Ne travaillez pas sur l’IA générative

La bataille est perdue. Les grands groupes , les GAFAM, tous, vont créer des moteurs d’IA génératives. Ils seront tous mieux les uns que les autres, avec des particularités et des spécialités. Idem pour les modèles opensource comme Mistral. ils sont financés , et c’est très bien, à coup de millions d’Euros. La bataille est perdue sauf si vous avez un groupe capable d’investir centaine de millions d’Euros dessus … et encore il faut recruter les meilleurs et avoir un objectif hyper clair pour ne pas exploiter les IA génératives existantes.

Entre les deux, vous avez les entreprises comme Huggingface qui fournissent une partie du processeur pour encore mieux exploiter les outils d’IA générative (texte, image, vidéo, …) .

Je ne dis pas qu’il n’y a plus rien à faire dans cette bataille mais elle concerne des géants. Il y a encore d’autres modèles à créer au delà de l’IA générative. elle n’est pas encore l’alpha et l’oméga de la pensée artificielle. La pensée artificielle va plus loin que la génération d’information et va plus loin qu’une pensée seule… l’avenir a encore de nombreux modèles à fournir qui seront capable de gérer tout un système entier…

L’IA générative, pour revenir au sujet, n’est même pas la carte mère d’un système. C’est une machine qui analyse du contenu et fournit une sortie sans avoir vraiment besoin de programmer. Il faut savoir lui donner la bonne information et savoir comment et quoi lui faire sortir:

• Texte
• Code
• Fonction
• Image
• Vidéo
• Powerpoint
• etc…

C’est bien sûr fantastique mais vous n’avez que très peu la main sur ce moteur fantastique. Espérons qu’ils soient nombreux à développer de tels moteurs pour que les prix baissent, que la technologie “hardware” progresse et qu’on puisse tout miniaturiser et l’utiliser en local.

Mais ça reste un moteur.. vous me voyez venir ?

Arrêtez de bosser sur le moteur. Travaillez plutôt sur la construction de voiture . Construisez de belles voitures qui vont servir vos clients et vos utilisateurs. Construisez des fusées, des avions, des machines avec ces moteurs…

Ceux qui s’émerveillent et jouent avec ChatGPT en proposant des formations parce qu’ils maitrisent les structures sémantiques, ontologiques et taxonomiques de leur sujet, et donc peuvent ainsi poser de super questions, sont comme des jeunes gens devant une Chevrolet des années 50, ouvrant le capot, un pote qui appuie sur l’accélérateur pendant que les autres contemplent le moteur et son bruit en action… ah oui, ça le fait.. Et ça nous donne des générations de garagistes de l’IA. Il en faut. Je le vois d’expérience dans mon quotidien avec Edzo.Nos utilisateurs ont besoin qu’on leur montre comment accélerer ( comment poser des questions) . Cela demande en réalité de leur montrer comment être curieux et comment poser des questions… Faire des formations de prompt, c’est bien, mais comprendre qu’on forme à la curiosité, c’est mieux. Le défi est en réalité beaucoup plus grand. Vous apprenez à votre utilisateur à pêcher et non pas à copier coller des prompts…

Prenons du recul sur notre analogie automobile. Pour construire des applications avec de l’intelligence artificielle générative, il faut plusieurs ingrédients :

• un process ou une tâche qu’on veut simplifier, créer ou automatiser.
• Il faut lui injecter du fuel.. mais pas tout d’un coup. La donnée doit se distiller pendant que votre IA roule. A chaque appel, c’est donc un injecteur intelligent qui doit le piloter.
• Il faut être précis avec lui… car toute imprécision conduira à partir d’importe où.
• Il faut donc découper en micro workflow son usage.
• Et puis enfin une belle interface, la connecter (ou pas) au monde réel, et la sécurité.
• On peut paramétrer le moteur. mais là c’est pour les spécialites ( fine tuning, injection de modèle, etc… )

Derrière ces analogies il y a des concepts techniques à mettre en oeuvre et des briques à assembler. (le RAG, un knowledge graph, un système multi agent scalable, le fine tuning, une heuristique de pilotage, des sujets de performance et de couts, de la recherche pour choisir le bon modèle pour le bon usage et savoir le piloter, etc.. )

Mais grâce à cela, on peut même construire une voiture autonome , ie une application à qui on donne la destination, son grand objectif et qui, ensuite, définirait ses propres objectifs et construirait elle-même ce dont elle a besoin pour réaliser son objectif. là, on utiliserait d’autres modèles que l’IA génératives.. mais le but est le même , comprendre de quoi on a besoin pour avancer, de le créer et de le piloter.

Bref arrêtons de nous émerveiller devant la puissance des IA génératives et travaillons à les étudier et à créer des applications innovantes, construites différemment.

Il faudra aussi un changement complet d’état d’esprit dans les projets informatiques . c’est ce que nous expérimentons aussi chez Edzo quand on développe nos outils d’IA et d’automatisation par IA générative. Cela vient avec d’inévitables nouvelles méthodes de travail, de gestion de projet, de spécifications de logicielle, de données et d’architecture et d’organisation pour créer des projets qui roulent et emmèneront l’humanité encore plus loin.

Oui, oui, je suis un optimiste. La réglementation, l’éthique et la morale doivent nous aider à construire un monde meilleur , non? gardons espoir et construisons des systèmes merveilleux.