L‘impact de l‘IA générative sur l‘avenir du travail et de la société

Dayle Hall :  

Vous écoutez le podcast SnapLogic Automating the Enterprise. Ce podcast est conçu pour donner à toutes les organisations des informations précieuses et des meilleures pratiques sur la manière d‘intégrer, d‘automatiser et de transformer leur entreprise. Je suis votre hôte, Dayle Hall, CMO de SnapLogic.

Voici le dernier épisode de notre Saison 2. Jusqu‘à présent, nous avons abordé une multitude de sujets différents au sein de l‘entreprise. Nous avons parlé de l‘éthique de l‘IA, de la navigation de l‘IA dans l‘automatisation des processus de soins de santé. Mais aujourd‘hui, nous avons deux invités très spéciaux. Et je suis fier de les avoir avec nous dans ce podcast pour conclure. Si vous avez écouté la fin de la dernière saison, vous m‘avez entendu parler, tout d‘abord, de notre directeur technique, Jeremiah Stone. Jeremiah nous rejoint donc à nouveau. Jeremiah, merci de nous rejoindre à la fin de la saison. Nous vous gardons jusqu‘à la fin techniquement, pas la saison hors du parc.

Jeremiah Stone :  

Je suis un auditeur fidèle et c‘est toujours un plaisir de venir vous parler.

Dayle Hall :  

C‘est très bien. Nous avons un autre invité spécial aujourd‘hui, qui est en fait un scientifique en chef de SnapLogic et également professeur d‘informatique à l‘université de San Francisco. Bienvenue à Greg Benson.

Greg Benson : 

C‘est un plaisir d‘être ici, Dayle. Heureuse de participer au podcast. Je suis également une auditrice régulière.

Dayle Hall :

Oui, c‘est vrai. J‘apprécie beaucoup. Je suis sûr que vous ne dites pas cela juste pour que je me sente bien et pour que l‘animateur se sente tout à fait à l‘aise à l‘idée que ses invités l‘écoutent vraiment.

Comme je l‘ai dit, nous avons abordé une multitude de sujets différents. Nous avons invité certains de nos clients. Nous avons eu des leaders d‘opinion d‘organisations à but non lucratif. Nous avons eu des leaders d‘opinion d‘agences et de la façon dont le paysage des entreprises est en train de changer, mais évidemment, certaines des choses sur lesquelles SnapLogic travaille et certaines des choses que nous voyons sur le marché. L‘IA générative est partout. Et je sais que nous allons aborder ce sujet à la fin du podcast parce que je voudrais spécifiquement couvrir ce que fait SnapLogic, mais le concept d‘IA générative et ensuite ce dont nous parlons chez SnapLogic, c‘est-à-dire l‘intégration générative. Nous aborderons donc cette deuxième partie dans un instant.

Mais je voudrais commencer par une question générale sur ce que vous voyez dans l‘industrie. Jeremiah, commençons par vous. Nous assistons à tout ce battage, je vais dire battage et excitation, ce qui est une bonne chose à la fois, mais autour de l‘IA générative. Pourquoi pensez-vous que l‘industrie a, semble-t-il, sauté sur l‘occasion très rapidement, comme si elle attendait que quelque chose se produise et que maintenant tout le monde parle de l‘IA générative ? Que constatez-vous dans l‘industrie ? Et pourquoi a-t-on l‘impression que ce sujet est beaucoup plus dynamique que d‘autres discussions sur l‘IA que nous avons eues jusqu‘à présent ?

Jeremiah Stone :

Je pense que c‘est une question d‘engagement, Dayle. Si je pense aux 20 ou 25 dernières années de technologie, la dernière fois que je me souviens d‘un tel niveau d‘engagement et d‘excitation, c‘était lorsque les gens faisaient la queue pour obtenir les premiers iPhones, parce que c‘était une chose fondamentalement différente que tout le monde pouvait toucher, sentir et acquérir de nouvelles compétences, de nouvelles capacités, de nouveaux pouvoirs.

Et je pense que les capacités qui ont été exposées avec l‘IA générative pour ceux d‘entre nous dans le domaine sont connues depuis des années, vraiment, depuis que le travail de transformation, sans jeu de mots, est apparu dans l‘architecture du transformateur avec les modèles BERT ou D5 ou les premiers modèles GPT. Mais le lancement de ChatGPT a permis à de nombreuses personnes de tous âges, de toutes professions et de toutes zones géographiques de faire l‘expérience de sa puissance et de ses capacités, ce qui a conduit à une explosion de l‘imagination et des possibilités.

Je pense que c‘est vraiment ce qui fait avancer les choses, c‘est le nouveau carburant dans le réservoir de l‘optimisme quant à la façon dont la technologie peut améliorer fondamentalement la condition humaine. Et cela conduit naturellement à se demander comment cela pourrait aider mon entreprise. Et compte tenu de l‘environnement dans lequel nous nous trouvons actuellement, avec la volatilité et les défis de l‘environnement macroéconomique, les taux d‘intérêt élevés, les abandons silencieux, et ainsi de suite, depuis l‘année dernière, c‘est vraiment un domaine et un espace où règne l‘optimisme. Les gens l‘ont vu, l‘ont ressenti, ont fait l‘expérience d‘une réalité différente et positive. Et la distance qui sépare le fait de demander à ChatGPT de vous aider à rédiger un courriel à partir de quelques points peut très facilement être traduite dans de nombreux domaines professionnels. Je pense donc qu‘il s‘agit simplement de l‘engagement avec la technologie et de la capacité à rêver de ce qui pourrait être possible avec elle.

