l'Actu tech : Le pillage d'Attil.IA, la ou il passe les artistes ne repoussent pas

[poneyroux]

En même temps je vois mal comment ça pourrait être une révolution. On a des outils suffisamment performants pour pouvoir scanner l'intégralité du corps et trouver ce que l'on veut ET des médecins formés pour interpréter sans trop de soucis toutes ces données, qu'ils soit radios ou spécialistes. Donc forcément, aussi puissante puisse être l'IA, ça ne va pas changer la façon dont la médecine va opérer. Aider, oui, accélérer l'analyse aussi, mais pas révolutionner.

Et puis il semblerait quand même que le problème est rarement dans l'interprétation des données, il est surtout dans la phase où un médG doit connaître suffisamment de symptômes différents pour pouvoir orienter son patient vers l'utilisation d'un outil précis.

[Anonyme20240202]

J'aimerais qu'on m'explique comment chatgpt peut résoudre le problème de polytechnique si elle ne consiste qu'en des assemblages de mots vaguement cohérent. Soit le resultat était en ligne et elle fait du par coeur, soit on peut commencer a parler d'intelligence, non ?

Du fait du modèle même c'est sûr à 100% que y'a pas de compréhension sous jacente du problème pour y répondre. C'est ce qui est vachement pernicieux dans ce genre d'opérations de comm'. Ils laissent à penser que, en choisissant bien sélectivement des exemples (cherry picking). Alors que non.

Ca veut pas dire que c'est pas impressionnant sur d'autres aspects hein. Typiquement ça a reconnu le contexte et pioché la bonne info etc. donc c'est tout de même pas mal

Bon après dans l'article ils sont relativement clair à ce sujet, y'a tout de même la douille désormais classique de rester vague sur le corpus

Si t'as déjà bossé dans à peu près n'importe quelle boite qui vend un produit, tu sais que l'éthique passe rapidement par la fenêtre quand il s'agit de vendre malheureusement. Donc faut toujours prendre ça avec des pincettes

To get access to the GPT-4 API [...] Pricing is $0.06 per 1K prompt tokens and $0.12 per 1k completion tokens.

[Helix]

Et puis il semblerait quand même que le problème est rarement dans l'interprétation des données, il est surtout dans la phase où un médG doit connaître suffisamment de symptômes différents pour pouvoir orienter son patient vers l'utilisation d'un outil précis.

Pour des outils de décision automatique, si, l'interprétation de la décision est essentielle. Sinon tu as un résultat mais tu ne peux pas l'exploiter car tu n'as pas d'indication de confiance ou de moyen de vérifier comment cette décision a été prise et donc de savoir si elle est fiable.

[Anonyme20240202]

D'ailleurs un truc tout con dans lequel je verrai bien ChatGPT dominer c'est effectivement la recherche web (ou dans n'importe quel corps de document, pas forcément le web)

Genre j'arrive pas à croire que Google ait toujours la même search box 20 ans après. Qui ne supporte pas le multi langage, qui ne supporte pas les charactères spéciaux (genre si tu cherches "que veut dire !! sous linux" ça fonctionne pas, obligé de dire "double exclamation mark"), qui ne peut pas affiner une recherche existante, qui combine très mal le texte et l'image lors d'une recherche par image. Alors que ChatGPT fait tout ça proprement bien sûr

Mais bon c'est plus de la faute de Google qui n'a fait aucun progrès à ce niveau (NLP etc.), le bond est d'autant plus flagrant

- - - Mise à jour - - -

[Arthropode]

J'aimerais qu'on m'explique comment chatgpt peut résoudre le problème de polytechnique si elle ne consiste qu'en des assemblages de mots vaguement cohérent. Soit le resultat était en ligne et elle fait du par coeur, soit on peut commencer a parler d'intelligence, non ?

Alors, oui, ce type d'exercice est facilement trouvable en ligne, et il a pu très facilement être entraîné sur un exemple du genre. L'aspect scientifique de cette question comme de la réponse ne sont pas très poussé.
D'ailleurs, je serais un correcteur, je ne serais pas très emballé par la réponse de ChatGPT. Ça sent le candidat trop scolaire, qui prend du temps sur la première question en détaillant sur des points pas très utiles par ce qu'il sait qu'il n'ira pas très loin dans le sujet.

