Le fantasme est de s'accrocher au vieux monde qui n'existera bientôt plus!
Je crois que tu fais une erreur en pensant qu'il y'a encore une forte marge de progression pour les modèle généralistes. En tout cas pas avec la méthode que l'on a utilisé jusqu'à présent.
Pour la simple raison qu'on leur a déjà tout donné a bouffer, et que les seul trucs nouveau sont
1) en quantité marginal comparé avec le corpus déjà absorbé.
2) en grande partie généré par IA
Ou encore en math
Et dans toutes les démonstrations faite par les IAs une grande partie sont complètement erronées.
Prétendre que ça ne va pas changer la façon de travailler est une erreur, mais cela ne veut pas dire que 'notre vieux monde' n'existera plus; tout comme la machine à vapeur n'a pas fait disparaitre l'ancien, il évolue.
T'auras toujours besoin d'une supervision, de mécanismes de protection, récemment une étude d'un des gros acteur de l'IA, révélait que les document se détérioraient subrepticement suite aux interaction prolongées avec l'IA générative.
Au niveau des rapport de bug, faille de sécurité, y'en a pas mal qui sont vraie, mais aussi une tétra-chiée qui sont erronée.
Chaque année on prétend que le nouveau modèle est meilleur que le précédent, mais chaque année je ne vois pas la révolution annoncée, depuis la présentation de chatGPT au grand publique, j'ai vu que 2 grosse avancées (les modèle avec raisonnement, et DeepSeek de part sa taille plus raisonnable), et elle sont très loin de l'arrivée de chatGPT
mais le terme AI dans ce contexte fait en réalité référence au Machine Learning
Arthur Samuel, informaticien américain pionnier dans le secteur de l'intelligence artificielle, est le premier à faire usage de l'expression machine learning (en français, « apprentissage automatique ») en 1959 à la suite de la création de son programme pour IBM en 1952. Le programme jouait au Jeu de Dames et s'améliorait en jouant. À terme, il parvint à battre le 4e meilleur joueur des États-Unis
Il y'a donc 70 ans :)
Donc non Kasparov a bien perdu après l'invention du "Machine Learning"
Dingue ça.
Je comprends ton pessimisme sur la capacité des modèles à progresser exponentiellement, à l'infini, et bien sûr il y aura des limites.
Justement elle ne peut que progresser que de façon logarithmique et non exponentielle, c'est pour cela qu'on augmente toujours plus la puissance, pour un gain minime.
Il ne faut pas décorner les boeufs avant d'avoir semé le vent
[^] # Re: Un fantasme que ce soit un fantasme?
Posté par fearan . En réponse au journal L'envolée des prix des agents IA. Évalué à 4.
Je crois que tu fais une erreur en pensant qu'il y'a encore une forte marge de progression pour les modèle généralistes. En tout cas pas avec la méthode que l'on a utilisé jusqu'à présent.
Pour la simple raison qu'on leur a déjà tout donné a bouffer, et que les seul trucs nouveau sont
1) en quantité marginal comparé avec le corpus déjà absorbé.
2) en grande partie généré par IA
Et dans toutes les démonstrations faite par les IAs une grande partie sont complètement erronées.
Prétendre que ça ne va pas changer la façon de travailler est une erreur, mais cela ne veut pas dire que 'notre vieux monde' n'existera plus; tout comme la machine à vapeur n'a pas fait disparaitre l'ancien, il évolue.
T'auras toujours besoin d'une supervision, de mécanismes de protection, récemment une étude d'un des gros acteur de l'IA, révélait que les document se détérioraient subrepticement suite aux interaction prolongées avec l'IA générative.
Au niveau des rapport de bug, faille de sécurité, y'en a pas mal qui sont vraie, mais aussi une tétra-chiée qui sont erronée.
Chaque année on prétend que le nouveau modèle est meilleur que le précédent, mais chaque année je ne vois pas la révolution annoncée, depuis la présentation de chatGPT au grand publique, j'ai vu que 2 grosse avancées (les modèle avec raisonnement, et DeepSeek de part sa taille plus raisonnable), et elle sont très loin de l'arrivée de chatGPT
Oui donc dans les années 50 (me suis pas fatigué, j'ai été reprendre Apprentissage_automatique :)
Il y'a donc 70 ans :)
Donc non Kasparov a bien perdu après l'invention du "Machine Learning"
Dingue ça.
Justement elle ne peut que progresser que de façon logarithmique et non exponentielle, c'est pour cela qu'on augmente toujours plus la puissance, pour un gain minime.
Il ne faut pas décorner les boeufs avant d'avoir semé le vent