La révolution de l’IA est en marche. Mais pas aussi vite que certains le pensent.

Aug 05, 2023

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De la vapeur à Internet, il y a toujours eu un décalage entre l’invention technologique et son adoption dans les secteurs et dans l’économie.

Par Steve Lohr

Steve Lohr couvre la technologie et l'économie.

Lori Beer, directrice mondiale de l'information chez JPMorgan Chase, parle des dernières avancées en matière d'intelligence artificielle avec l'enthousiasme d'une convertie. Elle qualifie les chatbots IA comme ChatGPT, avec leur capacité à tout produire, de la poésie aux programmes informatiques, de « transformateurs » et de « changement de paradigme ».

Mais cela n’est pas pour demain pour la plus grande banque du pays. JPMorgan a bloqué l'accès à ChatGPT depuis ses ordinateurs et a demandé à ses 300 000 employés de ne saisir aucune information bancaire dans le chatbot ou d'autres outils d'IA générative.

Pour l’instant, a déclaré Mme Beer, il existe trop de risques de fuite de données confidentielles, de 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 cloisonné pour permettre à quelques centaines de data scientists et d’ingénieurs d’expérimenter la technologie. Ils explorent des utilisations telles que l’automatisation et l’amélioration du support technique et du développement de logiciels.

Dans l’ensemble des entreprises américaines, la perspective est à peu près la même. L'IA générative, le moteur logiciel derrière ChatGPT, est considérée comme une nouvelle vague technologique passionnante. Mais les entreprises de tous les secteurs testent principalement la technologie et réfléchissent à l’aspect économique. Son utilisation généralisée dans de nombreuses entreprises pourrait prendre des années.

Selon les prévisions, l’IA générative pourrait augmenter considérablement la productivité et ajouter des milliards de dollars à l’économie mondiale. Pourtant, la leçon de l’histoire, de la vapeur à Internet, est qu’il existe un long délai entre l’arrivée d’une nouvelle technologie majeure et son adoption à grande échelle – ce qui transforme les industries et contribue à alimenter l’économie.

Prenez Internet. Dans les années 1990, certains prédisaient avec certitude 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 c’était plus d’une décennie plus tard, bien après l’éclatement de la bulle Internet.

Au fil du temps, la technologie s’est améliorée et les coûts ont diminué, ce qui a permis de supprimer les goulots d’étranglement. Les connexions Internet à haut débit sont finalement devenues monnaie courante. Des systèmes de paiement faciles à utiliser ont été développés. La technologie de streaming audio et vidéo s’est bien améliorée.

Ce développement a été alimenté par un afflux d’argent et une vague d’essais et d’erreurs entrepreneuriales.

« Nous allons assister à une ruée vers l'or similaire cette fois-ci », a déclaré Vijay Sankaran, directeur de la technologie de Johnson Controls, un important fournisseur d'équipements, de logiciels et de services pour le bâtiment. "Nous verrons beaucoup d'apprentissage."

La frénésie d’investissement est bien engagée. Au premier semestre 2023, le financement des start-ups 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 start-ups.

Les responsables technologiques d’entreprise testent les logiciels d’IA générative d’une multitude de fournisseurs et observent l’évolution du secteur.

En novembre, lorsque ChatGPT a été rendu public, ce fut un « moment Netscape » pour l'IA générative, a déclaré Rob Thomas, directeur commercial d'IBM, faisant référence à l'introduction du navigateur par Netscape en 1994. « Cela a donné vie à Internet ». » dit M. Thomas. Mais ce n’était qu’un début, ouvrant 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'IA générative. Cela supposait une amélioration constante de la technologie actuellement connue, mais pas de percées futures. Ses prévisions d’adoption par le grand public n’étaient ni courtes ni précises, une fourchette de huit à 27 ans.

Ce large éventail s’explique par l’intégration de différentes hypothèses sur les cycles économiques, la réglementation gouvernementale, les cultures d’entreprise et les décisions de gestion.