À la réflexion, c'est quand même rigolo comme choix d'exemple. Autant le concours de Polytechnique est réputé en France, autant à l'étranger il est beaucoup moins connu. Ça ne m'étonnerait pas qu'il y ait un X2006 dans l'équipe d'OpenAI. Le nom de l'École polytechnique est d'ailleurs presque mieux orthographié que dans de nombreuses publications françaises.

[Helix]

Pour faire le lien avec l'univers du jeux vidéo, un article de Tyler Glaiel (développeur de jeux, dont le Mewgenics à venir) sur la capacité de GPT-4 à écrire du code : https://tylerglaiel.substack.com/p/c...lly-write-code
Je n'ai pas tout lu, mais ça ne semble pas fameux. La conclusion :

Given a description of an algorithm or a description of a well known problem with plenty of existing examples on the web, yeah GPT-4 can absolutely write code. It’s mostly just assembling and remixing stuff it’s seen, but TO BE FAIR… a lot of programming is just that.

However, it absolutely fumbles when trying to *solve actual problems*. The type of novel problems that haven’t been solved before that you may encounter while programming. Moreover, it loves to “guess”, and those guesses can waste a lot of time if it sends you down the wrong path towards solving a problem.

[Anonyme20240202]

Ouais et à l'étranger "polytechnic university" ou "polytechnic" ça se réfère à n'importe quelle école lambda, c'est l'équivalent de notre IUT national, donc c'est d'autant plus perdu dans la masse.

https://en.wikipedia.org/wiki/Institute_of_technology

An institute of technology (also referred to as: technological university, technical university, university of technology, technological educational institute, technical college, polytechnic university or just polytechnic)

[Helix]

https://i.ibb.co/Z6wCKXJ/image.png

ChatGPT est à l'ouest, il aurait quand même pu mettre l'EPFL ou le MIT dans sa liste.

[Vautour]

ChatGPT est à l'ouest, il aurait quand même pu mettre l'EPFL ou le MIT dans sa liste.

L'ETHZ n'est même pas en tête dans la liste là.

[Anonyme20240202]

Non c'est parce que justement j'ai mis "polytechnic", c'est exactement ce que je racontais lol, les Français font souvent l'erreur.

Polytechnic c'est IUT (je simplifie hein), il faut chercher "engineering school"

L'école polytechnique n'est pas une polytechnic university





'Fin c'est du jargon hein au final, bien sûr que c'est comme une polytechnic university niveau domaines abordés, mais généralement à l'étranger c'est moins prestigieux quand tu dis "polytechnic".

Comme IUT est considéré moins prestigieux en France qu'une école d'ingé, alors va expliquer la différence à quelqu'un hors de France, ça a l'air pareil quand tu décris ce qu'on y fait grosso modo

Polytechnic University c'est considéré "vocational", donc en gros moins prestigieux, bref... je suis hors sujet

[fycjibe]

Ouais et à l'étranger "polytechnic university" ou "polytechnic" ça se réfère à n'importe quelle école lambda, c'est l'équivalent de notre IUT national, donc c'est d'autant plus perdu dans la masse.

https://en.wikipedia.org/wiki/Institute_of_technology



https://i.ibb.co/Z6wCKXJ/image.png

Je suis pas sûr de ca, on peut faire un doctorat en iut maintenant ? Parce que une TU allemande c'est une université, tu fais les choses bien t'en sors avec un doctorat ou un diplôme d'ingenieur (enfin la version allemande). Il me semblait que le niveau de diplôme en fut s'était bac+3 en gros.

[Anonyme20240202]

Je disais ça juste pour donner une idée niveau "prestige", j'aurais du formuler autrement (équivalent niveau prestige), s'pas un équivalent scolaire quand je dis équivalent

En gros les gens ont tendance (grosso modo) à ordonner les écoles selon leur proximité avec le boulot final

Donc si t'as un CAP Coiffure ou un CAP boulangerie c'est a priori pour faire coiffeur, respectivement boulanger -> proche du métier final
Si tu fais une prépa Maths tu pourras faire l'école polytechnique et finir architecte urbain ou DSI d'une boite ou autre -> pas proche du métier final

Donc plus une école est spécialisée, moins elle est considérée prestigieuse (par la société en général hein, je dis pas que je suis d'accord avec ça).