Dayle Hall :

Lorsque j‘ai rejoint SnapLogic, le PDG Gaurav Dhillon, qui est manifestement un pilier de l‘industrie, l‘OG de l‘intégration comme nous l‘appelons, avait l‘habitude de me dire, et je sais qu‘il en parle encore, que nous nous dirigeons vers un point où vous serez en mesure de parler à votre machine. Nous pouvons le taper, vous pourrez dire, hey, SnapLogic, connecte mon entreprise, comme dans Star Trek. Lorsque j‘ai entendu cela pour la première fois il y a trois ans, je veux dire que c‘était très inspirant. Ce serait vraiment génial. J‘ai l‘impression que nous sommes plus près que nous ne pourrons jamais l‘être d‘en arriver là, grâce à certaines des choses qui se sont produites récemment. C‘est donc agréable de voir le sourire de Gaurav quand on se promène dans le bureau, quand on parle du lancement de SnapGPT, parce qu‘on a l‘impression qu‘une partie de tout cela est en train de se réaliser, vous ne pensez pas ?

Jeremiah Stone :

C‘est le cas. Et vous soulevez un très bon point. Lorsque nous voyons une technologie qui, de notre vivant, relevait de la fiction spéculative, de la science-fiction, et que soudain, elle est là, cela a un impact et c‘est passionnant, fondamentalement. Nous avons commencé à le voir avec les assistants vocaux. Aujourd‘hui, cette capacité continue de s‘améliorer et de s‘accélérer, et c‘est extrêmement stimulant. Je pense qu‘il s‘agit d‘une transition entre le moment où je pensais que ce n‘était qu‘un film ou une émission de télévision et le moment où c‘est devenu une réalité. Je peux le toucher et c‘est réel, donnez-m‘en plus.

Dayle Hall : 

J‘ai toujours voulu être un Trekkie, moi aussi. J‘étais un Trekkie. J‘ai toujours voulu faire partie de la série.

Greg, permettez-moi de vous poser une question similaire. Mais de votre point de vue, vous êtes manifestement un peu plus impliqué dans le travail technique détaillé. Et étant donné votre travail à l‘Université de San Francisco, vous voyez probablement aussi un certain afflux autour de ce que les étudiants vont expérimenter et comment ils l‘utilisent. Je vous pose donc la même question, mais que constatez-vous et pourquoi pensez-vous que cet enthousiasme se traduit davantage dans les détails, la science des données, les communautés techniques, comme c‘est le cas dans le monde universitaire ? Ou y a-t-il d‘autres préoccupations ? Comment réagissent-ils ?

Greg Benson : 

Oui, il y a beaucoup à dire, ils font un pas en arrière en ce moment, comme le moment de l‘iPhone, le moment de la recherche sur Google. Je pense que le regain d‘optimisme que cette technologie a apporté à toutes sortes de communautés, aux entreprises, au monde de l‘éducation, c‘est tout simplement un moment formidable pour être dans la technologie.

La fonction de progression est donc intéressante. Pour la décrire, il suffit de penser à ce que vous avez fait il y a six mois si vous essayez d‘apprendre quelque chose. Il y a six mois, vous receviez des recommandations, vous faisiez des recherches sur Google, vous distilliez des informations. Aujourd‘hui, vous pouvez poser des questions très pointues et obtenir des réponses très détaillées. Cela a transformé - pour revenir à votre point sur l‘éducation, lorsque j‘apprends de nouvelles langues, cela a complètement inversé le processus pour moi.

Ce que je peux faire, c‘est dire, hé, je veux apprendre le langage de programmation Go. Alors je dis, hé, écrivez ce programme qui extrait des informations de JSON d‘une manière particulière. Et il écrira le programme pour moi. D‘accord, je peux l‘exécuter, je peux le tester. Mais ensuite je peux dire, hey, vous savez quoi, je suis en train d‘apprendre ce langage, pouvez-vous m‘expliquer ce programme ligne par ligne ? Et il le fera. Et puis je peux dire, je ne comprends pas cette chose particulière à propos du langage Go, pourriez-vous m‘expliquer cela ? Gardez à l‘esprit que je suis familier avec ces autres langages. Et il me dira, dans les termes des autres langages, ce qu‘est ce concept spécifique du langage Go.

La raison pour laquelle je vous parle du monde de l‘éducation est que cela transforme la façon dont les étudiants vont apprendre, et pas seulement l‘informatique, mais toutes sortes de domaines. Je pense que nous assistons dans l‘industrie à la même sorte de choc et d‘effroi que dans l‘enseignement supérieur : comment allons-nous adopter cela ? Si vous avez déjà entendu parler de ChatGPT, c‘est la chose dont on parle le plus et que personne n‘a utilisée. Beaucoup de gens ont des opinions différentes sur ChatGPT. Et vous posez une question du genre : l‘avez-vous utilisé ? Non, mais j‘ai lu des choses à ce sujet, n‘est-ce pas ? C‘est quand on l‘utilise, qu‘on s‘y engage de manière significative pour quelque chose qu‘on fait, comme dans mon cas, enseigner l‘informatique ou construire des logiciels, que c‘est vraiment remarquable.

