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L’IA est-elle en perte de vitesse?

Des chiffres sur les brevets semblent indiquer un ralentissement de la recherche en matière d’intelligence artificielle. La raison est peut-être à chercher du côté du secteur privé qui concentre maintenant l’essentiel des efforts dans le domaine, ce qui rétrécit le champ des nouvelles recherches.

Le domaine de l’IA est en plein boom, alors que des décennies de recherche livrent enfin de nouveaux outils et modèles qui approchent, voire égalent, l’intelligence humaine.

L’IA semble être à son apogée que ce soit avec les nombreuses contributions de DeepMind, telles que le jeu et la modélisation prédictive du pliage des protéines, thème qui a résisté aux scientifiques pendant des décennies, ou avec le langage humain généré par GPT-3, le dernier venu de la révolution de l’«apprentissage profond» qui imite le néocortex humain1.

Mais est-ce vraiment un âge d’or? Après tout, le domaine a déjà fait l’objet d’annonces prématurées par le passé. Dans les années 1960, Herbert Simon donnait 20 ans aux ordinateurs pour rivaliser avec les humains. Un des pères de l’informatique, Marvin Minsky, prédisait l’apparition de l’intelligence artificielle en une génération seulement. Aucune de ces prédictions ne s’est encore réalisée.

Economist Impact a analysé l’histoire et le rythme de l’innovation dans des secteurs technologiques clés. À l’aide d’outils de science des données, nous avons développé une approche exclusive pour mesurer le dynamisme de l’innovation en analysant le langage utilisé dans les articles scientifiques et les brevets2.

L’hiver suit l’été

Notre analyse de l’IA révèle une course à l’innovation au début des années 1980 qui s’est considérablement ralentie au cours de la deuxième moitié de la décennie. Il s’agit du deuxième «âge de glace de l’IA», qui fait référence aux périodes où le domaine a eu du mal à fournir des résultats ce qui a entraîné un ralentissement du financement et de la recherche. Pourtant, ce n’était pas tout à fait une période de vaches maigres. Notre modèle indique que des concepts clés, tels que les réseaux neuronaux et l’apprentissage profond, ont attiré plus d’attention, même pendant les périodes calmes, et ont posé les bases des découvertes actuelles. (Après tout, il peut y avoir de très longs décalages entre les concepts, les outils et les technologies d’IA. De fait, le premier «neurone artificiel» a vu le jour en 19433.)

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