Donc quand tu rentres en IUT tu te "fermes des portes" c'est considéré "vocational", i.e. t'as trouvé ta vocation, et "polytechnic university" ça a un peu la même connotation. M'enfin c'est du jargon culturel que j'ai découvert en étant à l'école à l'étranger, ça dépend beaucoup du pays où tu parles de tout ça.

Tout ça pour dire que si tu dis fièrement que t'as fait "Polytechnique" à l'étranger, les gens vont souvent comprendre "polytechnic" et s'en battre les couilles, en se demandant pourquoi t'es si fier

('Fin d'accord avec la remarque d'Arthropode et je rebondissais sur son post)

[fycjibe]

Je disais ça juste pour donner une idée niveau "prestige", j'aurais du formuler autrement (équivalent niveau prestige), s'pas un équivalent scolaire quand je dis équivalent

En gros les gens ont tendance (grosso modo) à ordonner les écoles selon leur proximité avec le boulot final

Donc si t'as un CAP Coiffure ou un CAP boulangerie c'est a priori pour faire coiffeur, respectivement boulanger -> proche du métier final
Si tu fais une prépa Maths tu pourras faire l'école polytechnique et finir architecte urbain ou DSI d'une boite ou autre -> pas proche du métier final

Donc plus une école est spécialisée, moins elle est considérée prestigieuse (par la société en général hein, je dis pas que je suis d'accord avec ça).

Donc quand tu rentres en IUT tu te "fermes des portes" c'est considéré "vocational", i.e. t'as trouvé ta vocation, et "polytechnic university" ça a un peu la même connotation. M'enfin c'est du jargon culturel que j'ai découvert en étant à l'école à l'étranger, ça dépend beaucoup du pays où tu parles de tout ça.

Tout ça pour dire que si tu dis fièrement que t'as fait "Polytechnique" à l'étranger, les gens vont souvent comprendre "polytechnic" et s'en battre les couilles, en se demandant pourquoi t'es si fier

Ok, je vois mieux ce que tu veux dire, merci.

[poneyroux]

Pour des outils de décision automatique, si, l'interprétation de la décision est essentielle. Sinon tu as un résultat mais tu ne peux pas l'exploiter car tu n'as pas d'indication de confiance ou de moyen de vérifier comment cette décision a été prise et donc de savoir si elle est fiable.

C'est peut-être pas clair de ma part, mais je parlais du point de vue d'un médecin hors IA : il sait bien interpréter un scan/radio. L'IA va probablement aider à rendre les choses plus simples, mais c'est pas un besoin, juste un outil pour gagner du temps, dans la majorité des cas.

[Charmide]

...

Désolé nilsou mais soit tu comprends légitimement pas mes posts et tu les caricatures sans t'en rendre compte, ou soit t'es de mauvaise foi, donc je m'en tiendrai à me moquer parce que les tentatives de discussions constructives que j'ai eu avec toi précédemment n'ont servi à rien si ce n'est à me frustrer, avec toi qui bouge les goal posts constamment en interprétant mal ce que je veux dire.

...

Faut borner un peu de quoi on parle je pense, perso c'est ce qui m'intéresse ces temps-ci c'est la sous-sous-sous-partie de l'IA générative et des LLMs, dans laquelle on est encore largement dans la phase jouet, ce que je trouve le plus intéressant c'est comment soit les utilisateurs finaux l'utilisent et pour faire quoi, et là t'as plein d'exemples, soit les hackers qui bricolent quelques APIs sur un side project. Pour le reste, c'est-à-dire des produits radicalement différents de ceux qu'on a connu qui seront permis par cette nouvelle technologies, faut attendre un peu, le boulot n'est pas encore fait parce que les APIs et la technologie n'étaient pas assez stable/communément disponible/trop cher pour rentrer dans cette phase d'innovation produit.

Je pense vraiment qu'il faut déconnecter complètement la partie hype et media, qui n'est intéressante qu'en soit qu'elle dirige des investissements mais existent pour de mauvaise raison, de toute façon y'aura 1 projet sur 10 qui sera IA par plus que marketing, et là-dedans 1 projet sur 10 qui débloque vraiment des usages ou fait quelque chose de mieux. Le truc c'est que ça a aussi été le cas pour toutes les technos qui ont effectivement changer nos vies.