Les études montrent déjà que l‘utilisation de cette technologie va transformer la vitesse à laquelle les étudiants apprennent la programmation informatique. Harvard, pour son prochain semestre, CS1 est en train de construire un chatbot entier, basé sur le LLM, spécifiquement pour leur classe CS1 afin d‘augmenter ou peut-être même de remplacer le rôle d‘un assistant technique en aidant les étudiants à les guider à travers le processus d‘apprentissage de ce matériel. Oui, tout comme nous le voyons dans les logiciels d‘entreprise, l‘éducation est en train de vivre un moment de transformation avec cette technologie.

Dayle Hall :  

Je dis toujours à mon équipe qu‘en fait, qu‘il s‘agisse de quelque chose sur le marché, de concurrents, de produits, de forces du marché, en tant que professionnel, je veux travailler à des moments où je suis mis au défi. En tant que professionnel, je veux travailler dans des périodes où l‘on me lance des défis, mais je ne veux pas être stressé au point de m‘arracher les cheveux. Mais si vous avez l‘occasion, si vous avez ces choses qui se présentent à vous, comme un produit, comme des forces concurrentielles ou autres, et que vous devez y faire face, c‘est passionnant pour moi. Et je pense qu‘étant donné ce que nous voyons autour de l‘IA générative, je pense que nous sommes probablement sur le point d‘y arriver.

C‘est la prochaine question que je vous pose à tous les deux. Je sais que vous n‘êtes pas des diseurs de bonne aventure. Mais où en sommes-nous sur le chemin de l‘IA ? Parce que j‘ai l‘impression que, du moins du point de vue du marketing des entreprises technologiques, nous parlons de l‘IA depuis longtemps. Il y a deux ou trois ans, nous sommes passés par cette période de lavage de l‘IA. Mais l‘IA générative est-elle différente du lavage de l‘IA ? S‘agit-il d‘une nouvelle étape ? Pour les auditeurs, où situez-vous l‘IA générative sur ce chemin de l‘IA ? Sommes-nous au quart du chemin ? Je sais que c‘est difficile à dire, mais où en sommes-nous aujourd‘hui ?

Greg Benson : 

C‘est évidemment difficile à dire. Dans certains de mes cercles, lorsque cela a vraiment commencé à émerger à l‘automne dernier, on avait le sentiment que, d‘une part, nous avions cette énorme fonction d‘étape. La question qui se pose est la suivante : avec ces grands modèles de langage, à quel point leurs capacités de raisonnement, de création et de génération pour un large éventail de tâches vont-elles s‘améliorer ? C‘est vraiment étonnant dans le domaine du résumé et de la génération de code et d‘art et de beaucoup d‘autres choses. La question est de savoir dans un an, par exemple, à quel point cela peut s‘améliorer.

Je pense que si nous concentrons cette technologie dans des domaines très spécifiques - et vous pouvez lire des articles à ce sujet tous les jours, des gens font cela pour le diagnostic médical, pour la science des matériaux, n‘est-ce pas ? Je pense qu‘en la concentrant sur ces domaines spécifiques, comme nous le faisons chez SnapLogic pour l‘intégration des données, elle va s‘améliorer de façon remarquable. Les fondements de base sont encore - parce que la prochaine étape dont tout le monde parle est l‘intelligence artificielle générale, ou AGI, comme l‘idée de quelque chose qui va au-delà de ce que nous voyons aujourd‘hui. Et c‘est un concept très discutable. Sommes-nous en train de nous en rapprocher ou non ? Mais je dirais que nous allons voir des progrès dans des domaines spécifiques grâce à cette technologie. Pour moi, la question ouverte est de savoir jusqu‘à quel point la technologie de base peut s‘améliorer en matière de raisonnement, de génération et de synthèse. À mon avis, cela reste à voir.

Dayle Hall :

Jérémie ?

Jeremiah Stone :  

Je pense que la façon dont j‘envisage la question de savoir où nous en sommes dans le voyage est de savoir dans quelle mesure cela pourrait s‘appliquer à ma vie du point de vue de l‘auditeur, n‘est-ce pas ? Parce qu‘il y a beaucoup de... et je reviens à mon exemple de téléphone portable. Je me souviens très bien de l‘époque où j‘avais un téléphone à clapet, et c‘était génial. Je l‘utilisais comme un téléphone. Je pouvais envoyer des SMS en appuyant sur la touche numérique pour passer à la chose suivante. Puis j‘ai eu un Blackberry, et c‘était comme une amélioration progressive parce qu‘il y avait un clavier complet et tout le reste. Ensuite, j‘ai entendu tout le tintamarre et les rapports annuels qui prédisaient les effets de la mobilité de l‘informatique. Nous avons une combinaison de la maturation et de la puissance de traitement, de l‘augmentation de la mémoire et, en particulier, de ce que cela permettrait pour les médias, les photographies et les films.

