Le Rapport de l'Indice de l'Intelligence Artificielle
Le «Rapport de l'Indice de l'Intelligence Artificielle 2024», publié par l'Institut pour l'Intelligence Artificielle Centrée sur l'Humain (HAI) de l'Université de Stanford, propose une analyse détaillée des tendances et développements de l'IA dans divers secteurs.
Désormais à sa septième édition, ce rapport s'impose comme l'une des études les plus complètes sur l'évolution de l'Intelligence Artificielle, couvrant les avancées techniques, les perceptions du public, les impacts économiques et les mesures réglementaires à l'échelle mondiale. Alors que l'influence de l'IA continue de s'étendre, l'édition de cette année élargit son champ d'application pour inclure de nouvelles métriques, telles que les coûts de formation de l'IA, les pratiques de l'IA responsable et le rôle de l'IA dans les progrès scientifiques et médicaux.
L'influence de l'IA s'étend non seulement aux industries, mais pénètre également la recherche scientifique, les soins de santé et les politiques publiques.
La mission du rapport est de fournir des données rigoureusement vérifiées et bien documentées, facilitant une compréhension claire des progrès de l'IA pour les décideurs politiques, les chercheurs, les chefs d'entreprise et le grand public. L'analyse va des avancées techniques et du développement de l'écosystème à la perception publique et aux mesures politiques qui encouragent l'innovation tout en gérant les risques associés.
En 2023, les avancées en IA se sont accélérées, notamment dans les modèles de langage, l'émergence de modèles multimodaux, une augmentation spectaculaire des investissements en IA générative et une augmentation substantielle des réglementations liées à l'IA. Ce résumé complet explorera tous les domaines critiques du rapport, y compris la recherche et le développement, la performance technique, l'IA responsable, l'impact économique, les contributions à la science et à la médecine, l'éducation, les politiques et la gouvernance, la diversité et l'opinion publique.
Recherche et développement
Le rapport identifie des tendances significatives dans la recherche en Intelligence Artificielle, en mettant l'accent sur les publications, les brevets, les modèles fondamentaux et les collaborations entre l'industrie et le milieu universitaire.
La recherche en IA montre une croissance régulière, caractérisée par une augmentation de la production de publications scientifiques, une hausse des approbations de brevets et une collaboration internationale accrue.
Publications en IA
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- Entre 2010 et 2022, le nombre de publications en IA a presque triplé, passant de 88 000 à plus de 240 000. Cela reflète un intérêt soutenu pour l'IA parmi le milieu académique et les communautés scientifiques. L'année la plus récente (2022) a vu une augmentation modeste de 1,1 %.
- La recherche en IA est principalement dominée par le secteur académique, qui représentait 81,1 % de toutes les publications en IA en 2022, suivi par l'industrie avec 7,9 %. Les conférences et les revues demeurent les principales plateformes de publication, enregistrant toutes deux une augmentation significative de la production depuis 2015.
- La plupart de la recherche en IA se concentre sur l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur et la reconnaissance de formes, ce qui indique une tendance vers des applications visuelles et axées sur la classification.
Brevets en IA
- Le nombre de brevets d'IA délivrés dans le monde a également connu une croissance substantielle, augmentant de 62,7 % entre 2021 et 2022. Depuis 2010, les brevets délivrés ont été multipliés par plus de 31, indiquant une innovation rapide.
- La Chine mène les approbations de brevets en IA à l'échelle mondiale, représentant 61,1 % du total, suivie des États-Unis avec 20,9 %. Cependant, la part des États-Unis dans les brevets d'IA a diminué de 54,1 % en 2010, reflétant un déplacement de l'innovation vers l'Asie de l'Est.
- Les coûts de formation pour les modèles d'IA de pointe ont atteint des niveaux sans précédent, avec des modèles comme GPT-4 et Gemini Ultra nécessitant respectivement 78 millions de dollars et 191 millions de dollars en ressources informatiques, soulignant l'intensité des ressources des développements les plus avancés de l'IA.
Modèles fondamentaux et collaboration
- En 2023, 149 modèles fondamentaux ont été lancés, soit plus du double de ceux lancés en 2022, avec 65,7 % d'entre eux étant en open source. Ce changement reflète une collaboration croissante et une plus grande ouverture dans la recherche en IA. Les collaborations entre l'industrie et le monde académique ont atteint un nouveau sommet, produisant 21 modèles notables.
