{"id":3663,"date":"2025-02-06T08:00:00","date_gmt":"2025-02-06T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.salesforce.com\/?p=3663"},"modified":"2025-01-29T10:32:06","modified_gmt":"2025-01-29T10:32:06","slug":"state-of-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.salesforce.com\/fr\/blog\/state-of-ai\/","title":{"rendered":"De 1972 \u00e0 nos jours : l’histoire de l’IA et ses cr\u00e9ateurs"},"content":{"rendered":"\n

L’intelligence artificielle a parcouru un long chemin depuis ses balbutiements, passant de technologie de science-fiction \u00e0 force r\u00e9elle touchant avec vigueur tous les secteurs d’activit\u00e9 dans le monde entier. Deux experts de Salesforce, acteurs de l’IA depuis ses d\u00e9buts, analysent dans cet article cette \u00e9volution\u00a0: le directeur scientifique Silvio Savarese<\/a> et le chief futurist<\/em> Peter Schwartz<\/a>.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

L’IA n’est pas une nouveaut\u00e9, alors qu’est-ce qui a bien pu changer ?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Itai Asseo, Senior Director of Incubation and Brand Strategy, AI Research<\/strong> \u2013 Merci \u00e0 vous deux de venir discuter d’un sujet si d\u00e9terminant dans votre carri\u00e8re. Peter, vous aimez rappeler que vous \u00eates le plus ancien collaborateur de Salesforce. En cinq d\u00e9cennies, vous avez connu de nombreux cycles d’innovation. L’IA en elle-m\u00eame n’est pas nouvelle, elle existe depuis longtemps. Quel est votre aper\u00e7u de la situation ?<\/p>\n\n\n\n

Peter Schwartz<\/strong> \u2013 J\u2019ai 78 ans et cela fait plus de 50 ans que je m\u2019att\u00e8le \u00e0 penser le futur. J’ai commenc\u00e9 ma carri\u00e8re au Stanford Research Institute, qui \u00e9tait l’un des deux centres de recherche sur l\u2019IA en Am\u00e9rique, avec le MIT. J’ai particip\u00e9 activement au d\u00e9bat sur l’IA \u00e0 partir de 1972. La v\u00e9rit\u00e9 est que l\u2019IA a tout d\u2019abord \u00e9t\u00e9 un \u00e9chec.<\/p>\n\n\n\n

\u00c0 l’origine, le projet autour de l’IA consistait \u00e0 comprendre le fonctionnement du cerveau humain pour construire des mod\u00e8les informatiques qui le simulaient. Probl\u00e8me : \u00e7a s’est av\u00e9r\u00e9 beaucoup plus difficile que pr\u00e9vu. C’est ainsi qu\u2019a d\u00e9but\u00e9 le premier \u00ab hiver de l’IA \u00bb \u00e0 la fin des ann\u00e9es 1970 \u2013 expression qui d\u00e9signe une p\u00e9riode de baisse du financement et de l’int\u00e9r\u00eat pour le sujet.

S\u2019en est suivi un regain d’attention avec l\u2019essor de l’informatique parall\u00e8le, invent\u00e9e par un ami cher, Danny Hillis, qui a cr\u00e9\u00e9 au milieu des ann\u00e9es 1980 une soci\u00e9t\u00e9 appel\u00e9e Thinking Machines. Il avait un slogan g\u00e9nial sur sa porte : \u00ab Je veux construire une machine qui sera fi\u00e8re de moi<\/em> \u00bb. Il n\u2019y est par parvenu mais il s’est rendu compte que nous avions besoin d’une approche compl\u00e8tement diff\u00e9rente.<\/p>\n\n\n\n

Dans les ann\u00e9es 1990 et au d\u00e9but des ann\u00e9es 2000, le fonctionnement de l’IA n’avait plus rien \u00e0 voir avec celui du cerveau. Il n’y avait aucun mod\u00e8le cognitif derri\u00e8re les math\u00e9matiques de l’IA ; \u00e7a a ouvert de nouvelles possibilit\u00e9s, car nous n’\u00e9tions plus contraints par les limites de notre compr\u00e9hension du cerveau.<\/p>\n\n\n\n

