Si l'on se fie aux douze derniers mois, 2024 sera une nouvelle année de progrès rapides en intelligence artificielle. L'année 2023 a vu une accélération continue des capacités de l'IA et un consensus se dégager quant à la nécessité d'établir des cadres de référence communs pour le développement futur de cette technologie.
Selon les membres de l'équipe de direction du Vector Institute, ces tendances devraient se poursuivre en 2024, l'IA transformant en profondeur la santé, les entreprises et notre quotidien. Forts de leur expertise collective, ils ont fait des prédictions sur l'évolution de l'IA au cours de l'année à venir.
Autonomisation individuelle
L'IA n'a jamais été aussi accessible, ce qui veut dire que n'importe qui peut l'utiliser dans tous les aspects de sa vie. Qu'il s'agisse de rédiger et de corriger des courriels, de créer une présentation ou d'élaborer une première version d'une liste de contrôle, notre capacité à automatiser les tâches quotidiennes ne sera limitée que par notre créativité. Cependant, nombreux sont ceux qui s'inquiètent encore de l'impact de l'IA sur leur vie et leur avenir. À l'instar des entreprises, il est essentiel d'associer le public aux changements en cours afin d'assurer sa pleine participation.
Cameron Schuler, directeur du marketing, vice-président de l'innovation industrielle
Perfectionnement et requalification
Attendez-vous à de nouveaux rôles émergents pour accompagner l'évolution du secteur. De l'ingénierie rapide pour optimiser les maîtrises en droit à l'audit des systèmes d'IA pour garantir leur bon fonctionnement, de nombreuses opportunités s'offrent à vous pour acquérir de nouvelles compétences et enrichir votre palette d'outils en IA.
Melissa Judd, vice-présidente des opérations de recherche et des partenariats universitaires
L'IA n'est plus le domaine du département informatique
Historiquement, la technologie a été reléguée au seul département informatique. Mais l'IA générative offre des opportunités à l'échelle de l'entreprise, faisant de l'IA une priorité absolue pour l'ensemble de la société. Le risque de rupture et son origine seront beaucoup plus imprévisibles ; les dirigeants devront redoubler de vigilance pour équilibrer les risques liés à la concurrence tout en veillant à la compétitivité de leur propre entreprise. Cela impliquera de passer d'expérimentations en IA motivées par la simple curiosité à une résolution de problèmes stratégique plus ciblée. – CS
Gestion du changement
Les entreprises qui investissent massivement dans l'IA générative et dans la gestion du changement au sein de leurs organisations et de leurs effectifs en récolteront les plus grands bénéfices en 2024 et au-delà. – MJ
Les LLM formés sur des ensembles de données spécialisés, fiables et non biaisés remplaceront les versions actuelles de récupération de données sur Internet.
Les modèles linéaires d'apprentissage (LLM) entraînés sur des données extraites d'Internet sont sujets à tous les biais et à la désinformation présents sur Internet. À mesure que les ensembles de données d'entraînement seront mieux organisés, les LLM entraînés sur ces ensembles seront de meilleure qualité, plus fiables et moins susceptibles de produire des résultats erronés ou problématiques.
Roxana Sultan, directrice des données et vice-présidente Santé
Les lois sur le droit d'auteur s'adapteront pour rendre possible le développement et l'utilisation de tels LLM.
Les maîtrises en droit (LLM) formées à partir de données extraites d'Internet incluent souvent des ensembles de données pour lesquels l'utilisation n'a pas été autorisée, ce qui entraîne actuellement des poursuites judiciaires et des réclamations pour violation de droits d'auteur. Les décideurs politiques s'efforcent d'adapter rapidement la législation sur le droit d'auteur afin de concilier les besoins de la formation des maîtrises en droit et les droits des créateurs de contenu. – RS
Les modèles multimodaux créeront un nouveau paradigme d'IA
Bien que les modèles linguistiques (LLM) constituent une forme d'IA incroyablement puissante, le développement de modèles de base capables de combiner des données provenant de sources multiples (texte, image, parole) permettra d'atteindre un tout autre niveau d'IA. Au cours de la dernière année, dans le domaine de la santé, plusieurs modèles de base multimodaux (modèles entraînés sur diverses sources de données, telles que du texte, des signaux, des images, des génotypes, etc.) et des produits d'IA médicale généralistes ont été publiés. Les données actuelles indiquent que les modèles de base multimodaux ont le potentiel de permettre le développement de nouvelles technologies de santé novatrices grâce à l'intégration harmonieuse de diverses sources de données et modes de communication. – CS, RS
L'apprentissage fédéré permettra de tirer davantage de valeur des données sur la santé à travers les systèmes
Dans le domaine de la santé, des travaux sont en cours pour tester l'apprentissage fédéré — une technique d'apprentissage automatique qui contribue à préserver la confidentialité des données — afin de former des modèles d'IA en santé à l'échelle des hôpitaux et des réseaux de santé, en utilisant différents dossiers médicaux électroniques et/ou systèmes de données. Si ces modèles s'avèrent concluants, ils valideront le concept d'une approche de l'IA en santé qui réduit les obstacles à la centralisation des données et permet le développement de modèles plus robustes que ceux entraînés sur des données provenant d'un seul centre. – RS
Les petits modèles libres amélioreront l'efficacité et la compétitivité pour des tâches ou des domaines spécifiques.
Les petits modèles libres amélioreront l'efficacité et la compétitivité pour des tâches ou des domaines spécifiques. Face à la demande croissante de compréhension spécialisée du langage, ces modèles pourraient surpasser leurs homologues plus volumineux lorsque la précision et la pertinence contextuelle sont primordiales. L'amélioration des petits modèles, adaptés à des cas d'utilisation de niche, sera impulsée par une innovation continue dans les architectures de modèles. Le développement de modèles plus agiles et efficaces sera porté par les contributions open source et les efforts de collaboration.
Deval Pandya, vice-président, génie de l'IA
L'essor des agents d'IA
Les agents d'IA — des programmes qui prennent des décisions en fonction de leur environnement — évolueront pour offrir une meilleure compréhension du contexte, des capacités multimodales et un apprentissage continu, permettant ainsi aux utilisateurs d'offrir des expériences plus personnalisées et adaptables. Les développeurs intégreront des pratiques éthiques, des TI de périphérie et une personnalisation sectorielle, garantissant un déploiement responsable et spécialisé des agents d'IA dans divers secteurs. Cette évolution redéfinira la dynamique du travail, la collaboration homme-IA mettant l'accent sur la synergie entre les technologies d'IA et les compétences humaines. – DP
Vas-y vite ! Non, attendez, ralentissez !
La tension entre les modèles de pointe en pleine expansion et les préoccupations liées à la sécurité de l'IA et aux risques existentiels continuera de se manifester de manière inédite et intéressante. – MJ
Plus de garde-corps
Les pays continueront de mettre en place des garde-fous pour l'IA, que ce soit par le biais de codes de conduite volontaires, de l'élaboration de normes et de réglementations. – MJ
