Du chat GPT à l'IA physique,
Tout ce que vous devez savoir sur l'IA maintenant
L’ère de l’IA est déjà arrivée, mais que savons-nous vraiment ?

L'IA n'est plus une option, mais une nécessité.
L'IA n'est plus le domaine réservé à une poignée d'experts.

Un nouveau livre, « AI Common Sense Dictionary », vient de paraître, offrant une analyse approfondie des principales tendances et technologies de l'ère de l'IA en constante évolution et des changements sociaux à venir.
Ce livre est le guide le plus pratique disponible aujourd'hui, à l'heure où l'intelligence artificielle (IA) s'intègre rapidement à notre quotidien. Il aborde tous les aspects, des concepts fondamentaux aux dernières tendances technologiques et à leur impact sur les individus et la société, le tout en 50 mots clés.
《AI Common Sense Dictionary》 couvre un large éventail de questions liées à l'IA, en commençant par une explication de la structure de base du matériel d'IA tel que GPU, NPU et QPU, tout sur l'IA générative à partir de ChatGPT, des technologies telles que l'inférence d'IA, les jumeaux numériques, l'AGI (Intelligence Artificielle), les emplois en IA et des discussions sociales telles que la culture de l'IA.
Au-delà d'un guide technologique sur l'IA, il apporte un éclairage sur la question : « Pourquoi avons-nous besoin de comprendre l'IA maintenant ? »


Le nouveau livre, « AI Common Sense Dictionary », sélectionne avec soin 50 faits essentiels sur l'IA que nous devons connaître au quotidien et les organise de manière à ce que même les personnes non familiarisées avec la technologie puissent facilement les comprendre.
En rendant le domaine de l'IA accessible de manière ludique et facile, les non-spécialistes comme les experts peuvent intégrer l'IA dans leur vie quotidienne.

À partir de 2020 environ, de nouvelles fonctionnalités ont été nécessaires pour les serveurs de ces centres de données.
Face à la demande croissante d'infrastructures informatiques pour l'intelligence artificielle, le besoin en GPU spécifiquement conçus pour l'IA s'est accru. Les GPU sont spécialisés pour optimiser les performances des calculs d'IA grâce à la connexion de plusieurs GPU en parallèle.
Autrement dit, les GPU, utilisés pour le traitement graphique à l'écran, étaient idéaux pour le développement de l'intelligence artificielle.
Grâce à cela, de nouvelles technologies telles que les voitures autonomes, la reconnaissance vocale et l'analyse d'images ont connu une croissance rapide grâce à la puissance de calcul des GPU, et une nouvelle ère de l'IA a commencé avec ChatGPT dès 2023.
--- pp.15-16

En revanche, ChatGPT, sorti en 2022, est un modèle d'IA basé sur le langage, contrairement à AlphaGo, et constitue un exemple représentatif d'un grand modèle de langage (LLM).
ChatGPT est capable de répondre de manière appropriée aux questions ou d'écrire de façon créative en apprenant le langage naturel utilisé par les humains grâce à une grande quantité de données.
Alors qu'AlphaGo est une IA spécialisée optimisée pour des problèmes spécifiques, ChatGPT se rapproche davantage d'une IA à usage général capable de mener diverses conversations et tâches avec des humains par le biais du langage.
En d'autres termes, AlphaGo excelle dans la résolution de problèmes selon des règles établies, tandis que ChatGPT gère habilement les conversations ouvertes sans réponses prédéfinies.
--- p.24

L'IA embarquée fonctionne directement au sein de l'appareil, sans dépendre du cloud. Elle peut être largement appliquée au-delà des PC et des smartphones, notamment aux téléviseurs, aux aspirateurs et même aux automobiles.
Grâce à cela, l'IA imprégnera tous les aspects de nos espaces de vie, rendant tous les appareils plus intelligents et plus pratiques.

