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Si les propositions de l’intelligence artificielle ont tant d’impacts sur de nombreuses personnes, c’est qu’elles reposent sur une double habilité. Une utilisation des capacités technologiques de notre époque, notamment en matière de calcul et de stockage. Et un fonctionnement qui comble nos souhaits de facilité et de rapidité.

Octets et dictionnaire.

Pour bien comprendre les limites, défauts et dérives de l’intelligence artificielle, il suffit d’ouvrir un outil, sans aucune nouvelle technologie, le dictionnaire ! En prenant chaque mot clef émis par l’IA dans une de ses propositions de réponses, vous verrez très rapidement à quel point les confusions, les a peu près, voire même les contresens peuvent exister dans l’utilisation d’un seul mot.

Car malgré toutes les techniques ou les méthodes que contiennent les intelligences artificielles comme le « Word embedding » et la vectorisation, cet outil n’a toujours pas de compréhensions profondes et structurantes garanties.

Quand on sait que le succès d’une innovation se joue souvent sur des détails, on voit les risques qu’une mauvaise analyse textuelle peut amener.

Finalement, rien de neuf ?

En matière de créations de contenus textuels, qui se veulent des « informations, est-ce que l’intelligence artificielle, n’est pas, en réalité qu’un super moteur de recherche adapté à l’ère du temps technologique ? Est-ce que les performances de l’IA sont-elles aussi fortes qu’on le dit ? Ou qu’on veut nous faire croire ?

Est-ce qu’il n’y aurait pas, des grandes similarités, voire plus, entre les fonctions, devenues maintenant classiques, de synthèse de données que proposent Google®™️ depuis des années et les capacités de l’IA ? Est-ce qu’afficher une succession de mots, de phrases, ne revient pas à imiter ce qui est déjà proposé dans le moteur de recherche n°1.

C’est cette interrogation que nous posons avec cette vidéo qui propose de comparer justement, dans un cas concret, les prétentions de l’IA et les capacités déjà démontrées de Google ®™️.

L’IA nous rappelle quelqu’un(e) !

Il est nécessaire de rappeler les nombreuses limites de l’intelligence artificielle. Et notamment les grands principes sur lesquels elle se vante d’être créée et développée. Comment créer du nouveau en copiant et reproduisant, sans comprendre, ce qui a constitué le passé ?

L’analogie avec un voisin ou voisine d’école élémentaire, qui copiait sur nous, peut être un rappel humoristique de ces encadrements que contient l’intelligence artificielle.

Technologie sans maîtrise n’est que ruine des Entreprises !

Des analogies sont parfois plus parlantes que des discours sur des erreurs de théories et ou de problème de mise en pratique. C’est pour cette raison que cette vidéo, possiblement pédagogique, est proposée.

Car les premiers pas de l’Intelligence Artificielle sont très proches, dans l’esprit, aux premiers tours de roues qu’a effectué le Fardier de Monsieur CUGOT. Le Fardier fut l’invention du premier véhicule de la civilisation Humaine qui ne soit pas propulsé par une force naturelle, animale ou humaine. Équipé d’un moteur à vapeur, il fit sa première sortie en novembre 1770 à Vanves (Hauts-de-Seine). Ce fut la première fois dans l’histoire qu’un objet a été entièrement autonome dans son déplacement. D’où la notion « d’auto mobile ». Il fut ainsi le premier véhicule à se déplacer par lui-même, le premier véhicule à avoir un conducteur, le premier véhicule à avoir un passager (deux sièges). Et aussi le premier véhicule à avoir… un accident.

En effet on dit que dès la première sortie ; l’engin n’étant pas pourvue de freins, ni de boîte de vitesses , l’engin s’encastra, au bout de quelques centaines de mètres, dans un mur d’une rue légèrement en pente. Il en est de même pour l’Intelligence Artificielle. On perçoit bien la notion de puissance et des capacités.

Et pour l’instant, tout se passe bien dans les premiers pas ou tours de roue de l’IA. Mais n’a t’elle pas oublié, elle aussi, des fondamentaux ? Quelles sont les graves erreurs de design qui président à sa conception ? Quelles sont les défauts dans la cuirasse ? Les limites et les dangers ? C’est ce que nous allons découvrir, peu à peu. Mais à des coûts et des impacts négatifs de plus en plus importants pour les utilisateurs de l’IA.

Alors attention à ne pas se laisser séduire par un possible nouveau Fardier de CUGNOT. Et à garder en tête, et en mise en action, la notion fondamentale de Maîtrise. C’est justement ce qui est proposé dans la méthode des Modèles de Savoirs.

L’intelligence artificielle n’explique rien.

Toujours sans aucun jargon technique, il est bon de se reposer, de manière humoristique, mais aussi tellement vraie et justifiée, de savoir quels sont les fondements théoriques de l’Intelligence Artificielle.

Il est tout aussi étonnant, et inquiétant, que les tenants et laudateurs purs et durs de l’IA ne s’interrogent pas plus sur les fondations de cette technologie. Qui y a-t-il au-delà des LLM, les Large Language Models (Large Modèle de Langage) ? Et de ses dérivés comme le « Word enbedding » (inclusion de mots sur des bases vectorielles) ?

Comment l’IA structure-t-elle vraiment ses propositions ou conclusions ? Sur quelles notions et théories de l’Information repose-t-elle ? Dans notre hypothèse, les travaux de l’IA reposent en fait sur des Modèles de Savoirs. Sauf que cette notion n’est ni connue ni formalisée par les développeurs de l’IA car ce ne sont pas eux qui l’ont inventé.

En conséquence, toute production d’informations par l’IA est un pseudo modèle de Savoir, incomplet, instable et non structuré et non articulé. Cette vidéo est donc un rappel pédagogique de ces problèmes de fond.