L’open source repose sur la collaboration et la transparence au sein d’une communauté. Grâce à ces deux avantages indéniables, les solutions ouvertes ont le potentiel de révolutionner la manière dont les systèmes d’IA sont développés et déployés. Il est essentiel d’adopter une approche ouverte de l’IA. Une tribune de Jan Wildeboer, EMEA Evangelist auprès de Red Hat, publiée en primeur sur Goodtech.info.
L’open source repose sur la collaboration et la transparence au sein d’une communauté. Grâce à ces deux avantages indéniables, les solutions ouvertes ont le potentiel de révolutionner la manière dont les systèmes d’IA sont développés et déployés. Il est essentiel d’adopter une approche ouverte de l’IA.
L’influence de l’intelligence artificielle est radicale sur l’ensemble des secteurs d’activité et sur la société dans son ensemble, même si elle n’en est pas encore au stade de singularité technologique ; cette évolution a débuté au moment de l’apparition de modèles d’IA de grande taille, aussi appelés « modèles de fondation ». Pour entraîner ces modèles, il faut s’appuyer sur des volumes considérables de données et des datacenters puissants, auxquels n’accèdent en général que les très grands acteurs sur le marché.
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En parallèle, il est relativement aisé d’adapter les modèles de fondation selon les besoins de l’entreprise, et ainsi de réduire le coût initial imputé à l’entraînement des modèles et de dynamiser la création de valeur. Une approche open source, qui arrive comme une position de contrepoint, permet d’éviter une situation dans laquelle quelques acteurs auraient le monopole, notamment grâce à la transparence, l’innovation et la sécurité des technologies ouvertes.
- La confiance via la transparence. L’AI Alliance (Ndlr: dont nous vous parlions dans cet article) qui compte notamment parmi ses membres IBM, Intel, Red Hat et Meta, s’efforce d’améliorer la transparence de d’intelligence artificielle grâce à une connaissance ouverte et un transfert de technologies, renforçant ainsi la confiance des entreprises et de la société dans les possibilités offertes par cette technologie. En parallèle, l’Open Source Initiative (OSI) se consacre à créer une définition de travail commune. À ce jour, les opinions varient considérablement lorsqu’il s’agit de définir ce qui constitue une IA ouverte. Quoi qu’il en soit, l’intelligence artificielle gagne à adopter des concepts-clés issus du monde de l’open source. Les lignes de code source ouvertes permettent aux utilisateurs de comprendre et de contrôler comment les algorithmes d’IA fonctionnent et quelles sources sont exploitées, ce qui renforce la confiance dans la technologie. Il s’agit d’un aspect particulièrement important dans des secteurs comme la santé et la finance, où la confiance via la transparence revêt une importance essentielle.
- Collaborer pour innover. Les développeurs contribuent à stimuler le développement et l’itération de nouveaux modèles en s’appuyant sur les architectures et les cadres déjà existants, et en ayant recours à des modèles d’IA open sources. Les entreprises n’ont ainsi plus besoin de tout réinventer à chaque fois pour réussir à mettre en place des applications innovantes. Avec un nombre croissant d’acteurs sont plus nombreux ayant accès aux matériaux bruts, ils peuvent davantage approfondir leurs idées et mettre en œuvre des projets véritablement créatifs. Dans le meilleur des cas, le logiciel open source devient la référence sur le marché, permettant aux entreprises de bâtir leurs produits sur les piles technologiques fournies par les meilleurs fournisseurs sur le marché. Tout le monde est ainsi en mesure d’en bénéficier en incorporant les améliorations apportées par les uns et les autres au sein de leur IA. Ce catalyseur profite à la compétition et à l’innovation, et par extension aux acteurs les plus modestes.
- La sécurité via le principe du « travail à quatre yeux ». En raison de l’essor fulgurant de l’IA générative, les débats sur les dangers liés à cette technologie s’intensifient. En effet, ces systèmes peuvent être exploités à mauvais escient afin de répandre de fausses informations ou de s’engager dans des activités frauduleuses en manipulant le discours, les images ou les vidéos. On peut se demander si une approche open source – en permettant à des criminels d’obtenir des informations sur le fonctionnement des algorithmes d’IA, par exemple – ne permettrait pas de contrôler ces risques. Les systèmes ouverts s’accompagnent habituellement de garde-fous ou de lignes directrices qui encouragent une utilisation responsable. Néanmoins, une fois qu’un modèle d’IA devient librement accessible, n’importe qui est en mesure de modifier ces mesures de sécurité. Comme pour toute autre technologie, il est vrai que quiconque souhaite causer préjudice à d’autres est susceptible d’y parvenir, que ce soit au moyen de systèmes ouverts ou propriétaires. Pourtant, le recours à l’open source et à la transparence devrait aider à rendre l’IA plus sécurisée. Lorsqu’un logiciel est ouvert, il est testé par un plus grand nombre de personnes qui peuvent alors corriger les éventuels problèmes. En outre, des entreprises, des développeurs et des chercheurs issus de différents secteurs d’activité peuvent travailler en collaboration sur ces solutions afin de minimiser les risques. Dans le même temps, la communauté qui se forme autour de la technologie a besoin de définir des grandes orientations et des mécanismes afin de promouvoir un développement éthique de l’IA.
Un accès ouvert est un gage de démocratisation. L’open source est un vecteur de démocratisation de l’intelligence artificielle, grâce à tous ses avantages inhérents qu’elle rend accessibles à tous, pour le bénéfice de tous. En tant que technologie de plus en plus prévalente, l’IA peut avoir un impact grandissant à l’avenir sur tous les domaines de la société, ce qui explique pourquoi il ne faut pas que seulement quelques individus en conservent le contrôle. Une approche open source permet à des personnes issues de milieux socio-économiques extrêmement variés de participer au développement de cette technologie et de façonner ainsi une IA plus juste. Certains éléments poussent à ouvrir davantage les processus et les optimiser : l’intensification des pressions en matière de compétitivité sous l’influence de la mondialisation, le raccourcissement des cycles de vie des produits et la course à l’innovation. Pourtant, toutes les entreprises n’ont pas forcément les ressources financières et l’expertise interne suffisante pour entreprendre des développements révolutionnaires. Il leur faut donc collaborer avec des partenaires, des fournisseurs ou d’autres entreprises.
Un constat demeure : l’IA représente la technologie-clé par excellence. Afin de développer des modèles d’IA viables, de permettre à un plus vaste panel d’utilisateurs d’accéder aux données d’entraînement et de résoudre les problèmes éthiques urgents, il est essentiel de disposer d’un écosystème fonctionnel. Même si tout ce qui a trait à l’IA ne repose pas forcément sur les principes de l’open source, la combinaison entre le partage de modèles pré-entraînés au sein de la communauté et des restrictions d’accès aux données d’entraînement représente une solution alternative aux approches propriétaires. L’IA doit être pensée comme une intelligence d’essaim. Toutes les parties prenantes qui apportent leurs connaissances à l’essaim peuvent apprendre les unes des autres sans être forcées de partager des informations sensibles. L’intelligence d’essaim est une métaphore pertinente dans la mesure où les modèles d’IA spécifiques à certains domaines sont de plus en plus répandus.