Après y'a déjà des résultats concrets, quand GitHub demande à un paquet de programmeurs de créer un serveur assez simple qui répond à des requêtes selon certaines spec et que les gens sans copilot mettent 2h+ à le faire contre 1h+ pour ceux avec, ce qui est à peu près avec mon expérience à l'utiliser, je vois pas dans quel monde ça devient pas universel. Ne serait que faire des copilot++ pour tous un tas de domaines et métiers avec des gains de productivité similaires, ça défonce beaucoup de choses. Et t'as un paquet de gens sur le coup. Perso je vois passer plein de trucs où je me dis "ah ouais peut-être" et j'ai aussi plein d'idées, mais la preuve est encore tout à faire.

[dralasite]

C'est peut-être pas clair de ma part, mais je parlais du point de vue d'un médecin hors IA : il sait bien interpréter un scan/radio. L'IA va probablement aider à rendre les choses plus simples, mais c'est pas un besoin, juste un outil pour gagner du temps, dans la majorité des cas.

Par contre combien de temps avant que l'on passe de "on utilise l'IA puis on vérifie sérieusement ensuite" à "L'IA a raison dans 99% des cas, pas besoin de perdre du temps à vérifier"?

[Helix]

C'est peut-être pas clair de ma part, mais je parlais du point de vue d'un médecin hors IA : il sait bien interpréter un scan/radio. L'IA va probablement aider à rendre les choses plus simples, mais c'est pas un besoin, juste un outil pour gagner du temps, dans la majorité des cas.

Autant pour moi, j'ai eu un doute après-coup après avoir rédigé mon message. Je suis d'accord avec toi sur le fait que c'est souvent pour gagner du temps.

[Charmide]

En même temps je vois mal comment ça pourrait être une révolution. On a des outils suffisamment performants pour pouvoir scanner l'intégralité du corps et trouver ce que l'on veut ET des médecins formés pour interpréter sans trop de soucis toutes ces données, qu'ils soit radios ou spécialistes. Donc forcément, aussi puissante puisse être l'IA, ça ne va pas changer la façon dont la médecine va opérer. Aider, oui, accélérer l'analyse aussi, mais pas révolutionner.

Et puis il semblerait quand même que le problème est rarement dans l'interprétation des données, il est surtout dans la phase où un médG doit connaître suffisamment de symptômes différents pour pouvoir orienter son patient vers l'utilisation d'un outil précis.

L'exemple stéréotypique (me semble qu'il y a eu des avancées dessus?) c'est compter tes grains de beauté, détecter les nouveaux, et ce genre de trucs pour détecter les cancers de la peau suffisamment en amont. Je suis pas spécialiste de la chose mais à peu près n'importe qui peut faire ça pour créer une information exploitable, mais qu'on le fait pas aussi souvent qu'on pourrait parce que c'est une tâche pénible y compris avec les outils existant. Accélerer un truc chiant qui peut être fait en 3 minutes en cabinet en 15s chez toi avec 3 photos dégueux dans ta salle de bain, ça peut en soit être révolutionnaire.

Sinon sur ce terrain y'a cette startup française qui a lever je crois y'a pas longtemps: https://www.nabla.com/ c'est un bon exemple en support à la médecine générale pour un autre copilot.

Prends les notes quand tu parles à ton patient automatiquement, extrait un peu de structure, résume ça dans un template... Et j'imagine pas très loin, te fournis des suggestions de diagnostic en se basant là-dessus/ l'historique.

- - - Mise à jour - - -

Par contre combien de temps avant que l'on passe de "on utilise l'IA puis on vérifie sérieusement ensuite" à "L'IA a raison dans 99% des cas, pas besoin de perdre du temps à vérifier"?

Je suis d'accord avec toi sur le sentiment et j'espère qu'on va pas trop faire de conneries sur ce terrain là à faire sauter l'humain dans la boucle. Par contre raisonnablement, un jour, l'IA aura raison à 99.999% et le médecin moyen à 99.9%, ce sera intéressant de se demander ce qu'on fait à ce moment là.

[Helix]

Par contre combien de temps avant que l'on passe de "on utilise l'IA puis on vérifie sérieusement ensuite" à "L'IA a raison dans 99% des cas, pas besoin de perdre du temps à vérifier"?

Ça fait quand même au moins 20 ans que des outils de ce genre se mettent en place, je ne vois pas de raison qui feraient que les médecins deviendraient inattentifs. C'est leur boulot.