Je me souviens très bien avoir pensé : "J‘ai un super petit appareil photo numérique Nikon. Il est doté d‘une excellente carte mémoire. Je l‘emmène partout où je vais, et c‘est merveilleux. J‘ai toujours cet appareil. J‘ai même un reflex numérique, mais je ne l‘ai jamais utilisé. Je pense que cela m‘a appris une leçon importante, à savoir que la capacité à comprendre où la technologie se trouve sur l‘arc est plus prédictive que l‘applicabilité de la façon dont elle change la vie des gens. Et la raison pour laquelle je dépenserai de l‘argent pour obtenir la version améliorée d‘un smartphone donné avec les meilleurs appareils photo, c‘est parce que j‘ai découvert que cela m‘aide à me sentir mieux en tant que père, parce que je prends de bonnes photos de mes enfants. Je les partage, et je m‘engage davantage auprès de ma mère qui vit loin de chez moi, et je partage ces photos avec elle. Cela a donc un impact significatif sur ma vie. C‘est ainsi que j‘interpréterais la question, à savoir dans quelle mesure la situation pourrait s‘améliorer.

Et je dirais que la plupart des gens n‘ont ressenti ce type de technologie que dans quelques domaines différents, dans les médias que vous recevez via les différentes sources d‘information ou de divertissement, dans votre accès à la connaissance et à l‘information, et ensuite dans votre vie quotidienne du point de vue du travail ou même de la maison. Je pense que ce que la plupart des gens ne réalisent pas, c‘est que cette technologie a déjà été incorporée dans la recherche sur le web par les principaux moteurs. Vous ne l‘avez probablement pas remarqué, mais votre expérience de recherche s‘est incroyablement améliorée au cours des trois ou quatre dernières années en termes de qualité de l‘information récupérée, résumée et présentée.

La plupart d‘entre nous n‘y pensent pas, mais aujourd‘hui, lorsque vous effectuez une recherche sur un sujet donné, vous obtenez ces petites vues composites sur votre écran qui vous donnent un résumé et des liens vers plus d‘informations. C‘est l‘IA générative qui fait cela quand cela se produit. De même, lorsque nous cherchons à naviguer quelque part dans les applications primaires de navigation et de cartographie, c‘est également l‘IA générative qui crée l‘accès à des informations sur une entreprise ou un lieu de divertissement, par exemple.

Je pense que le domaine dans lequel nous avons eu tendance à ne pas ressentir ces choses, c‘est dans notre vie professionnelle, parce que l‘intégration de ces technologies dans le smartphone, d‘accord, eh bien, cela a en quelque sorte envahi mon cerveau. Il a amélioré ma vie professionnelle, mais il était toujours allumé. Et je pense que c‘est quelque chose qui va changer en ce qui concerne l‘engouement pour l‘IA. Les domaines vers lesquels l‘IA a été typiquement orientée ont été en quelque sorte confinés au bureau de la stratégie, de l‘optimisation, des chaînes d‘approvisionnement. Ce sont des cas d‘utilisation cachés, ésotériques, pour une petite population. Mais l‘IA a toujours existé.

J‘ai eu la chance de travailler chez General Electric dans une division qui utilisait l‘intelligence artificielle pour prédire la dégradation et la défaillance des actifs industriels. Certaines des plus grandes compagnies aériennes du monde utilisent l‘intelligence artificielle pour prédire la dégradation des moteurs. Et nous avons vu la qualité et la stabilité de ces machines s‘améliorer. C‘est ce qui va changer l‘année prochaine. Dans un an, l‘IA générative fera partie de notre vie professionnelle. On le voit déjà chez Microsoft et Google avec leurs suites de productivité. Et de plus en plus, elle entrera dans nos vies par d‘autres moyens où, pour reprendre les propos de Greg, elle change la façon dont vous apprenez, la façon dont vous créez.

Et la raison pour laquelle il fait cela, c‘est que l‘énorme avancée des transformateurs et de l‘IA générative avec laquelle nous avons travaillé, c‘est le texte vers le texte, ou le texte vers l‘image, ou l‘image vers le texte. Il s‘agit là des éléments fondamentaux de la plupart des entreprises : nous échangeons des documents, nous échangeons du courrier, nous échangeons des informations, et ces informations sont le texte. Je pense donc que nous sommes, je ne sais pas, à 2 % de ce que ce sera. Nous n‘avons encore rien vu.

Mais je suis tout à fait optimiste quant à l‘impact de ce projet, car je pense que ce dont nous parlons souvent dans le contexte du travail, c‘est que nous sommes de meilleurs rédacteurs que des écrivains. Nous sommes souvent doués pour réviser les choses et les améliorer sur la base de notre expérience, de notre exposition à nos domaines professionnels. Et je pense que le fait de nous permettre de nous concentrer sur cette partie du travail, qui donne vraiment un coup de pouce à la compétitivité ou à l‘amélioration, était une bonne chose. Nous ne passerons plus autant de temps à nous occuper de la phase initiale, désagréable et mauvaise, de la première ébauche d‘un produit donné. C‘est ainsi que le travail d‘information se fait partout, et c‘est ainsi que se font les classes professionnelles dans le monde entier.

Je pense qu‘il en résultera une grande égalité des chances pour les travailleurs de toute la planète, car si l‘anglais n‘est pas votre langue maternelle, cela n‘aura plus d‘importance, car vous pourrez prendre quelque chose écrit dans votre langue maternelle. Je ne sais pas si vous avez déjà essayé de traduire à l‘aide de ces modèles, mais c‘est magnifique. Ils sont maintenant à la hauteur des traducteurs humains experts pour des tâches relativement tactiques. Nous avons vu, lors des journées de battage médiatique, qu‘il existait des oreillettes qui traduisaient pour vous. Et il y a des choses que vous pouvez utiliser. J‘ai récemment voyagé et mon espagnol de lycée est très médiocre, mais j‘ai pu utiliser Google Translate, qui est alimenté par l‘IA générative, et ces autres outils pour le faire. Et maintenant, je traduis cela dans le contexte du travail. Et je pense que nous n‘avons fait qu‘effleurer ce qui va arriver.

