{"id":1773,"date":"2024-12-01T17:34:59","date_gmt":"2024-12-01T16:34:59","guid":{"rendered":"https:\/\/artificiellementintelligent.wordpress.com\/?p=1773"},"modified":"2024-12-01T17:34:59","modified_gmt":"2024-12-01T16:34:59","slug":"cinq-etapes-vers-l-intelligence-artificielle-generale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/artificiellementintelligent.eu\/index.php\/2024\/12\/01\/cinq-etapes-vers-l-intelligence-artificielle-generale\/","title":{"rendered":"Cinq \u00e9tapes vers l’ Intelligence Artificielle G\u00e9n\u00e9rale"},"content":{"rendered":"\n

L’ intelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rale (AGI) d\u00e9signe un type d’ IA qui poss\u00e8de la capacit\u00e9 de comprendre, d’ apprendre et d’ effectuer toute t\u00e2che intellectuelle qu’ un humain est en mesure de r\u00e9aliser. Sans surprise, la qu\u00eate incessante de cette intelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rale captive les \u00e9nergies des chercheurs et l’ imagination du public.<\/p>\n\n\n\n

Mais quel chemin suivre pour y arriver ?<\/p>\n\n\n\n

Un document interne d’ OpenAI contenant une \u00ab\u00a0feuille de route\u00a0\u00bb pour atteindre l’ AGI a fuit\u00e9 au mois de juillet. Cette feuille de route a ensuite \u00e9t\u00e9 confirm\u00e9e par Sam Altman<\/em> (CEO d’ OpenAI) en septembre, il s’ agit donc d’ une information valid\u00e9e. Dans cet article, je vais pr\u00e9senter le contenu de cette feuille de route. Elle d\u00e9crit cinq \u00e9tapes \u00e0 franchir sur la route vers l’ AGI.<\/p>\n\n\n\n

Il est important de pr\u00e9senter cette feuille de route car il ne fait pas de doute que les grands acteurs de l’ IA entrevoient l’ existence d’ une IA g\u00e9n\u00e9raliste dans un futur relativement proche (5 \u00e0 10 ans). J’ai d\u00e9j\u00e0 couvert ici<\/a> l’ article de Dario Amodei<\/em>, CEO d’ Anthropic<\/em>. L’ article de Sam Altman The Intelligence Age<\/em> accessible ici<\/a> va dans le m\u00eame sens et Demis Hassabis<\/em>, PDG de Google Deepmind est lui aussi tr\u00e8s ambitieux, comme il l’ a mentionn\u00e9 dans une r\u00e9cente interview accessible ici<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Bien s\u00fbr, ces personnages sont juges et partie et profitent du battage m\u00e9diatique et de l’ int\u00e9r\u00eat que leurs d\u00e9clarations suscitent, mais ils sont aussi les mieux plac\u00e9s pour savoir sur quoi leurs d\u00e9partements de R&D travaillent et quels r\u00e9sultats ils obtiennent. Ils peuvent aussi \u00eatre victimes de leurs propres biais, mais au vu du chemin parcouru, il me semble l\u00e9gitime de prendre leurs d\u00e9clarations au s\u00e9rieux.<\/p>\n\n\n\n

Pr\u00e9sentation de la feuille de route<\/h2>\n\n\n\n

La feuille de route d’ OpenAI pour atteindre l’ AGI comporte cinq niveaux qui sont d\u00e9crits dans la figure 1 et d\u00e9taill\u00e9s ci-dessous.<\/p>\n\n\n

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Figure 1 : Les cinq niveaux vers l’ AGI (cr\u00e9dit : Tomshardware)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Niveau 1 : Les Dialogueurs<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n

Le premier niveau est celui des \u00ab Chatbots \u00bb, ou \u00ab IA avec langage conversationnel \u00bb, dans lequel les ordinateurs peuvent interagir avec les gens \u00e0 travers une conversation naturelle.<\/p>\n\n\n\n