[Anonyme20240202]

Blah

Ouais exactement, initialement mon post initial faisait 3 pages et je me demandais si vous pensiez avant tout aux acteurs établis (AWS, IBM et compagnie qui apparaissent dans ton lien typiquement). Ou à ce qui fait parler récemment.

Pour l'AI générative j'attends de voir, pour moi la grosse valeur ajoutée c'est ce fameux latent space qui permet d'extraire des features d'un problème difficile à comprendre. Ce qui a toujours été la force des AI. Typiquement ça va s'occuper de la théorie des couleurs et de l'espace des formes (concepts similaires à GHT en gros) pour faire des images, et ça parait magique parce que les humains ne raisonnent pas de cette manière sur des images, donc ça parait complexe pour nous mais s'pas si dur pour une machine de générer un visage qui nous parait vraisemblable.

Donc XIA (Explainable Artificial Intelligence) appliqué à des trucs comme Midjourney, mais par exemple pour étudier l'isolation d'une maison ou les vibrations d'une machine industrielle, des trucs du genre, ça aurait du potentiel.

Mais on est donc plus en phase spéculative. Je pense que y'a tout de même du chemin avant de confirmer la valeur de tout ça

[Praetor]

On est en pénurie de médecins. Si l'IA permet de faciliter l'accès aux soins et de ne plus avoir de "on ne prend pas de nouveaux patients" et autres "il y a 6 mois d'attente", tant mieux. Je préfère un diagnostic et un traitement prescrit par Skynet que rien.

[Helix]

Sur le diagnostic automatique, il y a également tout un aspect juridique sur la responsabilité en cas d'erreur ou de négligence. Rien que pour cette raison, je pense que l'on est pas prêt de voir un système sans passage devant un humain.

[Anonyme20240202]

Ouais y'a encore le passage devant un humain mais en Suisse on s'en rapproche



Pour certains diagnostics simple c'est de la recherche dichotomique à la Akinator je dirais (encore une fois on peut parler d'AI si on veut pour faire hype mais c'est pas des réseaux de neurones forcément, plutôt simple decision tree), le problème c'est que l'utilisateur peut être mauvais à décrire ses symptomes/son ressenti mais c'est le même problème pour un vrai médecin

[Nilsou]

En même temps je vois mal comment ça pourrait être une révolution. On a des outils suffisamment performants pour pouvoir scanner l'intégralité du corps et trouver ce que l'on veut ET des médecins formés pour interpréter sans trop de soucis toutes ces données, qu'ils soit radios ou spécialistes. Donc forcément, aussi puissante puisse être l'IA, ça ne va pas changer la façon dont la médecine va opérer. Aider, oui, accélérer l'analyse aussi, mais pas révolutionner.

Et puis il semblerait quand même que le problème est rarement dans l'interprétation des données, il est surtout dans la phase où un médG doit connaître suffisamment de symptômes différents pour pouvoir orienter son patient vers l'utilisation d'un outil précis.

Ça dépend beaucoup de qui prononce le mot "révolutionnaire", pour un financier ça revient à ce que des structures propose le même service pour moins de sous. Dans ton exemple : diagnostic plus rapide = moins de médecin = moins de sous à dépenser pour le patron d'une clinique par exemple.
Pour le patient ou le médecin l'avantage est moins évident.
Mais ce n'est pas spécialement spécifiques à l'IA, il est courant dans l'histoire de l'automatisation que les gains apporté soient avant tout de la vitesse d'exécution où du rendement. Ce n'en est pas moins traité comme une révolution dans les livres d'histoire...

Ouais y'a encore le passage devant un humain mais en Suisse on s'en rapproche

https://i.ibb.co/D799gm9/image.png

Pour certains diagnostics simple c'est de la recherche dichotomique à la Akinator je dirais (encore une fois on peut parler d'AI si on veut pour faire hype mais c'est pas des réseaux de neurones forcément, plutôt simple decision tree), le problème c'est que l'utilisateur peut être mauvais à décrire ses symptomes/son ressenti mais c'est le même problème pour un vrai médecin

Ça fait déjà quelques dizaines d'années qu'on a des systèmes expert pour aide au diagnostic qui sont déployés dans certains pays également. (au départ avec des moteurs de logique floue de mémoire).

