Quand je pense à l'essor de l'IA, cela me rappelle l'essor de l'alphabétisation. Il y a quelques centaines d'années, beaucoup de gens dans la société pensaient que peut-être tout le monde n'avait pas besoin de savoir lire et écrire. À l'époque, beaucoup de gens s'occupaient des champs ou gardaient les moutons, donc il y avait peut-être moins besoin de communication écrite, et tout ce qu'il fallait, c'était que les hauts prêtres et prêtresses et les moines soient capables de lire le livre saint, et que le reste d'entre nous puisse simplement aller au temple ou à l'église ou au bâtiment sacré et s'asseoir et écouter les hauts prêtres et les prêtresses nous lire. Heureusement, nous avons depuis compris que nous pouvons construire une société beaucoup plus riche si beaucoup de gens savent lire et écrire.

Aujourd'hui, l'IA est entre les mains des hauts prêtres et des prêtresses. Ce sont les ingénieurs en IA hautement qualifiés, dont beaucoup travaillent dans les grandes entreprises technologiques. Et la plupart des gens n'ont accès qu'à l'IA qu'ils construisent pour eux. Je pense que nous pouvons construire une société beaucoup plus riche si nous pouvons permettre à tout le monde d'aider à écrire l'avenir. Mais pourquoi l'IA est-elle largement concentrée dans les grandes entreprises technologiques ? Parce que beaucoup de ces projets d'IA ont été coûteux à réaliser. Ils peuvent nécessiter des dizaines d'ingénieurs hautement qualifiés, et la construction d'un système d'IA peut coûter des millions ou des dizaines de millions de dollars. Et les grandes entreprises technologiques, en particulier celles qui comptent des centaines de millions, voire des milliards d'utilisateurs, ont mieux réussi que quiconque à rentabiliser ces investissements, car pour elles, un système d'IA universel, tel qu'un système qui améliore la recherche sur le Web ou qui recommande de meilleurs produits pour les achats en ligne, peut être appliqué à ce très grand nombre d'utilisateurs pour générer une quantité massive de revenus.

Mais cette recette pour l'IA ne fonctionne pas une fois que l'on sort des secteurs de la technologie et de l'Internet vers d'autres endroits où, pour la plupart, il n'y a pratiquement aucun projet à appliquer à cent millions de personnes ou qui génère une économie comparable. Laissez-moi illustrer par un exemple. De nombreux week-ends, je conduis quelques minutes de chez moi à une pizzeria locale pour acheter une part de pizza hawaïenne au monsieur qui possède cette pizzeria. Et sa pizza est excellente, mais il a toujours beaucoup de pizzas froides qui traînent, et chaque week-end, une saveur différente de pizza est en rupture de stock. Mais quand je le regarde exploiter son magasin, je m'enthousiasme, car en vendant des pizzas, il génère des données, et ce sont des données dont il pourrait tirer parti s'il avait accès à l'IA. Les systèmes d'IA sont doués pour repérer des modèles lorsqu'ils ont accès aux bonnes données, et peut-être qu'un système d'IA pourrait repérer si les pizzas méditerranéennes se vendent vraiment bien un vendredi soir, peut-être qu'il pourrait lui suggérer d'en faire plus le vendredi après-midi.

Maintenant, vous pourriez me dire : "Hé, Andrew, c'est une petite pizzeria. Qu'est-ce qu'il y a de si important ?" Et je dis au monsieur qui possède cette pizzeria que quelque chose qui pourrait l'aider à améliorer ses revenus de quelques milliers de dollars par an serait une affaire énorme pour lui. Je sais qu'il y a beaucoup de battage médiatique sur le besoin de l'IA pour des ensembles de données massifs. Et avoir plus de données aide, mais contrairement au battage médiatique, l'IA peut souvent fonctionner très bien même sur des quantités modestes de données, telles que les données générées par une seule pizzeria. Le vrai problème n'est donc pas qu'il n'y ait pas assez de données provenant de la pizzeria. Le vrai problème est que cette petite pizzeria ne pourrait jamais servir assez de clients pour justifier le coût de l'embauche d'une équipe d'IA. Je sais qu'aux États-Unis, il y a environ un demi-million de restaurants indépendants, et collectivement, ces restaurants servent des dizaines de millions de clients, mais chaque restaurant est différent, avec un menu différent, des clients différents, des façons différentes d'enregistrer les ventes, de sorte qu'aucune IA universelle ne fonctionnera pour tous.

