IA génératives : après le buzz, où en est-on ?

Avec le lancement en grande pompe de ChatGPT par Open AI en novembre 2022, les IA génératives ont provoqué un véritable séisme, entre fantasmes, peurs et révolutions. Elles se sont malgré tout immiscées dans nos vies quotidiennes, parfois même subrepticement, et le monde des RH n’est pas épargné. Un an après ce buzz, où en est-on ? ChatGPT est-il l’alpha et l’omega de l’IA ? Voyons tout cela.

Qu’est-ce qu’une IA générative ?

Le terme d’intelligence artificielle générative, ou Generative AI peut sembler flou. Déjà, il repose sur un double-sens dans la traduction en français. Ainsi, en anglais, il y a intelligence -au sens littéral qu’on prête à ce mot dans la langue de Molière ; et intelligence au sens d’informations, comme dans le Secret Intelligence Service cher à James Bond. Dans le cadre de l’IA, c’est donc bien plus du côté du sens informationnel qu’il faut se tourner.

L’IA générative est donc une un système d’IA capable de créer de manière relativement autonome de nouvelles choses : des conversations -élément le plus visible actuellement-, des images, vidéos, sons, lignes de code…

Un débat sémantique dans le débat sémantique

En raison de son aspect créatif, un débat sémantique eut primitivement lieu pour nommer ce nouveau type d’IA : créative ? générative ? Finalement, le terme d’intelligence artificielle générative fut retenu et ancré dans les mœurs, comme s’en félicite Aurélie Jean, permettant d’éviter l’écueil du flou de la définition du terme générique d’intelligence artificielle.

En effet, derrière toute intelligence artificielle se cachent des algorithmes, des traitements d’informations compilées. Or selon le psychologue américain Robert Sternberg, il existe trois composantes d’intelligence : analytique, créative / émotionnelle, pratique.

• Intelligence analytique : c’est la capacité à analyser, juger, comparer, trier et contraster des sommes d’informations
• Intelligence créative ou émotionnelle : c’est la faculté à imaginer de nouvelles choses, de trouver des solutions innovantes à un problème
• Intelligence pratique : elle est plus instinctive, basée sur le bon sens et les expériences afin de trouver des solutions simples et efficaces.

Dans le cadre de l’IA, on le voit bien, nous sommes plus sur une intelligence analytique qu’autre chose, et surement pas dans de l’intelligence créative.

Bref retour historique sur les IA génératives

Bien que leur heure de gloire soit très récente, les intelligences artificielles génératives ne datent pas d’hier. On en retrouve une première trace dans les années soixante, au MIT, lorsque les équipes du professeur Weizenbaum créèrent leur premier agent conversationnel écrit. Depuis, l’eau a coulé sous les ponts et ce genre d’IA nous aura d’une certaine manière accompagnée sans que l’on ne s’en aperçoive. Si vous vous souvenez de ces Nokia 3310 incassable, leur fonction « T9 » qui vous permettait de taper un mot sans devoir presser 3 fois la touche 1 pour écrire un C, ce n’était surement pas ChatGPT, mais c’était de l’intelligence artificielle. Désormais, vous smartphone sont capables même de vous suggérer le ou les mots suivants lorsque vous écrivez un message. Siri, ou vos assistants vocaux, ce sont des intelligences artificielles qui vont effectivement générer des conversations avec vous. Cependant, Luc Julia, un des grands noms français de l’IA et père de Siri, affirmait qu’il s’agissait surtout de « stupidité artificielle », pour renforcer le côté dialogue et pousser les utilisateurs à mieux spécifier leur requête.

De quoi OpenAI est-il le nom ?

Les fondements d’OpenAI

On associe souvent OpenAI à une entreprise commerciale, notamment en raison des modèles payants de ChatGPT disponibles. La réalité est plus complexe. OpenAI a été fondé en 2015. Tout d’abord, c’était une association à but non-lucratif. Son but était -et reste- de promouvoir des intelligences artificielles qui soient profitables à l’humanité, raisonnées et ethiques. Il s’agit notamment d’autonomiser les personnes -sans, nuance importante, chercher à les remplacer- dans leur travail et leur quotidien.

L’évolution d’OpenAI

Néanmoins, les recherches fondamentales qu’il faut mener, les serveurs et les coûts de développement ou d’entrainement de ces modèles coûtent extrêmement cher. A titre d’exemple, ChatGPT 4 a nécessité l’intégration de 175 milliards de paramètres pour son entrainement. Beaucoup trop cher, donc, pour une association à but non-lucratif. C’est ainsi que l’on constate un changement de statut dès 2019, où elle devient à but lucratif plafonné. C’est-à-dire qu’OpenAI se réserve le droit d’avoir une activité purement commerciale. Cette année, Microsoft a d’ailleurs annoncé un investissement de 10 milliards de dollars dans OpenAI. Néanmoins, son objectif principal reste le même : « être une extension de la volonté humaine et accessible librement au plus grand nombre ».

L’IA générative est désormais partout

On parle évidemment essentiellement de ChatGPT qui est la tête de pont de l’IA générative, pourtant, cette nouvelle forme d’intelligence ne se traduit pas uniquement sous la forme d’un chat, d’une conversation, mais intègre une grande diversité d’applications. Microsoft, par exemple, propose un mode de mise en forme automatique des slides de vos présentations, grâce à l’IA. Canva fait de même. Plus besoin pour vous, alors, de perdre un temps précieux à la mise en forme de vos présentations, temps que vous pourrez davantage consacrer au fond même de votre présentation.