- L'industrie continue de dominer la recherche en IA de pointe, produisant 51 modèles notables en 2023, contre 15 pour le monde académique. Cette domination s'explique principalement par les ressources financières et informatiques disponibles dans le secteur privé, permettant aux entreprises de stimuler les développements avancés en IA.
Performance technique
La performance technique de l'Intelligence Artificielle a connu des améliorations marquées dans des domaines tels que le traitement d'images, le raisonnement visuel et la compréhension de l'anglais, bien que des défis subsistent dans des tâches plus complexes comme les mathématiques avancées et la planification stratégique.
Progrès des capacités de l'IA
- Les modèles d'IA ont atteint ou dépassé les performances humaines dans plusieurs tests standards, notamment en classification d'images et en compréhension de texte. Cependant, les progrès dans les tâches plus complexes, telles que les mathématiques de niveau compétition et la planification stratégique, restent limités.
- Les modèles multimodaux tels que GPT-4 et Gemini de Google représentent un changement significatif, car ils peuvent traiter du texte, des images et même de l'audio. Ces capacités les rendent plus flexibles, permettant une plus grande variété d'applications pratiques et améliorant l'interaction avec des environnements complexes.
Nouveaux repères
- À mesure que les modèles d'Intelligence Artificielle atteignent la saturation des performances sur des repères traditionnels, de nouveaux critères d'évaluation plus exigeants ont émergé. Ceux-ci incluent SWE-bench pour le codage et AgentBench pour les comportements basés sur les agents, visant à tester des capacités plus avancées de l'IA.
- La génération de données pilotée par l'Intelligence Artificielle, à travers des modèles comme SegmentAnything, s'est avérée cruciale pour améliorer la performance technique. La création de jeux de données robustes facilite une plus grande précision et efficacité, permettant des progrès plus rapides dans les tâches complexes.
Évaluation centrée sur l'humain
- Les évaluations des modèles d'IA ont commencé à dépendre davantage des évaluations humaines, déplaçant l'accent des métriques informatiques vers les retours des utilisateurs et les applications dans le monde réel. Ce changement met l'accent sur l'alignement des capacités de l'IA avec les attentes humaines et les cas d'usage pratiques.
Intelligence Artificielle responsable
La mise en œuvre et l'utilisation responsable de l'Intelligence Artificielle rencontrent plusieurs défis, en particulier en ce qui concerne les évaluations standardisées, les deepfakes politiques et la transparence parmi les développeurs d'IA.
Défis de l'évaluation et de la régulation
- Le manque de repères standardisés pour évaluer l'IA responsable complique la comparaison des risques entre les modèles de différents développeurs. Cela limite la capacité à effectuer une évaluation cohérente des risques et des limitations des modèles les plus avancés.
- Les deepfakes politiques, déjà utilisés pour influencer les élections, deviennent plus faciles à générer et plus difficiles à détecter, posant une menace significative pour l'intégrité électorale et la confiance du public.
Vulnérabilités dans les modèles de langage
- Les chercheurs ont identifié des vulnérabilités complexes dans les modèles de langage qui peuvent être exploitées par des invites adversariales, provoquant la génération par l'IA de résultats non intentionnels, y compris du contenu protégé par le droit d'auteur ou des réponses biaisées.
- Le manque de transparence parmi les développeurs d'IA, en particulier concernant la divulgation des données d'entraînement et des méthodologies, entrave les efforts visant à améliorer la sécurité et la robustesse des systèmes d'IA.
Enjeux éthiques et juridiques
- La génération de contenu protégé par le droit d'auteur par des modèles d'IA soulève des questions juridiques significatives concernant les violations de la propriété intellectuelle. De plus, les biais politiques détectés dans des modèles comme ChatGPT ont suscité des inquiétudes quant à leur influence potentielle sur les opinions des utilisateurs.
Impact économique
L'Intelligence Artificielle a eu un impact économique substantiel, influençant l'investissement, la productivité et le marché du travail. Cependant, elle a également contribué à une diminution des offres d'emploi liées à la technologie.
