Lors de la deuxième table ronde de l'Institut Vecteur sur l'IA générative, les participants ont discuté de la réalité de l'adoption de l'IA générative et de la manière dont elle modifiera le lieu de travail et remodèlera la société.

Suite au succès et au vif intérêt suscités par la première table ronde de l'Institut Vecteur sur l'IA générative en mars 2023, un suivi a été organisé à la fin du mois d'avril. Cette deuxième édition a rassemblé un éventail de leaders d'opinion en matière d'IA, notamment des chercheurs, des fondateurs de startups spécialisées dans l'IA et des dirigeants d'organisations qui reconnaissent les avantages de l'adoption de technologies d'IA générative.

La session comprenait un discours d'ouverture de Gillian Hadfield, membre de la faculté Vector et directrice de l'Institut Schwartz Reisman pour la technologie et la société à l'Université de Toronto ; une présentation sur les modèles génératifs d'IA et l'avenir du travail par Frank Rudzicz, membre de la faculté Vector ; deux tables rondes avec des penseurs de premier plan dans l'écosystème de l'IA au Canada ; et des tables rondes qui ont permis d'exprimer les questions, les idées et les inquiétudes de l'ensemble des participants.

Discours de Gillian Hadfield

Dans son discours d'ouverture, Mme Hadfield a reconnu les limites et les risques actuels liés à l'utilisation de modèles d'IA générative populaires, tels que la production de contenus faux ou trompeurs. Selon elle, l'une des voies à suivre consiste à créer des applications à partir de grands modèles de langage qui peuvent garantir des résultats fiables et de haute qualité. À titre d'exemple, Mme Hadfield a cité CoCouncil, un "assistant juridique d'IA" fondé sur le modèle GPT-4, mais spécialement conçu pour répondre de manière fiable à des normes professionnelles élevées en matière d'examen de documents, d'analyse de contrats et d'autres tâches. 

Tout au long de son discours et des tables rondes, Mme Hadfield a souligné le caractère révolutionnaire de l'IA générative en tant qu'outil qui transformera non seulement le monde de la technologie, mais aussi de nombreuses sphères de la société, de l'éducation et du droit aux marchés, en passant par la planification urbaine et bien plus encore.

Compte tenu de l'impact de l'IA, elle a insisté sur l'importance cruciale d'adopter une vision holistique de l'IA générative qui inclut non seulement les modèles et les systèmes d'IA, mais aussi les lois, les réglementations et les normes nécessaires pour faire un usage sûr et efficace de cette technologie transformatrice. Les entreprises ont tendance à considérer les lois et les règlements comme des forces externes qui agissent sur leur activité et la façonnent. Une approche holistique, en revanche, reconnaît que la réponse aux défis de l'IA passera inévitablement par une autorégulation méthodique et une collaboration avec les pouvoirs publics. Chaque secteur adoptant l'IA déploiera son expertise pour créer des systèmes d'IA fiables et spécifiques à un domaine. Comme le dit Hadfield, en matière d'IA responsable, "la gouvernance est le produit. C'est ce que vous concevez, produisez et vendez".

Les réglementations créent des normes et des obligations qui rendent les produits et les services sûrs et fiables. Ils contribuent à garantir que nos grille-pain ne nous électrocutent pas, que nos médicaments sur ordonnance n'ont pas d'effets indésirables, que nos aliments sont sûrs et que les prestataires de services professionnels tels que les comptables et les avocats disposent des connaissances et des compétences nécessaires pour nous aider et nous protéger.

Tout comme nous disposons d'une infrastructure réglementaire dans tous ces domaines et dans d'autres domaines de notre vie, M. Hadfield a fait valoir que nous en avons également besoin pour l'IA, et pour l'IA générative en particulier.