De son côté, la plateforme d’écoute audio Spotify est également en train également de tester l’intelligence artificielle pour la traduction automatique de podcast. L’objectif ? Si vous créez un podcast en français, il pourrait être automatiquement disponible également en anglais, avec votre même voix. Pour le moment, nous n’en sommes encore qu’en phase de test, avec une traduction espagnole de podcasts anglophones.

Google également avec Bard, tout comme Microsoft avec Copilot, entend créer de véritables assistants personnels pour ses utilisateurs : régider un mail de manière autonome, retrouver des informations dans n’importe quel mail ou endroit de l’ordinateur… `

Mais l’IA générative ne peut pas encore tout

Les grands noms de la Tech, notamment les GAFAM se trouvent néanmoins face à un dilemme. Devant le « séisme » provoqué par la sortie de ChatGPT, les GAFAM notamment ont un besoin de (ré)agir vite et de sortir leur propre solution. Car si Microsoft a d’une certaine manière décidée d’externaliser une partie de ces avancées, Google, Facebook ou Amazon par exemple, ont quant à eux choisi d’internaliser entièrement la conception de ces nouveaux modèles, et donc de ces nouveaux langages.

Néanmoins, il est essentiel pour ces groupes de ne pas confondre vitesse et précipitation. Chaque jour qui passe sans véritable concurrence conforte un peu plus OpenAI dans sa percée dans le grand public. Cependant, toute chaque journée gagnée pour le lancement d’un concurrent présente le risque de sortir une solution encore perfectible. C’est en tout cas ce qui a été reproché à Google lors de la présentation en vidéo de Gemini, son équivalent à ChatGPT, où le montage vidéo a permis de masquer certaines lacunes.

ChatGPT, forcément ChatGPT ?

Évidemment, on parle beaucoup de ChatGPT, qui devient un mot commun comme le Bic a remplacé le nom de nos stylos à bille en son temps. On a également évoqué Google, qui a commencé avec Bard, puis lance maintenant progressivement ses modèles multimodaux -donc capables de traiter différents supports, pas uniquement des chats- Gemini ; Microsoft, notamment grâce à son partenariat avec OpenAI adjoint de l’IA dans sa suite Office et Copilot. Mais d’autres géants de la tech sont évidemment sur les rangs : Amazon met l’accent sur l’IA générative au service des entreprises avec son modèle Amazon Q, qui entend « réinventer la façon dont les gens travaillent » et va affiner son assistant personnel Alexa, Meta -groupe Facebook- travail sur son modèle Llama… De son côté, Apple ne fait pas de grandes annonces, mais a précisé travailler sur ses propres cartes graphiques, véritables « moteurs » pour faire tourner ces IA assez gourmandes en ressources.

L’Europe n’est pas en reste pour autant.

Mistral AI, startup créée par trois français en 2023 s’annonce déjà prometteuse. Son modèle sera en open source -donc le code serait disponible à tous- et entend séduire les entreprises avec une culture digitale déjà affirmée d’une part, et les entreprises trop sensibles pour être dépendantes des technologies américaines d’autre part.

Outre-Rhin, Aleph Alfa fait figure de jeune premier. La startup, fondée en 2019, veut quant à elle élaborer un modèle d’intelligence artificielle générative avec un nombre limité et rationnalisé de données : pour faire tourner un modèle d’IA, il n’est pas forcément besoin d’accumuler les données, il suffit de rassembler les bonnes données.

L’IA générative va bouleverser les RH

Il y a les annonces gouvernementales, comme ce grand test lancé par le gouvernement français pour assister des fonctionnaires dans leurs tâches quotidiennes, comme la suggestion de réponses automatiques à des mails, évidemment soumise à validation de la part de l’agent de l’état. Il y a également l’IA appliquée aux entreprises digitales, ou elle permet d’ores et déjà de générer automatiquement des lignes de code. Et il y a désormais les RH. Passons en revue ce dont est capable de faire l’IA générative pour les RH, en laissant ainsi les professionnels se concentrer sur des tâches à haute valeur ajoutée.

• Trouver le bon candidat : cela fait une dizaine d’année que les technologies de matching Elles sont désormais généralisées. Selon une étude de la Harvard Business Review, ces IA permettraient d’augmenter de 25% les chances de choisir le bon profil pour un poste.
• Entretenir la relation avec les candidats : mettre en place un chatbot -aujourd’hui véritablement efficace- pour garder un lien, apporter des réponses simples en temps réel à un candidat lors d’un processus de recrutement permet d’économiser un temps précieux pour les RH. De la même manière, et c’est le parti pris par Randstadt avec son agent conversationnel Randy, cela permet de « dégrossir le terrain » et de demander des premières précisions à un candidat avant d’envisager de le rencontrer.
• Rédiger de bonnes offres d’emploi : l’IA présente ici deux grands atouts. D’une part, avec sa capacité de rédaction quasi instantanée, elle permet d’économiser selon les retours du terrain 70% de temps lors de la rédaction d’une annonce d’emploi. D’autre part, ces IA, par leur caractère plus neutre, permettent d’éviter que les recruteurs ajoutent un prisme, un biais dans la rédaction d’une offre -un diplôme d’une école précise, par exemple- qui pourraient décourager certains talents, pourtant adéquats, de postuler.

Enfin, ces IA génératives vont permettre de recentrer le processus de recrutement sur les entretiens ; et de mettre l’accent sur les savoir-être, les compétences comportementales des candidats, le nouvel « or noir du recrutement ».