À quoi cela ressemblerait-il si nous pouvions permettre aux petites entreprises et surtout aux entreprises locales d'utiliser l'IA ? Voyons à quoi cela pourrait ressembler dans une entreprise qui fabrique et vend des t-shirts. J'adorerais qu'un comptable travaillant pour l'entreprise de t-shirts puisse utiliser l'IA pour la prévision de la demande, par exemple pour déterminer quels mèmes amusants imprimer sur des t-shirts afin de stimuler les ventes en regardant ce qui est à la mode sur les réseaux sociaux. Ou pour le placement de produits, pourquoi un gérant de magasin ne peut-il pas prendre des photos de l'apparence du magasin et les montrer à une IA et faire en sorte qu'une IA lui recommande où placer les produits pour améliorer les ventes ? Chaîne d'approvisionnement, une IA peut-elle recommander à un acheteur s'il doit ou non payer vingt dollars le yard pour un morceau de tissu maintenant ou s'il doit continuer à chercher parce qu'il pourrait être en mesure de le trouver moins cher ailleurs ? Ou le contrôle de la qualité, un inspecteur de la qualité devrait pouvoir utiliser l'IA pour scanner automatiquement les photos du tissu utilisé pour fabriquer des t-shirts afin de vérifier s'il y a des déchirures ou des décolorations dans le tissu. Aujourd'hui, les grandes entreprises technologiques utilisent régulièrement l'IA pour résoudre des problèmes comme ceux-ci et avec beaucoup d'efficacité. Mais un fabricant de t-shirts typique, un mécanicien automobile typique, un détaillant, une école ou une ferme locale n'utiliseraient l'IA pour exactement aucune de ces applications aujourd'hui. Chaque fabricant de t-shirts est suffisamment différent de tout autre fabricant de t-shirts pour qu'il n'y ait pas d'IA universelle qui fonctionne pour tous. Et en fait, une fois que vous sortez des secteurs de l'Internet et de la technologie, dans d'autres industries, même les grandes entreprises, comme les sociétés pharmaceutiques, les constructeurs automobiles ou les hôpitaux, sont également confrontées à ce problème. C'est le problème de la longue traîne de l'IA. Si vous deviez prendre tous les projets d'IA actuels et potentiels et les classer par ordre décroissant de valeur et les tracer, vous obtiendriez un graphique qui ressemble à ceci. Peut-être que le système d'IA le plus précieux est celui qui décide des publicités à montrer aux gens sur Internet. Peut-être que le deuxième plus précieux est un moteur de recherche Web. Peut-être que le troisième plus précieux est un système de recommandation de produits d'achat en ligne. Mais quand vous allez à droite de cette courbe, vous obtenez alors des projets comme le placement de produits de t-shirts ou la prévision de la demande de t-shirts ou la prévision de la demande de pizzeria. Et chacun d'entre eux est un projet unique qui doit être construit sur mesure. Même la prévision de la demande de t-shirts, si elle dépend des mèmes tendance sur les réseaux sociaux, est un projet très différent de la prévision de la demande d'une pizzeria si cela dépend des données de vente de la pizzeria. Ainsi, aujourd'hui, il y a des millions de projets assis sur la queue de cette distribution sur lesquels personne ne travaille, mais dont la valeur globale est massive.