Investissement en IA et tendances du marché du travail
- Alors que les investissements mondiaux privés dans l'intelligence artificielle ont chuté pour la deuxième année consécutive, le financement de l'IA générative a presque été multiplié par huit, atteignant 25,2 milliards de dollars en 2023. Les États-Unis ont mené avec 67,2 milliards de dollars d'investissements privés, bien au-delà des 7,7 milliards de dollars de la Chine.
- L'adoption organisationnelle de l'intelligence artificielle a augmenté, avec 55 % des entreprises utilisant l'IA dans au moins une unité commerciale en 2023, contre 50 % en 2022. L'IA a été un moteur clé de la productivité et de la croissance des revenus, bien qu'elle ait également entraîné une baisse des offres d'emploi liées à l'IA, passant de 2,0 % à 1,6 % du total des offres d'emploi aux États-Unis entre 2022 et 2023.
L'intelligence artificielle dans l'automatisation industrielle
- Los robots industriales impulsados por IA, particularmente en China, representan una parte significativa de las instalaciones globales. Para 2022, China lideraba con el 52,4 % de las instalaciones de robots a nivel mundial, enfatizando su papel dominante en la fabricación habilitada por IA.
Science et médecine
L'IA a entraîné des progrès significatifs dans la science et la médecine, améliorant à la fois l'efficacité des découvertes scientifiques et celle des diagnostics et traitements médicaux.
L'intelligence artificielle dans les avancées scientifiques
- L'IA a accéléré la découverte scientifique, avec des outils comme AlphaDev qui améliorent l'efficacité des algorithmes et GNoME qui aide à la découverte de matériaux. Cela a permis des progrès dans de nombreux domaines scientifiques, améliorant la recherche et le développement de nouvelles technologies.
- En médecine, des modèles comme AlphaMissence ont amélioré la classification des mutations génétiques, augmentant la précision diagnostique et pronostique. En 2023, les modèles d'IA médicale ont atteint un taux de précision de 90,2 % sur le benchmark MedQA, représentant une amélioration de 22,6 points de pourcentage par rapport à l'année précédente.
Approbation des dispositifs médicaux liés à l'intelligence artificielle
- La Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis a approuvé plus de dispositifs médicaux liés à l'IA que jamais auparavant, atteignant 139 en 2022, soit une augmentation de 12,1 % par rapport à l'année précédente. L'IA est de plus en plus utilisée pour des applications médicales concrètes, contribuant à améliorer les soins de santé.
Éducation
Le rapport met en lumière les tendances de l'enseignement en informatique (CS), des niveaux de base aux niveaux universitaires, notant l'intégration croissante des programmes liés à l'intelligence artificielle.
Tendances de l'enseignement en informatique
- Le nombre de diplômés en licence d'informatique continue d'augmenter, tandis que les diplômés de master et de doctorat ont connu une croissance plus lente ou de légères baisses depuis 2018.
- Il y a une importante “fuite des cerveaux” de l'université vers l'industrie, avec 70,7 % des docteurs en IA rejoignant des postes industriels en 2022. La migration de l'industrie vers l'université reste limitée, impactant négativement la formation académique et la recherche à long terme.
Croissance des programmes liés à l'intelligence artificielle
- À l'échelle mondiale, les programmes de diplômes liés à l'IA ont triplé depuis 2017, les universités du monde entier élargissant leur offre pour répondre à la demande croissante d'expertise en IA. Le Royaume-Uni et l'Allemagne sont en tête de la production de diplômés dans les domaines liés à l'informatique en Europe.
Politique et gouvernance
Les politiques et réglementations liées à l'intelligence artificielle ont considérablement augmenté tant aux États-Unis qu'au sein de l'Union européenne, reflétant une attention législative croissante envers cette technologie.
Regulaciones de inteligencia artificial y desarrollo de políticas
- Las regulaciones relacionadas con la IA en EE. UU. crecieron un 56,3 % entre 2022 y 2023, con un total de 25 regulaciones aprobadas. La Ley de IA de la Unión Europea y la Orden Ejecutiva sobre IA del presidente Biden representan iniciativas regulatorias históricas en 2023.
- À l'échelle mondiale, les mentions de l'IA dans les procédures législatives ont doublé, passant de 1 247 en 2022 à 2 175 en 2023, soulignant la portée mondiale des discussions sur les politiques de l'IA.
