{"id":8217,"date":"2023-12-05T09:31:38","date_gmt":"2023-12-05T09:31:38","guid":{"rendered":"https:\/\/verysellgroup.wpenginepowered.com\/?p=8217"},"modified":"2025-04-10T13:59:54","modified_gmt":"2025-04-10T13:59:54","slug":"how-ai-will-shape-the-future-a-look-ahead-to-2024-and-beyond","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/verysellgroup.com\/fr\/how-ai-will-shape-the-future-a-look-ahead-to-2024-and-beyond\/","title":{"rendered":"Applied AI Lab Newsletter #1 : Comment l\u2019IA fa\u00e7onnera l\u2019avenir \u2013 Un regard vers 2024 et au-del\u00e0."},"content":{"rendered":"

D\u00e9couvrez les derni\u00e8res connaissances et avanc\u00e9es dans le domaine de l'intelligence artificielle appliqu\u00e9e en vous plongeant dans la newsletter de Laboratoire d'IA appliqu\u00e9e Verysell<\/a>. D\u00e9couvrez l\u2019avenir de l\u2019innovation et gardez une longueur d\u2019avance dans le domaine des technologies de pointe.<\/p>\n

Avant-propos<\/strong><\/p>\n

2023 a \u00e9t\u00e9 l'une des ann\u00e9es les plus passionnantes pour assister \u00e0 la perc\u00e9e de la technologie de l'IA et de l'IA g\u00e9n\u00e9rative en particulier, avec la popularit\u00e9 croissante de ChatGPT (Generative Pretrained Transformer) et LLM (Large Language Models). Cela est d\u00fb \u00e0 sa capacit\u00e9 impressionnante \u00e0 comprendre les langages humains et \u00e0 prendre des d\u00e9cisions qui imitent remarquablement l\u2019intelligence humaine.<\/p>\n

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L\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative et le grand mod\u00e8le de langage en plein essor<\/p><\/div>\n

ChatGPT a atteint le cap sans pr\u00e9c\u00e9dent d'un million d'utilisateurs en cinq jours. Depuis, les g\u00e9ants de la Big Tech se sont rapidement lanc\u00e9s dans la course, en lan\u00e7ant des dizaines de LLM \u00e0 la fois open source et propri\u00e9taires, tels que LaMDA (Google AI), Megatron-Turing NLG (NVIDIA), PaLM (Google AI), Llama-2 ( Meta AI), Bloom (Hugging Face), Wu Dao 2.0 (Acad\u00e9mie d'intelligence artificielle de P\u00e9kin), Jurassic-1 Jumbo (AI21 Labs) et Bard (Google AI), etc.<\/p>\n

Parall\u00e8lement \u00e0 la course aux g\u00e9ants de la Big Tech, l'adoption de ChatGPT et des LLM dans les entreprises se d\u00e9veloppe rapidement. Selon le rapport Master of Code Global \u00abStatistics of ChatGPT & Generative AI in business: 2023 Report\u00bb, 49% des entreprises utilisent actuellement ChatGPT, tandis que 30% ont l'intention de l'utiliser \u00e0 l'avenir. Un autre rapport de Forbes sugg\u00e8re que 701 TP3T d'organisations explorent actuellement l'IA g\u00e9n\u00e9rative, qui inclut les LLM. Cela sugg\u00e8re que les LLM gagnent du terrain dans le monde de l\u2019entreprise et que de plus en plus d\u2019entreprises voient le potentiel de cette technologie pour r\u00e9volutionner leurs activit\u00e9s.<\/p>\n

Notre scientifique en chef en IA,\u00a0Dr Dao Huu Hung<\/em>, offre un aper\u00e7u de l'avenir passionnant de l'IA et de son impact sur les entreprises et la soci\u00e9t\u00e9.<\/p>\n

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1. IA g\u00e9n\u00e9rative multimodale<\/strong><\/p>\n

Bien que ChatGPT et la plupart des autres LLM aient d\u00e9montr\u00e9 des performances sup\u00e9rieures dans la compr\u00e9hension du langage humain (sous forme de texte), le texte n'est qu'un type de donn\u00e9es modales que les \u00eatres humains per\u00e7oivent chaque jour. Cependant, les donn\u00e9es multimodales sont omnipr\u00e9sentes dans le monde r\u00e9el, car les humains communiquent et interagissent souvent avec tous les types d\u2019informations, notamment les images, l\u2019audio et la vid\u00e9o. Les donn\u00e9es multimodales posent \u00e9galement des d\u00e9fis importants pour les syst\u00e8mes d'intelligence artificielle (IA), tels que l'h\u00e9t\u00e9rog\u00e9n\u00e9it\u00e9 des donn\u00e9es, l'alignement des donn\u00e9es, la fusion des donn\u00e9es, la repr\u00e9sentation des donn\u00e9es, la complexit\u00e9 des mod\u00e8les, le co\u00fbt de calcul et les mesures d'\u00e9valuation. La communaut\u00e9 de l\u2019IA choisit donc souvent de traiter avec succ\u00e8s les donn\u00e9es unimodales, avant de s\u2019attaquer aux donn\u00e9es plus complexes.<\/p>\n

