Chat GPT et IA génératives : doivent-ils nous faire oublier la sobriété numérique ?

Il est désormais admis que l'intelligence artificielle se positionne comme une réalité concrète dans de nombreux cas d'usage.

En ce sens, force est de constater que les technologies d’IA générative, que ce soit pour le traitement de textes ou d’images, sont en plein essor. L’incontestable succès de ChatGPT illustre parfaitement cet emballement pour le sujet. Cependant, avec l'arrivée d’autres IAs de ce type (ex : Bard), il reste des problématiques actuelles et futures que l’on doit aborder de façon responsable.

Pertinences et limites des technologies d’Intelligence Artificielle générative

Il faut tout d’abord saluer les bénéfices de ces technologies. En effet, utiliser ChatGPT permet de générer rapidement du texte grâce à un haut niveau de compréhension, notamment sur des intentions multiples, des contextes particuliers et ce dans un fil de discussion continu et cohérent par rapport aux premiers messages. Par ailleurs, ce buzz médiatique bénéficie au secteur de l’IA car il vulgarise de façon pédagogique l'importance de notre dépendance aux outils de NLP (Natural Language Processing) nécessaires au bon fonctionnement d’une multitude de technologies et services (assistants vocaux, catégorisation de messages, génération de texte automatique dans les emails…).

Néanmoins, son fonctionnement reste dépendant des échantillons de données sur lesquels la technologie se base et s’entraîne, ce qui pose forcément des questions d’ordre éthique vis-à-vis de l’explicabilité des décisions et de la bonne représentativité des datas pour éviter certains biais... On se souvient du chatbot Tay qui est devenu insultant et raciste après s’être entraîné sur des données d’utilisateurs twitter, même si aujourd’hui c’est un problème connu auquel les créateurs pallient rapidement. Le rendu pose également question, notamment sur la protection des droits d’auteurs et/ou sur la crédibilité des contenus créés par l’IA comme pour les rédacteurs, journalistes ou même les étudiants. De nombreuses problématiques ont poussé quelques milliers de chercheurs en intelligence artificielle à proposer une prise de recul sur la généralisation de ces IAs génératives.

Qu’en est-il des notions de frugalité appliquées à ces technologies ?

Une chose est sûre, les technologies d’intelligence artificielle traditionnelles, qui exploitent notamment l’approche par l'IA connexionniste, sont particulièrement consommatrices de ressources énergétiques. Il peut s'agir, pour certaines entreprises désormais engagées dans une politique éco responsable, d’un véritable frein à l’heure de la recherche de la sobriété numérique alors qu’il existe pourtant des IA alternatives au machine learning (Symbolique ou Neurosymbolique.).

À titre d’exemple, une récente étude comparative de Greenly a mis en avant que l’impact équivalent carbone d’une technologie d’Intelligence Artificielle symbolique de traitement des messages était 23 à 95 fois moins important que des modèles classiques de ML. L’utilisation d’Intelligence Artificielle symbolique revient à réaliser 0,13 aller-retour Paris-New York contre 13,53 avec roBERTa et 136,19 avec GPT-3.

Il est important de prendre en compte cette donnée clé qui se positionne comme un réel enjeu pour les développeurs et les utilisateurs d’IA. Il convient donc de travailler efficacement sur les aspects matériels et logiciels pour que les technologies d’intelligence artificielle puissent offrir à la fois des avantages indéniables en termes de gain de productivité et d’empreinte écologique.

Alors quelles évolutions possibles ?

Bien sûr, les IA génératives vont continuer d’évoluer et nul doute que dans un futur proche, les successeurs de GPT offriront de nouvelles possibilités mais qui nécessiteront d’utiliser encore plus de ressources pour offrir une qualité de textes toujours plus importante.

Dans ce contexte, il convient dès à présent d’étudier de nouvelles pistes qui pourront donner naissance à des IA génératives hybrides et éthiques qui conjuguent sobriété numérique et performance. C’est à cette seule condition que les Intelligences Artificielles appliquées à l’analyse et au traitement de textes occuperont une place centrale au sein des nouveaux processus de gestion de tous les acteurs de la société.