Défis de la gouvernance de l'intelligence artificielle
- La diversité des agences réglementaires impliquées dans la supervision de l'IA a augmenté, reflétant les préoccupations croissantes concernant son impact. En 2023, 21 agences réglementaires américaines ont émis des réglementations liées à l'IA, contre 17 en 2022.
Diversité
Le rapport souligne les changements dans la représentation ethnique et de genre dans l'enseignement de l'informatique, mettant en évidence les progrès et les disparités persistantes.
Représentation ethnique et de genre dans l'enseignement de l'informatique
- La proportion de diplômés en informatique issus de groupes ethniques asiatiques, hispaniques et noirs a augmenté au cours de la dernière décennie. Cependant, les écarts de genre persistent à tous les niveaux d'éducation, bien qu'ils se réduisent lentement.
Diversité dans l'enseignement de l'informatique K-12 aux États-Unis
- L'enseignement de l'informatique K-12 aux États-Unis est devenu plus diversifié, avec une participation accrue des étudiantes et des minorités. Cependant, l'accès reste inégal, notamment dans les écoles plus grandes et suburbaines, limitant l'équité dans l'éducation technologique.
Opinion publique
L'opinion publique sur l'intelligence artificielle révèle une prise de conscience croissante de son impact potentiel, bien que des préoccupations importantes subsistent.
Conscience et préoccupations croissantes
- La prise de conscience mondiale de l'impact potentiel de l'IA a augmenté, 66 % des personnes interrogées prévoyant des effets significatifs sur leur vie au cours des 3 à 5 prochaines années, contre 60 % en 2022. L'inquiétude à propos de l'IA a également augmenté, avec 52 % des répondants exprimant des préoccupations en 2023.
- L'optimisme quant aux avantages économiques de l'IA reste faible, avec seulement 37 % des personnes pensant qu'elle améliorera leur travail. Les groupes démographiques plus jeunes et à revenu plus élevé sont plus optimistes quant au potentiel de l'IA à améliorer l'économie, la santé et le divertissement.
Conclusions et implications futures
Le “Rapport sur l'Indice de l'Intelligence Artificielle 2024” met en évidence un paysage de l'IA en évolution rapide, marqué par des avancées techniques accélérées, un impact économique significatif et un renforcement de la réglementation.
L'influence de l'IA s'étend non seulement aux industries, mais elle pénètre également la recherche scientifique, les soins de santé et les politiques publiques. Cependant, des défis subsistent dans des domaines tels que l'IA responsable, les normes éthiques et l'accès équitable aux technologies de l'IA.
Implications futures
- Changements économiques : L'adoption rapide de l'IA pourrait entraîner des gains de productivité plus prononcés mais également contribuer à des perturbations du marché de l'emploi. Assurer le recyclage et l'adaptation de la main-d'œuvre sera essentiel pour gérer ces changements.
- IA éthique et responsable : La standardisation des critères pour une IA responsable est essentielle pour garantir des comparaisons équitables des risques des modèles. Les organismes de régulation devront établir des directives plus claires pour aborder les questions éthiques, la transparence des données et les biais dans les systèmes d'IA.
- Compétition mondiale : La domination croissante de la Chine en matière de brevets et de développement de l'IA, associée au leadership des États-Unis dans les investissements privés, suggère une compétition géopolitique soutenue pour la suprématie de l'IA. Cette compétition pourrait entraîner des variations régionales dans les normes et les applications de l'IA, affectant la collaboration mondiale.
- Perception publique et confiance : Établir la confiance du public dans l'IA nécessitera une gouvernance transparente, des pratiques éthiques d'IA et des initiatives éducatives pour démystifier le rôle de l'IA dans la société. L'opinion publique influencera à la fois l'adoption par les consommateurs et les mesures réglementaires.
- Progrès scientifiques : Le rôle de l'IA dans l'accélération des découvertes scientifiques et des innovations en soins de santé suggère un potentiel plus large pour des percées dans diverses disciplines. Assurer un déploiement éthique en médecine et en science sera essentiel pour obtenir des résultats positifs.
The report demonstrates that while AI possesses significant transformative potential, its development and integration require strategic and careful management to ensure growth that is inclusive, transparent, and ethically sound. Adopting a balanced approach will be critical for maximizing the benefits of AI while effectively mitigating associated risks.