Au-delà du ChatGPT : Quel est l’avenir de l’IA générative et des chatbots ?

Principaux enseignements

• Le succès de ChatGPT a déclenché un investissement généralisé dans la recherche et l’intégration de l’IA, ce qui a conduit à des opportunités et des avancées sans précédent dans ce domaine.
• La recherche sémantique avec les bases de données vectorielles révolutionne les algorithmes de recherche en utilisant l’intégration des mots et la sémantique pour fournir des résultats plus précis sur le plan contextuel.
• Le développement d’agents d’IA et de startups multi-agents vise à atteindre une autonomie totale et à résoudre les limitations actuelles par l’auto-évaluation, la correction et la collaboration entre plusieurs agents.

Le succès phénoménal de ChatGPT a forcé toutes les entreprises technologiques à commencer à investir dans la recherche sur l’IA et à trouver des moyens d’intégrer l’intelligence artificielle dans leurs produits. C’est une situation sans précédent, mais l’intelligence artificielle n’en est qu’à ses débuts.

Mais il ne s’agit pas seulement de chatbots et de générateurs de texte à partir d’images. Des outils d’intelligence artificielle hautement spéculatifs mais incroyablement impressionnants se profilent à l’horizon.

La recherche sémantique avec les bases de données vectorielles

Image Credit:Firmbee.com/Unsplash

Les requêtes de recherche sémantique sont testées afin de fournir de meilleurs résultats de recherche aux utilisateurs. Les moteurs de recherche utilisent actuellement des algorithmes centrés sur les mots-clés pour fournir des informations pertinentes aux utilisateurs. Cependant, la dépendance excessive à l’égard des mots-clés pose plusieurs problèmes, tels qu’une compréhension limitée du contexte, l’exploitation du référencement par les spécialistes du marketing et des résultats de recherche de faible qualité en raison de la difficulté à exprimer des requêtes complexes.

Contrairement aux algorithmes de recherche traditionnels, la recherche sémantique utilise l’intégration des mots et la cartographie sémantique pour comprendre le contexte d’une requête avant de fournir des résultats de recherche. Ainsi, au lieu de s’appuyer sur un ensemble de mots-clés, la recherche sémantique fournit des résultats basés sur la sémantique ou le sens d’une requête donnée.

Le concept de recherche sémantique existe depuis un certain temps. Cependant, les entreprises ont des difficultés à mettre en œuvre cette fonctionnalité en raison de la lenteur de la recherche sémantique et de l’utilisation intensive des ressources qu’elle implique.

La solution consiste à cartographier les encastrements vectoriels et à les stocker dans une grande base de données vectorielles. Cela permet de réduire considérablement les besoins en puissance de calcul et d’accélérer les résultats de la recherche en limitant les résultats aux informations les plus pertinentes.

De grandes entreprises technologiques et des startups comme Pinecone, Redis et Milvus investissent actuellement dans les bases de données vectorielles pour fournir des capacités de recherche sémantique sur les systèmes de recommandation, les moteurs de recherche, les systèmes de gestion de contenu et les chatbots.

Démocratisation de l’IA

Bien qu’il ne s’agisse pas nécessairement d’un progrès technique, plusieurs grandes entreprises technologiques s’intéressent à la démocratisation de l’IA. Pour le meilleur ou pour le pire, les modèles d’IA à source ouverte sont maintenant formés et reçoivent des licences plus permissives pour que les organisations puissent les utiliser et les affiner.

Le Wall Street Journal rapporte que Meta achète des accélérateurs d’IA Nvidia H100 et vise à développer une IA qui rivalise avec le récent modèle GPT-4 d’OpenAI.

Il n’existe actuellement aucun LLM accessible au public capable d’égaler les performances brutes de GPT-4. Mais avec Meta qui promet un produit compétitif avec une licence plus permissive, les entreprises peuvent enfin peaufiner un LLM puissant sans risquer que des secrets commerciaux et des données sensibles soient exposés et utilisés contre elles.

Agents d’IA et startups multi-agents

Crédit photo : Annie Spratt/Unsplash

Plusieurs projets expérimentaux sont actuellement en cours pour développer des agents d’IA qui ne nécessitent que peu ou pas d’instructions pour atteindre un certain objectif. Vous vous souvenez peut-être des concepts d’agents d’IA d’Auto-GPT, l’outil d’IA qui automatise ses actions.

L’idée est que l’agent atteigne une autonomie totale grâce à une auto-évaluation et une autocorrection constantes. Le concept de travail pour parvenir à l’autoréflexion et à la correction est que l’agent se demande continuellement à chaque étape quelle action doit être faite, comment la faire, quelles erreurs il a commises et ce qu’il peut faire pour s’améliorer.

Le problème est que les modèles actuels utilisés par les agents d’IA ont une faible compréhension sémantique. Cela provoque des hallucinations et de fausses informations chez les agents, qui restent bloqués dans une boucle infinie d’auto-évaluation et de correction.

Des projets tels que le MetaGPT Multi-agent Framework visent à résoudre le problème en utilisant simultanément plusieurs agents d’intelligence artificielle pour réduire ces hallucinations. Les cadres multi-agents sont conçus pour émuler le fonctionnement d’une startup. Chaque agent de cette startup se verra attribuer des fonctions telles que chef de projet, concepteur de projet, programmeur et testeur. En divisant les objectifs complexes en tâches plus petites et en les déléguant à différents agents d’intelligence artificielle, ces agents ont plus de chances d’atteindre les objectifs fixés.

Bien sûr, ces cadres sont encore à un stade très précoce de développement et de nombreux problèmes doivent encore être résolus. Mais avec des modèles plus puissants, une meilleure infrastructure d’IA et une recherche et un développement continus, ce n’est qu’une question de temps avant que des agents d’IA efficaces et des entreprises d’IA multi-agents ne deviennent une réalité.

Façonner notre avenir avec l’IA

Les grandes entreprises et les startups investissent massivement dans la recherche et le développement de l’IA et de ses infrastructures. Nous pouvons donc nous attendre à ce que l’avenir de l’IA générative offre un meilleur accès aux informations utiles grâce à la recherche sémantique, à des agents d’IA et à des entreprises d’IA entièrement autonomes, ainsi qu’à des modèles performants librement accessibles aux entreprises et aux particuliers, qui pourront les utiliser et les affiner.

Bien que passionnante, il est également important que nous prenions le temps de réfléchir à l’éthique de l’IA, à la protection de la vie privée des utilisateurs et au développement responsable des systèmes et des infrastructures d’IA. N’oublions pas que l’évolution de l’IA générative ne consiste pas seulement à construire des systèmes plus intelligents ; il s’agit aussi de remodeler nos pensées et d’être responsable de la manière dont nous utilisons la technologie.

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