La machine sera-t-elle encore distinctive de l’homme dans les années à avenir ? C’est une question qui nous trotte à l’esprit chaque fois que les frontières de l’IA sont refoulées. Mardi dernier à la veille du salon de ViVatech à Paris, le superviseur de l’IA chez META a une fois de plus repousser les limites.
En effet, Yann LeCun a présenté JEPA pour Joint Embedding Predictive Architecture, une IA du groupe META qui promet de surpasser et de loin ChatGPT de OpenAI par sa capacité à apprendre, appréhender et apprivoiser son environnement comme le ferait un humain.
Les erreurs des IA génératrices de contenus
«L’IA d’aujourd’hui et l’apprentissage automatisé sont vraiment nuls. Les humains ont du bon sens alors que les machines, non», a déclaré sèchement Yann LeCun lors d’une interview. En effet, les IA en vogue actuellement telle que ChatGPT ou Bard de Google, utilisent une base de données qui permet à la machine de délivrer une suite d’informations l’une après l’autre selon une synchronisation prévue d’avance.
En somme, la machine ne comprend pas elle-même ce qu’elle renvoie ni la logique utilisée pour arriver à un tel résultat. On peut donc arriver à de fausses informations si un seul élément attendu par la machine est omis. Selon Yann LeCun, ces IA n’ont rien de révolutionnaire comme on veut nous le faire croire. Ils surfent tous sur la logique de contenu sous-jacent que tous les langages connaissent déjà assez bien.
Toujours selon lui, JEPA vient souffler un vent nouveau en proposant une machine capable de raisonner et de comprendre le monde qui l’entoure. De la science-fiction grandeur nature.
Le cerveau de l’homme dans une machine ?
Mark Zuckenberg affirme qu’ils veulent construire une IA qui «reflète mieux la façon dont les gens comprennent le monde». La pensée et la réactivité de l’être humain dans une machine, une chose difficile à imaginer avec quelques lignes de codes, mais envisageable désormais selon Facebook.
La méthode intégrée tient sur des images et des sons auquel l’IA va devoir se familiariser et émettre des liaisons entre ces données accumulées et le monde extérieur. Ainsi, les informations émises seront fondées puisque la machine partage le même langage que l‘utilisateur finalement.
Le paradoxe de Marovec (le plus difficile en robotique est souvent ce qui est le plus facile pour l’homme) qui reste jusqu’ici inéluctable serait-il enfin résolu ? Les attentes sont déjà énormes pour JEPA qu’on a hâte de le découvrir de plus près.
