L’un des pionniers de l’IA s’est penché sur l’IA générative actuelle et est arrivé à la conclusion : c’est stupide

Il s'appelle Yann LeCun et il est l'une des grandes personnalités du segment de l'intelligence artificielle. Il est à la tête de cette division chez Meta, et a une vision très forte de la situation actuelle de l’IA. Un sans mâcher ses mots.

L'IA générative est stupide. Dans une interview accordée au Wall Street Journal, LeCun a souligné un message qu'il avait déjà évoqué en mai dernier. La métaphore persiste : ces chats ont un modèle mental du monde physique, une mémoire persistante, des capacités de raisonnement et de planification. Aucune IA, y compris celle de Meta, ne peut se vanter de telles capacités.

Têtu dans le bon sens. Léon Bottou, chercheur en IA qui le connaît depuis 1986, qualifie LeCun de « têtu, mais dans le bon sens ». Ces derniers temps, il a ouvertement débattu avec Elon Musk, mais il a également des désaccords avec des personnalités encore plus respectées dans le domaine de l’IA.

Le truc de Terminator est une histoire. En particulier, il a une vision très différente de celle de Geoffrey Hinton – récent prix Nobel – et de Yoshua Bengio, qui expriment souvent leur position pessimiste et catastrophique sur l’avenir de l’IA. Tous trois ont reçu le prix Turing en 2019, considéré comme le « Nobel de l'informatique ».

Mais l’IA a beaucoup de potentiel. LeCun est sceptique quant au développement à court terme de l’AGI, mais il est clair que l’IA est un outil véritablement puissant. Il met en évidence sa contribution à des sujets tels que la traduction en temps réel ou la modération de contenu dans Meta, où il a contribué à l'augmentation des revenus. Pour l'entreprise, il déclare que « l'impact a été vraiment énorme ».

Mais pour le moment intelligent, peu. Et pourtant, il est convaincu qu’à l’heure actuelle, les systèmes d’IA ne sont pas vraiment intelligents. C’est une déclaration inquiétante qui compromet les promesses de toutes les startups travaillant dans ce domaine. Le problème pour lui est la manière dont ces systèmes d’IA sont conçus, et non leur échelle : peu importe le nombre de GPU que les grandes entreprises technologiques consacrent à l’IA générative, car ces systèmes ne nous mèneront pas au développement de l’AGI.

La solution est une autre. En fait, explique-t-il, le chemin est fondamentalement différent, selon lui. Son travail au FAIR (Fundamental AI Research) à Meta vise précisément à développer d’autres axes de travail. Ils le font avec la façon dont leurs modèles consomment des vidéos du monde réel : avec eux, ils visent à créer des modèles qui apprennent de la même manière qu'un chiot, en construisant leur modèle du monde extérieur à partir de ce qu'ils voient et perçoivent.

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