Les téléviseurs intelligents les plus récents, tels que les téléviseurs Samsung Neo QLED et LG OLED AI, sont équipés de puces NPU capables d'améliorer la qualité d'image en temps réel et de traiter les commandes vocales immédiatement, sans connexion au cloud.
Les appareils électroménagers comme les aspirateurs robots et les réfrigérateurs intelligents peuvent également apprendre les habitudes de vie des utilisateurs grâce à l'IA embarquée et effectuer des opérations optimisées.
Même dans l'industrie automobile, les systèmes de conduite autonome et d'assistance à la conduite sont désormais équipés en standard d'une IA embarquée permettant une évaluation et une réponse immédiates de la situation, sans connexion au cloud.

--- p.49

L'informatique de périphérie fonctionne en traitant les données utilisateur immédiatement après leur génération sur un serveur ou un périphérique de périphérie proche.
Dans le modèle cloud traditionnel, toutes les données sont envoyées à un centre de données central distant pour traitement, mais le edge computing réduit considérablement cette étape et effectue rapidement les calculs et traitements nécessaires sur des serveurs périphériques situés localement.
Par exemple, les données collectées à partir de robots industriels et de mouvements d'avions dans les usines ou les aéroports ne sont pas envoyées vers un cloud central pour traitement, mais plutôt analysées et jugées en temps réel sur un petit serveur périphérique local pour une utilisation immédiate.
Cela réduit considérablement le temps de traitement et augmente la vitesse de réponse immédiate.

--- p.52

L'open source permet à un plus grand nombre de personnes de contribuer à la technologie, d'expérimenter et de donner leur avis, accélérant ainsi de façon exponentielle le rythme des améliorations.
Les entreprises peuvent craindre de partager leur code avec leurs concurrents, mais l'open source a prouvé que le partage agrandit le marché, et lorsque le marché se développe, les entreprises qui sont à la pointe de la technologie en profitent davantage.
Dans le domaine de l'IA notamment, où la construction d'un seul modèle peut coûter des centaines de milliards, voire des billions de wons, la collaboration ouverte est une stratégie intelligente pour réduire les risques et accélérer l'innovation.
--- p.87

La demande de données d'entraînement pour l'IA augmente rapidement, mais les données réellement utilisables sont rares.
Il arrive aussi que les ensembles de données spécifiques nécessaires à l'entraînement de modèles d'IA spécifiques fassent défaut, ou que la qualité des données soit médiocre, ce qui a un impact négatif sur les performances de l'IA.
Pour les modèles d'IA qui apprennent des informations d'image évoluant avec le temps, comme les plaques d'immatriculation des voitures, un manque de données à jour peut entraîner de mauvaises performances.

--- p.108

Par conséquent, pour que le métavers devienne une véritable plateforme d'avenir, il doit aller au-delà de la simple réplication ou du remplacement de la réalité.
Nous devons ouvrir de nouveaux horizons d'expérience, tels que des expériences impossibles dans la réalité, l'expansion des sens et des altérations de l'existence.
Plutôt que d'être simplement un service de réseautage social ludique, nous devons proposer un écosystème multidimensionnel où travail, apprentissage, jeu et consommation sont naturellement liés.


Pour ce faire, nous avons besoin d'un nouvel appareil qui implémente la réalité mixte.
À l'avenir, ce ne seront ni les smartphones ni les PC, mais plutôt des appareils sous forme de lunettes portées sur le visage qui seront au centre de l'attention.
Parmi les exemples, citons Vision Pro, Quest et Orion. Ce n'est que lorsque le monde réel et le monde virtuel seront connectés grâce aux appareils de réalité mixte que le métavers sera véritablement complet.
Il est donc difficile de considérer le métavers qui était populaire il y a cinq ans comme un métavers complet.
--- p.132

