Customize this title in french L’Amérique a oublié IBM Watson. Est-ce que ChatGPT est le prochain ?

Make this article seo compatible,Let there be subheadings for the article, be in french, create at least 700 wordsDébut 2011, Ken Jennings ressemblait au dernier espoir de l’humanité. Watson, une intelligence artificielle créée par le géant de la technologie IBM, avait réussi moins Péril joueurs avant que le champion de tous les temps de l’émission n’entre dans un match d’exhibition de trois jours. À la fin du premier match, Watson – une machine de la taille de 10 réfrigérateurs – avait Jennings dans les cordes, menant de 35 734 $ à 4 800 $. Le troisième jour, Watson a terminé le travail. « Pour ma part, je souhaite la bienvenue à nos nouveaux seigneurs de l’informatique », a écrit Jennings sur son écran vidéo pendant Final Jeopardy.Watson était meilleur que n’importe quelle IA précédente pour résoudre un problème qui avait longtemps déconcerté les chercheurs : comment faire en sorte qu’un ordinateur comprenne précisément un indice posé en anglais idiomatique, puis recrache la bonne réponse (ou, comme dans Péril, la bonne question) ? « Pas une liste de résultats de documents où la réponse peut être », ce que les moteurs de recherche ont renvoyé, « mais la réponse très spécifique », m’a dit David Ferrucci, développeur principal de Watson. Son équipe a alimenté Watson avec plus de 200 millions de pages de documents – provenant de dictionnaires, d’encyclopédies, de romans, de pièces de théâtre, de la Bible – créant quelque chose qui ressemblait à un cerveau synthétique. Et l’Amérique en a perdu la tête : « Est-ce que Watson pourrait venir ensuite pour nos emplois en radiologie ou en droit ? » NPR a demandé dans une histoire intitulée « The Dark Side of Watson ». Quatre mois après sa Péril gagner, l’ordinateur a été nommé Personnalité de l’année aux Webby Awards. (Discours d’acceptation de Watson : « Personnalité de l’année : ironique. »)Mais maintenant que les gens sont à nouveau confrontés à des questions sur une IA apparemment omnipotente, Watson est manifestement absent. Lorsque j’ai interrogé l’analyste technologique de longue date Benedict Evans à propos de Watson, il a cité Obi-Wan Kenobi : « C’est un nom que je n’ai pas entendu depuis longtemps. » ChatGPT et d’autres nouveaux outils d’IA générative peuvent fournir de la poésie pastiche et des papes portant Balenciaga, des capacités qui dépassent de loin ce que Watson pouvait faire il y a dix ans, bien qu’elles soient toujours basées sur les idées de traitement du langage naturel qui ont aidé à détrôner Jennings. Watson devrait se vanter de sa voix guindée, ne pas disparaître dans l’insignifiance. Mais sa trajectoire se répète ; une partie de ce qui a condamné la technologie est maintenant sur le point de réduire le potentiel des produits d’IA populaires aujourd’hui.La première chose à savoir sur Watson, c’est qu’il n’est pas mort. Les modèles et les algorithmes de la machine ont été étouffés et intégrés dans un corps de logiciels B2B. Aujourd’hui, IBM vend Watson par abonnement, intégrant le code dans des applications telles que Watson Assistant, Watson Orchestrate et Watson Discovery, qui aident à automatiser les processus back-end au sein du service client, des ressources humaines et de la saisie et de l’analyse de documents. Des entreprises comme Honda, Siemens et CVS Health ont fait appel à « Big Blue » pour l’assistance de l’IA sur un certain nombre de projets d’automatisation, et un porte-parole d’IBM m’a dit que les outils Watson de l’entreprise sont utilisés par plus de 100 millions de personnes. Si vous demandez à IBM de vous créer une application qui utilise l’apprentissage automatique pour optimiser quelque chose dans votre entreprise, « ils seront très heureux de créer cela, et ce sera probablement parfaitement bon », a déclaré Evans.Dès le début, IBM a voulu faire de Watson un outil métier. Après tout, c’est IBM—l’International Business Machines Corporation—une entreprise qui s’est taillée depuis longtemps un créneau pour les grandes entreprises qui ont besoin d’aide informatique. Mais ce que Watson est devenu est beaucoup plus modeste que l’argumentaire de vente initial d’IBM, qui comprenait le déchaînement des prouesses de la machine en matière de recherche de faits sur des sujets aussi variés que les conseils boursiers et les traitements personnalisés contre le cancer. Et pour rappeler à tous à quel point Watson était révolutionnaire, IBM a diffusé des publicités télévisées dans