L’article écrit par le PDG de Microsoft, Satya Nadella.

L’article écrit par le PDG de Microsoft, Satya Nadella,

ce type d’article est vraiment digne d’être lu. Ne vous contentez pas de regarder la majorité des articles d’IA générée en Chine.

Satya :

Je me suis constamment demandé dans quelle direction les entreprises doivent évoluer dans un environnement économique porté par l’intelligence artificielle.

Cette transformation est radicalement différente de toutes les évolutions de plateforme que nous avons connues auparavant. Auparavant, nous utilisions des systèmes numériques pour renforcer le capital humain. Et maintenant, pour la première fois, nous pouvons établir une véritable boucle de cognition entre les humains et les systèmes numériques. C’est saisissant, parce que cela change complètement notre façon de comprendre le travail au sein des entreprises.

L’enjeu ne tient pas à certains outils ou systèmes numériques, ni à la manière de les utiliser. Il tient plutôt à ceci : dans un monde où les modèles d’IA peuvent absorber en continu l’expertise des humains et des organisations, puis la transformer en produit, comment les organisations peuvent-elles continuer à apprendre, construire des droits de propriété intellectuelle, se différencier et prospérer.

Chaque entreprise doit bâtir ce que j’appelle le capital humain et le capital en jetons. Le capital humain comprend les connaissances des employés, leur jugement, leur réseau, leur créativité et leurs capacités de reconnaissance de schémas. Le capital en jetons, lui, correspond aux capacités d’IA que l’entreprise construit et possède.

L’essentiel est que, à mesure que le capital en jetons augmente, la valeur du capital humain ne diminue pas : elle augmente ! Je suis convaincu que l’initiative des personnes sera le moteur de la croissance du capital en jetons. Les humains fixent des objectifs ambitieux, relient des informations issues de domaines différents, construisent des relations et identifient les schémas les plus importants. Sans l’orientation humaine, l’ordinateur tourne en rond.

Cela signifie que la vraie opportunité n’est pas de choisir le meilleur modèle, mais de construire une boucle d’apprentissage basée sur des modèles, permettant au capital humain et au capital en jetons de croître avec des effets de composition. Vous pouvez externaliser une tâche, voire un travail, mais vous ne pourrez jamais externaliser l’apprentissage. L’avenir des entreprises dépend de leur capacité à faire croître, par effet de composition, les résultats d’apprentissage entre les équipes humaines et l’IA.

Cela exige une nouvelle approche d’architecture, de sorte que chaque entreprise puisse construire des systèmes intelligents qui s’améliorent au fil du temps, tout en conservant le contrôle de ses droits de propriété intellectuelle. Les entreprises devraient pouvoir remplacer les modèles « généralistes » existants sans perdre l’expertise des « experts internes » intégrée dans leurs systèmes d’apprentissage. Ce sera l’épreuve clé à laquelle les entreprises devront se soumettre pour préserver, à l’ère à venir, leur contrôle et leur autonomie.

Les entreprises doivent transformer leurs flux de travail, leurs connaissances de domaine et leur savoir accumulé en systèmes d’IA, et faire en sorte qu’ils s’améliorent à chaque utilisation. L’évaluation privée doit pouvoir capter si le modèle s’améliore réellement sur les résultats essentiels pour l’activité (et pas uniquement par rapport à des benchmarks externes !). Un environnement d’apprentissage par renforcement privé doit permettre au modèle de progresser en continu grâce à des données réelles issues de l’organisation. Sa base de connaissances rend la mémoire institutionnelle consultable et améliore l’efficacité d’utilisation des jetons.

Cette boucle deviendra la nouvelle propriété intellectuelle de l’entreprise. Je la compare à une machine à escalader une montagne. À la différence de la plupart des actifs, elle produit des effets de composition. Chaque amélioration d’un flux de travail génère de meilleurs signaux d’entraînement, ce qui accélère l’accumulation de connaissances implicites propres à l’entreprise. Les sociétés qui construisent cette boucle tôt auront des avantages difficiles à reproduire, quelle que soit la nouvelle capacité de modèle unique dont elles disposent.

Ce que nous redoutons le plus, c’est que tous les secteurs, toutes les entreprises, cèdent leur valeur à quelques modèles seulement, capables de tout accaparer. Si toute la valeur se concentre entre les mains de quelques modèles, le système politique et économique ne pourra pas l’accepter. La société ne laissera jamais l’avenir de l’intelligence artificielle vider entièrement un secteur.

Réfléchissez à ce qui s’est passé lors de la première phase de la mondialisation : l’outsourcing a vidé l’ensemble de l’économie industrielle. En apparence, les données du PIB semblaient bonnes, mais le transfert des industries était bien réel, et ses conséquences se manifestent encore aujourd’hui. Nous ne devons absolument pas laisser ce schéma se répéter à l’ère de l’intelligence artificielle : que quelques systèmes d’IA s’approprient tous les bénéfices économiques, tandis que l’ensemble du secteur observe, impuissant, la marchandisation de ses connaissances, jusqu’à leur destruction totale.

Je pense que notre priorité absolue doit être de construire un écosystème de pointe, et pas seulement un modèle de pointe, afin que la valeur se diffuse largement dans chaque entreprise, chaque secteur et chaque pays. Dans cet écosystème, chaque organisation peut posséder une boucle d’apprentissage qui encode ses connaissances institutionnelles, lui permettant d’accumuler en continu son capital humain et son capital en jetons.

J’ai dès mon enfance partagé cette conviction : une plateforme peut créer une valeur additionnelle bien plus grande que celle que la plateforme elle-même fournit, et chaque entreprise peut continuer à innover et à créer sa propre valeur.

Lorsque cela se produit, une entreprise ne crée pas seulement de la valeur pour elle-même ; elle en crée aussi pour l’économie autour d’elle. Les connaissances professionnelles des employés progressent, leur jugement s’intègre dans des systèmes reproductibles et extensibles, et l’entreprise comme les communautés qui l’entourent en tirent avantage.

Voilà comment les entreprises peuvent créer de la valeur pour elles-mêmes et pour une économie plus large. Et c’est exactement l’équilibre stable que nous devrions construire ensemble.