

Intéressant, mais un peu réducteur à mon sens :
- l’effondrement des modèles a été identifié et fait l’objet d’études (par exemple : https://arxiv.org/html/2402.07712v1). Il n’y a aucune raison de pensé que les biais introduits par les données synthétiques ne puissent être limité dans le traitement qu’en font les modèles.
- la “bulle” IA n’en est pas forcément une. si les LLM sont probablement sur-côtés, les applications pratiques de l’IA sont réelles et vont très certainement se développer dans le monde professionnel.
Attention aux discours d’Altman qui servent toujours son intérêt. Pour citer ce bon article de Arstechnica :
Bulle spéculative certainement, mais les risques d’effondrement paraissent plus limités (pour les GAFAM).
L’étude du MIT se concentre sur les revenus à court terme “95 percent of enterprise AI pilots fail to deliver rapid revenue acceleration”, mais rien n’indique que ce ne sera pas le cas à moyen terme. En gros ce n’est pas une solution miracle. Il faut que les services IT intègrent ces outils et revoit certains processus et que les utilisateurs s’approprient les capacités de ces IA. J’y vois surtout une alerte pour les dirigeants, qui doivent comprend que pour tirer profit, il faut que les utilisateurs sachent utiliser ces outils pour en tirer parti dans leur travail.