Si vous n’êtes pas très ancrés dans la culture geek, sachez que depuis quelques temps, de nouvelles « IA » ont été rendues publiques pour créer des choses qui peuvent sembler assez magique aux premiers abords et même, presque « intelligentes ».
Avant de s’enflammer et de voir l’arrivée d’intelligences aussi poussées que certaines d’entre vous, il est intéressant de comprendre COMMENT ces algorithmes fonctionnent, et ce, pour 2 raisons :
Déjà, pour apprendre quelque chose… Et la 2e pour ne pas se faire entuber par ce qu’on lit ou entend.
Les 2 « IA » qui font parlées d’elles sont ChatGPT, l’IA d’Elon Musk, et les « IA » de créations d’images.
N’étant absolument pas du domaine, j’ai trouvé 2 vidéos très intéressantes de très bons vulgarisateurs pour l’expliquer de manière moins lourde qu’une tonne de texte écrit ici :D
(Regardez-les dans l’ordre pour mieux comprendre)
Dans ce vaste monde des « IA », une autre s’est fait particulièrement remarquée pour avoir réussi à « comprendre » une chose assez simple mais tellement complexe en science du vivant : le repliement des protéines.
Je me souviens de mes cours de biochimie où on m’avait appris qu’on n’arrivait pas à comprendre les mécanismes sous-jacents pour prédire de manière fiable la structure finale des protéines et que c’était un problème majeur en Biochimie.
Un sujet très intéressant mais très complexe, car, ce qu’il faut comprendre, c’est que pour le moment, voir des protéines en 3D (comment elles sont en vrai) est extrêmement difficile car l’environnement dans lequel elles sont influe beaucoup sur leur forme et il faut des techniques de purification extrême et des techniques de pointe longues, coûteuses et assez hasardeuses quant à leur succès malgré les efforts mis en œuvre (parfois ça marche et parfois pas du tout).
Un petit lien Wiki pour les très motivés : https://fr.wikipedia.org/wiki/Structure_des_prot%C3%A9ines !
Il s’agit de l’IA DeepMind (racheté par Google) qui a réussi cet exploit.
Cette super « IA » hyper-polyvalente capable de s’adapter à tout grâce au jeu (voir le podcast de France culture qui retrace les débuts de DeepMind, son rachat et pourquoi ce genre d’outils permet de montrer que la Recherche Académique (publique) peut très bien fonctionner conjointement avec de la Recherche Privée (entreprise)).
De manière plus récente, Google a également sorti son « IA » concurrente à ChatGPT appelée Sparrow qui fonctionne encore un peu différemment et repose sur DeepMind.
Elle permettrait d’être plus précise sur ce qu’elle énonce et éviterait les biais de ChatGPT (voir la 1e vidéo).
Comme elle est encore en accès fermé, on ne peut que faire confiance aux billets qui en parlent pour le moment (voir : https://www.deepmind.com/blog/building-safer-dialogue-agents ou ici : https://www.blogdumoderateur.com/sparrow-reponse-google-chatgpt)