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IA g\u00e9n\u00e9rative multimodale<\/p><\/div>\n

Inspir\u00e9e par l'\u00e9norme succ\u00e8s des LLM, la communaut\u00e9 de l'IA a cr\u00e9\u00e9 de grands mod\u00e8les multimodaux (LMM) capables d'atteindre des niveaux similaires de g\u00e9n\u00e9ralit\u00e9 et d'expressivit\u00e9 dans le domaine multimodal. Les LMM peuvent exploiter d\u2019\u00e9normes quantit\u00e9s de donn\u00e9es multimodales et effectuer diverses t\u00e2ches avec une supervision minimale. L'int\u00e9gration des autres modalit\u00e9s dans les LLM cr\u00e9e des LMM qui r\u00e9solvent de nombreuses t\u00e2ches difficiles impliquant du texte, des images, de l'audio, des vid\u00e9os, etc., telles que le sous-titrage d'images, la r\u00e9ponse visuelle \u00e0 des questions et l'\u00e9dition d'images \u00e0 l'aide de commandes en langage naturel, etc.<\/p>\n

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GPT-4V et LLaVA-1.5<\/p><\/div>\n

OpenAI a \u00e9t\u00e9 pionnier dans le d\u00e9veloppement de GPT-4V, la version multimodale am\u00e9lior\u00e9e du mod\u00e8le GPT-4 qui peut comprendre et g\u00e9n\u00e9rer des informations \u00e0 partir d'entr\u00e9es de texte et d'images. GPT-4V peut effectuer diverses t\u00e2ches, telles que g\u00e9n\u00e9rer des images \u00e0 partir de descriptions textuelles, r\u00e9pondre \u00e0 des questions sur les images et \u00e9diter des images avec des commandes en langage naturel.
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\nLLaVA-1.5<\/strong>: Il s'agit d'un mod\u00e8le capable de comprendre et de g\u00e9n\u00e9rer des informations \u00e0 partir de texte et d'images. Il peut effectuer des t\u00e2ches telles que r\u00e9pondre \u00e0 des questions sur les images, g\u00e9n\u00e9rer des l\u00e9gendes pour les images et \u00e9diter des images avec des commandes en langage naturel. Alpaca-LoRA\u00a0: Il s'agit d'un mod\u00e8le qui peut effectuer diverses t\u00e2ches en langage naturel en fournissant des instructions ou des invites en langage naturel.<\/p>\n

Adept, quant \u00e0 lui, vise une ambition plus grande : cr\u00e9er un mod\u00e8le d\u2019IA capable d\u2019interagir avec tout ce qui se trouve sur votre ordinateur. \u00ab\u00a0Adept construit une toute nouvelle fa\u00e7on de faire avancer les choses. Il prend vos objectifs, en langage simple, et les transforme en actions sur le logiciel que vous utilisez quotidiennement. Ils pensent que les mod\u00e8les d\u2019IA lisant et \u00e9crivant du texte sont toujours utiles, mais que ceux qui utilisent des ordinateurs comme des \u00eatres humains sont encore plus pr\u00e9cieux pour les entreprises.<\/p>\n

Cela stimule la course entre les grandes entreprises technologiques pour proposer de grands mod\u00e8les multimodaux. Il faudra quelques ann\u00e9es pour que les LMM atteignent les m\u00eames niveaux que les LLM actuels.<\/p>\n

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2. G\u00e9n\u00e9rer ou exploiter de grands mod\u00e8les de fondation<\/strong><\/p>\n

Produire des applications d\u2019IA pour de nombreuses t\u00e2ches diverses n\u2019a jamais \u00e9t\u00e9 aussi simple et efficace qu\u2019auparavant. Si nous souhaitons cr\u00e9er une application d'analyse des sentiments, par exemple, il y a plusieurs ann\u00e9es, la mise en \u0153uvre du POC avec des ensembles de donn\u00e9es internes et publics peut prendre quelques mois. Il faut \u00e9galement quelques mois pour d\u00e9ployer les mod\u00e8les d'analyse des sentiments dans le syst\u00e8me de production. D\u00e9sormais, les LLM facilitent le d\u00e9veloppement de telles applications en quelques jours, en formulant simplement une invite permettant aux LLM d'\u00e9valuer un texte comme positif, neutre ou n\u00e9gatif.<\/p>\n