Cela a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9 avec GPT-3.5 dans la premi\u00e8re version de ChatGPT et \u00e9tait d\u00e9j\u00e0 possible avant cela, mais de mani\u00e8re moins efficace ou avec une conversation moins naturelle. Les grands mod\u00e8les nativement multimodaux tels que GPT-4o<\/em>, Gemini Pro 1.5<\/em> ou Claude Sonnet 3.5<\/em> r\u00e9pondent pleinement \u00e0 toutes les exigences de ce niveau. Ils sont capables de conversations complexes et peuvent effectuer un raisonnement limit\u00e9. Nous pouvons donc raisonnablement dire que le niveau 1 est atteint.<\/p>\n\n\n\n

Niveau 2 : Les Raisonneurs<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n

L’ \u00e9tape suivante, le niveau 2, introduit les \u00ab raisonneurs \u00bb – des syst\u00e8mes d’ IA capables de s’ attaquer \u00e0 des probl\u00e8mes complexes avec la comp\u00e9tence d’ experts humains, et ce sans devoir recourir \u00e0 des outils ext\u00e9rieurs. Atteindre le niveau 2 signifierait un moment charni\u00e8re, car cela repr\u00e9sente une transition de l’ imitation du comportement humain \u00e0 la d\u00e9monstration de v\u00e9ritables prouesses intellectuelles.<\/p>\n\n\n\n

Si nous n’ en sommes pas encore l\u00e0, il est ind\u00e9niable que les grands acteurs cherchent \u00e0 am\u00e9liorer les capacit\u00e9s de raisonnement de leurs mod\u00e8les. OpenAI<\/em> a mis \u00e0 disposition le mod\u00e8le o1-preview<\/em> qui offre de performances sup\u00e9rieures aux mod\u00e8les comme GPT-4o en termes de raisonnement. Et il y a quelques jours, la soci\u00e9t\u00e9 chinoise DeepSeek AI<\/em> a publi\u00e9 un mod\u00e8le de raisonnement open-source appel\u00e9 DeepSeek-R1-Lite-Preview<\/em>; il s’ agit donc d’ un domaine qui devient comp\u00e9titif et il n’y a rien de tel pour stimuler les progr\u00e8s…<\/p>\n\n\n\n

Vu l’ importance de ces mod\u00e8les \u00ab\u00a0raisonneurs\u00a0\u00bb sur la route vers de l’ Intelligence Artificielle G\u00e9n\u00e9rale, j’ y consacrerai un prochain article.<\/p>\n\n\n\n

Niveau 3 : Les Agents autonomes<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n

Le niveau 3 de la feuille de route envisage des \u00ab agents \u00bb, c’ est-\u00e0-dire des syst\u00e8mes d’ IA capables de fonctionner de mani\u00e8re autonome pendant de longues p\u00e9riodes, ex\u00e9cutant un ensemble d’ actions dans le but de mener \u00e0 bien une t\u00e2che qui leur est assign\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n

Ces agents pourraient transformer les industries en prenant en charge des t\u00e2ches complexes, en prenant des d\u00e9cisions et en s’ adaptant \u00e0 des circonstances changeantes sans surveillance humaine constante.<\/p>\n\n\n\n

Il faut cependant se garder de toute confusion : le terme d’ \u00ab\u00a0agent \u00a0\u00bb est actuellement utilis\u00e9 pour d\u00e9crire des mod\u00e8les de langage<\/em> auxquels on a greff\u00e9 des outils capables d’ interagir avec le monde ext\u00e9rieur via des interfaces.<\/p>\n\n\n\n

Ces \u00ab\u00a0agents\u00a0\u00bb ne r\u00e9pondent pas aux exigences des agents IA<\/em> d\u00e9crits dans ce niveau 3 de la feuille de route, qui implique une capacit\u00e9 de raisonnement appliqu\u00e9e de mani\u00e8re r\u00e9p\u00e9titive pour \u00ab\u00a0refermer la boucle\u00a0\u00bb entre l’ observation de l’ \u00e9tat d’ avancement de la t\u00e2che et le choix de nouvelles actions visant \u00e0 se rapprocher du but.<\/p>\n\n\n\n