lesquelles Watson plaisantait joyeusement avec des célébrités comme Ridley Scott et Serena Williams. La société a rapidement conclu des accords centrés sur l’IA avec des hôpitaux tels que Memorial Sloan Kettering et le MD Anderson Cancer Center ; ils ont lentement sombré. Watson la machine pourrait jouer Péril à un niveau très élevé ; Watson l’assistant numérique, essentiellement un Swole Clippy nourri de données d’entreprise et de techno-optimisme, pouvait à peine lire l’écriture manuscrite des médecins, et encore moins perturber l’oncologie.La technologie n’était tout simplement pas à la hauteur. « Il n’y avait pas de renseignement là-bas », a déclaré Evans. Les modèles d’apprentissage automatique de Watson étaient très avancés pour 2011, mais pas comparés à des bots comme ChatGPT, qui ont ingéré une grande partie de ce qui a été publié en ligne. Watson a été formé sur beaucoup moins d’informations et n’a excellé qu’à répondre à des questions factuelles comme celles que vous trouvez sur Péril. Ce talent contenait un potentiel commercial évident, du moins dans certains domaines, comme la recherche. « Je pense que ce à quoi Watson était bon à l’époque s’est en quelque sorte transformé en ce que vous voyez Google faire », a déclaré Ferrucci : proposer des réponses précises à des questions familières.Mais les combinaisons en charge sont allées après le jeu plus grand et plus techniquement difficile d’alimenter la machine avec des types de matériaux entièrement différents. Ils considéraient Watson comme un ticket-repas générationnel. « Il y avait beaucoup d’hyperboles autour de cela, et beaucoup de manque d’appréciation de ce qu’il peut vraiment faire et de ce qu’il ne peut pas faire, et finalement de ce qui est nécessaire pour résoudre efficacement les problèmes commerciaux », a déclaré Ferrucci. Il a quitté IBM en 2012 et a ensuite fondé une start-up d’IA appelée Elemental Cognition.Interrogé sur ce qui n’allait pas, un porte-parole d’IBM m’a indiqué une déclaration récente du PDG Arving Krishna : « Je pense que l’erreur que nous avons commise en 2011 est que nous avons conclu quelque chose correctement, mais que nous avons tiré les mauvaises conclusions des conclusions. Watson était « un concept car », m’a dit Kareem Yusuf, responsable de la gestion des produits pour le portefeuille de logiciels d’IBM, une preuve de la technologie destinée à stimuler l’innovation.Et pourtant, pour d’autres, IBM a peut-être semblé plus préoccupé par la construction d’une salle d’exposition pour son cabriolet flashy que par la conception du modèle de l’année prochaine. Une partie du problème d’IBM était structurelle. Des entreprises plus riches et plus agiles comme Google, Facebook et même Uber menaient les recherches les plus pertinentes sur l’IA, développaient leurs propres algorithmes et les intégraient aux logiciels de tous les jours. « Si vous étiez un universitaire de pointe en apprentissage automatique », a déclaré Evans, « et que Google vient à vous et que Meta vient à vous et qu’IBM vient à vous, pourquoi iriez-vous chez IBM ? C’est une entreprise des années 70. » Au milieu des années 2010, m’a-t-il dit, Google et Facebook étaient en tête du peloton en matière de recherche et de développement sur l’apprentissage automatique, faisant de gros paris sur les start-ups d’IA telles que DeepMind. Pendant ce temps, IBM produisait un spot de 90 secondes pour les Oscars mettant en vedette Watson, Carrie Fisher et la voix de Steve Buscemi.Dans un sens, la vision d’IBM d’une suite d’outils commerciaux construits autour de l’apprentissage automatique et du traitement du langage naturel s’est réalisée, mais pas grâce à IBM. Aujourd’hui, l’IA alimente vos résultats de recherche, assemble votre fil d’actualités et alerte votre banque d’éventuelles activités frauduleuses. Il bourdonne en arrière-plan de « tout ce que vous traitez tous les jours », m’a dit Rosanne Liu, chercheuse senior chez Google et co-fondatrice de ML Collective, une association de recherche à but non lucratif. Ce moment de l’IA crée encore plus de revendications d’entreprise pour l’automatisation, car chaque entreprise veut son propre bot.Bien que Watson ait été réduit à une note de bas de page historique, IBM continue de participer à l’action. Le travail d’IA le plus avancé ne se déroule pas au siège d’IBM à Westchester, New York, mais une grande partie est open-source et a une courte durée de vie. Adapter les objets d’occasion de la Silicon Valley peut…

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