Points Essentiels à Retenir
- Le succès de ChatGPT a propulsé des investissements massifs dans l’exploration et l’intégration de l’IA, engendrant des perspectives et des avancées inédites dans ce domaine.
- La recherche sémantique, s’appuyant sur des bases de données vectorielles, transforme les algorithmes de recherche en exploitant l’intégration de mots et la sémantique pour proposer des résultats plus précis en contexte.
- Le développement d’agents d’IA et de startups multi-agents aspire à une autonomie complète et à la résolution des limitations actuelles par l’auto-évaluation, l’autocorrection et la collaboration entre plusieurs agents.
L’essor fulgurant de ChatGPT a incité toutes les entreprises technologiques à investir massivement dans la recherche sur l’IA et à chercher des moyens d’intégrer l’intelligence artificielle dans leurs offres. Il s’agit d’une situation sans précédent, et pourtant, l’intelligence artificielle n’en est qu’à ses balbutiements.
Mais au-delà des chatbots sophistiqués et des générateurs texte-image, des outils d’IA hautement spéculatifs, mais extraordinairement prometteurs, se profilent à l’horizon.
Recherche Sémantique avec Bases de Données Vectorielles
Les requêtes de recherche sémantique sont actuellement testées pour améliorer la pertinence des résultats de recherche. Les moteurs de recherche s’appuient principalement sur des algorithmes centrés sur les mots-clés pour fournir des informations pertinentes. Cependant, cette dépendance excessive aux mots-clés engendre des problèmes tels que la compréhension limitée du contexte, le référencement manipulé par les spécialistes du marketing et une qualité de résultats parfois médiocre du fait de la difficulté à formuler des requêtes complexes.
À l’inverse des algorithmes de recherche conventionnels, la recherche sémantique exploite l’intégration de mots et le mappage sémantique afin de saisir le contexte d’une requête avant de proposer des résultats. Ainsi, au lieu de se baser uniquement sur des mots-clés, la recherche sémantique fournit des résultats en fonction de la sémantique, c’est-à-dire de la signification intrinsèque de la requête.
Le concept de recherche sémantique ne date pas d’hier. Néanmoins, sa mise en œuvre se heurte à des difficultés dues à sa lenteur et à ses besoins importants en ressources.
La solution réside dans le mappage de plongements vectoriels, et leur stockage dans une base de données vectorielle volumineuse. Cela réduit considérablement les exigences en puissance de calcul et accélère les résultats en limitant l’analyse aux informations les plus pertinentes.
De grandes entreprises technologiques et des startups telles que Pinecone, Redis et Milvus investissent actuellement dans les bases de données vectorielles pour fournir des capacités de recherche sémantique pour les systèmes de recommandation, les moteurs de recherche, les plateformes de gestion de contenu et les chatbots.
Démocratisation de l’IA
Bien qu’il ne s’agisse pas d’une avancée technologique en soi, plusieurs entreprises majeures du secteur souhaitent démocratiser l’accès à l’IA. Pour le meilleur ou pour le pire, des modèles d’IA open source sont désormais disponibles, entraînés et assortis de licences permissives que les organisations peuvent exploiter et personnaliser.
Le Wall Street Journal révèle que Meta fait l’acquisition d’accélérateurs d’IA Nvidia H100, avec l’intention de développer une IA rivalisant avec le récent modèle GPT-4 d’OpenAI.
Actuellement, aucun LLM accessible au public n’égale les performances brutes de GPT-4. Cependant, avec Meta promettant un produit compétitif et une licence plus flexible, les entreprises pourront enfin ajuster un LLM puissant sans craindre que leurs secrets commerciaux et données sensibles soient divulgués et utilisés contre elles.
Agents d’IA et Startups Multi-agents
De nombreux projets expérimentaux sont en cours pour créer des agents d’IA capables d’atteindre un objectif avec peu ou pas d’instructions. Vous vous souvenez peut-être des agents d’IA du projet Auto-GPT, l’outil d’IA qui automatise ses actions.
L’objectif est que l’agent atteigne une autonomie totale par une auto-évaluation et une auto-correction permanentes. Le principe de base est que l’agent se demande continuellement, à chaque étape, quelle action est requise, comment la réaliser, les erreurs qu’il a pu commettre et les moyens de s’améliorer.
Le problème est que les modèles actuels utilisés dans les agents d’IA ont une compréhension sémantique limitée. Cela conduit les agents à produire des informations erronées, les piégeant dans un cycle sans fin d’auto-évaluation et d’auto-correction.
Des projets comme MetaGPT Multi-agent Framework cherchent à pallier ce problème en utilisant simultanément plusieurs agents d’IA pour limiter ces hallucinations. Ces frameworks multi-agents visent à reproduire le fonctionnement d’une startup. Chaque agent se voit attribuer un rôle spécifique tel que chef de projet, concepteur, développeur et testeur. En divisant des objectifs complexes en tâches plus petites, et en les déléguant à différents agents d’IA, ces derniers ont plus de chances de réussir.
Bien entendu, ces frameworks sont encore à leurs débuts et de nombreux défis restent à surmonter. Cependant, grâce à des modèles plus puissants, une infrastructure d’IA plus performante et une recherche et développement constants, l’avènement d’agents d’IA efficaces et de sociétés d’IA multi-agents n’est qu’une question de temps.
Façonner notre Avenir avec l’IA
Les entreprises et startups investissent des sommes colossales dans la recherche et le développement de l’IA et de ses infrastructures. L’avenir de l’IA générative devrait donc apporter un meilleur accès à l’information grâce à la recherche sémantique, à des agents d’IA autonomes, ainsi qu’à des modèles performants disponibles gratuitement que les entreprises et particuliers pourront adapter.
Bien qu’enthousiasmant, il est primordial de prendre 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 infrastructures d’IA. L’évolution de l’IA générative ne se limite pas à construire des systèmes plus intelligents ; il s’agit également de repenser nos modes de pensée et d’assumer la responsabilité de l’utilisation de ces technologies.