Alors que le secteur de l’intelligence artificielle (IA) devrait atteindre une valorisation dépassant les 3 000 milliards de dollars au cours des huit prochaines années, la technologie a continué de connaître plusieurs moments marquants qui ont aidé ce paysage encore naissant à évoluer de plus en plus fort.
Par exemple, août 2024 a vu la formation de l’Alliance de superintelligence artificielle (ASI), un partenariat stratégique entre Fetch.ai, SingularityNET et Ocean Protocol visant à démocratiser et décentraliser le développement de la technologie de l’IA.
Pour élaborer, chaque membre apporte ses atouts uniques avec SingularityNET qui fait avancer les initiatives d'intelligence générale artificielle (AGI) open source ; Fetch.ai spécialisé dans la création d'agents autonomes sophistiqués ; et le Protocole Océan fournissant un cadre robuste et sécurisé pour des échanges de données fluides.
Une telle approche collaborative contraste fortement avec le paradigme actuel de développement de l’IA, largement dominé par quelques géants de la technologie. En effet, la plupart des startups s'appuient aujourd'hui fortement sur l'infrastructure informatique fournie par Microsoft, Amazon et Google pour former leurs systèmes.
Par conséquent, en mettant en commun leurs ressources et leur expertise, ASI perpétue une approche plus inclusive, transparente et éthique de la propagation de l’IA. À cet égard, l'alliance a récemment annoncé la sortie de sa dernière solution baptisée « AIRIS ».
Explorer une percée dans l'apprentissage automatique (ML) avec AIRIS
Dans leurs itérations actuelles, la plupart des systèmes d'apprentissage automatique (ML) sont limités par quelques limitations telles que l'exigence d'ensembles de données de formation massifs, la difficulté d'acquérir des informations de haute qualité, etc.
Dans ce contexte, AIRIS (Autonomous Intelligent Reinforcement Inferred Symbolism) propose une solution inédite qui peut contribuer à alléger ces contraintes.
À la base, AIRIS utilise un mécanisme d'apprentissage appelé « apprentissage des règles causales » qui, contrairement aux systèmes experts statiques, ne permet pas aux humains de préprogrammer tous les scénarios possibles que le modèle peut rencontrer. Au contraire, AIRIS crée et met à jour de manière dynamique ses propres règles en observant comment ses actions influencent l'environnement, reflétant ainsi plus fidèlement l'apprentissage humain.
L'efficacité du système a été mise en évidence récemment lorsque AIRIS a fait ses débuts dans l'univers Minecraft. Lorsqu'elle est placée dans l'environnement 3D complexe de ce dernier, la plateforme a pu explorer, expérimenter et apprendre de nouvelles tactiques à la volée.
De plus, AIRIS a pu facilement contourner les obstacles, développer des stratégies de mouvement en temps réel et même optimiser ses capacités d'orientation grâce à un processus de perfectionnement continu.
Essentiellement, en ne suivant pas les instructions prédéfinies ; AIRIS crée ses propres ensembles de règles, prédit les résultats potentiels et ajuste son comportement en conséquence – des caractéristiques cruciales pour le développement d'applications d'IA réelles de haute qualité.
Au-delà du jeu
Bien que l'exemple de Minecraft soit sans aucun doute impressionnant, l'intelligence adaptative de la pile technologique d'AIRIS ouvre de nombreuses possibilités dans de multiples secteurs. Par exemple, dans le domaine de la robotique, la plate-forme peut permettre des systèmes autonomes capables de fonctionner dans des environnements dynamiques et imprévisibles allant des ateliers de fabrication aux scénarios de réponse aux catastrophes.
De même, au sein de l’écosystème de la santé qui pèse des milliers de milliards de dollars, l’offre peut faciliter la création de robots répondant aux besoins de chaque patient (en apprenant et en ajustant leurs approches).
Même lorsqu'il s'agit de concevoir des véhicules autonomes de haute qualité, AIRIS peut rendre les solutions existantes plus sûres et plus réactives en les aidant continuellement à tirer les leçons des conditions routières changeantes et des scénarios inattendus. Présentant sa vision de la plateforme, le Dr Ben Goertzel, PDG de SingularityNET, a noté qu'AIRIS représente un changement critique par rapport aux modèles d'IA gourmands en ressources, ajoutant :
« AIRIS constitue une étape importante vers un apprentissage neuro-symbolique pratique et évolutif. Outre ses fonctionnalités déjà puissantes et précieuses, il illustre plusieurs points généraux sur les systèmes neuro-symboliques, tels que leur capacité à tirer des conclusions généralisables précises à partir de petites quantités de données.
Regarder vers l'avant
Un autre aspect d'AIRIS qui mérite d'être examiné est son haut degré de transparence . Contrairement aux modèles d'IA de type « boîte noire » dans lesquels les processus décisionnels du système sont impénétrables, AIRIS génère des règles explicables, ce qui le rend plus fiable et plus éthique.
Par conséquent, à mesure que le secteur continue de mûrir, des offres comme AIRIS se situent au bord de ce qui pourrait être possible avec l’IA, d’autant plus qu’elle continue de devenir de plus en plus décentralisée. En créant un système d'IA capable de véritablement apprendre, s'adapter et se développer, SingularityNET et l'ASI Alliance semblent avoir fait un grand pas en avant en termes de ce qui est possible à l'intersection de la créativité humaine et de l'intelligence numérique. Des temps intéressants à venir !