Ce qui est vraiment intéressant, c‘est que nous avons atteint le point où nous disposons d‘une quantité suffisante de données commerciales privées et exclusives qui ne sont pas exposées à ces modèles. Mais nous disposons désormais d‘outils qui les rendent accessibles aux technologues d‘entreprise. Je pense que ce qui a fondamentalement changé, c‘est que la technologie de base est en fait relativement mature depuis, je ne sais pas, cinq ou sept ans. Nous sommes assez loin des choses que nous avons vues avec ChatGPT, avec plus de puissance de calcul jetée sur une architecture qui existait, quoi qu‘il en soit, il y a sept ans, lorsque le premier article a été publié sur ce sujet. Et maintenant, c‘est ce qui change vraiment dans le monde du travail. Nous avons accès à la technologie qui nous permet de rendre tout cela pertinent. La recherche sémantique s‘améliore, le résumé extractif, le résumé abstractif, le travail de connaissance, le travail créatif s‘améliorent. C‘est ce que nous verrons au cours de l‘année à venir.

Dayle Hall : 

Je pense que c‘est la clé pour moi. Je veux dire que nous sommes dans SnapLogic. Nous sommes là pour construire, commercialiser et vendre des technologies d‘intégration. Et j‘aime ce que vous avez dit tous les deux. Greg, vous avez parlé spécifiquement de différentes industries, comme les soins de santé, vous allez voir des changements massifs, dans le monde universitaire. Et ce que vous avez mentionné, Jeremiah, à propos de l‘impact sur nos vies personnelles. Et nous venons juste de commencer à nous pencher là-dessus, Jeremiah, à propos du travail, comment cela va-t-il fonctionner ?

Et j‘ai l‘impression que - écoutez, cela fait 25 ans que je fais du marketing dans l‘industrie technologique, et cela fait 25 ans que je parle de l‘avenir du travail sous une forme ou une autre. Vous avez parlé des iPhones. Chez Aruba Networks, nous essayions d‘aider les gens à comprendre les politiques de Bring Your Own Device, parce que les gens apportaient toute cette technologie qu‘ils ne pouvaient pas contrôler. Nous parlons donc toujours du travail futur.

Selon vous, quels seront les grands changements, plus tôt que tard, autour de - concentrons-nous sur l‘informatique parce que je sais qu‘il y a beaucoup d‘autres choses sur lesquelles nous pourrions nous concentrer. Et je sais que dans une équipe de marketing, nous utilisons déjà différents outils d‘IA générative pour nous aider. Mais si vous êtes là, que vous écoutez, que vous êtes un ingénieur ou un responsable des données dans une entreprise, quelles sont les choses auxquelles ils doivent penser ? Qu‘est-ce qui va changer dans leur travail au cours des 12 prochains mois ? Greg, pourquoi ne pas commencer par cela ?

Greg Benson :

Sur le plan pratique, outre le fait de s‘engager dans la technologie et de comprendre ce dont elle est capable, il y a les grandes lignes des modèles linguistiques fournis via les API, ou le fait de s‘engager sur la voie du perfectionnement ou de la formation de son propre modèle, ce qui est actuellement plus coûteux. Le point de contact avec la technologie est une chose qu‘il va falloir déterminer, quel fournisseur utiliser. Ce à quoi nous sommes confrontés en interne, comme beaucoup d‘autres entreprises, c‘est l‘évolution rapide de la situation du point de vue de la réglementation, le GDPR. Et c‘est amusant. C‘est arrivé si vite que lorsqu‘il y a eu la lettre pour laisser [espérer] l‘IA générative pendant six mois, c‘était comme éteindre la crypto-monnaie, vous ne pouvez pas le faire. C‘est comme si c‘était déjà là.

Dayle Hall :

Tout est dans le sac.

Greg Benson :

Oui, c‘est vrai. Il y a deux choses que je dirais immédiatement. La première, c‘est que si vous êtes un professionnel et que vous commencez à peine - et nous étions à cet événement AWS hier, et beaucoup de gens en sont aux toutes premières phases de, d‘accord, nous - et beaucoup d‘entreprises ont des directives du haut vers le bas. Il y a peut-être des gens à la base, mais il y a maintenant des conseils d‘administration qui disent, d‘accord, où en est notre IA générative ? Quelles sont nos initiatives ? Quelle est sa place dans notre entreprise ? Et nous voulons voir des résultats dans les trois à six prochains mois.

Il faut donc comprendre ces points de contact et se mettre au niveau de la façon dont on accède à la technologie. Ensuite, il y a les aspects réglementaires qui, très honnêtement, ne sont pas encore totalement réglés. Mais si vous êtes dans une industrie qui doit traiter des données sensibles, cela fera partie de l‘équation. En ce qui nous concerne, nous naviguons dans ce domaine depuis un certain temps déjà et nous pouvons certainement aider nos clients à y faire face également. La réglementation et la conformité sont donc des éléments dont il faut tenir compte.

Dayle Hall :  

Oui. Jeremiah, et vous ? Quels sont, selon vous, les grands changements au sein de l‘informatique, dans les rôles existants, qui vont être impactés dans l‘année à venir ?