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Grands mod\u00e8les de fondation en IA<\/p><\/div>\n

Dans le domaine de la vision par ordinateur, les techniques d'invite visuelle, introduites par Landing AI, exploitent \u00e9galement la puissance des mod\u00e8les de grande vision (LVM) pour r\u00e9soudre diverses t\u00e2ches de vision, telles que la d\u00e9tection d'objets, la reconnaissance d'objets, la segmentation s\u00e9mantique, etc. utilise des rep\u00e8res visuels, tels que des images, des ic\u00f4nes ou des motifs, pour reprogrammer un mod\u00e8le de grande vision pr\u00e9-entra\u00een\u00e9 pour une nouvelle t\u00e2che en aval. Les invites visuelles peuvent r\u00e9duire le besoin d\u2019\u00e9tiquetage approfondi des donn\u00e9es et de formation de mod\u00e8les et permettre un d\u00e9ploiement plus rapide et plus facile des applications de vision par ordinateur.<\/p>\n

La g\u00e9n\u00e9ration de Large Foundation Models (LFM) pr\u00e9-entra\u00een\u00e9s, y compris les LLM et LVM, n\u00e9cessite non seulement une expertise en IA, mais \u00e9galement un \u00e9norme investissement dans l'infrastructure, c'est-\u00e0-dire un lac de donn\u00e9es et des serveurs informatiques. Par cons\u00e9quent, la course \u00e0 la cr\u00e9ation de LFM pr\u00e9form\u00e9s parmi les grandes entreprises technologiques cette ann\u00e9e se poursuivra en 2024 et dans les ann\u00e9es \u00e0 venir. Certains sont propri\u00e9taires mais beaucoup d\u2019autres sont open source, offrant ainsi diverses alternatives aux entreprises. Pendant ce temps, les petites et moyennes entreprises (PME) et les start-ups d\u2019IA seront les principales forces pour r\u00e9aliser les publicit\u00e9s des LFM. Ainsi, ils se concentreront principalement sur la cr\u00e9ation d\u2019applications LFM.<\/p>\n

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3. Concept d'agent dans l'IA g\u00e9n\u00e9rative<\/strong><\/p>\n

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Concept d'agent dans l'IA g\u00e9n\u00e9rative<\/p><\/div>\n

Le concept d'agent est une nouvelle tendance de l'IA g\u00e9n\u00e9rative qui a le potentiel de r\u00e9volutionner la fa\u00e7on dont nous interagissons avec les ordinateurs. Les agents sont des modules logiciels qui peuvent lancer des sessions de mani\u00e8re autonome ou semi-autonome (dans ce cas, des mod\u00e8les de langage et d'autres sessions li\u00e9es au flux de travail) selon les besoins pour poursuivre un objectif. L\u2019un des principaux avantages de l\u2019utilisation d\u2019agents est qu\u2019ils peuvent automatiser de nombreuses t\u00e2ches actuellement effectu\u00e9es par des humains. Cela peut permettre aux humains de se concentrer sur des t\u00e2ches plus strat\u00e9giques et cr\u00e9atives. Les agents peuvent \u00eatre con\u00e7us pour \u00eatre plus conviviaux et plus faciles \u00e0 utiliser que les outils d'IA g\u00e9n\u00e9rative traditionnels, rendant l'IA g\u00e9n\u00e9rative plus accessible \u00e0 un plus large \u00e9ventail d'utilisateurs.<\/p>\n

Voici quelques-unes des tendances du concept d\u2019agent dans l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative\u00a0:<\/p>\n

