Lori Beer, directrice mondiale de l'information chez JPMorgan Chase , parle des dernières nouveautés en matière d'intelligence artificielle avec l'enthousiasme d'un croyant. Pour elle, les chatbots utilisant l'intelligence artificielle (IA) comme ChatGPT , avec leur capacité à tout produire, de la poésie aux programmes informatiques, sont « transformateurs » et constituent un « changement de paradigme ».
Mais cette technologie ne sera pas disponible de si tôt dans la plus grande banque américaine. JPMorgan a bloqué l'accès à ChatGPT depuis ses ordinateurs et a ordonné à ses 300 000 employés de ne saisir aucune information bancaire dans le chatbot ou autres outils d'intelligence artificielle générative.
Beer estime qu'il existe actuellement trop de risques de fuite de données sensibles, ainsi que des questions sur la manière dont les données sont utilisées et sur l'exactitude des réponses générées par l'IA. La banque a créé un réseau privé permettant à quelques centaines de data scientists et d’ingénieurs d’expérimenter ces outils. Ils explorent des utilisations telles que l’automatisation et l’amélioration du support technique et du développement de logiciels.
Dans les entreprises américaines, les perspectives sont sensiblement les mêmes. L'intelligence artificielle générative, le moteur logiciel derrière ChatGPT, est considérée comme une nouvelle vague technologique passionnante. Mais les entreprises de tous les secteurs le mettent à l’épreuve et réfléchissent à l’économie. Il faudra peut-être des années avant que son utilisation dans de nombreuses entreprises se généralise.
Selon certaines prévisions, l’intelligence artificielle générative pourrait augmenter considérablement la productivité et ajouter des milliards de dollars à l’économie mondiale. Cependant, la leçon de l’histoire, de la vapeur à Internet, est qu’il y a un long délai entre l’arrivée d’une nouvelle technologie majeure et son adoption généralisée, qui est ce qui transforme les industries et contribue à stimuler l’économie.
Prenons l'exemple d'Internet . Dans les années 1990, certains prédisaient qu’Internet et le Web bouleverseraient les secteurs de la vente au détail, de la publicité et des médias. Ces prédictions se sont avérées vraies, mais cela s’est produit plus d’une décennie plus tard, bien après l’éclatement de la bulle Internet.
Au fil du temps, la technologie s'est améliorée et ses coûts ont diminué , supprimant ainsi les obstacles à son adoption. Les connexions Internet à haut débit sont finalement devenues la norme. Des systèmes de paiement faciles à utiliser ont été développés. La technologie de transmission audio et vidéo s'est considérablement améliorée.
Cette évolution a été motivée par d’importants investissements monétaires et une vague d’essais et d’erreurs commerciaux.
"Nous allons désormais assister à une ruée vers l'or similaire", a déclaré Vijay Sankaran, directeur de la technologie chez Johnson Controls, un important fournisseur d'équipements, de logiciels et de services de construction. "Nous verrons beaucoup d'apprentissage."
La frénésie des investissements est déjà en marche. Au premier semestre 2023, le financement des startups d’IA générative a atteint 15,3 milliards de dollars, soit près de trois fois le total de l’année dernière, selon PitchBook, qui suit les investissements des startups.
Les responsables technologiques des entreprises testent les logiciels d’IA générative d’un grand nombre de fournisseurs et observent l’évolution du secteur.
En novembre, lorsque ChatGPT est devenu accessible au public, ce fut un « moment Netscape » pour cette technologie, a déclaré Rob Thomas, directeur commercial chez IBM, faisant référence à l'introduction du navigateur Netscape en 1994. « Cela a donné vie à Internet. ", a déclaré Thomas. Mais ce n’était qu’un début, car cela ouvrait la porte à de nouvelles opportunités commerciales qu’il a fallu des années pour exploiter.
Dans un rapport récent, le McKinsey Global Institute, la branche de recherche du cabinet de conseil, a inclus un calendrier pour l'adoption généralisée des applications d'intelligence artificielle générative. Il supposait que la technologie actuelle s’améliorerait constamment, mais pas qu’il y aurait de grands progrès à l’avenir. Leur prévision d’une adoption généralisée n’était ni courte ni précise : entre huit et 27 ans.
L'élargissement de la gamme s'explique par l'introduction de différentes hypothèses sur les cycles économiques, la réglementation gouvernementale, les cultures d'entreprise et les décisions de gestion.
"Nous ne modélisons pas les lois de la physique, mais plutôt les économies et les sociétés, ainsi que les personnes et les entreprises", a déclaré Michael Chui, associé au McKinsey Global Institute. "Ce qui arrive est en grande partie dû au résultat de décisions humaines."
La technologie se propage dans l’économie grâce aux personnes qui apportent leurs connaissances aux nouvelles industries. Il y a quelques mois, Davis Liang a quitté un groupe d'IA chez Meta pour rejoindre Abridge, une startup du secteur de la santé qui enregistre et résume les visites des patients pour les médecins. Son logiciel d’IA générative peut faire gagner aux médecins des heures passées à prendre des notes sur les patients et à rédiger des rapports de facturation.
Liang, un informaticien de 29 ans, est l'auteur d'articles scientifiques et a contribué à la création de ce que l'on appelle les grands modèles de langage qui animent l'IA générative.
Leurs connaissances sont très demandées de nos jours. Liang n'a pas voulu le dire, mais les personnes ayant son expérience et son expérience dans les startups d'IA générative reçoivent généralement un salaire de base de plus de 200 000 $, en plus des actions qui leur sont attribuées, ce qui peut rendre leur revenu total beaucoup plus élevé.
Liang a déclaré que le principal attrait d'Abridge était d'appliquer « l'outil super puissant » de l'intelligence artificielle dans les soins de santé et « d'améliorer la vie professionnelle des médecins ». Il a été embauché par Zachary Lipton, ancien chercheur scientifique du groupe AI d'Amazon et professeur adjoint à l'Université Carnegie Mellon. Lipton a rejoint Abridge plus tôt cette année en tant que directeur scientifique.
"Nous ne travaillons pas sur des publicités ou quoi que ce soit du genre", a déclaré Lipton. "C'est satisfaisant de recevoir chaque jour des lettres de gratitude de médecins", a-t-il déclaré.
Dans la plupart des entreprises, les principaux objectifs de l’utilisation de l’intelligence artificielle générative sont de gagner du temps et de rationaliser le travail.
Cette année, JPMorgan a enregistré IndexGPT comme nom possible pour un produit de conseil en investissement basé sur cette technologie.
"C'est quelque chose que nous étudierons et continuerons d'évaluer au fil du temps", a déclaré Beer, responsable de la technologie à la banque. "Mais le lancement n'est pas encore proche."
© Le New York Times 2023