Lorsque vous considérez les ressources nécessaires pour former, exécuter et superviser des outils d’IA générative, vous devez vous demander si les récompenses justifient les conséquences. En théorie, il est possible d’utiliser des machines intelligentes pour mener à bien des tâches, mais à partir de quel moment cela devient-il réellement rentable, et quand les inconvénients l’emportent-ils sur les avantages ?
C’est quelque chose que nous allons bientôt découvrir, car l’engouement autour de systèmes tels que ChatGPT se heurte à leur déploiement dans le monde réel. Comme pour tout déploiement de toute nouvelle technologie avancée, il y aura des tâches que nous découvrirons que la technologie ne peut pas bien accomplir et des conséquences imprévues.
Nous savons que les systèmes de toute sorte sont délicats, et imposer le degré de transformation profonde que les gens semblent vouloir avec l’IA générative imposera des contraintes à l’ensemble des systèmes sociaux et économiques existants. L’enthousiasme croissant autour de son utilisation se heurtera, inévitablement, à cette réalité, et l’optimisme des premiers utilisateurs sera tempéré par les difficultés de la vie réelle.
Je doute que la réalité soit aussi glorieuse que les attentes.
L’IA générative ne conviendra pas à tout car elle coûte trop cher à utiliser. La productivité doit être rentable, et compte tenu des coûts de l’apprentissage automatique, du déploiement technologique et des ressources nécessaires pour la superviser lorsqu’elle est en cours d’utilisation, cette technologie ne sera pas pertinente pour chaque tâche.