Jeremiah Stone :  

J‘ai dirigé des départements informatiques internes, j‘ai fait partie de l‘informatique interne. Mon premier emploi à la sortie de l‘université était en fait un poste d‘administrateur de systèmes. Ayant donc été dans les tranchées de l‘informatique, je pense que, premièrement, l‘assistance à l‘utilisateur final va s‘améliorer considérablement. La capacité du service informatique à créer des référentiels de connaissances automatisés et la possibilité pour les individus de l‘organisation de résoudre leurs problèmes en libre-service, je pense que cela va s‘améliorer considérablement. Ainsi, ce genre d‘expérience de service d‘assistance où vous devez fournir une assistance informatique. Je pense que l‘ensemble de l‘assistance informatique et la capacité des gens à gérer leurs propres problèmes vont augmenter de façon spectaculaire. Et cela va comprimer l‘utilisation plus productive des outils. Je pense donc qu‘il s‘agit d‘un domaine où, dès le départ, les services informatiques devraient chercher à utiliser la capacité d‘utiliser ces outils pour soutenir leurs utilisateurs finaux et l‘accès à la connaissance.

De même, je pense que la capacité de transfert des compétences, pour reprendre l‘argument de Greg. Il a expliqué tout à l‘heure comment apprendre une nouvelle langue, comment apprendre une nouvelle technologie, comment apprendre une ancienne technologie. Donc la capacité de transférer des responsabilités pour des parties données du paysage de l‘entreprise du domaine, comme vous voulez, pensez-y différemment. La capacité à assurer la fluidité des tâches et des responsabilités grâce à la transférabilité des connaissances, et la manière dont on met cela en place, je pense, va certainement changer.

Je pense que les services informatiques seront encore plus contraints d‘adopter de nouveaux outils, de nouvelles capacités, et de prendre plus de risques pour l‘entreprise, parce que l‘autre chose dont on parle moins, c‘est que les modèles les plus performants de l‘IA générative ne sont disponibles que par le biais d‘API. Vous ne pouvez pas les télécharger et les exécuter entre vos quatre murs. Vous ne pouvez donc les utiliser que par l‘intermédiaire de l‘entreprise étendue. Et maintenant, comprendre comment gérer vos données et actifs propriétaires et confidentiels devient soudain très complexe et sophistiqué. C‘est le seul domaine où les choses deviennent beaucoup plus nuancées. Et je dirais que c‘est un domaine dans lequel les principaux fournisseurs de ces systèmes sont actuellement en difficulté.

Et je pense que nous allons voir - si nous devons voir un domaine où l‘ensemble du domaine commence vraiment à s‘étendre et à nous offrir beaucoup d‘options, ce sera les modèles limités en calcul et en mémoire qui peuvent être affinés pour des tâches étroites qui protègent alors la propriété intellectuelle et les actifs, et aussi les modèles préformés limités où vous avez accès à la compréhension réelle des données sur lesquelles ils ont été formés. Par conséquent, vous n‘avez pas à vous préoccuper des questions de droits d‘auteur, etc. C‘est donc un domaine où vous avez accès et où vous identifiez quelqu‘un dans l‘équipe pour devenir un expert, parce qu‘il n‘y a pas d‘experts dans ce domaine aujourd‘hui, identifiez quelqu‘un pour se familiariser avec ce domaine pour commencer, trouvez le bon conseiller externe parce que votre conseiller interne ne peut probablement pas, n‘a pas de connaissances transférables ou de bande passante pour apprendre. Voilà quelques exemples qui me viennent à l‘esprit.

Dayle Hall :

Oui, c‘est vrai. Greg, c‘est à vous qu‘il faut poser cette question. J‘ai fait beaucoup de ces podcasts maintenant. Nous avons parlé de l‘IA sous différents aspects. Nous avons parlé de l‘IA éthique. Et j‘ai parlé à des organisations à but non lucratif qui se concentrent vraiment sur ce sujet. Steve Nouri a créé une organisation en Australie, des groupes de personnes qui se réunissent pour essayer de s‘assurer que nous agissons de manière responsable avec les personnes que cela va le plus impacter, et en rassemblant des groupes de différents niveaux de compétences, d‘expérience et d‘antécédents pour peser sur ce genre de choses.

J‘ai deux questions. La première est la suivante : l‘IA générative aide-t-elle ou entrave-t-elle les questions relatives à l‘IA éthique ? Ou bien devons-nous toujours répondre au défi sous-jacent qui consiste à s‘assurer que l‘IA n‘est pas formée sur de mauvaises données au départ et que l‘IA générative n‘aggrave pas la situation, nous devons toujours nous assurer que les données dont nous disposons sont correctes en premier lieu ? Comment envisagez-vous l‘IA générative et l‘IA éthique ensemble ?

Greg Benson :

Comme vous l‘avez probablement lu, de nombreuses études ont été menées, même avant le récent boom des grands modèles de langage, sur les biais dans les données de formation et leur impact sur l‘utilisation de la ML pour approuver des prêts immobiliers ou filtrer des candidats à l‘emploi, et sur les biais qui sont apparus, peut-être à l‘insu des personnes qui fournissaient et collectaient les données de formation. Il est certain que ce problème peut également exister dans ces systèmes d‘IA générative. Et je pense qu‘il y a beaucoup de bonnes entreprises privées et, comme vous l‘avez souligné, d‘organisations à but non lucratif qui sont très préoccupées par le fait de s‘assurer que nous sommes conscients et que nous essayons d‘atténuer les effets néfastes des biais potentiels dans les données d‘entraînement.