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  • Utilisation accrue d\u2019agents pour automatiser les t\u00e2ches\u00a0:\u00a0<\/strong>\u00c0 mesure que l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative devient plus puissante et sophistiqu\u00e9e\u00a0; nous pouvons nous attendre \u00e0 voir une plus grande utilisation d\u2019agents pour automatiser les t\u00e2ches actuellement effectu\u00e9es par des humains. Par exemple, les agents peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour automatiser le processus de cr\u00e9ation et de d\u00e9ploiement de mod\u00e8les d'IA.<\/li>\n
  • Utilisation accrue d\u2019agents pour rendre l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative plus accessible\u00a0:\u00a0<\/strong>\u00c0 mesure que les agents deviennent plus conviviaux et plus faciles \u00e0 utiliser, nous pouvons nous attendre \u00e0 une plus grande utilisation des agents pour rendre l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative plus accessible \u00e0 un plus large \u00e9ventail d\u2019utilisateurs. Cela pourrait conduire \u00e0 une nouvelle vague d\u2019innovation, car de plus en plus de personnes pourront utiliser l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative pour cr\u00e9er de nouveaux produits et services.<\/li>\n
  • D\u00e9veloppement de nouveaux outils et plateformes d'IA g\u00e9n\u00e9rative bas\u00e9s sur des agents\u00a0:\u00a0<\/strong>\u00c0 mesure que le concept d\u2019agent devient plus populaire, nous pouvons nous attendre \u00e0 voir le d\u00e9veloppement de nouveaux outils et plates-formes d\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative bas\u00e9s sur des agents. Ces outils et plates-formes permettront aux d\u00e9veloppeurs de cr\u00e9er et de d\u00e9ployer plus facilement des applications d'IA g\u00e9n\u00e9rative bas\u00e9es sur des agents.<\/li>\n<\/ul>\n

    Voici quelques exemples sp\u00e9cifiques de la fa\u00e7on dont le concept d\u2019agent est utilis\u00e9 aujourd\u2019hui dans l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative\u00a0:<\/p>\n

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    • Outils d'IA g\u00e9n\u00e9rative bas\u00e9s sur des agents\u00a0:\u00a0<\/strong>Il existe actuellement un certain nombre d\u2019outils d\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative bas\u00e9s sur des agents. Par exemple, Auto-GPT et BabyAGI sont deux outils qui permettent aux utilisateurs de cr\u00e9er et de d\u00e9ployer des applications d'IA g\u00e9n\u00e9rative bas\u00e9es sur des agents.<\/li>\n
    • Plateformes d'IA g\u00e9n\u00e9rative bas\u00e9es sur des agents\u00a0:\u00a0<\/strong>Il existe \u00e9galement un certain nombre de plates-formes d'IA g\u00e9n\u00e9rative bas\u00e9es sur des agents qui sont actuellement disponibles. Par exemple, la plateforme AI de Google et la plateforme SageMaker d'Amazon Web Services permettent toutes deux aux utilisateurs de d\u00e9ployer et de g\u00e9rer des applications d'IA g\u00e9n\u00e9rative bas\u00e9es sur des agents.<\/li>\n
    • Applications d'IA g\u00e9n\u00e9rative bas\u00e9es sur des agents\u00a0:\u00a0<\/strong>Il existe un certain nombre d\u2019applications d\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative bas\u00e9es sur des agents qui sont actuellement utilis\u00e9es. Par exemple, les applications d'IA g\u00e9n\u00e9rative bas\u00e9es sur des agents sont utilis\u00e9es pour cr\u00e9er de nouveaux produits et services, automatiser des t\u00e2ches et rendre l'IA g\u00e9n\u00e9rative plus accessible \u00e0 un plus large \u00e9ventail d'utilisateurs.<\/li>\n<\/ul>\n

      Dans l\u2019ensemble, le concept d\u2019agent constitue une tendance nouvelle et prometteuse dans l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative. Il est utilis\u00e9 pour d\u00e9velopper de nouveaux outils, plates-formes et applications qui ont un impact significatif sur diverses industries.<\/p>\n

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      4. L'IA \u00e0 la p\u00e9riph\u00e9rie<\/strong><\/p>\n

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      L'IA \u00e0 la p\u00e9riph\u00e9rie<\/p><\/div>\n

      L'IA \u00ab de pointe \u00bb est un domaine comp\u00e9titif et en croissance rapide qui implique le d\u00e9ploiement de mod\u00e8les d'IA sur des appareils tels que des ordinateurs portables, des smartphones, des cam\u00e9ras, des drones, des robots et des capteurs. \u00c0 mesure que les applications d\u2019IA continuent d\u2019\u00e9voluer, la tendance \u00e0 rapprocher le traitement de l\u2019IA de la source de donn\u00e9es a pris un essor consid\u00e9rable. Il existe une concurrence entre les grandes entreprises technologiques et les fabricants de puces pour r\u00e9aliser des applications d'IA avec des appareils rentables dans notre utilisation quotidienne sans recourir aux serveurs cloud, ce qui peut am\u00e9liorer la vitesse, la confidentialit\u00e9, la s\u00e9curit\u00e9 et l'efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique.<\/p>\n