Alors, comment pouvons-nous permettre aux petites entreprises et aux particuliers de construire les systèmes d'IA qui comptent pour eux ? Pendant la majeure partie des dernières décennies, si vous voulez construire un système d'IA, voici ce que vous devez faire. Vous devez écrire des pages et des pages de code. Et bien que j'aimerais que tout le monde apprenne à coder, et en fait, l'éducation en ligne et aussi l'éducation hors ligne aident plus de gens que jamais à apprendre à coder, malheureusement, tout le monde n'a pas le temps de le faire. Mais il existe une nouvelle façon émergente de construire des systèmes d'IA qui permettra à plus de gens de participer. Tout comme la plume et le papier, qui sont une technologie bien supérieure à la tablette de pierre et au ciseau, ont contribué à l'alphabétisation généralisée, de nouvelles plateformes de développement d'IA émergent qui déplacent l'attention, passant de l'écriture de beaucoup de code à la fourniture de données, et cela s'avère beaucoup plus facile pour beaucoup de gens. Aujourd'hui, plusieurs entreprises travaillent sur des plateformes comme celles-ci. Laissez-moi illustrer quelques-uns des concepts en utilisant l'un de ceux que mon équipe a construits. Prenons l'exemple d'un inspecteur qui souhaite que l'IA l'aide à détecter les défauts dans le tissu. Un inspecteur peut prendre des photos du tissu et les télécharger sur une plateforme comme celle-ci, et il peut aller montrer à l'IA à quoi ressemblent les déchirures dans le tissu en dessinant des rectangles, et il peut également aller montrer à l'IA à quoi ressemblent les décolorations sur le tissu en dessinant des rectangles. Ces photos, ainsi que les rectangles verts et roses dessinés par l'inspecteur, sont donc des données créées par l'inspecteur pour expliquer à l'IA comment trouver les déchirures et les décolorations. Après que l'IA a examiné ces données, nous pouvons constater qu'elle a vu suffisamment de photos de déchirures mais pas encore assez de photos de décolorations. C'est comme si un inspecteur débutant avait appris à repérer les déchirures de manière fiable mais devait encore affiner son jugement sur les décolorations. L'inspecteur peut donc revenir en arrière et prendre plus de photos de décolorations pour les montrer à l'IA afin de l'aider à approfondir sa compréhension. En ajustant les données que vous donnez à l'IA, vous pouvez l'aider à devenir plus intelligente. Ainsi, un inspecteur utilisant une plateforme accessible comme celle-ci peut, en quelques heures ou quelques jours, et en achetant une configuration de caméra appropriée, être capable de construire un système d'IA personnalisé pour détecter les défauts, les déchirures et les décolorations dans tout le tissu utilisé pour fabriquer des t-shirts dans toute l'usine.

Et encore une fois, vous pouvez demander, vous pouvez dire : "Hé, Andrew, c'est une usine, mais pourquoi est-ce si important ?" Et je vous dis que c'est une affaire énorme pour cet inspecteur dont la vie est facilitée par cela. Et de la même manière, ce type de technologie peut permettre à un boulanger d'utiliser l'IA pour vérifier la qualité des gâteaux qu'il fabrique, ou à un agriculteur biologique de vérifier la qualité des légumes, ou à un fabricant de meubles de vérifier la qualité du bois qu'il utilise. Des plateformes comme celles-ci auront probablement encore besoin de quelques années avant d'être assez faciles à utiliser pour chaque propriétaire de pizzeria, mais beaucoup de ces plateformes progressent et certaines d'entre elles commencent à être tout à fait utilisables pour quelqu'un qui s'y connaît en technologie aujourd'hui avec juste un peu de formation. Mais ce que cela signifie, c'est qu'au lieu de compter sur les hauts prêtres et les prêtresses pour écrire des systèmes d'IA pour tout le monde, nous pouvons commencer à donner à chaque comptable, chaque gérant de magasin, chaque acheteur et chaque inspecteur de la qualité les moyens de construire ses propres systèmes d'IA. J'espère que le propriétaire de la pizzeria et de nombreux autres propriétaires de petites entreprises comme lui profiteront également de cette technologie, car l'IA crée une richesse énorme et continuera d'en créer. Et ce n'est qu'en démocratisant l'accès à l'IA que nous pourrons garantir que cette richesse sera largement répandue dans la société. Il y a des centaines d'années, je pense que presque personne n'a compris l'impact qu'aurait l'alphabétisation généralisée. Aujourd'hui, je pense que presque personne ne comprend l'impact qu'aura la démocratisation de l'accès à l'IA. La construction de systèmes d'IA a été hors de portée pour la plupart des gens, mais cela n'est pas obligatoire. Dans l'ère à venir pour l'IA, nous donnerons à chacun les moyens de construire des systèmes d'IA pour lui-même, et je pense que ce sera un avenir incroyablement passionnant. Merci beaucoup.