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Yann Le Cun est souvent cité comme l’un des pionniers dans le domaine du Deep Learning. Avec une carrière impressionnante qui s’étend sur plusieurs décennies, il a joué un rôle crucial dans le développement de technologies qui changent le monde. Dans cet article, nous explorerons une conversation approfondie avec ce scientifique visionnaire. Nous aborderons ses perspectives sur l’intelligence artificielle (IA), ses réussites, ses défis, et ce que l’avenir nous réserve.

La genèse du Deep Learning

Yann Le Cun, ou Yann Lecain de ce côté de l’Atlantique, est connu pour ses travaux pionniers en IA, en particulier dans le domaine des réseaux convolutifs. Ces réseaux, qui détectent des objets spécifiques dans des images, sont à la base de nombreuses innovations actuelles en vision par ordinateur.

“C’est des réseaux convolutifs, c’est un peu mon invention qui date de 35 ans et qui détecte les objets qu’on a besoin de détecter.” – Yann Le Cun

Le Cun a commencé sa carrière dans les laboratoires de recherche de la compagnie AT&T, notamment au Bell Labs, un haut lieu d’innovation technologique.

Les Machines Intelligentes

La Puissance des LLM

Le développement des modèles de langage naturel (LLM) a été une révolution, mais comme beaucoup d’innovations en IA, ils ont leurs limites. Le Cun reconnaît que l’engouement du public pour ces technologies est souvent disproportionné par rapport à leurs capacités réelles.

“Ce qui a choqué un peu tout le monde à la sortie de Chat GPT, c’est l’engouement du public pour ce genre de système.” – Yann Le Cun

Ces modèles, bien que puissants pour des tâches telles que la traduction automatique et la reconnaissance de parole, sont loin de posséder une intelligence semblable à celle des humains. Ils manquent de capacité de raisonnement et d’invention, deux aspects essentiels de l’intelligence véritable.

Les Limitations des LLM

Les limitations des LLM sont nombreuses. Par exemple, ces systèmes n’ont pas la capacité de comprendre le monde physique comme le font les humains ou même les animaux. Ils sont également incapables de planifier et de raisonner de manière approfondie.

“Dès qu’une prédiction est violée, on est obligé d’y prêter attention parce que ça veut dire que notre modèle du monde était faux.” – Yann Le Cun

Le Cun souligne également qu’il n’est pas possible de former de véritables systèmes intelligents sans leur donner une sorte de perception sensorielle.

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Les Applications Modernes de l’IA

Traduction en Temps Réel et Lunettes Intelligentes

L’une des applications les plus fascinantes de l’IA est la traduction en temps réel. Yann Le Cun et son équipe travaillent sur des systèmes qui pourront bientôt être intégrés dans des lunettes intelligentes. Ces dispositifs afficheront des sous-titres en temps réel lorsque vous parlerez à quelqu’un dans une langue étrangère.

“Bientôt, ça sera dans les lunettes intelligentes et on aura les sous-titres qui s’affichent si on parle à quelqu’un dans une langue étrangère.” – Yann Le Cun

Apprentissage en Milieu Réel

Le modèle d’apprentissage proposé par Le Cun inclut une observation continue du monde, permettant aux systèmes d’IA d’acquérir plus de données et d’améliorer leur exactitude.

“Simplement en observant le monde pendant quelques mois ou même quelques centaines d’heures, on a plus d’informations, en fait, plus de données que la totalité du texte disponible sur Internet.” – Yann Le Cun


Les Défis et Prochaines Étapes

Problèmes avec les Systèmes que nous avons Aujourd’hui

Les défis actuels en IA dépassent largement les simples questions de traitement du langage naturel. Concevoir des robots capables de comprendre et d’interagir avec le monde physique est une tâche beaucoup plus complexe.

“Composer avec le monde physique, comprendre le monde physique est beaucoup plus compliqué que comprendre la langue.” – Yann Le Cun

JEPA: La Nouvelle Vague

Le Cun propose une nouvelle approche qu’il appelle JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture). Ce modèle se concentre sur la prédiction des représentations abstraites du monde plutôt que sur la génération détaillée d’images ou de vidéos.

“Ces concepts sont très anciens mais on n’a pas réussi à les faire marcher… ce qu’on a réalisé, c’est que ce qui marche dans l’image et donc ce qui commence à marcher dans la vidéo ce sont des architectures non-génératives.” – Yann Le Cun


L’IA et la Morale

Dans la conversation, Yann Le Cun discute également des implications éthiques et sociales de l’IA. Il est essentiel que les technologies soient développées et régulées de manière à protéger les libertés individuelles et les droits de l’homme.

“Les assistants virtuels devront être de sources très diverses et ça ne peut exister que si on a des systèmes open source.” – Yann Le Cun


Yann Le Cun est sans aucun doute l’un des piliers de l’intelligence artificielle moderne

Yann Le Cun est sans aucun doute l’un des piliers de l’intelligence artificielle moderne. Son travail sur les réseaux convolutifs et sa vision pour l’avenir de l’IA continuent de pousser les frontières de ce qui est possible. Avec des innovations comme la traduction en temps réel et les architectures JEPA, nous sommes à la veille de nouvelles révolutions technologiques. Cependant, il reste crucial de naviguer ces eaux avec prudence, en tenant compte des implications éthiques et sociales.

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References:

  1. Deep Learning and AI
  2. Understanding JEPA

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