Le scientifique en IA de Meta, Yann LeCun, met en lumière les limites de l’intelligence artificielle actuelle

Les défis de l’Intelligence Artificielle Générale selon Yann LeCun

Yann LeCun, le scientifique en chef de Meta spécialisé en intelligence artificielle (IA), a exprimé son scepticisme quant à la réalisation de l’Intelligence Artificielle Générale (IAG). Pour LeCun, l’objectif même de l’IAG est problématique car l’intelligence humaine n’est pas encore à un niveau général. Au lieu de poursuivre l’IAG, LeCun prône le développement d’une « IA de niveau humain », qui serait plus en phase avec les capacités humaines actuelles. Selon lui, il existe encore des défis majeurs à relever dans des domaines essentiels de l’intelligence tels que le raisonnement, la planification, la mémoire persistante et la compréhension du monde physique.

Les modèles de langues massifs : une compréhension limitée de la réalité

Pour Yann LeCun, les modèles de langues massifs (MLM), comme LLaMA, GPT-3 et Bard, sont limités par leur dépendance à l’égard des données textuelles et leur manque de compréhension profonde de la réalité. Les MLM sont formés sur de vastes quantités de données textuelles, mais ce n’est pas la méthode principale d’apprentissage pour les humains, qui recueillent des informations grâce à leurs interactions avec le monde. Cela conduit à des erreurs dans des applications telles que les véhicules autonomes, les robots et les assistants intelligents.

L’IA orientée objectif : une alternative pour l’avenir de l’IA

Face à ces limites de l’IA actuelle, Yann LeCun propose une architecture alternative : l’IA orientée objectif. Il s’agit de systèmes qui réalisent des objectifs spécifiques définis par les humains et qui apprennent le monde physique à travers les capteurs et les données vidéo. Une composante clé de cette approche est le développement d’un « modèle du monde » à travers l’expérience, permettant aux machines de prédire les résultats et de planifier des étapes pour atteindre des tâches. Selon LeCun, les machines finiront par surpasser l’intelligence humaine avec une IA orientée objectif, mais cette avancée nécessitera du temps et n’est pas imminente.

LeCun insiste également sur le fait qu’il ne faut pas surestimer l’intelligence des MLM, soulignant la nécessité de nouvelles architectures pour faire progresser l’IA en direction de l’intelligence humaine et pour la surpasser éventuellement. C’est cet aspect que la Conférence TNW 2024 mettra en avant avec son focus sur la Renaissance de l’IA : la renaissance alimentée par l’IA, où seront explorés les avancées de l’intelligence artificielle, y compris les discussions sur la réalisation d’une IA de niveau humain.

En conclusion, bien que les capacités de l’IA ne cessent de s’améliorer, Yann LeCun met en garde contre une surestimation de ces capacités et souligne qu’il reste encore un long chemin à parcourir avant d’atteindre une IA de niveau humain, et plus encore, pour la surpasser.

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