Ce n’est pas la première fois qu’on associe l’avenir de l’IA à des éléments de la science-fiction. Dans une nouvelle étude, des informaticiens prédisent que dans un avenir relativement proche, la technologie possédera des capacités comparables à celles des «Borgs», des créatures cybernétiques de l’univers Star Trek, puisque son fonctionnement reposera selon eux en majeure partie sur le partage de connaissances entre systèmes IA.
C’est l’une des rares fois où des experts évoquant des prédictions « utopiques » concernant l’avenir de l’IA font la une des revues spécialisées. La nouvelle étude, publiée dans le journal Nature Machine Intelligence et menée par des chercheurs des universités de Loughborough, du MIT et de Yale, l’IA du futur aura un impact positif sur la société en apportant un soutien constructif dans divers domaines.
Ils prévoient effectivement le développement d’une « IA collective » qui consisterait en un réseau de nombreuses unités d’IA distinctes. Chacune serait capable d’apprendre continuellement et d’acquérir de nouvelles connaissances et compétences. Le plus intéressant dans ce concept, c’est que ces unités d’IA seraient interconnectées de manière à pouvoir partager des informations et des connaissances entre elles. Cela permettrait au réseau entier de bénéficier des apprentissages et des expériences de chaque unité.
Les avantages de l’IA collective
L’un des principaux avantages de l’IA collective est la capacité de partager instantanément des connaissances au sein du réseau. Cela permet aux unités d’apprendre les unes des autres et de s’adapter rapidement à de nouvelles informations ou situations. Grâce à un tel fonctionnement, l’IA collective peut réagir de manière efficace à des défis, des menaces ou des situations nouvelles.
Cette technologie trouve usage dans divers domaines. En cybersécurité par exemple, si une seule unité parvient à identifier une attaque, elle peut « prévenir » le reste du réseau pour renforcer la défense du système entier. Les chercheurs ont également cité une application intéressante de l’IA collective dans le domaine de la santé. Le système peut effectivement améliorer les soins en combinant ses connaissances médicales avec des données de patients, conduisant à des traitements personnalisés plus efficaces.
Le concept n’est toutefois pas sans risque. L’un des principaux dangers étant la possibilité que des connaissances nuisibles ou illégales se propagent rapidement à travers le réseau. Pour prévenir cela, les chercheurs soulignent l’importance de maintenir l’indépendance de chaque unité d’IA au sein du collectif, en conservant ses propres objectifs et sa capacité à prendre des décisions distinctes.
Des nouvelles tendances de l’apprentissage automatique
Pour en arriver à cette estimation, les chercheurs ont analysé l’évolution de l’apprentissage automatique. Chez les modèles d’IA actuels, ce processus a lieu au cours de la phase d’entraînement, après laquelle leur capacité à apprendre de nouvelles informations est limitée. Cependant, suite à une analyse de l’existant et des systèmes précédents, les ingénieurs ont constaté un changement de paradigme intéressant : l’émergence de systèmes d’IA capables d’apprendre tout au long de leur existence. De plus, selon leurs résultats, les développeurs travaillent de plus en plus sur des protocoles et langages universels facilitant le partage de connaissances entre différents systèmes d’IA.
« Les tendances récentes de la recherche étendent les modèles d’IA avec la capacité de s’adapter continuellement une fois déployés, et de rendre leurs connaissances réutilisables par d’autres modèles, recyclant efficacement les connaissances pour optimiser la vitesse d’apprentissage et la consommation d’énergie », expliquent les chercheurs. Ils ont également ajouté : « nous pensons que les grands modèles d’IA actuels, coûteux, non partageables et non durables ne survivront pas dans un avenir où des unités d’IA collectives durables, évolutives et partageables sont susceptibles d’émerger ».