Full transcript
0:01[musique]
0:06Bonjour à toutes et à tous. Bienvenue
0:07pour cette nouvelle vidéo dans le cadre
0:09de notre formation découverte de l'IA et
0:12toujours autour des bases, des concepts
0:14de l'histoire, de l'intelligence
0:15artificielle. On va regarder dans cette
0:17vidéo euh bah ce qui nous reste à nous
0:19humain, ce qu'il n'y a capable de faire
0:21que nous savons faire aussi, ce qu'elle
0:23est capable de faire que nous ne savons
0:25pas faire et ce que nous savons faire
0:26qu'elles ne savent pas faire encore.
0:28Alors dans l'histoire du cinéma, on a eu
0:30plein de robots. Alors des robots
0:31intelligents. Donc on peut parler
0:32d'intelligence artificielle. Certains
0:34étaient sympas, d'autres étaient
0:36beaucoup moins sympas. Certains savaient
0:38faire plein de choses, d'autres étaient
0:39un petit peu simplés. Il y a eu un petit
0:40peu de tout quoi. Voilà. Et alors et
0:43depuis les les lois de la robotique
0:45d'Asimov, il s'est passé beaucoup de
0:46choses mais surtout bah la fiction a
0:49rejoint la réalité quoi. Et on peut dire
0:51aujourd'hui que dans la l'intelligence
0:53artificielle moderne telle qu'on l'a vu
0:55et ben on a des processus cognitifs qui
0:58sont très proches entre les
0:59intelligences artificielles et et le
1:01vivant et nous. Et et donc du coup bah
1:03les capacités cognitives aussi sont
1:06curieusement étrangement euh proches et
1:09similaires quoi. Donc il y a beaucoup de
1:10choses que l'on sait faire qu'unière est
1:11capable de faire. D'ailleurs, d'ailleurs
1:13c'est le but hein, soyons clair, c'est
1:15le but. Alors euh on peut dire
1:18aujourd'hui que potentiellement une
1:19intelligence artificielle est capable de
1:21faire la plupart de nos tâches
1:23intellectuelles. Alors ça c'est
1:24peut-être pas perçu de manière très
1:27positive et ça peut être aussi perçu de
1:29manière très positive parce que bah
1:30comme quand la pteuse est arrivée ou la
1:32machine avait peur, c'était
1:34effectivement des machines qui ont pris
1:35du travail des humains mais c'était
1:38aussi un confort tout à fait positif
1:41quoi. On a gagné en productivité, on a
1:43gagné en confort et on a eu plus de
1:45temps pour nous reposer et et arrêter de
1:47nous faire mal. Voilà. Donc c'est
1:49peut-être pas drôle, c'est peut-être
1:51drôle mais c'est pas là, ça va pas être
1:52le sujet de notre discussion. On va
1:53juste essayer de voir un petit peu ce
1:54qu' Naya est capable de faire euh de
1:56notre à notre place quoi pour nous.
1:59Alors dans on a vu qu'on avait des
2:01petits I et des grands I. Là on va
2:03commencer par les petites IA, celles
2:05qu'on peut utiliser dans un smartphone,
2:07un laptop, un un ordinateur portable ou
2:10voilà assez facilement. Et on a plein de
2:12tâches très basiques, alors très
2:13basiques, mais pourtant très complexes
2:14hein, qu'on ne savait pas faire avant
2:15qui peuvent être prises en charge. Alors
2:17un un exemple une liste un petit peu à
2:20la préver euh tout ce qui est
2:21classification, donc euh distinguer des
2:23chats et des lapins. Alors ça peut être
2:25des pièces mécaniques et ça peut être
2:27euh du texte, ça peut être de des des
2:29images, ça peut être du son, ça peut
2:31être plein de choses. Donc être capable
2:32de distinguer des données. La notion de
2:35régression, être capable de prédire une
2:36valeur. Alors par exemple, on donne les
2:38caractéristiques d'une maison et on veut
2:40obtenir une estimation du prix de cette
2:42maison. Voilà. Donc ça bah réseau de
2:44neurone très simple et capable de le
2:46faire de manière assez efficace à
2:47condition d'avoir évidemment les bonnes
2:48données. La réduction de dimension est
2:50quelque chose d'important. On peut avoir
2:52des données extrêmement complexes avec
2:54énormément de dimensions et l'intérêt
2:58aussi est de pouvoir simplifier ces
2:59données de manière à ce que nous humains
3:01soyons capables de les interpréter, de
3:02les comprendre, de les assimiler. Donc
3:04la réduction de dimension est quelque
3:06chose qui est très utilisé. la détection
3:07d'objets. Alors, par exemple, dans des
3:09images, retrouver Charlie dans les
3:10images, mais ça peut être retrouver le
3:12champ d'un oiseau dans une un
3:14environnement sonore. Ça peut être
3:16effectivement de retrouver l'image d'une
3:18pièce mécanique sur un tapis roulant. Ça
3:20ça peut être 1000 et une chose. La
3:22détection d'objets, c'est identifier
3:24l'objet à l'intérieur de d'un contexte.
