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Intelligence Artificielle

ChatGPT : Deux ans après, l’IA générative n’est que la pointe de l’iceberg

ChatGPT : Deux ans après, l'IA générative n'est que la pointe de l'iceberg
ChatGPT : Deux ans après, l'IA générative n'est que la pointe de l'iceberg

Cela fait un peu plus de deux ans que ChatGPT a été lancé le 30 novembre 2022. Initialement conçu comme un projet de démonstration pour explorer l’utilisation des modèles de langage de grande ampleur (LLM), ChatGPT a rapidement dépassé les attentes. OpenAI ne s’attendait pas à ce que l’outil atteigne 100 millions d’utilisateurs en seulement 2 mois, marquant ainsi un tournant pour l’adoption massive de l’IA.

Les Large Language Model, comme ChatGPT, reposent sur une architecture de type transformer, introduite par Google en 2017. Cette technologie, basée sur des mécanismes d’auto-attention, permet de comprendre et de générer du texte de manière quasi humaine. Si la montée en puissance de ChatGPT était impressionnante, elle était peut-être prévisible.

Depuis le lancement de ChatGPT, un véritable « Big Bang » de l’IA a eu lieu, entraînant une explosion des startups utilisant des technologies génératives. Le phénomène a également catalysé l’émergence de produits comme Gemini de Google, intégré dans la recherche et d’autres produits phares de l’entreprise.

L’impact généralisé de l’IA générative impulsée par ChatGPT

La popularité de ChatGPT a déclenché une vague d’intérêt pour l’IA générative, une catégorie regroupant les LLM pour le texte et les modèles de diffusion pour les images. En 2023, cette technologie a atteint ce que Gartner appelle le « Pic des attentes exagérées ». Cependant, malgré un léger recul dans l’engouement, l’IA générative continue de bouleverser les industries.

Selon des estimations, le nombre d’entreprises axées sur l’IA dans le monde a doublé depuis 2017 pour atteindre environ 70 000 en 2024. Aux États-Unis, le financement des startups IA a explosé, atteignant 27,1 milliards de dollars au deuxième trimestre 2024, représentant près de 50 % des investissements en capital-risque.

Une adoption inégale entre consommateurs et entreprises

Malgré l’engouement, l’adoption de l’IA générative reste modérée chez les consommateurs individuels. Une enquête de Reuters Institute révèle qu’en 2024, l’utilisation quotidienne de ChatGPT varie de 1 % au Japon à 2 % en France. Parmi les freins : un manque de sensibilisation et des préoccupations liées à la confidentialité.

En revanche, le secteur entreprise adopte rapidement ces technologies. D’après GAI Insights, 33 % des entreprises auront des applications d’IA générative en production dès 2025. Les cas d’usage incluent amélioration du service client, automatisation des workflows, aide à la prise de décision.

Des secteurs comme la santé ou les services financiers utilisent déjà l’IA pour capturer des notes ou détecter les fraudes.

Vers l’intelligence artificielle générale (AGI)

Les perspectives de l’IA vont bien au-delà des outils génératifs. OpenAI et Anthropic estiment que nous pourrions voir les premiers signes d’intelligence artificielle générale (AGI) dès 2025. L’AGI correspond à la capacité d’un système à accomplir toutes les tâches intellectuelles humaines, marquant une étape clé dans l’autonomie des machines.

Des entreprises comme Anthropic et Salesforce travaillent déjà sur des agents IA capables de gérer des tâches complexes. Par exemple, la fonctionnalité Computer Use de Claude permet à l’IA d’interagir avec des interfaces utilisateur pour planifier des rendez-vous ou analyser des données. Salesforce intègre également ces agents pour automatiser des tâches répétitives, libérant du temps pour des travaux stratégiques.

Selon Gartner, d’ici 2028, 33 % des logiciels d’entreprise intégreront une IA agentique, prenant en charge 15 % des décisions quotidiennes.

L’intelligence ambiante : l’intégration totale de l’IA

Le concept d’intelligence ambiante, où l’IA s’intègre de manière transparente dans nos vies quotidiennes, est également en pleine émergence. Cela inclut l’interconnexion des technologies pour offrir des expériences fluides et contextuelles. Ce qui semblait utopique en 2016 est sur le point de devenir une réalité.

Les défis à venir

Si l’IA promet des avancées majeures, elle apporte aussi des défis considérables :

  • Disruption du marché de l’emploi : Une adoption rapide de l’IA pourrait entraîner des pertes d’emplois, notamment en période de récession.
  • Risques éthiques et sociaux : La montée en puissance de l’IA soulève des questions sur la protection des données, les biais algorithmiques et l’équité.

En parallèle, les opportunités sont immenses :

  • Découvertes médicales révolutionnaires
  • Robots humanoïdes pratiques
  • Agriculture de précision

L’évolution de l’IA, de ChatGPT à l’émergence potentielle de l’AGI, marque une ère de transformation sans précédent. Alors que ces technologies redéfinissent les industries et nos modes de vie, elles posent également des défis fondamentaux. Les années à venir détermineront si l’IA amplifie notre potentiel ou si elle crée des perturbations majeures. Une chose est sûre : l’IA façonnera profondément l’avenir de l’humanité.

Tags : ChatGPTLLMOpenAI
Yohann Poiron

The author Yohann Poiron

J’ai fondé le BlogNT en 2010. Autodidacte en matière de développement de sites en PHP, j’ai toujours poussé ma curiosité sur les sujets et les actualités du Web. Je suis actuellement engagé en tant qu’architecte interopérabilité.