Donc XIA (Explainable Artificial Intelligence) appliqué à des trucs comme Midjourney, mais par exemple pour étudier l'isolation d'une maison ou les vibrations d'une machine industrielle, des trucs du genre, ça aurait du potentiel.

On dépose un sujet de thèse là sur ça d'ailleurs, tu as du nez .
Pour faire de la maintenance prédictive.

[Monsieur Cacao]

Par contre combien de temps avant que l'on passe de "on utilise l'IA puis on vérifie sérieusement ensuite" à "L'IA a raison dans 99% des cas, pas besoin de perdre du temps à vérifier"?

Pour pouvoir statuer faudrait déjà définir le pourcentage correspondant à un être humain. D'où l'intérêt de croiser des infos et de voir se dégager un consensus (même si un consensus peut s'avérer erronné au final).
Peut être qu'il ne faudrait pas considérer l'IA comme un "tout" unique: si t'as plusieurs IA développées par plusieurs sociétés différentes, tu peux regrouper leurs résultats et en tirer la tendance, comme on le fait actuellement avec les avis humains.

[Charmide]

Ouais exactement, initialement mon post initial faisait 3 pages et je me demandais si vous pensiez avant tout aux acteurs établis (AWS, IBM et compagnie qui apparaissent dans ton lien typiquement). Ou à ce qui fait parler récemment.

Pour l'AI générative j'attends de voir, pour moi la grosse valeur ajoutée c'est ce fameux latent space qui permet d'extraire des features d'un problème difficile à comprendre. Ce qui a toujours été la force des AI. Typiquement ça va s'occuper de la théorie des couleurs et de l'espace des formes (concepts similaires à GHT en gros) pour faire des images, et ça parait magique parce que les humains ne raisonnent pas de cette manière sur des images, donc ça parait complexe pour nous mais s'pas si dur pour une machine de générer un visage qui nous parait vraisemblable.

Donc XIA (Explainable Artificial Intelligence) appliqué à des trucs comme Midjourney, mais par exemple pour étudier l'isolation d'une maison ou les vibrations d'une machine industrielle, des trucs du genre, ça aurait du potentiel.

Mais on est donc plus en phase spéculative. Je pense que y'a tout de même du chemin avant de confirmer la valeur de tout ça

Ouais, dans la hype je pense qu'il y a une grosse part de mé-compréhension du processus et de comment les avancées technologiques et leur diffusion progressives en résultats et produit, y'a un triangle des bermudes entre les futuristes qui font des revendications incroyables qui tiennent de la foi et les pessimistes qui voient que ce qui a déjà été prouvé, c'est-à-dire clairement pas de quoi justifier une révolution de la même ampleur que celle d'internet, du PC ou même du moteur à vapeur.
J'y ai un peu réfléchi depuis la dernière fois qu'on en a parlé, mais je me dis que y'a pas vraiment de quoi justifier de la différence entre la hype actuelle et celle de la crypto par ex. si ce n'est "je trouve que ça se voit quand tu regardes ce que font les gens avec les outils et les idées en cours d'exploration", après avoir filtrer le bullshit.

Quelques idées que je trouve intéressantes:

Pragmatiquement, y'a déjà pas mal d'applications où t'as pas besoin de savoir comment le résultat a été crée voire où y'a pas nécessairement besoin qu'il soit correct. Sans parler de poursuites strictement créatives, Copilot te sort de la merde en barre parfois, je vais pas pousser du code qui en sort en prod contrairement à ce que des futuristes peuvent prévoir, mais à l'usage moyen ça te fait gagner pas mal de temps. Sur le côté médecine j'ai un vague souvenir de chercheurs qui avaient tester des LLMs pour simuler des patients (symptômes, comment ils les présentent, discussion typique) et aider des étudiants à s'entrainer, et ça marchait plutôt bien.

Et ensuite t'as beaucoup de trucs autour de ce que tu dis, remettre un peu de structure/vérifiabilité dans ces gros machins comme on en avait davantage avant dans de l'IA. Ce qui est intéressant c'est que y'a des trucs tout cons qui marchent extrêmement bien, ça ressemble à du voodoo parfois. Demande une question à un LLM et il va te répondre correctement 1 fois sur 5 sur un corpus donné, demande-lui en lui disant de "réfléchir étape par étape et d'être sûr d'avoir la bonne réponse" et ça passe à 4 sur 5. C'est pour dire où on en est de la phase exploratoire.