La prise de décision fondée sur les données (DDDM) est une méthode de prise de décision basée sur des preuves claires telles que des chiffres, des statistiques et des modèles plutôt que sur l'intuition ou l'expérience.
Les entreprises mondiales font cela depuis longtemps.
Google utilise les données pour éclairer chacune de ses décisions, de la composition des équipes aux lancements de produits en passant par les éléments de conception, tandis que Tesla et Meta expérimentent et améliorent également leurs produits en fonction des retours clients.
Aujourd'hui, même les petites et moyennes entreprises dépourvues de capacités techniques cherchent à adopter cette même culture grâce aux outils d'analyse de données.
D'après une enquête, 57 % des entreprises ont cité « l'amélioration de la qualité de la prise de décision » comme le principal avantage de l'analyse des données.
Cela va au-delà de la simple acquisition d'une supériorité technologique ; il s'agit également d'une stratégie visant à réduire les risques de marché et à développer des capacités de réaction rapide.

--- pp.165-166

Le domaine le plus commenté sur le marché mondial actuel de l'IA en Corée est la mémoire HBM (mémoire à large bande passante).
Les GPU de Nvidia nécessitent une mémoire ultra-rapide pour fonctionner, et SK Hynix fabrique la meilleure mémoire au monde.
La présence de SK Hynix, fournisseur de HBM, a été cruciale pour la domination absolue de NVIDIA sur le marché des GPU IA en 2023-2024.

Si la Corée joue un rôle crucial dans l'infrastructure de l'IA, pourquoi n'excelle-t-elle pas dans les modèles d'IA eux-mêmes, ni dans les services et plateformes qu'ils prennent en charge ? Le développement de modèles d'IA exige une puissance de calcul et des ressources humaines considérables, ainsi que des politiques et des investissements nationaux pour soutenir ce développement continu.
--- p.177

L'exploitation d'un système sur site, où une entreprise possède, entretient et gère directement le système dans ses propres installations, exige que l'entreprise construise et exploite directement les ressources physiques.
Bien que sa mise en place initiale puisse s'avérer coûteuse car elle offre un contrôle total sur tous les systèmes, elle présente l'avantage d'offrir une sécurité et une liberté opérationnelle accrues.
Cependant, à mesure que le nombre de clients augmente, notamment lorsqu'il s'étend aux utilisateurs du monde entier, les coûts de construction, d'installation et d'exploitation du système augmentent, et les investissements dans l'activité principale diminuent, ce qui peut entraîner un renversement des rôles.

Les applications natives du cloud, en revanche, peuvent éviter cet inconvénient en exploitant de manière flexible les ressources des clouds déjà construits et déployés à travers le monde.
De plus, le système peut être exploité à proximité des lieux physiques où les clients l'utilisent, ce qui permet un service plus rapide.
Autrement dit, en faisant fonctionner un système plus rapide sur un serveur physiquement plus proche, on réduit le temps de chargement des sites web ou des applications pour les utilisateurs et on augmente leur satisfaction globale.

--- p.186

Les capacités de raisonnement approfondies de l'IA émergent comme un outil révolutionnaire tant pour les entreprises que pour les particuliers.
Les entreprises peuvent tirer parti de la structure de pensée hiérarchique de l'IA pour diverses tâches, notamment la prise de décisions commerciales complexes, la génération automatisée de rapports à plusieurs niveaux, l'analyse des données clients et l'évaluation des risques.
Dans le secteur financier, les risques de marché sont simulés à l'aide de différents scénarios, et dans le domaine juridique, les clauses contractuelles sont analysées une par une afin d'examiner la possibilité d'une illégalité.
Dans le domaine médical, la possibilité d'un diagnostic est déduite étape par étape à partir des dossiers des patients et des informations sur leurs symptômes, et des informations supplémentaires sont demandées si nécessaire.
L'ensemble de ce processus est structuré comme si un expert humain était en train de réfléchir, ce qui le rend idéal pour assister le travail d'un véritable expert.

