L’IA générative n’existe pas en vase clos. Les progrès rapides que nous avons observés dans ce domaine au cours de la dernière année environ ont été rendus possibles par d’autres percées technologiques. L’informatique dématérialisée (cloud computing), par exemple, démocratise l’accès aux technologies d’IA. La 5G amplifie le potentiel de l’IA générative en facilitant l’analyse en temps réel et le traitement de l’IA. Et l’Internet des objets (IoT) fournit une source riche de données que les modèles d’IA générative peuvent exploiter.
En d’autres termes, l’IA générative a été aidée et influencée par de nombreuses autres technologies. Mais qu’en est-il de l’inverse ? Comment l’IA générative elle-même pourrait-elle accélérer d’autres technologies ? Voici quelques prédictions.
Des mondes virtuels plus immersifs grâce à l’IA générative
Que vous soyez d’accord ou non avec le concept du métavers, il est indéniable que l’idée d’espaces numériques immersifs où nous pouvons travailler, jouer, socialiser, faire des achats et apprendre est séduisante. L’IA générative pourrait améliorer les environnements du métavers en permettant la création automatique de contenu à la volée. Imaginez, par exemple, un jeu en VR avec des personnages et des défis uniques créés en temps réel, rien que pour vous. L’IA générative peut alimenter des fonctionnalités de ce genre dans le métavers, en offrant des expériences plus immersives et personnalisées aux joueurs et aux autres utilisateurs du métavers.
Tout comme la plupart des entreprises ont aujourd’hui un site web et une présence sur les réseaux sociaux, je pense qu’à l’avenir, la plupart d’entre elles auront une présence quelconque dans le métavers – qu’il s’agisse d’une boutique virtuelle, d’une expérience immersive de marque ou d’un campus virtuel que les employés peuvent visiter. L’IA générative pourrait s’avérer un outil précieux pour toute entreprise souhaitant créer une présence dans le métavers. Après tout, les solutions d’IA générative peuvent écrire du code informatique et créer du contenu. Cela signifie que les entreprises pourraient, en théorie, concevoir leurs propres espaces immersifs en 3D dans le métavers simplement en indiquant à un outil d’IA générative ce qu’elles veulent construire.
Préparez-vous aux robots équipés d’IA
L’IA générative influencera également la robotique en permettant le développement de robots capables d’apprendre et de s’adapter dynamiquement à de nouvelles tâches. Cela contribuera à la création de robots plus autonomes et élargira la gamme de tâches que les robots peuvent entreprendre. Par exemple, les robots du futur seront capables non seulement d’exploits physiques impressionnants, mais aussi de tenir des conversations naturelles avec les humains et de prendre des décisions complexes. En d’autres termes, l’IA générative contribuera à rendre les robots intelligents.
Cela va probablement élargir la palette des emplois touchés par l’automatisation de l’IA. Jusqu’à présent, l’IA générative nous permet d’automatiser certaines tâches cognitives et créatives, y compris une partie du travail effectué par les designers, les enseignants, les musiciens, les marketeurs, etc. Les emplois physiques tels que la construction, le travail à la chaîne, le nettoyage, etc., ne sont (en général) pas affectés par la vague de transformation de l’IA générative – du moins pour l’instant. Mais si l’on combine l’IA générative avec la robotique, cela pourrait changer. Nous pourrions voir des robots équipés d’IA travailler dans toutes sortes de secteurs, comme les usines, les magasins de détail, les hôtels et les chantiers de construction.
Combiner la science des matériaux et l’IA générative
L’IA générative commence déjà à jouer un rôle dans la découverte et la conception de nouveaux matériaux. Comment ? En simulant diverses propriétés, en analysant de vastes ensembles de données et en appliquant l’analyse prédictive aux résultats des projets. En gros, l’IA générative peut contribuer à réduire les essais et erreurs dans la découverte et la conception des matériaux.
Cela permettra d’accélérer la découverte de matériaux aux propriétés originales. Elle permettra de prototyper rapidement de nouveaux matériaux et même de les personnaliser plus facilement pour des industries et des applications spécifiques.
Accélérer la biologie synthétique et la technologie génétique
Comme pour la science des matériaux, l’IA générative est également très prometteuse pour la biologie synthétique et la technologie génétique, agissant comme un catalyseur dans la synthèse de nouveaux systèmes biologiques (et l’amélioration des systèmes existants). En exploitant de vastes ensembles de données provenant de séquences génomiques et de recherches biologiques, les modèles d’IA générative peuvent prédire les résultats potentiels des modifications génétiques, accélérant ainsi de manière significative le rythme de la recherche et de l’innovation.
Cela pourrait profiter à notre monde de plusieurs façons. D’une part, cela pourrait conduire à une nouvelle ère de médecine personnalisée, où les traitements pourraient être adaptés à la constitution génétique d’un individu. Ou cela pourrait aider au développement d’organismes génétiquement modifiés (OGM) conçus pour améliorer le rendement des cultures, la valeur nutritionnelle et la résistance aux parasites.
Connecter le cerveau à ChatGPT ? Présentation des interfaces cerveau-ordinateur
Les interfaces cerveau-ordinateur – des dispositifs qui permettent au cerveau humain de communiquer directement avec un ordinateur, par exemple via un implant ou une puce – peuvent sembler relever de la science-fiction. Mais des entreprises comme Neuralink travaillent déjà sur de telles interfaces.
Combinez les interfaces cerveau-ordinateur avec l’IA générative et les possibilités sont vraiment hallucinantes. Vous pourriez, par exemple, avoir accès à l’ensemble de l’internet instantanément depuis votre cerveau, et n’auriez qu’à penser à une question pour que la réponse de l’IA vous soit présentée. C’est un truc étonnant – la fusion ultime entre l’homme et la machine.
L’essentiel à retenir est que nous nous trouvons à un point d’inflexion critique, où de multiples technologies révolutionnaires se rejoignent. À partir de maintenant, nous continuerons à observer une accélération massive de l’intelligence artificielle, et nous pouvons nous attendre à ce qu’elle accélère à son tour d’autres technologies de pointe.