On arrive aussi à des trucs assez puissants en faisant parler des LLMs entre eux ou à eux-même, ou en les connectant avec des outils externe.
Ceci par exemple c'est assez drôle: tu poses une question compliquée, un LLM est capable de la décomposer en sous-questions, et même de se corriger lui-même quand il demande à un site de stats sporive qui est "the best" player et que le site lui répond de préciser avec un critère objectif
Une autre façon de faire: demander aux LLMs de générer un plan qui est ensuite plus facile à suivre, que ce soit pour le LLM mais aussi pour d'autres machines peut-être, que si t'avais tenté de faire ça du premier coup:




Ce que tu dis me fait penser aussi c'est que de l'autre côté tu as des gens qui utilisent même pas l'IA générative mais juste les embeddings, dans le très très vieux espace de la semantic search par ex. Le coût/performance de trucs style Chroma ou Weaviate, qui font rien d'autres que transformer ce que tu leur envoie en vecteurs et les stocker descend bien. C'est un byproduct de la vague de hype actuelle et assez corrélé.

- - - Mise à jour - - -

Sur le diagnostic automatique, il y a également tout un aspect juridique sur la responsabilité en cas d'erreur ou de négligence. Rien que pour cette raison, je pense que l'on est pas prêt de voir un système sans passage devant un humain.

D'ailleurs le cadre légal est même encore plus direct en Europe, la GDPR a une provision là-dessus très très large, même hors médical:

La personne concernée a le droit de ne pas faire l'objet d'une décision fondée exclusivement sur un traitement automatisé, y compris le profilage, produisant des effets juridiques la concernant ou l'affectant de manière significative de façon similaire.

https://www.privacy-regulation.eu/fr/22.htm

[Anonyme20240202]

Ouais d'ailleurs les plongements/embeddings c'est typiquement le genre de truc qui est très ancré dans les maths ("non-AI") initialement et auquel on a naturellement acollé les réseaux de neurones, ça va de soit (de lier les deux). M'enfin j'avais déjà rabaché à ce sujet ("l'AI" dans Pacman vs. "l'AI" dans Midjourney), ça se trouve je m'agite pour rien à vouloir distinguer AI vs non-AI. C'est juste que ça me rend ouf quand y'a le marketing qui débarque et qui veut coller AI partout, ça efface le reste des contributions je trouve.
J'aime bien quand on donne les lauriers de manière équitable et claire lol, j'aime pas quand ça donne l'impression que le concept abstrait"AI" fait tout, et si y'a pas d'AI dans ton truc t'es has been

Puis genre plus concrétement y'a de plus en plus de gens dans des contextes qui n'ont rien à voir qui me dise "ah c'est de l'AI" en voyant un truc sans aucun rapport. Ca a le don de me faire péter un cable. Genre m'étais arrivé un truc similaire récemment, j'ai plus l'exemple en tête exactement mais c'est comme si un collègue me disait "ah c'est de l'AI" en voyant un outil qui fait une diff (genre une git diff) entre deux fichiers.

Ou alors le typique "ah ouais on pourrait faire ça avec une AI" quand on parle d'un projet ou autre, ça arrive souvent dans des meetings qu'un mec ouvre son micro "why don't we use AI...?", et tout le monde reste silencieux pendant 2 min "hmmm good idea". Et 2 mois plus tard y'a toujours rien qu'est fait aaaah

[Charmide]

Une autre idée: le chatbot c'est probablement pas la meilleure façon d'interfacer un LLM avec un utilisateur qui voudrait l'utiliser pour faire quelque chose, mais on (=les gens qui savent faire des interfaces et produits) a pas exploré grand chose. C'est significatif que même l'arrière-petit-neveu de Zepolak ait entendu parlé d'IA qu'à partir du moment ChatGPT alors que l'API était accessible depuis des mois.

Peut-être qu'une autre façon de justifier la hype c'est cette notion de "capacity overhang". Si demain on arrête de pousser 'scientifiquement' la montée en gamme en cours des LLMs, on aurait toujours quelques décennies de boulot et de digestion pour répercuter les capacités actuelles de ces choses là dans tous les domaines où ça pourrait apporter quelques choses.