Aucun syst\u00e8me de ce niveau n’ existe sur le march\u00e9 \u00e0 ce jour. Des rumeurs font \u00e9tat du d\u00e9veloppement par OpenAI d’ un produit appel\u00e9 \u00ab\u00a0Operator\u00a0\u00bb qui serait une premi\u00e8re tentative pour offrir un produit de ce type. A suivre…<\/p>\n\n\n\n

Niveau 4 : Les Innovateurs<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n

Au niveau 4 de la feuille de route, l’ IA devient un innovateur.<\/p>\n\n\n\n

Les syst\u00e8mes \u00e0 ce stade poss\u00e8deront la cr\u00e9ativit\u00e9 et l’ ing\u00e9niosit\u00e9 n\u00e9cessaires pour d\u00e9velopper des id\u00e9es et des solutions originales. Une fois arriv\u00e9s \u00e0 ce niveau, les agents ne se limitent plus \u00e0 ex\u00e9cuter les processus de mani\u00e8re comp\u00e9tente comme au niveau 3, mais les am\u00e9liorent et en inventent de nouveaux plus efficaces. En parall\u00e8le, ces agents stimuleraient l’ innovation et le progr\u00e8s dans divers domaines.<\/p>\n\n\n\n

Niveau 5 : Les Organisateurs<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n

Le sommet de la feuille de route d’ Open est le niveau 5, qui implique une intelligence artificielle capable d’ effectuer le travail d’ une organisation enti\u00e8re. Toutes les fonctions de l’ organisation, qu’ elles soient op\u00e9rationnelles ou conceptuelles, sont r\u00e9alis\u00e9es par des agents IA qui travaillent ensemble, apportent des am\u00e9liorations et ex\u00e9cutent tout ce qui est n\u00e9cessaire sans qu’aucun humain ne soit directement impliqu\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

A ce moment, l’ Intelligence Artificielle G\u00e9n\u00e9rale est atteinte.<\/p>\n\n\n\n

Que faut-il en penser ?<\/h2>\n\n\n\n

La question est de savoir si les technologies actuelles (Deep Learning<\/em> en t\u00eate) sont suffisantes pour atteindre l’ AGI ou pas.<\/p>\n\n\n\n

Comme je l’ ai dit dans l’ introduction, les principaux dirigeants des g\u00e9ants de la tech semblent consid\u00e9rer que ces technologies sont suffisantes et que les principaux d\u00e9fis qui restent sont essentiellemnt des facteurs d’ \u00e9chelle et de combinaison d’ algorithmes. Leurs sc\u00e9narios se basent donc sur des extrapolations de la situation actuelle ce qui les am\u00e8ne \u00e0 \u00e9mettre des pronostics assez agressifs (AGI dans la d\u00e9cennie).<\/p>\n\n\n\n

Cet avis n’est cependant pas partag\u00e9 par l’ ensemble de la communaut\u00e9 des chercheurs. Des chercheurs r\u00e9put\u00e9s comme Yann Le Cun<\/em> ou Gary Marcus<\/em> estiment au contraire que l’ apprentissage profond ne suffira pas et qu’il faudra inventer des architectures enti\u00e8rement nouvelles pour surmonter les points faibles des techniques actuels. Ceci les am\u00e8ne naturellement \u00e0 des \u00e9valuations plus conservatrices quant \u00e0 l’ apparition de l’ AGI.<\/p>\n\n\n\n

Leurs id\u00e9es pour rem\u00e9dier aux manquements de l’ IA actuelle diff\u00e8rent cependant : si Gary Marcus estime n\u00e9cessaire de r\u00e9introduire des approches symboliques pour permettre le raisonnement d\u00e9ductif, Yann Le Cun insiste plut\u00f4t sur le besoin de disposer d’ un mod\u00e8le pr\u00e9dictif du monde…<\/p>\n\n\n\n

Sources et r\u00e9f\u00e9rences<\/h2>\n\n\n\n