Discussion :

[Mathis Lucas]

Quelles sont les compétences que l'IA maîtrise mieux que l'homme ? L'IA aurait surpassé l'homme dans la reconnaissance d'images
mais reste à la traîne dans la génération de code informatique

Le but ultime de l'intelligence artificielle (IA) est de créer des machines "intelligentes" capables d'effectuer des tâches analogues à celles des humains. Des algorithmes d'IA imitent déjà de façon impressionnante les capacités humaines dans un certain nombre de domaines. Mais existe-t-il des domaines de compétences dans lesquelles l'IA est déjà en avance sur l'homme ? Des données publiées récemment suggèrent que l'IA a surpassé l'homme dans des domaines comme la reconnaissance d'images, la compréhension de la lecture et du langage, etc. En revanche, l'homme reste de loin supérieur à l'IA dans les domaines comme les mathématiques de base et le codage informatique.

L'IA est désormais omniprésente dans notre vie quotidienne. Inconsciemment, le monde s'est adapté à cette "intelligence" virtuelle à travers des applications telles que les assistants personnels, l'autocomplétion, les suggestions sur Netflix et Amazon, la traduction automatique, les chatbots, la vision par ordinateur, et bien d'autres. L'IA continue de se développer et les analystes s'attendent à ce qu'elle devienne assez mature pour remplacer les travailleurs comme les avocats et les secrétaires d'ici à dix ans. Mais en attendant, la question est de savoir si l'IA maîtrise déjà certaines compétences mieux que l'homme. La réponse est oui selon un récent rapport.

En se basant sur les données de l'entreprise Contextual AI, le rapport montre la vitesse à laquelle les modèles d'IA ont commencé à surpasser les critères de référence de certains tests de performance (et si oui ou non ils ont atteint les niveaux de compétence des humains). Chaque test est conçu autour d'une certaine compétence, dont la reconnaissance de l'écriture manuscrite et la compréhension du langage ou la compréhension de la lecture. Plusieurs tests standardisés permettent de mesurer les performances de modèles d'IA. Ainsi, le référentiel ImageNet permet de mesurer les performances des systèmes d'IA dans le domaine de la reconnaissance d'images.

La reconnaissance vocale est venue ensuite grâce à la base de données Switchboard en 2017. L'ensemble de données MNIST a permis de former les systèmes d'IA à la reconnaissance de l'écriture manuscrite et la base de données SQuAD à la compréhension de la lecture. Le référentiel GLUE permet de mesurer les performances des modèles d'IA en matière de compréhension du langage et l'ensemble de données HellaSwag permet d'évaluer les modèles d'IA sur les questions de bon sens. Il existe d'autres outils permettant d'évaluer les modèles d'IA. Sur le graphique ci-dessus, chaque score en pourcentage est comparé aux points de référence suivants :

• 0 % ou "base de performance maximale" : cette valeur correspond à la meilleure performance connue de l'IA au moment de la création de l'ensemble de données ;
• 100 % : cette note correspond à la performance humaine sur l'ensemble de données.

En créant une échelle entre ces deux points, l'on peut suivre la progression des modèles d'IA sur chaque ensemble de données. Chaque point sur une ligne correspond à un meilleur résultat et, à mesure que la ligne s'élève, les modèles d'IA se rapprochent de plus en plus des performances humaines. Le graphique indique que l'IA a dépassé les humains dans les domaines de la reconnaissance d'images, de la compréhension de la lecture et de la compréhension du langage. D'autres compétences telles que la reconnaissance de l'écriture manuscrite, la reconnaissance vocale et les questions de bon sens sont plus ou moins au niveau humain.

Bien sûr, il existe des domaines dans lesquels l'IA est encore à la traîne. Les mathématiques de base et la génération de code informatique sont deux domaines dans lesquels les humains restent supérieurs aux systèmes d'IA, même si selon les analystes, les progrès rapides pourraient permettre à l'IA de nous dépasser plus tôt que prévu. Le tableau ci-dessous indique à quel moment l'IA a commencé à égaler les performances humaines pour les huit compétences. Et l'une des principales observations est l'ampleur des progrès réalisés depuis 2010. En fait, beaucoup de ces bases de données - comme SQuAD, GLUE et HellaSwag - n'existaient pas avant 2015.

Toutefois, il convient de mentionner que les ensembles de données pourraient atteindre un plateau d'ici à 2026, ce qui compliquerait la progression de l'IA. En réponse à l'obsolescence des critères de référence, certaines des bases de données les plus récentes sont constamment mises à jour avec de nouveaux points de données pertinents. C'est pourquoi les modèles d'IA n'ont techniquement pas encore atteint les performances humaines dans certains domaines, bien qu'ils soient en bonne voie. Il sera intéressant de voir comment les entreprises d'IA comme Google et OpenAI et d'autres entreprises de ce secteur relèveront ces défis à l'avenir.

Mais qu'est-ce qui a conduit à une croissance aussi spectaculaire des capacités de l'IA au cours des dernières années ? Selon le rapport, c'est grâce à la révolution de la puissance de calcul, à la disponibilité des données et à de meilleurs algorithmes. Les modèles d'IA sont de plus en plus rapides, disposent d'ensembles de données plus importants pour apprendre et sont optimisés pour être plus efficaces qu'il y a une dizaine d'années. Toutefois, l'un des principaux problèmes des développeurs d'IA est que leurs modèles continuent à battre des bases de données de référence conçues pour les tester, mais qu'ils échouent toujours aux tests en situation réelle.

Étant donné que de nouveaux progrès informatiques et algorithmiques sont attendus au cours des prochaines années, il est probable que cette progression rapide se poursuive. Mais le prochain goulet d'étranglement potentiel pour les progrès de l'IA pourrait ne pas être l'IA elle-même, mais le manque de données sur lesquelles les modèles d'IA peuvent s'entraîner.

Source : rapport d'étude

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