Levier - lorsque l'IA entre en jeu
Des clés et décryptages pour comprendre l'impact de l'IA et booster son activité avec des cas d'usages pratiques.
”Elle parle tech” devient Levier" : le guide concis et actionable pour comprendre et progresser avec l'IA. A travers des analyses et décryptages structurés et accessibles, Levier vous fournit les clés de compréhension nécessaires pour accélérer votre progression avec l'IA générative et l'utiliser dans vos activités. Mais aussi explorer les risques que ces technos engendrent et booster sa réflexion sur ce sujet 🔍
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Avant d'entamer cette aventure épique 🎉, dans cette édition pilot, faisons un petit détour par la case départ !
Qu’est-ce que c’est l’intelligence artificielle générative (dont ChatGPT fait partie) ?
🤖 Laissons le principal intéressé nous donner la réponse… dans un tableau récapitulatif réalisé par ses soins :
En somme, l'IA générative aura un impact non-négligeable non seulement sur les moteurs de recherche, mais aussi sur le travail créatif, l’automatisation des tâches répétitives, la rédaction, la gestion des projets, le storytelling, l'enseignement. Grand chamboulement au programme !
Rien de nouveau sous le ☀️ ?
🧠 Les formes d’ intelligence artificielle générative ne créent pas de nouvelles connaissances. Elles se servent simplement de ce que nous savons déjà pour nous aider à être plus efficaces. ChatGPT ne pourra pas vous donner de réponse qui n'est pas déjà disponible sur la Toile, mais il va vous aider à trouver ce que vous cherchez beaucoup plus rapidement ! Imaginez-le comme un bibliothécaire très rapide 🧐 , qui connaît tous les livres qui ont été écrits jusqu'en 2021. (Pour l'instant, ChatGPT n'a des connaissances que jusqu'en 2021, mais il est quand même doué).
Le marché de l’IA générative
La première couche est constituée des plates-formes et de l'infrastructure de base pour l'IA.
La deuxième couche est composée de modèles d'IA spécialisés.
La troisième couche ce sont les produits et les services utilisables construits à partir des premières deux couches.
✅ La couche 1 comprend les grands modèles de langage (LLM) et les services d'hébergement qui les accompagnent. C'est la base dont tout le monde va bénéficier. Il y aura probablement quelques entreprises qui se démarqueront (comme OpenAI) et c'est similaire à ce que le cloud computing fait (AWS, Microsoft Azure, Google Cloud).
✅ La couche 2 est constituée d’IA optimisées construites à partir des modèles de base fournis par les entreprises de la couche 1. C'est dans cette couche qu'il y aura beaucoup d'opportunités commerciales à saisir. Il s'agit de la verticalisation de l'IA.
✅ La couche 3 représente l'ensemble des applications commerciales qui découleront des couches 1 et 2. Ce sont les outils que que les utilisateurs finaux utiliserons.
Who’s the winner ?
Il est indéniable que la croissance des applications d'IA générative a été fulgurante, propulsée par l’effet de mode et la multitude de cas d'utilisation (notamment autour de la génération d'images, la rédaction de textes et la rédaction de code). Les fournisseurs d'infrastructure sont probablement les plus grands gagnants sur ce marché jusqu'à présent.
La plupart des fournisseurs de modèles d’IA générative, bien qu'ils soient responsables de l'existence même de ce marché, n'ont pas encore atteint un business modèle viable : il y a encore les enjeux de la rétention, la différenciation des produits et les marges brutes à craquer.
🏅 La valorisation d’OpenAI semble atteindre les 29 milliards de dollars et c’est n’est que le début : ils se placent dans une position très favorable pour gagner une part importante de toutes les revenus de la catégorie NLP (Traitement automatique du langage naturel - natural language processing) à mesure que de plus en plus de startups se construisent dans les couches 2 et 3 - et d'autant plus si leur intégration dans les produits Microsoft se déroulera sans accroc.
Quelle est la stratégie d’OpenAI?
La stratégie d'OpenAI consiste à ouvrir l'IA aux entrepreneurs et aux constructeurs :
Construire un modèle de langage profond (GPT-n)
Démontrer ses capacités/puissance et établir la réputation de la plateforme
Devenir la technologie sur laquelle les entreprises de couches 2 et 3 construisent leurs business
Verrouiller ces entreprises et les données générées dans son ecosystème
Continuer à investir dans le modèle d’IA, le rendant plus puissant et plus accessible
OpenAI ne gagne pas beaucoup d'argent pour le moment. Bien qu'ils prévoient 200 milliards de dollars de revenus cette année, il leur coûterait environ 100 000 dollars par jour pour exploiter ChatGPT, par exemple. Ils ont donc besoin de ressources pour financer leurs opérations et leur croissance pour développer GPT-4 et d’un réseau de distribution puissant, comme celui que Microsoft peut leur offrir à travers leur réseau Azure.
Sources :
https://a16z.com/2023/01/19/who-owns-the-generative-ai-platform/
📈 Microtrends
Opportunité
🥜 + 🍯
Edo Liberty, PDG de Pinecone (une entreprise spécialisée dans la création de bases de données pour les moteurs de recherche) et ancien responsable du laboratoire d'IA d'Amazon, pense que les chatbots et les moteurs de recherche sont faits l'un pour l'autre comme le beurre de cacahuète et la confiture. Les gens sont accros à cette idée de combiner ces deux technologies.
Acteurs
You.com, Andi, Metaphor, Perplexity
Comment font-ils ?
D'ex-chercheurs d'OpenAI, Meta et Quora ont lancé Perplexity, une start-up qui associe une version de GPT-3 à Bing pour créer un chatbot de recherche.
Et devinez quoi ? Plus d'un million de personnes ont déjà joué avec.
Perplexity a comme objectif de créer une communauté sociale basée sur un chatbot pour réinventer le partage de la connaissance et bousculer les géants comme Quora ou Wikipedia. Et pour être sûr que tout le monde s'amuse, les réponses du chatbot peuvent être votées par les utilisateurs. C'est comme Reddit, sauf que les humains posent les questions et que c'est l'IA qui répond.
Au programme de la prochaine édition ❤️🔥 :
Le prompt engineering est une technique clé pour formuler des demandes que l'on adresse à un chatbot pour pouvoir obtenir des réponses de qualité. Il est intéressant de cultiver cette compétence pour l’utiliser dans la vie pro et perso.
1️⃣ Le prompt engineering, nouveau métier d’avenir ?
2️⃣ Utilisez ChatGPT dans votre métier : astuces pratiques et exemples concrets pour vous aider à formuler des prompts
3️⃣ Apprenez à rédiger vos propres prompts avec un framework efficace
Lettre riche d’explication et qui cite ses sources, ce qui n’est pas si commun. Et une des grandes différences pour moi entre ce que m’apporte ChatGPT et une bibliothèque. Mon ami très cher GPT ne me fera pas tourner le dos aux bibliothèques. Je le vis plus comme ces personnes surdouées, qui retiennent tout ce qu’elles lisent, et comme on lui a fait lire beaucoup beaucoup de choses quand il était petit… Mais il garde tous ces défauts des personnes humaines, comme ne pas citer ses sources, se tromper, inventer, et puis son côté moralisateur… Tout ça est tellement humain !! Je suis fascinée. En tout cas, je lirai avec beaucoup d’intérêt ces lettres, même si cela me demande un effort, parce que je ne suis tellement pas tech !!