      NVIDIA a \u00e9t\u00e9 un pionnier de l'IA de pointe avec sa plateforme Jetson puissante et polyvalente. Gr\u00e2ce \u00e0 leurs investissements massifs dans la technologie GPU hautes performances au d\u00e9but de l'apprentissage profond, ils entretiennent des relations solides avec les entreprises et les fournisseurs de cloud, par exemple Amazon Web Service, Microsoft Azure, Google Cloud Platform, etc. Plus important encore, NVIDIA propose une large gamme de services. des \u00e9cosyst\u00e8mes logiciels et des outils tels que TensorRT et Deepstream, qui aident les d\u00e9veloppeurs \u00e0 d\u00e9velopper et \u00e0 acc\u00e9l\u00e9rer efficacement des mod\u00e8les d'IA. Bien que le co\u00fbt du GPU de NVIDIA soit souvent plus \u00e9lev\u00e9 que celui de ses concurrents, il reste courant dans la communaut\u00e9 de l'IA.<\/p>\n

      Il existe un certain nombre de concurrents proposant des alternatives moins ch\u00e8res et encore plus rapides \u00e0 Jetson. Le Google Edge TPU est un ASIC con\u00e7u sur mesure et optimis\u00e9 pour ex\u00e9cuter des mod\u00e8les TensorFlow Lite en p\u00e9riph\u00e9rie. L'Intel Movidius Myriad X est une unit\u00e9 de traitement de vision (VPU) con\u00e7ue pour ex\u00e9cuter des applications d'IA en p\u00e9riph\u00e9rie. Le MPSoC Xilinx Zynq UltraScale+ est un syst\u00e8me sur puce (SoC) polyvalent qui contient un FPGA et un processeur ARM. Le NXP i.MX 8M Plus est un SoC qui contient un processeur ARM et une unit\u00e9 de traitement neuronal (NPU). Le Qualcomm Snapdragon 865 est un SoC mobile contenant un NPU. Ils se sont concentr\u00e9s sur la conception du mat\u00e9riel, les \u00e9cosyst\u00e8mes logiciels et les outils permettant aux d\u00e9veloppeurs d'utiliser efficacement leur mat\u00e9riel. La concurrence sera rude dans les ann\u00e9es \u00e0 venir.<\/p>\n

      Apple s'est lanc\u00e9 dans ce domaine en concevant des puces pour ses propres produits, notamment les ordinateurs portables et les appareils mobiles. La puce M1 dispose d'un moteur neuronal \u00e0 16 c\u0153urs capable d'effectuer jusqu'\u00e0 11 000 milliards d'op\u00e9rations par seconde. Bien que la puce M2 dispose d'un moteur neuronal \u00e0 10 c\u0153urs, elle peut ex\u00e9cuter 35% plus rapidement que M1. Cela le rend id\u00e9al pour ex\u00e9cuter des mod\u00e8les d\u2019IA pour des t\u00e2ches telles que la reconnaissance d\u2019images, le traitement du langage naturel et l\u2019apprentissage automatique. La puce A16 Bionic d'Apple, utilis\u00e9e dans les iPhone 14 et iPhone 14 Pro, est encore plus puissante que la puce M1. Il dispose d'un moteur neuronal \u00e0 16 c\u0153urs capable d'effectuer jusqu'\u00e0 17 000 milliards d'op\u00e9rations par seconde. La puce A17 de l\u2019iPhone 15 pro peut ex\u00e9cuter 20% plus rapidement avec seulement un GPU \u00e0 6 c\u0153urs.<\/p>\n

      Qualcomm devrait lancer Snapdragon Elite Gen 3 d\u00e9but 2024, bas\u00e9 sur un processus 4 nm. Son moteur IA est deux fois plus rapide que la g\u00e9n\u00e9ration pr\u00e9c\u00e9dente. Il peut ex\u00e9cuter jusqu\u2019\u00e0 15\u00a0000 milliards d\u2019op\u00e9rations par seconde (TOPS) sur l\u2019IA Benchmark. Il peut ex\u00e9cuter un large \u00e9ventail de mod\u00e8les d\u2019IA, notamment des mod\u00e8les de reconnaissance d\u2019images, de traitement du langage naturel et d\u2019apprentissage automatique. Il peut \u00e9galement ex\u00e9cuter plusieurs mod\u00e8les d\u2019IA simultan\u00e9ment. Les puces Qualcomm et Apple peuvent ex\u00e9cuter des mod\u00e8les d'IA \u00e0 faible consommation d'\u00e9nergie. Ainsi, on s\u2019attend \u00e0 ce que nous assistions \u00e0 une concurrence croissante dans le domaine des appareils d\u2019IA de pointe en 2024 et au-del\u00e0.<\/p>\n

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      A propos de l'auteur
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