Lors de la récente conférence Reuters Momentum AI dans la Silicon Valley, deux expressions ont émergé comme thèmes clés parmi les dirigeants des entreprises du Fortune 500 : “l’humain dans la boucle” et “le plat est le nouveau haut”. Ces termes reflètent une stratégie où les entreprises exploitent l’intelligence artificielle pour augmenter leurs revenus sans accroître leur effectif. La nature du travail évolue, les employés se concentrant sur des tâches à plus forte valeur ajoutée tandis que l’IA prend en charge des fonctions plus routinières. Ce changement impacte déjà le travail externalisé et augmente le revenu par employé.
Malgré les prédictions selon lesquelles les agents d’IA domineront d’ici 2025, les cas d’utilisation complexes nécessitent encore l’implication humaine. Certains dirigeants considèrent l’IA comme des outils de correspondance de motifs avancés plutôt que de véritables raisonneurs. Cependant, les récentes réalisations de Google DeepMind et d’OpenAI lors de l’Olympiade Internationale de Mathématiques défient cette perception. Les deux laboratoires ont démontré les capacités de raisonnement de l’IA, marquant une étape importante dans le développement de l’IA.
Les modèles Gemini Pro de DeepMind et la série o1 d’OpenAI ont mis en avant des capacités avancées de résolution de problèmes, utilisant des techniques telles que le temps de calcul prolongé et des stratégies multi-agents. Ces percées soulignent le potentiel de l’IA à s’attaquer à des tâches complexes au-delà de la simple reconnaissance de motifs. Le succès est attribué à des données de haute qualité et à des ressources de calcul significatives, les modèles traitant les problèmes en parallèle sur plusieurs heures.
Les avancées dans le raisonnement mathématique suggèrent un tournant dans la capacité de l’IA à effectuer des tâches créatives et multi-étapes. À mesure que l’IA continue d’évoluer, ses applications dans divers domaines devraient s’étendre, portées par les progrès continus de la qualité des données et de la puissance de calcul. Bien que le débat sur les capacités de raisonnement de l’IA semble se stabiliser, la demande de transparence et de confiance reste cruciale pour une adoption plus large.
