A-t-elle tué l’apprentissage automatique?

La machine learning (ML) est un domaine de recherche qui existe depuis plus de 50 ans et, en tant que sous-ensemble de l’intelligence artificielle, a également fait l’objet d’une grande innovation au cours de cette période. De nombreuses entreprises utilisent le machine learning tout au long de leur pile et certaines ont utilisé des frameworks ML sans même s’en rendre compte. Cependant, avec l’essor de nouvelles formes de développement d’IA telles que l’IA générative, certaines ont remis en question l’étendue des approches traditionnelles telles que les algorithmes d’apprentissage automatique. Dans cet épisode, Jane s’entretient avec Sascha Heyer, ingénieur en apprentissage automatique senior chez DoiT, pour explorer si le ML a toujours un rôle à jouer dans un monde plus intéressé par l’IA conversationnelle. « Prédire l’avenir est toujours difficile, personne ne s’attendait à ChatGPT et GPT en général et je ne sais pas ce qui va se passer l’année prochaine. Mais je pense que nous aurons encore quelques projets d’apprentissage automatique traditionnels pendant un certain temps, surtout parce que vous pouvez combiner ces approches traditionnelles d’apprentissage automatique avec des modèles de langage naturel. » « Sans les grands modèles de langage, les ingénieurs devaient envisager divers modèles, allant de la simple régression linéaire à des modèles d’ensemble plus complexes ou des modèles d’apprentissage profond. Et ils devaient les ajuster en fonction de leurs cas d’utilisation, ce qui nécessitait beaucoup de manipulation manuelle. »