Itai Asseo<\/strong> \u2013 Silvio, vous \u00eates \u00e0 la pointe de la recherche sur l’IA depuis de nombreuses ann\u00e9es. Pouvez-vous nous aider \u00e0 lier l’histoire que Peter nous a racont\u00e9e et la situation actuelle ?<\/p>\n\n\n\n

Silvio Savarese<\/strong> \u2013 J’ai commenc\u00e9 mon doctorat en 2000, pendant l’un de ces hivers de l’IA \u2013peut-\u00eatre le septi\u00e8me ou le huiti\u00e8me. \u00c0 l’\u00e9poque, l’IA n’\u00e9tait pas en vogue, la technologie n’\u00e9tait pas suffisamment m\u00fbre pour \u00eatre mise en production. C’\u00e9tait une p\u00e9riode difficile. Le sujet \u00e9tait n\u00e9anmoins fascinant.<\/p>\n\n\n\n

Nous utilisions alors des mod\u00e8les bay\u00e9siens, qui sont des outils statistiques puissants pour la prise de d\u00e9cisions. Pour rebondir sur le propos de Peter, ces r\u00e9seaux reposaient sur des mod\u00e8les pilot\u00e9s par les donn\u00e9es et ne s\u2019inspiraient pas du fonctionnement du cerveau. Le probl\u00e8me est qu\u2019ils n\u00e9cessitaient beaucoup de feature engineering <\/em>\u2013 ou ing\u00e9nierie des fonctionnalit\u00e9s, soit un grand volume de pr\u00e9traitement des donn\u00e9es pour les rendre compatibles avec le mod\u00e8le, incapable de les absorber telles quelles. Par cons\u00e9quent, les performances n’\u00e9taient pas excellentes…<\/p>\n\n\n\n

Avan\u00e7ons jusqu’en 2010, quand nous avons recommenc\u00e9 \u00e0 utiliser les r\u00e9seaux neuronaux, autrefois \u00e0 la mode, pour traiter des donn\u00e9es en se passant d\u2019ing\u00e9nierie des fonctionnalit\u00e9s. Ils se sont soudainement r\u00e9v\u00e9l\u00e9s beaucoup plus int\u00e9ressants car ils pouvaient exploiter les donn\u00e9es consomm\u00e9es telles quelles, sans pr\u00e9traitement, ce qui les rendait applicables \u00e0 de nombreux cas d’usage. Tout \u00e0 coup, les performances sont mont\u00e9es en fl\u00e8che !<\/p>\n\n\n\n

Une d\u00e9cennie plus tard, nous entrons dans l’\u00e8re des transformers<\/em> et des mod\u00e8les d’attention. Nous n’avons plus besoin ni d’ing\u00e9nierie des fonctionnalit\u00e9s ni d’annotations, ce qui signifie que les mod\u00e8les peuvent consommer des milliards de tokens de donn\u00e9es. C’est pourquoi nous les appelons \u00ab grands mod\u00e8les de langage \u00bb. Nous avons observ\u00e9 un comportement toutefois inattendu : nous pouvions soudain leur parler en langage naturel, raisonner et g\u00e9n\u00e9rer du contenu, du texte, des vid\u00e9os, des images et m\u00eame des plans. Et c’est ce qui rend ces mod\u00e8les si passionnants.<\/p>\n\n\n

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\u00ab\u00a0Les large action models<\/em> sont issus de l’\u00e9volution des grands mod\u00e8les de langage. Ils peuvent comprendre les mani\u00e8res de se comporter, d\u2019agir et d\u2019utiliser le feedback pour am\u00e9liorer leur performance.\u00a0\u00bb<\/p>\n<\/blockquote>\nSilvio Savarese, scientifique en chef, Salesforce <\/span>\n