérationnels.

Les entreprises doivent se prémunir

Dans le même temps, elle met en garde contre les potentiels préjugés formulés par l’IA. La recherche invite les organisations à créer des garanties qui minimisent le risque de partialité, d’erreur et de décisions problématiques sur le plan éthique. Enfin, elle encourage également l’utilisation de l’IA pour améliorer la vie des employés en raccourcissant la journée ou la semaine de travail.

L’industrie du jeu vidéo a déjà réclamé des garde-fous contre l’IA. En décembre, le syndicat des travailleurs de Zenimax a annoncé qu’il avait conclu un accord avec Microsoft qui « engage Zenimax à utiliser l’IA pour accroître l’ingéniosité et les capacités humaines, afin de garantir que ces outils améliorent la productivité, la croissance et la satisfaction des employés sans leur porter préjudice ».

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Copilot de Microsoft : un potentiel non exploité malgré un coût élevé

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Les assistants d’IA gèrent les e-mails, les réunions et d’autres tâches. Pourtant, certains se montrent sceptiques à leur égard en raison de leur coût élevé et de leurs applications limitées, et le chatbot de Microsoft ne fait pas exception à la règle.

L’assistant intelligent Copilot se vend bien jusqu’à présent, mais les testeurs qui l’utilisent depuis plus de 6 mois ne disent qu’une chose : « Il est utile, mais n’est souvent pas à la hauteur de son prix ». Le prix ? 30 dollars par personne et par mois.

Avec Copilot pour Microsoft 365, une mise à jour de l’IA qui s’intègre à Word, Outlook et Teams, Microsoft obtiendrait l’un de ses plus grands succès depuis des décennies. En utilisant des indices de langage naturel, il peut créer des documents, générer du texte et résumer des e-mails en utilisant la même technologie que ChatGPT d’OpenAI. Selon Microsoft, la demande initiale est sans précédent et les entreprises qui l’ont testé l’ont trouvé utile — mais Microsoft n’a pas communiqué d’informations sur le nombre d’inscriptions.

La plupart des gens se souviendront de la presse sur les milliards que Microsoft a pariée pour que cela se produise pour l’entreprise — 13 milliards de dollars d’investissement dans OpenAI, pour être précis. En conséquence, les actions de Microsoft ont grimpé en flèche, convaincues que cette technologie d’IA allait booster leur chiffre d’affaires. Un analyste de RBC Capital, Rishi Jaluria, a déclaré : « Copilot doit être un succès pour que l’action fonctionne ».

Copilot a été mentionné plus de 50 fois lors de la récente conférence téléphonique sur les résultats.

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Le spot publicitaire de Microsoft pour le Super Bowl

Dimanche dernier, Microsoft a diffusé son premier spot publicitaire du Super Bowl en quatre ans, présentant Copilot comme une ressource susceptible d’aider les entrepreneurs à atteindre leurs objectifs.

Microsoft a parié sur le fait que les entreprises accepteraient de signer de gros contrats parce qu’elles souhaitent utiliser cette IA particulière. En novembre, lorsque le logiciel d’IA a été lancé à l’échelle nationale, les entreprises devaient s’engager à souscrire au moins 300 abonnements à l’assistant. Selon un distributeur de logiciels de Microsoft, de nombreuses personnes ne sont pas disposées à faire un investissement aussi important pour des produits qui n’ont pas encore fait leurs preuves. Le mois dernier, Microsoft a abaissé ses exigences minimales pour permettre à de plus petits groupes d’utiliser le logiciel d’IA.

Certaines entreprises hésitent à utiliser la technologie de l’IA tant que la médiatisation n’est pas retombée. Selon une enquête du Boston Consulting Group, près de deux tiers des dirigeants d’entreprise pensent qu’il faudra au moins 2 ans pour que l’IA générative dépasse la médiatisation, même s’ils déclarent que l’IA est une priorité essentielle pour leur organisation. La plupart des personnes interrogées souhaitent limiter l’utilisation de l’IA générative à des expériences à petite échelle.

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