Compare ça au bitcoin où quand tu développais une app sur la blockchain initiale, t'avais une expérience de développement à chier, et pour ton utilisateur final appuyer sur un bouton voulait dire attendre 83s que ta requête soit validée pour un coût total de $30 de frais de validation, et les mecs essayaient de développer des jeux par dessus ça, genre hearthstone où tes cartes sont sur la blockchain. C'est un peu le scénario inverse, t'es dans le "ideas overhang": y'a des mecs avec des idées mais la tech est à la ramasse pour les implémenter crédiblement. Le proof of stake & co c'est juste du travail en amont pour essayer d'arriver à un état où certaines applications et cas d'usage sont possible.

Ouais d'ailleurs les plongements/embeddings c'est typiquement le genre de truc qui est très ancré dans les maths ("non-AI") initialement et auquel on a naturellement acollé les réseaux de neurones, ça va de soit. M'enfin j'avais déjà rabaché à ce sujet ("l'AI" dans Pacman vs. "l'AI" dans Midjourney), ça se trouve je m'agite pour rien à vouloir distinguer AI vs non-AI. C'est juste que ça me rend ouf quand y'a le marketing qui débarque et qui veut coller AI partout, ça efface le reste des contributions je trouve.
J'aime bien quand on donne les lauriers de manière équitable et claire lol, j'aime pas quand ça donne l'impression que le concept abstrait"AI" fait tout, et si y'a pas d'AI dans ton truc t'es has been

C'est effectivement très con. Perso je suis immunisé, je suis passé de plus d'ingénierie à plus de management/marketing/commercial dans un domaine où y'en a beaucoup, si tu t'immunises pas en construisant un filtre tu meurs, c'est la guérison d'une phobie par exposition

En plus c'est parfaitement possible de faire du management/marketing/commercial sans bullshit et avec un vrai produit, y'a des façons hautement plus productive de faire ces boulots que de coller de fausses étiquettes hypées sur tes machins, je crois que c'est juste que ça attire.. hem.. une certaine population
C'est un peu pareil sur cet axe, à une époque je me présentais comme "product manager" mais en fait t'en as tellement de mauvais maintenant que "ça efface le reste des contributions" donc j'évite.

[Charmide]

Un thread twitter intéressant:



Le truc drôle c'est que c'est quelque chose que je me suis toujours demandé sur.. ma propre façon d'apprendre.

[Nilsou]

Ouais d'ailleurs les plongements/embeddings c'est typiquement le genre de truc qui est très ancré dans les maths ("non-AI") initialement et auquel on a naturellement acollé les réseaux de neurones, ça va de soit (de lier les deux). M'enfin j'avais déjà rabaché à ce sujet ("l'AI" dans Pacman vs. "l'AI" dans Midjourney), ça se trouve je m'agite pour rien à vouloir distinguer AI vs non-AI. C'est juste que ça me rend ouf quand y'a le marketing qui débarque et qui veut coller AI partout, ça efface le reste des contributions je trouve.
J'aime bien quand on donne les lauriers de manière équitable et claire lol, j'aime pas quand ça donne l'impression que le concept abstrait"AI" fait tout, et si y'a pas d'AI dans ton truc t'es has been

Puis genre plus concrétement y'a de plus en plus de gens dans des contextes qui n'ont rien à voir qui me dise "ah c'est de l'AI" en voyant un truc sans aucun rapport. Ca a le don de me faire péter un cable. Genre m'étais arrivé un truc similaire récemment, j'ai plus l'exemple en tête exactement mais c'est comme si un collègue me disait "ah c'est de l'AI" en voyant un outil qui fait une diff (genre une git diff) entre deux fichiers.

Ou alors le typique "ah ouais on pourrait faire ça avec une AI" quand on parle d'un projet ou autre, ça arrive souvent dans des meetings qu'un mec ouvre son micro "why don't we use AI...?", et tout le monde reste silencieux pendant 2 min "hmmm good idea". Et 2 mois plus tard y'a toujours rien qu'est fait aaaah

Faudrait juste que ce soit les noms des outils algorithmiques qui deviennent majoritaire. On parlerait plus d'IA, mais de réseaux de neurone, de logique floue, d'algorithme de recherche opérationnelle, de recuit simulé, de recherche dans des arbres, de système expert, de chaine de markov etc.
Et même en réseaux de neurones faut clairement distinguer l'application du deep learning façon boite noire (majorité des applications) des autres applications (pourtant nombreuses aussi.).