L’IA générative a explosé dans le courant dominant l’année dernière. Dirigé par Elon Musk, cofondateur d’OpenAI – le créateur à la fois de DALL-E 2, un générateur de texte en image, et de ChatGPT, un impressionnant système de génération de texte – l’industrie a absolument explosé, car ces outils génératifs et d’autres, notamment le les systèmes générateurs d’images Stable Diffusion et Midjourney, ont ébloui les sociétés d’investissement et le grand public.
“L’IA générative est en passe de devenir non seulement plus rapide et moins chère, mais meilleure dans certains cas que ce que les humains créent à la main”, lit-on dans un article de blog de la plus grande société d’investissement Sequoia Capital, publié en septembre 2022. “Si nous nous permettons de rêver plusieurs décennies, alors il est facile d’imaginer un avenir où l’IA générative est profondément ancrée dans la façon dont nous travaillons, créons et jouons.”
Mais malgré le montant considérable des investissements en espèces – environ 1,37 milliard de dollars sur 78 transactions rien qu’en 2022, selon le New York Times – que les VC jettent sur les entreprises d’IA générative, tout le monde sur le terrain n’est pas convaincu que ces machines génératives sont vraiment le Une force révolutionnaire que les créateurs et les investisseurs croient qu’ils sont.
“Le climat actuel de l’IA a tellement de parallèles avec le web3 de 2021 que cela me met mal à l’aise”, a écrit François Chollet, chercheur influent en apprentissage profond chez Google et créateur du système d’apprentissage en profondeur Keras, dans une menace Twitter fulgurante. “Les récits basés sur des données nulles sont acceptés comme allant de soi.”
En d’autres termes, Chollet soutient que, d’une manière étrangement similaire à la bulle de la blockchain, le battage médiatique – par opposition aux données fermes et aux résultats prouvés – est aux commandes de l’industrie. Et vu l’état actuel des choses sur Web3land, si Chollet a raison ? Un échec de la matérialisation des rendements prévus par VC pourrait entraîner de sombres conséquences pour l’ensemble de l’industrie de l’IA.
“Tout le monde s’attend à un impact” altérant la civilisation “(et à un retour sur investissement multiplié par 100) au cours des 2-3 prochaines années”, a-t-il poursuivi. “Personnellement, je pense qu’il y a un cas haussier et un cas baissier. Le cas haussier est bien plus conservateur que ce que la personne médiane sur mon TL considère comme complètement évidente.”
Selon lui , “l’IA générative devient un paradigme [de l’expérience utilisateur] répandu pour interagir avec la plupart des produits technologiques”. Mais l’Intelligence Générale Artificielle (AGI) – une IA qui fonctionnait au niveau d’un humain ou au-dessus – reste une « chimère ». Ainsi, les startups basées sur la technologie OpenAI ne nous rendent peut-être pas encore obsolètes, mais elles pourraient bien trouver un rôle à long terme dans des niches spécifiques.
The bear case, meanwhile, would be a scenario in which large language models (LLMs) like GPT-3 would find “limited commercial success in SEO, marketing, and copywriting niches” and ultimately prove to be a “complete bubble.” (He does offer that image generation would be far more successful LLMs, but would peak “as an XB/y industry” around 2024.)
Cela dit, Chollet pense que le cas le plus probable se situe quelque part entre les deux.
Mais même ainsi, même la meilleure prédiction de Chollet est encore loin de l’enthousiasme du VC, où les acolytes rédigent des chèques dimensionnés pour correspondre à leur optimisme pour la technologie – OpenAI, par exemple, est en pourparlers pour conclure un accord d’investissement qui apporterait le valeur de l’entreprise à près de 30 milliards de dollars.
“C’est le nouveau type de changement de paradigme” mobile “que nous attendions tous”, a déclaré au NYT Niko Bonatsos, un investisseur de la société de capital-risque General Catalyst . “Peut-être plus gros aussi.”
Au crédit des investisseurs, les algorithmes sont cool. Les générateurs de texte en image sont vraiment impressionnants et ouvrent de nouvelles frontières créatives pour les personnes qui n’ont pas de connaissances Photoshop. Les systèmes GPT, à tout le moins, sont très amusants à utiliser.
Cela dit, ils ont aussi beaucoup de problèmes. ChatGPT, par exemple, n’a pas toujours raison sur les déclarations très confiantes qu’il fournit, et les experts craignent que la technologie ne permette de générer facilement et efficacement des informations erronées. Et bien que les PDG de l’industrie soient ouverts sur le fait que ces programmes en sont encore à leurs balbutiements , le potentiel très réel de destruction et les lignes créatives floues qu’ils présentent sont difficiles à ignorer, même lorsqu’ils sont en toile de fond d’un avenir brillant, bien qu’encore imaginaire.
Et selon Chollet, il faut plus qu’un produit cool et amusant, ou même très utile pour des choses de niche, pour être vraiment un “changement de paradigme”. Les VC pourraient bien prendre un risque beaucoup plus important qu’ils ne le pensent, à la fois en alimentant et en se nourrissant d’un cycle de battage médiatique de produits à moitié cuits, plutôt que de faire des appels mesurés sur un marché en plein essor prometteur, bien qu’encore assez limité.
“Le fait que l’investissement soit motivé par un pur battage médiatique, par des récits sans données plutôt que par des données sur les revenus réels ou une analyse des premiers principes”, a conclu le fil de discussion de Chollet. “La circularité de tout cela – le battage médiatique stimule l’investissement qui stimule le battage médiatique qui stimule l’investissement… les récits soutenus par rien finissent en quelque sorte par être consacrés comme une évidence, la sagesse commune simplement parce qu’ils sont répétés suffisamment de fois par suffisamment de personnes.”
“Tout le monde commence à croire au même canon (en particulier ceux qui se présentent comme des contraires)”, a-t-il déclaré.
