Les entreprises sont engagées dans une coûteuse « course aux armements » en matière d’IA.

Il ne fait aucun doute que nous sommes engagés dans une course aux armements en matière d’IA, déclare John Collins.

Il a travaillé dans l’informatique pendant 35 ans dans divers rôles, notamment en tant que programmeur de logiciels, administrateur système et CTO.

Il est maintenant analyste industriel pour la société de recherche Gigaom.

Collins affirme que la course aux armements actuelle a été stimulée par le lancement de ChatGPT fin 2022.

Depuis, de nombreux systèmes d’IA générative ont vu le jour, et des millions de personnes les utilisent chaque jour pour créer des œuvres d’art, du texte ou des vidéos.

Pour les chefs d’entreprise, les risques sont élevés. Les systèmes d’IA générative sont des outils extrêmement puissants qui peuvent ingérer plus de données en quelques minutes qu’un humain ne peut le faire à plusieurs étapes de sa vie.

Collins a expliqué que les chefs d’entreprise ont soudainement pris conscience de ce que l’intelligence artificielle pouvait leur permettre, ainsi qu’à leurs concurrents.

« La peur et l’avidité sont à l’origine de cette situation », dit-il. « Cela crée un torrent d’élan. »

Avec la bonne formation, un système d’IA personnalisé peut permettre à une entreprise de devancer ses concurrents en réalisant une percée dans la recherche ou en réduisant les coûts en automatisant le travail actuellement effectué par les humains.

Dans le secteur pharmaceutique, les entreprises s’efforcent de personnaliser l’intelligence artificielle pour les aider à découvrir de nouveaux composés permettant de traiter des maladies. Mais c’est un processus coûteux.

« Vous avez besoin de data scientists, vous avez besoin d’ingénieurs modèles », explique M. Collins.

Ces scientifiques et ingénieurs doivent comprendre, au moins dans une certaine mesure, le domaine pharmaceutique dans lequel l’IA fonctionnera.

Et cela ne s’arrête pas là. « Vous avez besoin d’ingénieurs en infrastructure capables de créer vos plateformes d’IA », poursuit-il.

Il n’est pas facile de recruter des travailleurs aussi qualifiés.

Il n’y a pas assez de gens qui « comprennent comment construire ces systèmes, comment les faire fonctionner réellement et comment résoudre certains des défis de l’avenir », déclare Andrew Rogowski, directeur de l’innovation au Surrey Institute for People. IA centrée. À l’Université du Surrey.

Il ajoute que les salaires de ceux qui peuvent relever ces défis ont atteint des niveaux « ridicules », tant ils sont importants.

« Nous pourrions produire des centaines de doctorats en IA, si nous en avions la capacité, car les gens leur donneraient du travail. »

Au-delà de la pénurie de compétences, le simple accès à l’infrastructure physique nécessaire à l’IA à grande échelle peut s’avérer difficile.

Le type de systèmes informatiques nécessaires pour exécuter l’IA dans la recherche sur les médicaments contre le cancer nécessite généralement deux à trois mille puces informatiques les plus récentes.

Le coût de ces ordinateurs à lui seul pourrait facilement atteindre plus de 60 millions de dollars (48 millions de livres sterling), avant même les coûts d’autres éléments essentiels tels que le stockage de données et la mise en réseau.

Une partie du problème pour les entreprises réside dans l’apparition soudaine de ce type d’IA. Les technologies précédentes, comme l’avènement d’Internet, se sont développées plus lentement.

Une grande banque, une entreprise pharmaceutique ou un fabricant peut avoir les ressources nécessaires pour acheter la technologie dont vous avez besoin pour tirer parti des dernières technologies d’IA, mais qu’en est-il des petites entreprises ?

La startup italienne Restworld est un site de recrutement dans la restauration, avec une base de données de 100 000 travailleurs.

Le directeur de la technologie, Eduardo Conte, souhaitait voir si l’IA pouvait profiter à l’entreprise.

L’entreprise a pensé à créer un chatbot basé sur l’intelligence artificielle pour communiquer avec les utilisateurs du service.

Mais pour des milliers d’utilisateurs, « le coût augmente de façon exponentielle », a déclaré Conte.

Au lieu de cela, je me suis penché sur un problème plus restreint, celui du fait que les candidats ne présentent pas toujours leur expérience de la meilleure façon.

Par exemple, un candidat ne peut pas considérer l’attente comme une compétence. Mais les algorithmes développés par Conte facilitent la révélation d’informations supplémentaires, notamment s’ils ont postulé et obtenu un rôle d’attente dans le passé.

« L’IA peut en déduire qu’ils sont barman, ou qu’ils pourraient être intéressés par d’autres offres d’emploi de barman », dit-il.

L’un des obstacles à l’embauche dans le secteur hôtelier est d’amener les candidats à l’étape de l’entretien.

Le prochain défi de Conte est donc d’utiliser l’IA pour automatiser et personnaliser le processus d’entretien des candidats.

L’IA peut avoir une « conversation » avec les candidats et produire des synthèses à transmettre aux recruteurs.

Cela pourrait accélérer l’ensemble du processus, qui peut actuellement prendre des jours, et entre-temps, le serveur ou le chef pourrait trouver un autre emploi.

Pendant ce temps, les grandes entreprises continueront d’investir de l’argent dans des projets d’IA, même si leurs objectifs ne sont pas toujours clairs.

Comme le dit M. Rogowski, l’adoption de l’IA est dans une « phase expérimentale darwinienne » et il est difficile d’en prévoir les conséquences.

« C’est là que ça devient intéressant. Mais je pense que nous devons aller de l’avant », dit-il, avant d’ajouter : « Je ne suis pas sûr que nous aurons le choix ».