La seule chose que je dirai à ce sujet, c‘est que la récente évolution de cette technologie a peut-être suscité encore plus d‘intérêt que par le passé pour cette question. Je dirais que l‘une des choses passionnantes qui va nous aider est l‘énorme quantité d‘engagement public et communautaire autour des modèles et le nombre croissant de modèles publics. Et la disponibilité des données de base pour former les modèles ne peut que permettre au monde entier et à la communauté dans son ensemble d‘évaluer, de comprendre, d‘explorer et de mettre en évidence les lacunes de ces systèmes.

Un bon exemple est celui du système d‘exploitation qui connaît peut-être le plus de succès aujourd‘hui, à savoir Linux, qui est accessible au public, qui a été examiné publiquement et qui a donné lieu à une technologie sous-jacente plateforme sur laquelle nous comptons tous pour tout, pour les banques, pour les soins de santé. Oui, il y a d‘autres systèmes d‘exploitation, mais c‘est un système d‘exploitation largement utilisé, dont on dépend, qui est public, open source.

Je ne pense donc pas que l‘IA générative soit nécessairement utile ou nuisible. Mais je pense que le mouvement autour de l‘approvisionnement ouvert des modèles et l‘engagement de la communauté nous permettent d‘aider à mettre en évidence les problèmes et à les résoudre à l‘avenir.

Dayle Hall :  

La question que j‘allais vous poser, et je pense que vous y avez fait allusion tout à l‘heure, c‘est que lorsque l‘IA générative a commencé à décoller très publiquement, et que certains, appelez-les, innovateurs dans le monde de la technologie ont appelé à une pause, pour des raisons altruistes ou non, quelle a été votre réponse à cela ? Et je ne dis pas que cela n‘avait pas de mérite. Je ne dis pas qu‘il s‘agissait d‘un coup d‘éclat ou d‘un trait de marketing, mais quand on voit ce genre de réaction et que quelqu‘un demande de ralentir, nous venons d‘en parler, c‘est-à-dire qu‘on ne peut pas vraiment remettre le train en marche à ce stade, comment voyez-vous cela ? Est-ce que c‘est la publicité qui est la véritable préoccupation, du point de vue universitaire et du point de vue de la science des données ?

Greg Benson :

Je pense qu‘il s‘agissait en grande partie d‘une préoccupation très sincère pour l‘humanité. Je pense que lorsque vous voyez - j‘ai oublié la citation. Mais lorsque vous voyez une technologie qui ne se distingue pas de la magie, lorsque nous avons vu ce bond incroyable qui, de l‘avis général, n‘est pas immédiatement explicable, et pour être honnête, même les structures, ces réseaux neuronaux profonds que nous avons construits avec la technologie des transformateurs dont Jeremiah parlait, nous avons construit ces choses, les comprenons-nous totalement ? Ce n‘est toujours pas clair.

Ainsi, lorsque vous voyez ce bond, je pense qu‘il y avait juste un sentiment de " wow ", où est-ce que cela va aller ensuite ? Nous avons fait un grand pas en avant dans la capacité de raisonner, de résumer et d‘agir d‘une manière qui imite beaucoup de réactions humaines. Il s‘agit peut-être simplement d‘une réaction naturelle qui consiste à se dire que, puisqu‘on ne peut pas l‘expliquer complètement, c‘est vraiment incroyable, où cela va-t-il nous mener ? Et je pense que c‘est fondamentalement de là que vient l‘inquiétude : ces systèmes d‘IA pourraient-ils commencer à prendre plus de décisions ? Et devraient-ils prendre plus de décisions ? Et où s‘insèrent-ils dans nos processus, comme les soins de santé, le gouvernement, la police et ce genre de choses ?

Par ailleurs, je ne nie pas que nous devons, en tant que société, être très vigilants pour comprendre où et comment ces systèmes sont utilisés. Je pense que personne ne le nie. Je pense donc que cette pause est le fruit d‘une inquiétude sincère quant à l‘avenir de l‘humanité à l‘intersection de cette technologie. Je pense que, comme nous l‘avons souligné, elle existe. La question qui me vient à l‘esprit est donc la suivante : comment réagissons-nous en tant que société, comment réagissons-nous en tant que gouvernements pour comprendre où nous pensons que cette technologie va bénéficier à la société et où nous voyons les plus grands risques pour la société ? Il y a beaucoup de travail à faire, comme dans le cas des voitures, de la sécurité des pare-brise et de la compréhension des risques de la cigarette pour la santé, nous avons dû faire face à de nombreuses choses qui ont été néfastes pour la société. Nous avons dû faire face à beaucoup de choses qui ont été néfastes pour la société. Et ce sont des choses que nous devrons continuer à traiter.

Dayle Hall :  

Oui, c‘est vrai. Ce qui me rassure au moins, c‘est que je sais comment les choses que vous examinez se passent. Et encore une fois, vous formez l‘esprit des futurs ingénieurs et des scientifiques des données avec le travail que vous faites. Et le fait que vous y pensiez de cette façon, le fait que je sache qu‘une grande partie des processus que nous suivons chez SnapLogic autour de choses comme le produit SnapGPT vise à s‘assurer qu‘il est au moins aussi sûr et sécurisé que n‘importe quel produit que nous mettons sur le marché.

