Est-ce que l’IA générative a tué l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique (ML) est un domaine de recherche depuis plus de 50 ans, et en tant que sous-ensemble de l’intelligence artificielle, il a également été le centre de grandes innovations au fil du temps. De nombreuses entreprises utilisent l’apprentissage automatique dans l’ensemble de leur structure, et certaines se sont reposées sur des frameworks de ML sans le réaliser. Cependant, avec la montée en popularité de nouvelles formes de développements en IA, telles que l’IA générative, certains se sont demandé dans quelle mesure les approches traditionnelles, comme les algorithmes d’apprentissage automatique, ont toujours leur place dans l’industrie technologique. Dans cet épisode, Jane s’entretient avec Sascha Heyer, ingénieur principal en apprentissage automatique chez DoiT, pour explorer si l’IA a toujours un rôle à jouer dans un monde davantage intéressé par l’IA conversationnelle. « L’avenir est toujours difficile à prédire, personne ne s’attendait à ChatGPT et GPT en général, et je ne sais pas ce qui se passera l’année prochaine. Mais je pense que nous aurons encore quelques projets d’apprentissage automatique traditionnels pendant un certain temps, surtout parce que l’on peut combiner ces approches traditionnelles avec les approches de modèles de langage naturels. » « Sans de grands modèles de langage, les ingénieurs devaient prendre en compte différents modèles, de la simple régression linéaire aux modèles d’ensemble plus complexes ou aux modèles d’apprentissage profond. Et ils devaient les ajuster en fonction de leurs cas d’utilisation, ce qui nécessitait beaucoup d’étapes manuelles. »