Exposé de Thierry Rayna

Je suis professeur de l’École polytechnique, au département Management de l’innovation, et chercheur au CNRS à l’Institut interdisciplinaire de l’innovation (i3). Je dirige également la chaire Technology for Change de l’Institut polytechnique de Paris. Économiste de formation, j’ai un côté geek qui me conduit à m’intéresser à ce qui va advenir plutôt qu’à ce qui s’est déjà produit. Mes recherches portent principalement sur l’impact des technologies numériques, qu’il s’agisse de la blockchain, dont je suis venu vous parler ici même il y a quelques années1, ou de l’intelligence artificielle (IA) générative, sujet de cette séance. Quand une nouvelle technologie fait irruption dans le débat public, on se heurte toujours à un double écueil : ceux qui connaissent bien la technologie y voient une myriade d’applications – là où seules quelques-unes sont vraiment pertinentes –, ce qui tient du fantasme ; ceux qui connaissent bien les marchés et les usages, mais mal la technologie, vont faire fi des limites de cette dernière – un détail ! – et envisager, là aussi, moult usages, qui tiennent de la science-fiction. Face à ce double écueil, mon rôle est de guider et d’éclairer les entreprises, surtout au moment critique où elles baissent la garde parce que, trop prévenues d’une rupture frontale qui ne vient pas, elles en ignorent les ruptures latérales qui vont les déstabiliser.

IA générative : rupture ou continuité ?

Le battage technologique se concentre aujourd’hui sur l’IA générative. Néanmoins, qu’y a-t-il de vraiment neuf là-dedans ? Les débats enflammés sur l’IA sont apparus en même temps que l’IA elle-même, il y a plusieurs décennies ! Cependant, il y a quelques mois, on a vu subitement émerger un nouvel acteur, OpenAI, le créateur de ChatGPT, dont on peut se demander s’il ne va pas devenir, à l’instar d’un Google en son temps, ce que les Anglosaxons appellent un game changer. Or, la technologie sur laquelle sont basés ChatGPT ou les générateurs d’images Dall-E et Stable Diffusion date de plusieurs décennies, les ajouts les plus récents remontant à 2017. Elle est connue de tous, notamment des GAFAM. Est-ce alors la taille des bases d’entraînement, la puissance de calcul, qui aurait fait un saut spectaculaire ? Pas davantage, car comme le montre un remarquable graphique publié par le magazine The Economist, ils ont évolué à peu près conformément à la loi de Moore, avec une inflexion au début des années 2000, mais pas de manière à expliquer le soudain engouement. Est-ce alors le côté génératif qui est neuf ? Eh bien non ! L’IA générative repose sur les mêmes algorithmes qu’une IA “habituelle”, mais utilisés dans le sens inverse. Pour la reconnaissance d’image, on nourrit habituellement l’algorithme de milliard d’images similaires – des chats, par exemple –, qui ne sont pour lui que de la “bouillie” de pixels, au sein desquelles il va falloir reconnaître des motifs de pixels particuliers – des patterns – qui seront associés à un mot clé – chat. C’est l’IA discriminative que vous utilisez tous les jours. L’IA générative fonctionne exactement de la même manière – même entraînement – sauf qu’au lieu de fournir en entrée une image et d’obtenir en sortie un mot clé, on fait l’inverse : on fournit en entrée un mot clé, que l’algorithme combine à des pixels aléatoires pour façonner une image de chat. La génération de texte, avec ChatGPT, repose sur le même principe.

La vraie nouveauté : l’ouverture

Il n’y a donc absolument rien de nouveau qui explique ce buzz, sinon une cause de rupture fondamentale : l’ouverture ! Là où Google, Apple, Amazon ou Facebook, pour ne citer qu’eux, conservaient jalousement leurs algorithmes d’IA sous cloche, OpenAI a décidé de faire l’inverse, en disant à chacun de nous : « Vous voulez vous servir de notre IA ? Allez-y ! Et comme bon vous semble. » Cela change tout ! Nous avons basculé d’une situation dans laquelle l’IA était entre les mains d’une poignée d’entreprises, qui essayaient à tâtons d’en découvrir les usages pertinents, à une autre où tout un chacun peut s’en servir pour en faire l’usage de son choix. OpenAI a fait sortir le génie de la bouteille. Là encore, ce phénomène n’est pas neuf, car nous avons déjà connu plusieurs fois des ruptures causées par l’ouverture d’une technologie numérique – Web 2.0, blockchain… – au plus grand nombre. L’IA générative n’est donc qu’une technologie numérique comme les autres.

Une nouvelle forme de capitalisme

Ces multiples précédents peuvent nous aider à prédire ce qui va se passer à moyen et long terme pour les entreprises, mais cela nécessite de prendre un peu de recul. De fait, toutes ces technologies numériques ont en commun de nous faire passer d’un monde – celui du capitalisme industriel – où les entreprises avaient le monopole des moyens de production (conception, production/fabrication, distribution, communication…), à un monde dans lequel tout individu, s’il le souhaite, a à sa disposition des moyens de design, de conception, de création/fabrication, de distribution et de communication. Et ce “simple” changement conduit lui-même à deux tendances absolument fondamentales.