L’IA est partout. Enfin, c’est ce qu’on te raconte depuis un an. Entre les outils qui promettent de t’aider à écrire tes mails et les gouvernements qui se paluchent sur des « stratégies souveraines », on a l’impression que la révolution est passée, qu’on a manqué le coche. Mais attends, pose ton café. Parce que si l’IA a effectivement quitté les labos pour squatter ton quotidien, ça ne veut pas dire qu’elle est devenue adulte pour autant. C’est un peu comme un ado qui se prend pour un philosophe après avoir lu deux tweets : il a de l’ambition, mais il manque encore de nuance.
La démocratisation, ou l’art de rendre accessible un bordel incompréhensible
L’an dernier, on a vu débarquer une flopée d’outils « accessibles ». Traduction : tu n’as plus besoin d’un doctorat en informatique pour faire dire à une IA des conneries. C’est cool, hein ? Sauf que cette démocratisation a un prix. À force de vouloir simplifier, on a parfois l’impression que les nuances culturelles passent à la trappe. Tu me sors un modèle générique et tu espères qu’il comprenne les subtilités du français québécois ou de l’argot marseillais ? Bonne chance. C’est là que débarquent les approches « souveraines », où chaque pays ou région veut sa propre IA, taillée sur mesure. Une façon élégante de dire qu’on a compris que l’universalité, dans ce domaine, c’est souvent du vent.
Multimodal et spécifique : l’IA apprend enfin à faire deux choses à la fois (en théorie)
Les avancées techniques, elles, sont réelles. Les capacités multimodales (comprendre à la fois du texte, de l’image, du son) progressent. Et les modèles spécifiques à des domaines (la santé, la finance, etc.) commencent à montrer leurs muscles. C’est prometteur, mais t’as remarqué ? On en parle comme si c’était déjà réglé. « L’IA va diagnostiquer ton cancer en 2 secondes ! » Sauf que dans les faits, on en est encore au stade où elle confond une tumeur avec une tache de café sur une radio. Le potentiel est là, oui. Mais entre le potentiel et la réalité, il y a souvent un fossé rempli de bugs et d’approximations.
Et la « social good » dans tout ça ?
Parlons-en, de l’IA pour le bien social. Arundhati Bhattacharya en cause, mais elle n’est pas la seule à brandir cette bannière. C’est devenu le mantra à la mode : « Utilisons l’IA pour résoudre les grands problèmes de l’humanité ». Noble intention, certes. Mais quand tu vois que les mêmes entreprises qui clament ça passent leur temps à optimiser des pubs ciblées ou à développer des outils de surveillance, tu te demandes si c’est pas un peu du greenwashing algorithmique. L’IA pour le social good, c’est comme Elon Musk qui promet la colonisation de Mars : ça fait rêver, mais en attendant, il tweete des memes à 3h du mat’. Faut pas confondre les discours et les actes.
Alors, l’IA a-t-elle vraiment grandi ?
Elle a mûri, c’est sûr. Elle est moins naïve, moins brute. Mais elle traîne encore des casseroles : les biais, l’opacité des modèles fermés, la hype médiatique qui transforme chaque progrès incrémental en révolution. On est passé du stade « l’IA va tout changer » à « l’IA change des trucs, mais pas toujours comme on voudrait ». C’est déjà ça. Reste à voir si elle va apprendre à se comporter en adulte responsable, ou si elle va continuer à faire des crises d’ado à chaque mise à jour. Toi, tu paries sur quoi ?
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