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L’IA est arrivée au « moment parfait » pour sauver l’économie, déclare un investisseur en capital-risque.

La vague d’innovation et d’investissement en intelligence artificielle qui a secoué la Silicon Valley et Wall Street tire à sa fin, selon une société de capital-risque. Cependant, elle est aussi « principalement de la foutaise », mais détient néanmoins la clé pour résoudre le gros problème qui freine l’économie américaine. Ce qui se passera ensuite est crucial, ajoute la société.

« Nous atteignons rapidement les limites de l’IA actuelle », écrivent Paul Kedrosky et Eric Norlin, tous deux partenaires chez SK Ventures, sur la plateforme de leur société. Dans un article intitulé « L’IA n’est pas suffisamment performante », ils soutiennent que moins d’un an après l’explosion de ChatGPT dans la conscience publique, « nous atteignons rapidement les limites de l’IA actuelle, que ce soit en raison de sa propension aux hallucinations, de données d’entraînement insuffisantes dans des domaines spécifiques, de corpus d’entraînement obsolètes depuis des années, ou de nombreuses autres raisons ». Plus provocateur encore, ils affirment que nous vivons une époque étrange où la technologie est à la fois trop avancée pour ne pas remettre en question l’emploi de nombreuses personnes dans un proche avenir, et loin d’être suffisamment avancée pour apporter de véritables gains de productivité.

Décrivant une dynamique qu’ils appellent un « trou de ver pour la main-d’œuvre » qui « dévore l’économie », ils affirment que nous avons besoin soit d’une IA bien meilleure, soit d’une IA bien pire, mais que les limitations actuelles de la technologie nous laissent dans une « zone intermédiaire » où elle est déjà en mesure de remplacer rapidement un grand nombre de travailleurs, mais sans fournir suffisamment d’avantages économiques plus larges. Voici ce qu’ils entendent par trou de ver, zone intermédiaire et une version « meilleure » de l’IA.

L’argument de SK Ventures se concentre entièrement sur le thème des pénuries dans les années 2020 et l’économie de la pandémie. Premièrement, il y a une pénurie dans les fondements technologiques qui permettent cette technologie – puces, données d’entraînement, modèles linguistiques massifs. Cette rareté a à son tour fait grimper les prix, rendant plus difficile l’innovation rentable pour les entreprises et les startups. Les coûts des puces, en particulier, sont restés exorbitants. Le fabricant de puces Nvidia, dont la capitalisation boursière a dépassé 1 billion de dollars en juin et détient selon le New York Times une part de marché de 80 %, propose des puces à partir d’environ 15 000 dollars. Selon Kedrosky et Norlin, tant que les coûts ne diminueront pas, l’innovation en matière d’IA stagnera. « Cette vague a été formidable pour quelques entreprises, en particulier Nvidia, mais on la considérera à l’avenir surtout comme un moyen de rendre l’IA accessible », ont-ils déclaré.

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Il y a aussi un défi évident et clair au niveau de la main-d’œuvre, arguent-ils, en se référant à la reprise incomplète du taux de participation à la force de travail. Cela signifie que la part de la population active dans l’économie américaine, bien qu’évidemment plus élevée qu’en 2020, lorsque nous avons connu la plus grande perte d’emplois de l’histoire moderne, peinera à atteindre les niveaux de 2019, sans parler des niveaux de 2007 d’avant la grande récession.

Pour comprendre ce qui se passe réellement dans l’économie et le rôle de l’IA dans sa résolution potentielle, Kedrosky et Norlin utilisent une métaphore de la vague. Alors que de nombreux investisseurs associent l’IA à la croissance explosive de ChatGPT en 2023, ils soutiennent que cela marque en réalité la fin de la première vague de l’IA qui a débuté en 2017. Cette année-là, une avancée majeure a été réalisée avec la publication d’un article influent par un groupe de chercheurs de Google, « Attention is All You Need », qui est devenu la base pour l’entraînement des modèles d’IA. La vague actuelle durera encore un an ou deux et ne prendra fin que lorsque les coûts auront baissé de manière générale, écrivent les partenaires. Pour cela, le monde aura besoin de modèles nouveaux et améliorés, tels que les modèles de pensée-arbre, de puces moins chères et d’une « commoditisation inévitable » des grands modèles linguistiques qui seront proposés en tant que service.