Mais encore une fois, comme vous l‘avez souligné, je ne sais pas si c‘est vous ou Jeremiah qui avez dit que nous sommes à 1 ou 2 % dans ce voyage. Je pense que nous devons tous examiner les capacités, les opportunités, mais aussi nous assurer que nous continuons à agir de manière responsable dans l‘intérêt de tous.

Greg Benson :

Oui, sans aucun doute.

Dayle Hall :

J‘apprécie que les réponses soient excellentes. Pour finir, Jeremiah - et ce podcast n‘a pas pour but de vanter les mérites du produit SnapLogic. Cela dit, c‘est une bonne opportunité avec l‘avènement de l‘IA générative et ce que SnapLogic fait autour de l‘intégration générative. Dites-moi pourquoi vous êtes enthousiasmé par ce que nous aurons lancé d‘ici la fin de ce podcast, c‘est-à-dire la disponibilité générale de SnapGPT.

Jeremiah Stone :

Je ne pourrais pas être plus enthousiaste à l‘idée de lancer le travail sur lequel notre équipe a travaillé d‘arrache-pied au cours des deux derniers mois. Ce que nous ouvrons vraiment, c‘est la possibilité pour l‘individu confronté à un problème commercial de décrire son problème et de passer beaucoup plus rapidement à un système qui réponde à son besoin. C‘est une chose avec laquelle nous avons toujours lutté dans le monde de la livraison de projets et d‘applications : prendre l‘intention ou les exigences d‘une personne et les traduire en un système fonctionnel. Ce que nous sommes capables de faire aujourd‘hui, c‘est de décrire une intégration système à système ou une charge de travail et de générer le premier projet, le prototype de cette charge de travail en quelques secondes, puis, encore une fois, de passer à l‘édition et non à la création, d‘éliminer toute l‘anxiété, le fardeau et le défi de construire quelque chose.

En parlant avec nos premiers utilisateurs, il est étonnant d‘entendre les gens dire : "Normalement, cela m‘aurait pris un jour ou deux, mais j‘ai créé le premier projet en une heure. Et il s‘agit là de pipelines difficiles et complexes. En voyant ce genre de compression du temps, je pense simplement à quelqu‘un qui rentre chez lui plus tôt pour retrouver sa famille et vivre une vie plus épanouie. Encore une fois, il s‘agit de savoir comment j‘ai intériorisé - quand cette technologie est vraiment importante, c‘est quand elle améliore non seulement l‘entreprise et la capacité des gens à faire leur travail, mais aussi nos vies de manière fondamentale.

Et je pense que nous avons maintenant cette possibilité avec SnapGPT et le travail que nous faisons parce que, en fin de compte, comme nous l‘avons vu dans de nombreuses sources bien médiatisées, 65 %, 50 % à 60 % de tout le travail dans l‘informatique consiste à intégrer des systèmes ensemble. Et si nous pouvons effacer cela et le réduire à zéro, imaginez le changement que cela apporte à la vie quotidienne des gens, leur capacité à se concentrer sur leurs clients, leurs collègues, et à fournir de la valeur plutôt que sur la plomberie des pièces à assembler, je suis tout simplement très enthousiaste à ce sujet.

Dayle Hall :

Et comme vous l‘avez dit, passer plus de temps avec les familles serait un avantage secondaire appréciable. Jeremiah, merci beaucoup de nous avoir rejoints sur le podcast aujourd‘hui.

Jeremiah Stone :

Merci de m‘avoir invité, Dayle. J‘apprécie beaucoup. Je suis impatiente de continuer à être une auditrice fidèle et de voir où ce voyage nous mènera. C‘est une période formidable pour faire ce que nous faisons. Et je me sens bénie.

Dayle Hall :

C‘est une bonne chose. Greg, merci d‘avoir participé au podcast aujourd‘hui. Et je pense qu‘à l‘avenir, nous espérons que vous reviendrez dans ce podcast.

Greg Benson :

J‘en serais ravi. Oui, j‘ai apprécié.

Dayle Hall :

Merci de nous avoir rejoints, Greg.

Voilà pour la saison 2 de notre podcast. Je pense que c‘est une excellente façon de terminer cette saison. Il y a eu des développements passionnants. Je pense que lorsque nous avons commencé à enregistrer la saison 2, une grande partie de l‘IA générative venait tout juste d‘apparaître. Et regardez où nous en sommes aujourd‘hui. Nous sommes trois ou quatre mois plus tard, et les capacités que nous voyons émerger ne proviennent pas seulement de notre propre entreprise, mais de tant d‘autres endroits. La technologie, l‘innovation qu‘ils sont capables de développer aujourd‘hui est tout simplement stupéfiante, absolument stupéfiante.

Je pense à ce que mes enfants vivront dans les 5, 10, 15 prochaines années. C‘est passionnant. Certaines de ces choses m‘inquiètent également, car nous devons tous veiller à continuer à agir de manière responsable. Nous ne savons pas où ira une partie de cette technologie. Et j‘espère, je crois, que la plupart des organisations agiront de la même manière. Mais pour nous, à la fin de cette Saison 2, merci d‘avoir écouté ce podcast. Nous avons parlé de l‘automatisation de l‘entreprise. Je suis Dayle Hall, CMO de SnapLogic, et nous nous reverrons dans le prochain podcast.