Lorsque l’on considère les ressources nécessaires pour former, exécuter et superviser des outils d’IA générative, il faut se demander si les récompenses justifient les conséquences. Bien qu’en théorie il soit possible d’utiliser des machines intelligentes pour réaliser des choses, à partir de quel moment est-ce réellement rentable – et quand les inconvénients dépassent-ils les avantages ?
C’est quelque chose que nous allons bientôt découvrir, car l’engouement autour de systèmes tels que ChatGPT se heurte à un déploiement dans le monde réel. Comme pour tout déploiement de nouvelle technologie avancée, il y aura des tâches que nous constaterons que la technologie ne peut pas bien exécuter et des conséquences imprévues.
Nous savons que les systèmes de toutes sortes sont délicats, et imposer le degré de transformation profonde que les gens semblent vouloir avec la génAI exercera une pression sur les systèmes sociaux et économiques existants. L’engouement croissant autour de son utilisation entrera inévitablement en collision avec cette réalité, et l’optimisme des premiers adoptants sera tempéré par les difficultés de la vie réelle.
Je doute que la réalité soit aussi glorieuse que l’attente.
La génAI ne conviendra pas à tout car son coût d’utilisation est trop élevé. 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 utilisée, cette technologie ne sera pas pertinente pour toutes les tâches.
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