À cette fin, a-t-elle insisté, nous devons développer une nouvelle infrastructure réglementaire capable d'accueillir l'innovation et la diversité de l'IA générative, tout en protégeant l'intérêt et la sécurité du public. Une étape dans cette direction consiste à créer un registre national pour les modèles les plus importants et les plus influents, où les informations sur la taille, la portée, le comportement et l'impact de ces modèles sont rendues publiques.

Imaginer nos vies futures avec une IA de plus en plus puissante est plus facile à dire qu'à faire. Comme l'a souligné Mme Hadfield, nous avons tendance à considérer comme constantes les lois, les réglementations et les normes qui structurent souvent de manière invisible notre monde lorsque nous imaginons où de nouvelles technologies puissantes nous mèneront. Selon elle, c'est une erreur. Nous devons plutôt commencer à imaginer comment les structures de nos normes et de nos lois devraient changer compte tenu de la puissance et du potentiel de l'IA.

Frank Rudzicz sur les modèles génératifs et l'avenir du travail 

La présentation de Frank Rudzicz, membre de la faculté Vector, a mis en lumière les améliorations massives observées dans l'IA générative au cours des derniers mois, y compris les améliorations notables de GPT-4 par rapport à GPT-3.

Comme d'autres participants, M. Rudzicz prévoit que les travailleurs intégreront de plus en plus les modèles d'IA sur le lieu de travail en tant qu'outils, et que ceux qui le feront auront tendance à remplacer ceux qui ne le feront pas. Il considère que l'IA générative, sous sa forme actuelle, est utile pour le brainstorming, ainsi que pour la création et l'évaluation de prototypes. Sa capacité à effectuer des tâches élémentaires et fastidieuses d'écriture de codes utilitaires permet déjà aux humains de se concentrer davantage sur la conception et l'architecture d'un programme.

Alors que nous nous concentrons sur les modèles d'IA générative les plus récents et les plus puissants, M. Rudzicz affirme que tous les problèmes auxquels nous sommes confrontés ne requièrent pas cette technologie. Il existe de nombreux modèles moins puissants qui conviendront mieux à certains cas d'utilisation.

Il a également fait remarquer que ChatGPT repose sur une "confédération de correctifs". Son succès tient au fait qu'il résout les problèmes au fur et à mesure qu'ils se présentent, de manière ad hoc. Certains de ces correctifs font appel à une main-d'œuvre humaine importante, comme par exemple le recours largement signalé à des travailleurs kenyans qui effectuent le travail mentalement éprouvant consistant à signaler les contenus toxiques afin que le modèle ne les reproduise pas. Il estime que l'IA générative doit aller au-delà de cette approche parcellaire afin d'atteindre la robustesse et le contrôle dont nous avons besoin pour de nombreux cas d'utilisation différents.

Enfin, M. Rudzicz a fait écho à l'accent mis par M. Hadfield sur l'importance des réglementations. Toute technologie aussi puissante que l'IA générative a besoin de garde-fous solides pour que nous puissions l'utiliser en toute sécurité.

Panel et tables rondes

Le panel et les tables rondes ont abordé le potentiel de croissance, les risques et l'impact plus large de l'IA générative, y compris sur l'avenir du travail. Les participants ont soulevé un large éventail de questions couvrant les défis auxquels les entreprises sont confrontées dans l'adoption de l'IA générative et les effets que cette technologie est susceptible d'avoir sur l'avenir du travail.

Défis en matière d'adoption

La protection de la vie privée a été une question clé pour les participants. Un panéliste a souligné que les vastes ensembles de données utilisés pour former de grands modèles linguistiques contiennent souvent des informations personnelles, mais qu'il est difficile de déterminer à qui la vie privée est menacée. Au-delà des données d'entraînement, la confidentialité des informations contenues dans les messages-guides pose également problème.

Pour de nombreuses applications, nous aurons besoin de données anonymes qui protègent la vie privée des individus tout en permettant une analyse utile des données. L'une des tactiques envisagées consiste à tirer parti de la capacité de l'IA générative à utiliser des ensembles de données réelles pour créer des données synthétiques qui remplissent la même fonction sans risquer d'exposer des informations sensibles. Une fois générées, les données synthétiques peuvent être testées pour vérifier qu'elles peuvent être utilisées en toute sécurité, et modifiées si nécessaire.