Il y a des indications que les coûts d’accès à l’infrastructure sur laquelle repose l’IA vont baisser. Amazon a déjà clairement fait savoir qu’elle entend contester directement la position dominante de Nvidia dans la fabrication de puces. D’autres grandes entreprises technologiques, comme Meta et Alibaba, ont rendu leurs grands modèles linguistiques disponibles gratuitement aux développeurs.

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Les nouveaux systèmes informatiques d’IA moins chers de cette nouvelle ère technologique dureront jusqu’en 2030, théorisent les deux partenaires. Plus important encore, cela aidera l’économie américaine à faire face aux baisses de productivité imminentes auxquelles elle est confrontée alors qu’elle peine à trouver suffisamment de travailleurs pour pourvoir tous les postes vacants.

Le moment parfait pour faire face à une main-d’œuvre en diminution Même si l’IA passe à la phase suivante de son développement, la naissance de l’industrie est intervenue au « moment parfait » pour l’économie mondiale/américaine, écrivent les partenaires. L’économie américaine est confrontée à un problème existentiel selon lequel elle risque de ne pas avoir suffisamment de travailleurs pour pourvoir tous ses emplois. Fondamentalement, le marché du travail actuel, extrêmement tendu, sera une caractéristique permanente de l’économie plutôt qu’une tendance récente. « La main-d’œuvre américaine est tombée dans un trou de ver et a disparu », écrivent Kedrosky et Norlin.

Les chiffres actuels montrent une stagnation de la population active aux États-Unis, après des décennies de croissance stable. La « Grande Démission » provoquée par la pandémie de COVID-19 a exacerbé cette tendance, la faisant se produire d’un seul coup plutôt que de se dérouler progressivement. Kedrosky et Norlin estiment que si le marché du travail américain avait continué à croître au même rythme que le PIB et selon les tendances d’avant la pandémie, il y aurait actuellement 5 millions de travailleurs supplémentaires employés. Ils ne sont pas les seuls à souligner ces tendances démographiques. Le Bureau du recensement a également enregistré des données indiquant un avenir proche où le nombre de travailleurs arrivant dans la population active ne compensera pas ceux qui partent à la retraite.

Kedrosky et Norlin estiment que les tendances démographiques conduiront finalement à une baisse drastique de la productivité globale alors que des secteurs tels que la vente au détail, la fabrication et les soins de santé auront du mal à pourvoir les postes vacants. Il y a des indications que ces tendances sont bel et bien là, le taux de participation à la population active étant toujours inférieur d’environ un point de pourcentage à ce qu’il était en février 2020. Dans une main-d’œuvre de la taille des États-Unis, cela peut représenter plusieurs millions de travailleurs.

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L’IA pourrait même réduire la productivité jusqu’à sa prochaine vague L’absence de travailleurs humains signifie que le travail est devenu plus cher que le capital, selon Kedrosky et Norlin. Et lorsque les économies se retrouvent dans une telle situation, elles se tournent vers l’automatisation pour résoudre leurs pénuries de main-d’œuvre. Dans le passé, des PDG de grandes entreprises technologiques comme Arvind Krishna d’IBM et Eric Schmidt de Google ont également mentionné les tendances démographiques dans les pays développés comme une raison de soutenir l’innovation en matière d’IA. La grande différence avec la prochaine vague d’automatisation causée par l’IA est qu’elle vise principalement des emplois qui nécessitent une « connaissance tacite ». D’autres ont avancé des affirmations similaires, affirmant que l’IA s’attaquera d’abord aux emplois de col blanc, ce qui marque un changement marqué par rapport aux innovations précédentes qui affectaient principalement l’agriculture et la fabrication industrielle.

Le problème, cependant, est que certains de ces emplois sont trop complexes pour être automatisés par l’état actuel de l’IA. Cela risque de créer un monde où certains travailleurs sont remplacés, se retrouvant sans emploi, mais par une technologie encore trop rudimentaire pour générer des gains de productivité significatifs ; laissant tout le monde dans une situation pire car les travailleurs perdent leurs emplois tandis que l’économie reste non productive. « Toutes les vagues d’automatisation ne créent pas des emplois aussi rapidement qu’elles en éliminent », écrivent Kedrosky et Norlin. « Et, ce qui est encore plus important pour nos objectifs, toutes les

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