L’intelligence artificielle : déconstruire les mythes

L’intelligence artificielle, une technologie omniprésente

Depuis novembre 2022, l’intelligence artificielle est omniprésente dans nos vies. Les applications dopées à l’IA sont déployées au quotidien et il ne passe pas un jour sans que la presse ne mentionne cette nouvelle technologie révolutionnaire.

Entre les géants de la Tech, la concurrence est rude pour avoir son propre modèle d’intelligence artificielle : OpenAI a ChatGPT, Google possède Bard et Gemini, Microsoft est propriétaire de Microsoft Copilot, etc.

Une chose est certaine, les performances de l’IA **sont incroyables** et dépassent déjà ce qu’on pouvait concevoir à cette étape, dans l’entendement humain : générer des images, créer des vidéos, analyser des documents, parler et raisonner comme un humain, etc.

L’intelligence artificielle est universelle

Quand on commence à discuter avec un modèle d’IA, on pense souvent à tort que ce dernier a tout lu et connaît tout pour répondre à n’importe quelle question sur tous les pays du monde. Malheureusement, ce n’est pas vrai.

• La plupart des modèles d’intelligence artificielle ignorent plusieurs ethnies du monde, celles qui n’ont pas de données numériques que les créateurs pourraient utiliser pour nourrir leur IA.
• La langue utilisée par une intelligence artificielle montre qu’elle n’est pas universelle, car de nombreux modèles ont été entraînés en anglais, ce qui peut affecter leur capacité à répondre dans d’autres langues.

L’intelligence artificielle est impartiale

Bien que ChatGPT et ses compères nous donnent l’impression d’être un arbitre impartial, retenez qu’ils ne répondent qu’en fonction de leur base de données, et selon ce qui leur a été donné de répondre dans certaines circonstances.

L’IA est souvent biaisée en fonction des informations utilisées pour l’entraîner, comme en témoigne l’algorithme de reconnaissance faciale de Google Photos qui avait qualifié un homme noir de “gorille”.

L’intelligence artificielle est transparente

Les modèles d’IA actuels sont incapables d’expliquer clairement les raisons pour lesquelles ils parviennent à une conclusion, les désignant ainsi comme des « boîtes noires ».

Cette absence de transparence pose des défis pour comprendre comment les robots réfléchissent et remet en question la crédibilité de leurs affirmations.