3:28La segmentation, bah ça va être presque
3:29la même chose. On va retrouver l'objet
3:31mais simplement on va le détourer. On va
3:33être capable d'identifier exactement la
3:34place qui prend à l'intérieur de
3:35l'image. Alors ça c'est extrêmement
3:37enfin c'est indispensable. par exemple
3:39dans tout ce qui est conduite
3:41automatique, hein, la la voiture
3:42autonome, être capable de clairement
3:44identifier les différentes parties d'une
3:45scène. Le clustering, bah c'est l'art et
3:48la manière de regrouper des des
3:50informations entre elles. Alors, on lui
3:52donne par exemple des photos d'animaux
3:54et euh sans sans lui ou de de bactéries,
3:56hein. Et on va demander à l'intelligence
3:59artificielle de nous regrouper ces
4:01données là sans aucune information.
4:03C'est ça qui là c'est très intéressant,
4:04c'est que là on va donner des
4:05informations complètement brutes qui
4:07sont finalement assez faciles à obtenir
4:09et puis on va lui demander d'essayer
4:10comme ça de nous regrouper toutes ces
4:12informations entre elles par groupe.
4:13Voilà. Alors on peut faire ça avec des
4:15réseaux de neurones, on peut faire ça
4:16avec tout un tas d'autres outils
4:17d'intelligence artificielle qui ne sont
4:19pas forcément bâtis enfin s'appuie pas
4:22forcément sur les réseaux de neuron. La
4:24détection d'incident, bah ça aussi c'est
4:25quelque chose de très très utile. Être
4:27capable d'identifier
4:30un un problème, d'identifier une
4:32situation anormale. Alors ben on a des
4:34tas d'exemples, hein. Ça peut être par
4:36exemple sur un réseau informatique être
4:38capable de détexer détecter quelque
4:40chose qui se passe pas bien. Alors ça
4:41peut être une intrusion, ça peut être un
4:43dysfonctionnement, ça peut être une
4:44panne, ça peut être un engorgement du
4:46réseau. Enfin, il y a tout un tas de
4:48situations non normales qui peuvent se
4:50produire. et ben les outils de
4:52d'intelligence artificielle sont très
4:53très efficaces comme ça pour détecter
4:55des incidents. L'analyse de sentiment
4:58euh alors le terme c'est c'est le terme
5:01traditionnel qu'on utilise en
5:02intelligence artificielle mais c'est
5:04l'art et la manière d'être capable de
5:05classifier par exemple des textes.
5:07Voilà, on a des par exemple des
5:08critiques de cinéma. On aura des travaux
5:10pratiques dans notre deuxième partie de
5:11Fidel là-dessus. On a des critiques de
5:14de film, des gens qui ont fait des
5:15critiques hein qui textuels. Alors c'est
5:18c'est issu de la base IMDB. Alors, il y
5:20a des gens qui aiment le film, d'autres
5:21qui n'aiment pas le film et puis bah le
5:22but du jeu, c'est d'être capable par
5:24analyse du texte d'être capable de
5:26classer euh la critique en critique
5:28positive ou en critique négative. Voilà.