--- pp.220-221

Ce qui compte vraiment, c'est l'intelligence du robot.
Auparavant, les robots n'effectuaient que des mouvements programmés à l'avance.
La conduite et les opérations simples étaient possibles, mais les situations exceptionnelles ou les tâches nécessitant du discernement étaient impossibles.
Cependant, récemment, les robots évoluent vers des êtres capables de prendre des décisions et d'agir de manière autonome, car ils sont équipés d'une IA qui possède simultanément une capacité de compréhension du langage basée sur LLM et une capacité de reconnaissance de l'environnement basée sur LWM.
Par exemple, ils peuvent cuisiner, récupérer et déplacer des articles dans l'entrepôt et effectuer des tâches à la place des humains sur des lieux de travail dangereux.

Il s'agit d'une IA physique.
À mesure que l’IA qui comprend le langage (LLM) acquiert la capacité de percevoir l’environnement et la situation (LWM), l’IA n’est plus seulement un assistant d’écran, mais un collaborateur du monde réel.
À l'avenir, il est fort probable que de tels robots intelligents se généralisent dans la plupart des espaces où nous vivons.
--- p.232

Pour la coexistence homme-robot, il existe un élément aussi important que la technologie.
Tout repose sur la confiance et l'interaction.
La capacité des robots à comprendre les émotions humaines, à interpréter les signaux sociaux et à réagir de manière appropriée revêt une importance croissante.
À cette fin, nous développons activement la technologie HRI (interaction homme-robot).
Récemment, des robots émotionnels sont apparus, capables de reconnaître les expressions faciales, les intonations et les gestes humains et d'y répondre de manière appropriée.
Des robots comme Pepper et Nao permettent des interactions basées sur les émotions dans les hôpitaux, les écoles et les magasins.

À l'avenir, viendra un temps où les robots et les humains tisseront des liens émotionnels.
Outre la collaboration au travail, son rôle peut s'étendre aux interlocuteurs à domicile, aux aidants et aux assistants pédagogiques.
La clé de la coexistence ne réside pas dans la technologie, mais dans notre attitude et notre disposition à accepter les robots.
--- p.250

Le principal changement apporté par le réseau intelligent est l'optimisation de l'efficacité énergétique.
Auparavant, il était difficile de prévoir la demande, et la production et les installations étaient toujours exploitées en fonction de la consommation d'énergie maximale, ce qui entraînait beaucoup de gaspillage.
Cependant, grâce à des prévisions de la demande précises et à un retour d'information en temps réel, les réseaux intelligents peuvent produire uniquement ce qui est nécessaire et fournir uniquement là où c'est nécessaire.
Les entreprises peuvent réduire leurs coûts énergétiques, et les gouvernements et les collectivités locales peuvent réglementer la consommation d'énergie des citoyens grâce à des tarifs majorés aux heures de pointe ou à des rapports sur la consommation d'énergie.
Dans le secteur industriel notamment, les systèmes automatisés d'analyse de la consommation d'énergie basés sur des compteurs intelligents permettent une gestion avancée, comme l'optimisation des temps de fonctionnement des machines et l'élimination des points de gaspillage d'énergie.

--- p.257

L'apparition d'appareils sans batterie ne réduit pas seulement le stress lié à la recharge.
On peut trouver une bien plus grande valeur dans la durabilité et la protection de l'environnement.
Aujourd'hui, les batteries sont au cœur de presque tous les appareils électroniques, mais elles sont aussi une source de problèmes environnementaux.
L'extraction et le traitement des métaux rares comme le lithium, le cobalt et le nickel entraînent des destructions environnementales, et les batteries usagées deviennent également des déchets dangereux.
Des milliards de piles sont jetées chaque année dans le monde, et leur élimination devient un problème de plus en plus grave.
Si la technologie de récupération d'énergie se commercialise et se généralise, elle pourrait complètement changer cette structure énergétique centrée sur les batteries.

--- pp.271-272