Le problème c'est surtout le fait de mettre en avant l'IA, une fois de plus, comme un genre de techno magique qui peut résoudre tout les problèmes
C'est quand même un peu de la surinterprétation, non? L'effet de mode est agaçant, et bien sûr le secteur est gangréné par une foultitude de startups qui se montent sans autre base que "on fait de l'IA", mais là on a des éléments plus concrets, on parle d'un projet scientifique, on parle de résultats, ça n'est pas que du vent.
Il y a une différence entre "une techno magique qui peut résoudre tous les problèmes" et "une nouvelle technologie capable de résoudre des problèmes qu'on considérait trop complexes pour être résolus rapidement". C'est une technologie de rupture, dans le sens où dans certains domaines, elle a permis des progrès bien plus rapides qu'auparavant. Ça me semble tout à fait crédible que dans des domaines liés à l'analyse d'image ou de son, on puisse espérer des avancées substantielles avec du machine learning.
Je trouve drôlement dommage qu'une communauté comme la notre semble incapable de s'enthousiasmer devant les possibilités : en terme de vitesse de développement des logiciels, en terme de documentation, d'aide aux utilisateurs, en terme de traitement de bug reports, en terme de détection de bugs et de failles de sécurité, et surtout en terme de maintenance de gros systèmes complexes (kernel, distributions...). Au lieu de ça, on se comporte comme des vieux grincheux, incapables de voir comment une telle technologie va pouvoir changer notre approche de la maintenance et du développement des logiciels, revendiquant une forme d'artisanat qui ne correspond à aucun besoin.
[^] # Re: "qui sera partagé en tant que modèle ouvert"
Posté par arnaudus . En réponse au lien Comprendre les dauphins grâce à l'IA. Évalué à 3.
C'est quand même un peu de la surinterprétation, non? L'effet de mode est agaçant, et bien sûr le secteur est gangréné par une foultitude de startups qui se montent sans autre base que "on fait de l'IA", mais là on a des éléments plus concrets, on parle d'un projet scientifique, on parle de résultats, ça n'est pas que du vent.
Il y a une différence entre "une techno magique qui peut résoudre tous les problèmes" et "une nouvelle technologie capable de résoudre des problèmes qu'on considérait trop complexes pour être résolus rapidement". C'est une technologie de rupture, dans le sens où dans certains domaines, elle a permis des progrès bien plus rapides qu'auparavant. Ça me semble tout à fait crédible que dans des domaines liés à l'analyse d'image ou de son, on puisse espérer des avancées substantielles avec du machine learning.
Je trouve drôlement dommage qu'une communauté comme la notre semble incapable de s'enthousiasmer devant les possibilités : en terme de vitesse de développement des logiciels, en terme de documentation, d'aide aux utilisateurs, en terme de traitement de bug reports, en terme de détection de bugs et de failles de sécurité, et surtout en terme de maintenance de gros systèmes complexes (kernel, distributions...). Au lieu de ça, on se comporte comme des vieux grincheux, incapables de voir comment une telle technologie va pouvoir changer notre approche de la maintenance et du développement des logiciels, revendiquant une forme d'artisanat qui ne correspond à aucun besoin.