A-t-elle tué l’apprentissage automatique?

La machine learning (ML) est un domaine de recherche qui existe depuis plus de 50 ans et qui, 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 la machine learning tout au long de leur stack et certaines d’entre elles ont déjà utilisé des frameworks de ML sans en avoir conscience. Cependant, avec l’essor de nouvelles formes de développements en IA comme l’IA générative, certaines personnes ont remis en question l’importance des approches traditionnelles telles que les algorithmes d’apprentissage automatique dans l’industrie du tech. 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. «Il est toujours difficile de prédire l’avenir, 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 plus traditionnels pendant un certain temps, surtout parce que vous pouvez combiner ces approches traditionnelles d’apprentissage automatique avec des approches de modèles de langage naturel. «Sans les grands modèles de langage, les ingénieurs devaient considérer divers modèles, allant 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 de tâches manuelles.