Cette semaine, au sein du comité parlementaire britannique,Yann LeCun, ancien chef scientifique de l’IA chez Meta, a offert une perspective éclairée sur les défis et les potentiels de l’intelligence artificielle. Son intervention, riche en réflexions, a mis en lumière des enjeux souvent considérés comme isolés, mais qui nécessitent une approche intégrée, notamment en matière de capacités, de contrôle et d’économie de l’IA.
Le paysage actuel des risques liés à l’IA a évolué. Alors que la compétition se focalisait jadis sur la taille des modèles ou la puissance des technologies, la véritable préoccupation réside désormais dans la maîtrise des interfaces des systèmes d’IA, des flux d’informations et de la rentabilité des investissements récents.
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Les risques de souveraineté liés à l’IA
LeCun a souligné que le principal risque à l’avenir est la concentration de l’information entre les mains d’un petit nombre d’entreprises grâce à des systèmes propriétaires. Cela pose un problème de sécurité nationale pour les États, mais également un risque de dépendance pour les gestionnaires d’investissement et les entreprises. L’intermédiation de processus de recherche et de prise de décision par quelques plateformes restreintes peut affaiblir la confiance, la résilience et la confidentialité des données.
Mitigation par l’apprentissage fédéré
Pour contrer cela, LeCun a proposé le concept d’apprentissage fédéré, qui permet aux modèles centralisés de fonctionner sans accès direct aux données sous-jacentes, en se basant sur l’échange de paramètres de modèles. Cela peut permettre de créer un modèle performant sans que les données ne quittent leur domaine d’origine. Cependant, cette approche nécessite une infrastructure de cloud sécurisé à l’échelle nationale,
Les assistants IA : une vulnérabilité stratégique
LeCun a également mis en garde contre le contrôle de ces assistants par un nombre restreint d’entreprises, principalement américaines ou chinoises. Ces outils, loin de se limiter à des tâches de productivité, influenceront de plus en plus les flux d’information quotidiens, affectant La diversité des assistants IA est cruciale, car elle est comparable à la nécessité d’une pluralité dans les médias d’information.
Les dangers de la dépendance à la technologie
Au-delà des risques évidents de détournement, la concentration des sources d’information peut mener à une homogénéisation des analyses et à un renforcement des biais comportementaux. Si un nombre restreint d’assistants contrôle les informations, cela pourrait nuire à la qualité des décisions prises par les investisseurs.
Défis liés à l’informatique en périphérie
Bien que certains processus puissent être exécutés localement, la majorité des opérations nécessiteront le recours au cloud. Cela pose des questions importantes concernant la juridiction, la vie privée et la sécurité des données. L’usage croissant de l’informatique en périphériene supprime pas ces préoccupations, mais peut, dans certains cas, atténuer la dépendance au cloud.
La perception erronée des modèles de langage
LeCun a également averti que la sophistication desmodèles de langagepeut tromper sur leur véritable capacité. Bien qu’ils soient efficaces en matière de langage, leur prétendue intelligence ne doit pas être confondue avec une réelle compréhension du monde. La distinction entre la fluidité linguistique et la capacité de raisonnement est essentielle, notamment pour des systèmes d’IA qui doivent prendre des décisions complexes.
Vers des modèles du monde pour l’avenir de l’IA
En dépit des succès des systèmes actuels, nous sommes encore loin de reproduire l’intelligence humaine ou animale. Le concept demodèles du monde, qui se concentre sur la compréhension des comportements du monde réel plutôt que sur la simple corrélation linguistique, est crucial. Là où les modèles de langage se concentrent sur la prédiction de mots, les modèles du monde visent à anticiper les conséquences des actions.
La nécessité de régulations adaptées
LeCun a proposé que la réglementation ne devrait pas freiner la recherche et le développement, mais plutôt se concentrer sur les résultats des déploiements d’IA. En effet, une régulation mal ciblée pourrait renforcer les entreprises dominantes et compliquer l’entrée de nouveaux acteurs sur le marché.
Le paysage actuel des risques liés à l’IA a évolué. Alors que la compétition se focalisait jadis sur la taille des modèles ou la puissance des technologies, la véritable préoccupation réside désormais dans la maîtrise des interfaces des systèmes d’IA, des flux d’informations et de la rentabilité des investissements récents.0