La difficulté de passer d'une démonstration d'un nouveau produit à un produit final stable qui fonctionne à grande échelle a également été abordée. L'IA générative a rendu la création d'une démonstration de nouveau produit relativement rapide et facile, mais chaque étape ultérieure devient plus difficile. Il reste difficile d'estimer le temps et le coût nécessaires pour parvenir à un produit de haute qualité, d'où l'importance pour ceux qui travaillent dans ce domaine de gérer les attentes.

Pour l'avenir, les participants s'attendent à ce que les modèles d'IA générative soient plus robustes, privés et sécurisés, ce qui facilitera leur adoption par les entreprises. Ils ont également souligné l'importance des mesures pour les entreprises afin de pouvoir évaluer la confidentialité, la performance et d'autres paramètres des modèles d'IA. Un autre thème de la discussion a été l'importance d'éduquer les équipes sur la nature, l'utilisation et les risques des outils d'IA à leur disposition. Et comme les technologies d'IA générative sont souvent flexibles, il est également important d'être clair sur les tâches professionnelles pour lesquelles elles sont appropriées afin de s'assurer que leur utilisation est sûre et efficace.

L'IA sur le lieu de travail

Un certain nombre de participants ont décrit comment leurs organisations utilisent déjà des outils d'IA générative, notamment pour accélérer les révisions de code, rédiger des articles de blog, générer des graphiques et accélérer les sessions de brainstorming.

À long terme, les participants ont déclaré qu'ils s'attendaient à une bifurcation des emplois entre ceux qui sont plus faciles à automatiser et ceux qui nécessitent de la dextérité et du soin, comme la peinture d'une pièce, qui sont des machines plus difficiles à utiliser. De nombreux emplois "peu qualifiés" s'avéreront difficiles à automatiser.

Si certaines personnes ont exprimé l'espoir que l'IA réduise la quantité de travail que les humains sont obligés d'effectuer, un participant a fait remarquer qu'en 40 ans d'adoption généralisée des ordinateurs sur le lieu de travail, il n'y a pas eu de réduction de nos heures de travail, malgré l'augmentation de l'efficacité. Il ne faut pas s'attendre à ce que l'avènement des outils d'IA générative change cette tendance.

Le revers de cette observation, cependant, contribue à dissiper les inquiétudes selon lesquelles l'IA générative entraînera une perte massive d'emplois, par exemple, dans le service à la clientèle. Un participant a anticipé le fait que l'automatisation des fonctions de service à la clientèle pourrait en fait conduire à un engagement plus profond avec les clients et à des perspectives stables pour l'emploi dans ce domaine. Selon eux, en adoptant l'IA générative, les entreprises auront une capacité bien plus grande à créer des formes d'engagement plus significatives avec leurs clients, ce qui garantira une forte demande de représentants du service client pour apporter une touche humaine au-delà de ce que l'IA peut offrir.

Les participants ont également le sentiment que la société s'habituera aux outils d'IA générative et les acceptera davantage. Certains participants ont anticipé une diminution marquée des barrières à l'entrée pour des tâches telles que le codage, et une réduction du temps nécessaire pour produire un travail de valeur. Tout comme Microsoft Excel a permis l'adoption généralisée de tableurs informatisés puissants, l'IA générative mettra entre nos mains de puissants outils de productivité. 

Alors que ces questions et d'autres entourant l'IA générative continuent de prendre forme, l'intérêt intense pour cette technologie ne montre aucun signe d'affaiblissement. La prochaine table ronde sur l'IA générative de l'Institut Vecteur se tiendra à la fin de l'été. Consultez la page des événements Vector dans les semaines à venir pour connaître les modalités d'inscription.

Pour en savoir plus sur la première table ronde de Vector sur l'IA générative ici.