La création d’AI a-t-elle 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 sujet de grandes innovations au fil du temps. De nombreuses entreprises utilisent l’apprentissage automatique dans leur structure, et certaines ont même utilisé des cadres d’apprentissage automatique sans s’en rendre compte. Avec la montée en popularité de nouvelles formes de développements en IA, telles que l’IA générative, certaines personnes se sont interrogées sur la place des approches traditionnelles comme les algorithmes d’apprentissage automatique dans l’industrie technologique. Dans cet épisode, Jane s’entretient avec Sascha Heyer, ingénieur seniors en apprentissage automatique chez DoiT, pour explorer si l’apprentissage automatique a toujours un rôle à jouer dans un monde plus intéressé par l’IA conversationnelle. « L’avenir est toujours difficile à prédire, personne ne s’attendait à ChatGPT et à 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 vous pouvez combiner ces approches traditionnelles d’apprentissage automatique avec les approches de modèles de langage naturel. » « Sans de grands modèles de langage, les ingénieurs devaient prendre en compte différentes modèles, allant de la simple régression linéaire aux modèles d’ensemble ou de deep learning plus complexes. Et ils devaient les ajuster en fonction de leurs cas d’utilisation, ce qui nécessitait beaucoup d’étapes manuelles. »