Faut forcément faire gaffe aux biais. On a aussi beaucoup été confrontés à l'inverse : une hype qui survend l'IA et les LLM. Là aussi, faut forcément faire gaffe aux biais.
Notre meilleure arme pour le moment est la méthode scientifique pour évaluer les choses.
Les LLM fournissent des résultats parfois bluffants, mais ne sont pour l'instant pas assez fiables pour remplacer les métiers que tu cites. C'est parce que ce sont des modèles de langages : leur objet de travail c'est à quoi ressemble le langage. Ils ne travaillent pas sur le sens qu'il y a derrière. Ils sont incapables de raisonnement poussés, ou d'être créatifs. Pour ça, il faudrait qu'ils travaillent sur le sens et les raisonnements. Il y a probablement des travaux en cours sur ça mais pour l'instant il peuvent au mieux accélérer les tâches, mais ne remplacent pour l'instant pas une expertise dans le domaine.
Ils peuvent remplacer un programmeur pour certaines tâches légères. Au hasard, un service d'études et statistique pourra écrire des bouts de code R à l'aide d'un LLM pour générer des graphiques ou des analyses de données légères, mais un l'expertise d'un·e statisticien·ne sera indispensable pour vérifier les résultats.
Pareil pour de la traduction : ça fait longtemps que les outils de traduction automatique existent, et malgré tout il y a toujours des gens payés pour faire ça professionnellement. Consulter rapidement une page dans une langue que tu ne connais pas, ok, mais sinon, dans certains domaines, tu as besoin d'un traitement / une vérification du sens. Le LLM n'apporte pas ça.
Pour l'instant, il faut des humains au moins pour déboguer les résultats. Et des humains pour produire des trucs à mettre dans les jeux d'entrainement du LLM.
Et le truc, c'est que rajouter du sens au LLM, ce n'est probablement pas juste une petite évolution à réussir, mais une grosse étape à passer, voire un changement de fonctionnement complet.
Cela dit (et je suis sûr que ça doit exister), ce serait une erreur de résister parce qu'on pense qu'on est remplaçable ou qu'on sera remplaçable dans un futur plus ou moins proche. Il vaut mieux passer cette énergie à préparer son futur. Un dev ou un admin sys, à priori c'est assez intelligent pour savoir faire d'autres choses. C'est sûr que ça fait se questionner sur sa place dans la société / civilisation et... tant pis. Tant mieux.
Le jour où mon travail sera remplaçable, ben remplacez-moi, je n'ai pas envie de faire un travail qu'une machine peut faire de manière autonome. Je trouverai autre chose à faire, potentiellement plus profonde / fondamentale, ou un autre truc que les machines ne savent pas encore faire. Programmer deviendra alors une activité comme les mots croisés ou le sudoku : potentiellement agréable intellectuellement, un passe-temps, mais fondamentalement inutile. Ça n'empêche pas des gens de faire des mots croisés.
[^] # Re: l'IA c'est le mal
Posté par raphj (site web personnel) . En réponse au lien When ChatGPT summarises, it actually does nothing of the kind.. Évalué à 9. Dernière modification le 31 décembre 2024 à 16:28.
Faut forcément faire gaffe aux biais. On a aussi beaucoup été confrontés à l'inverse : une hype qui survend l'IA et les LLM. Là aussi, faut forcément faire gaffe aux biais.
Notre meilleure arme pour le moment est la méthode scientifique pour évaluer les choses.
Les LLM fournissent des résultats parfois bluffants, mais ne sont pour l'instant pas assez fiables pour remplacer les métiers que tu cites. C'est parce que ce sont des modèles de langages : leur objet de travail c'est à quoi ressemble le langage. Ils ne travaillent pas sur le sens qu'il y a derrière. Ils sont incapables de raisonnement poussés, ou d'être créatifs. Pour ça, il faudrait qu'ils travaillent sur le sens et les raisonnements. Il y a probablement des travaux en cours sur ça mais pour l'instant il peuvent au mieux accélérer les tâches, mais ne remplacent pour l'instant pas une expertise dans le domaine.
Ils peuvent remplacer un programmeur pour certaines tâches légères. Au hasard, un service d'études et statistique pourra écrire des bouts de code R à l'aide d'un LLM pour générer des graphiques ou des analyses de données légères, mais un l'expertise d'un·e statisticien·ne sera indispensable pour vérifier les résultats.
Pareil pour de la traduction : ça fait longtemps que les outils de traduction automatique existent, et malgré tout il y a toujours des gens payés pour faire ça professionnellement. Consulter rapidement une page dans une langue que tu ne connais pas, ok, mais sinon, dans certains domaines, tu as besoin d'un traitement / une vérification du sens. Le LLM n'apporte pas ça.
Pour l'instant, il faut des humains au moins pour déboguer les résultats. Et des humains pour produire des trucs à mettre dans les jeux d'entrainement du LLM.
Et le truc, c'est que rajouter du sens au LLM, ce n'est probablement pas juste une petite évolution à réussir, mais une grosse étape à passer, voire un changement de fonctionnement complet.
Cela dit (et je suis sûr que ça doit exister), ce serait une erreur de résister parce qu'on pense qu'on est remplaçable ou qu'on sera remplaçable dans un futur plus ou moins proche. Il vaut mieux passer cette énergie à préparer son futur. Un dev ou un admin sys, à priori c'est assez intelligent pour savoir faire d'autres choses. C'est sûr que ça fait se questionner sur sa place dans la société / civilisation et... tant pis. Tant mieux.
Le jour où mon travail sera remplaçable, ben remplacez-moi, je n'ai pas envie de faire un travail qu'une machine peut faire de manière autonome. Je trouverai autre chose à faire, potentiellement plus profonde / fondamentale, ou un autre truc que les machines ne savent pas encore faire. Programmer deviendra alors une activité comme les mots croisés ou le sudoku : potentiellement agréable intellectuellement, un passe-temps, mais fondamentalement inutile. Ça n'empêche pas des gens de faire des mots croisés.