2w ago

Les images générées par IA sont de plus en plus jaunes, et ça marque le début de la fin

J'aime beaucoup le concept de consanguinité de l'IA (et le rapprochement avec les Habsbourg). En même temps, ces derniers ont dominé l'Occident pendant 3 bons siècles...

4 comments

Intéressant, mais un peu réducteur à mon sens :
l'effondrement des modèles a été identifié et fait l'objet d'études (par exemple : https://arxiv.org/html/2402.07712v1). Il n'y a aucune raison de pensé que les biais introduits par les données synthétiques ne puissent être limité dans le traitement qu'en font les modèles.
la "bulle" IA n'en est pas forcément une. si les LLM sont probablement sur-côtés, les applications pratiques de l'IA sont réelles et vont très certainement se développer dans le monde professionnel.
- La bulle c'est le fait d'être sur côté, on ne dit pas que ça va disparaître et qu'il n'y a aucune application pratique possible. Juste qu'il y a une énorme différence entre les montants investis et la valeur produite.
- De ce que j'en lis, il y a une place pour les IA spécialisées qui sont économiquement viables. Elles nécessitent un gros boulot d'intégration pour rester pertinentes. On est donc très loin des offres de startup qui affirment qu'il suffit de se brancher sur leur API et hop c'est parti.
  L'étude du MIT qui montre que 95% des entreprises étudiées n'ont vu aucun effet sur leur compte de résultat, indique aussi que l'IA apporte quelque chose quand elle est correctement intégrée dans les processus de l'entreprise (elle doit donc se réorganiser) et qu'elle est appliquée aux tâches répétitives de back office. Or, c'est plutôt les commerciaux et le marketing qui espèrent en tirer profit.
  Quant à la bulle, même Sam Altman a annoncé qu'il y avait une bulle. Meta vient de freiner ses développements de datacenter de peur de se retrouver en sur-capacité une fois que la bulle aura pété.
  
  Attention aux discours d'Altman qui servent toujours son intérêt. Pour citer ce bon article de Arstechnica :
  The current AI investment cycle differs from previous technology bubbles. Unlike dot-com era startups that burned through venture capital with no path to profitability, the largest AI investors—Microsoft, Google, Meta, and Amazon—generate hundreds of billions of dollars in annual profits from their core businesses.
  Bulle spéculative certainement, mais les risques d'effondrement paraissent plus limités (pour les GAFAM).
  L'étude du MIT se concentre sur les revenus à court terme "95 percent of enterprise AI pilots fail to deliver rapid revenue acceleration", mais rien n'indique que ce ne sera pas le cas à moyen terme. En gros ce n'est pas une solution miracle. Il faut que les services IT intègrent ces outils et revoit certains processus et que les utilisateurs s'approprient les capacités de ces IA. J'y vois surtout une alerte pour les dirigeants, qui doivent comprend que pour tirer profit, il faut que les utilisateurs sachent utiliser ces outils pour en tirer parti dans leur travail.