Altman prévoit la troisième étape de l'IA : l'IA active permet la mise en place d'agents autonomes fonctionnant en arrière-plan

Lors d’un récent événement d’entreprise, Sam Altman, PDG d’OpenAI, a présenté sa première proposition systématique d’une théorie en trois phases du développement de produits d’IA. Il a clairement indiqué que la prochaine avancée majeure du secteur serait l’« IA proactive » — un système d’IA fonctionnant en continu en arrière-plan et assistant activement les utilisateurs.

Altman a divisé l’évolution actuelle des produits d’IA en trois étapes distinctes. La première étape : les chatbots comme ChatGPT, où les utilisateurs engagent une conversation pour obtenir une réponse. La deuxième étape : les systèmes d’agents IA dotés de capacités d’exécution de tâches, tels que Codex d’OpenAI, qui peuvent accomplir de manière autonome des tâches spécifiques comme la programmation. La troisième étape, qu’Altman considère comme la voie la plus prometteuse, est celle de l’« IA proactive », davantage automatisée. Il a déclaré sans détour : « Je parie que la prochaine innovation sera cette IA proactive fonctionnant en continu. S’il y a une chose pour laquelle il vaut la peine de se préparer au cours de l’année à venir, c’est bien cette orientation, pour laquelle je suis le plus optimiste. »

Bien qu’Altman ait qualifié l’étape actuelle des agents d’« catégorie de produits d’IA la plus populaire à ce jour » et que son développement ait été largement motivé par les besoins des entreprises, les utilisateurs sont confrontés à une nouvelle source de confusion à mesure que la gamme de produits s’élargit. De nombreux utilisateurs en entreprise ne savent pas toujours quand utiliser des chatbots, quand faire appel à Codex ou à des API, et ils ont également du mal à intégrer les informations contextuelles requises ainsi que les divers outils complémentaires. Ce problème de fragmentation des produits a incité OpenAI à réfléchir à des solutions d’intégration plus poussées.

Pour y remédier, Sam Altman a révélé qu’OpenAI développait un produit intégré, prévoyant de fusionner en profondeur les capacités des agents de Codex avec ChatGPT et d’autres outils, afin de former une plateforme unifiée similaire à une « super-application ». Cette plateforme est considérée comme l’infrastructure permettant de « réaliser toutes les autres tâches que nous souhaitons accomplir », dans le but de résoudre les problèmes actuels liés à la dispersion des produits et aux coûts d’apprentissage élevés pour les utilisateurs.

Parallèlement, les questions de coût liées à l’IA sont passées du statut de sujets secondaires à celui de considérations centrales dans les décisions commerciales. Altman a souligné qu’au début de l’année, les entreprises abordaient rarement les coûts de manière proactive, mais que cela était désormais devenu un « enjeu majeur » et pourrait bien être « le deuxième sujet le plus important ». Il a cité l’exemple d’Uber, qui a épuisé l’intégralité de son budget dédié à l’IA dès le premier trimestre. En réponse, la stratégie d’OpenAI consiste à améliorer l’efficacité des modèles afin de réduire les coûts tout en créant davantage de valeur pour les clients. « Je pense que nous disposerons de nombreux moyens pour aider nos clients à obtenir plus de valeur avec moins d’investissement. »

Un défi plus profond réside dans la sensibilisation des utilisateurs. Altman a admis que « la plupart des gens » ne savent pas comment utiliser l’IA efficacement. Beaucoup ont pris conscience qu’ils n’utilisaient pas suffisamment l’IA et n’exploitaient pas pleinement sa valeur, mais l’apprentissage de nouvelles méthodes de travail constitue en soi un obstacle. « Il n’est pas facile d’apprendre de nouvelles méthodes de travail, et le coût de mise en route est un peu élevé. » Même si OpenAI parvient à présenter de nombreux cas d’utilisation complexes et puissants, la plupart des clients n’utiliseront pas l’IA de cette manière dans leur activité quotidienne.

L’« IA proactive » est la réponse d’OpenAI à ce dilemme pratique. Si les utilisateurs ne sont pas disposés à apprendre activement à utiliser l’IA, les futurs systèmes d’IA devraient être intégrés dans les scénarios de travail, fonctionner en arrière-plan et accomplir automatiquement des tâches pour le compte des utilisateurs. La vision d’Altman est que les utilisateurs n’auront peut-être même pas besoin de comprendre ce que l’IA est capable de faire. « OpenAI peut-il fonctionner comme un agent s’exécutant en arrière-plan, reliant l’ensemble du contexte de mon entreprise ? Ne m’obligez pas à essayer de comprendre ce qu’il peut faire, contentez-vous de le rendre utile pour moi. »

Cependant, cette vision pose également de nouveaux défis aux architectures informatiques existantes. Contrairement aux fenêtres de chat traditionnelles qui répondent à la demande, un système d’IA fonctionnant en continu et accédant à une grande quantité de données contextuelles d’entreprise impose des exigences plus élevées en matière de sécurité des données, de contrôle des autorisations et de mécanismes d’allocation des ressources informatiques. Les entreprises doivent repenser leurs méthodes de déploiement de l’IA, leurs stratégies de sécurité et leur infrastructure pour s’adapter à cette forme d’intelligence « toujours active ».