5:30Et ça, bah c'est des choses qui sont
5:32extrêmement utiles parce que quand on a
5:3310000, 20000, 30000 euh critiques de
5:36cinéma par exemple et qu'on veut les
5:38classer automatiquement, bah si on veut
5:39faire ça à la main, humainement, c'est
5:40quand même misérable. Voilà. Puis
5:42dernier exemple he comme ça, c'est la
5:44maintenance prédictive. Euh bah ça c'est
5:46un quelque chose de très classique.
5:47Alors nous humains euh on on arrive à
5:49faire ce genre de choses. Un garagiste à
5:51l'oreille est capable d'entendre le
5:53bruit d'un moteur et de dire "Ah là il y
5:55a le truc qui va qui va partir en
5:56cahouette. Il y a un pompe à eauou !
5:58machin ou le truc bidule qui est en
5:59train de pas de ça se passe pas bien, il
6:01va y avoir un problème quoi. Alors nous
6:02on arrive à le faire hein quand le tuyau
6:04d'échappement est percé, on se dit il se
6:05passe quelque chose quoi. Voilà mais une
6:07intelligence artificielle ou un expert
6:09humain ont cette capacité on de de
6:12manière extrêmement fine être capable à
6:14partir de donner de détecter quelque
6:17chose qui qui qui un problème qui est en
6:19train d'arriver ou qui va arriver quoi.
6:21Donc ça tout ça c'est des exemples de ce
6:23que l'on peut faire avec des
6:24intelligences artificielles relativement
6:26simples et qui effectivement ce sont des
6:28tâches que que que l'on faisait
6:30manuellement autrefois. Alors ça c'était
6:33les petits I et on a aussi maintenant
6:34les grandes I celles dont on parle le
6:36plus les grandes intelligences
6:37artificielles génératives fameux LLM al
6:39plusion modèle et cetera enfin tous ceux
6:41qui sont capables de dessiner écrire
6:45faire de la musique et cetera et cetera.
6:47Alors là, on a des capacités qui sont de
6:49beaucoup plus haut niveau entre
6:50guillemets. Euh sont des IA, un LMLM est
6:53capable de faire de la synthèse de
6:54texte, de la traduction, de de
6:56d'effectuer des raisonnements, de tenir
6:58des discussions, de faire de la
7:00recherche, de la fouille de données et
7:01cetera et cetera. Et là, bah là, de
7:03manière très troublante hein, on a vu
7:05que le processus d'apprentissage était
7:07assez proche du nôtre et là ben on a
7:09effectivement des compétences cognitives
7:12qui se rapprochent vraiment des nôtres.
7:15Alors, il reste des différences. Il y a
7:17un certain nombre de des différences et
7:18des limites bien évidemment qui existent
7:21aujourd'hui qui existent encore et
7:23certaines perdureront très certainement.
7:26Alors, on est voilà, on les a regroupé
7:27un petit peu comme ça en trois grands
7:29set et on va parcourir un petit peu ça.
7:31Alors, le le le le premier ensemble,
7:33c'est la notion de conscience propre, de
7:34compréhension contextuelle et de
7:36compréhension émotionnelle. Alors, la
7:38notion de conscience, c'est quelque
7:39chose d'assez intéressant. On a plein de
7:42définitions. On peut retenir une
7:43définition un petit peu biologique,
7:46pratique qui est ben notre capacité à
7:48percevoir notre état et notre état
7:51proche de notre l'état de notre
7:52environnement autour de nous. Voilà. Si
7:54on prend cette définition là,
7:56effectivement, une intelligence
7:57artificielle euh va avoir une forme de
8:01conscience, on va dire, puisqu'elle peut
8:02avoir conscience comme ça de son état,
8:05la mémoire qui lui reste, la la bande
8:08passante de son de de son
8:09fonctionnement, des choses comme ça, et
8:11puis une conscience de son environnement
8:13électronique, numérique, internet. Euh
8:16si on prend des euh des intelligences
8:18artificielles modernes euh
8:20contemporaines aujourd'hui, ben elles
8:21vont sur internet, elles piochent des
8:22informations en permanence, elles sont
8:24au courant de tout ce qui se passe sur
8:25Internet, donc elles ont quelque part
8:27une forme de conscience. Mais c'est pas
8:28du tout la même conscience que la nôtre,
8:29c'est pas une conscience organique,
8:31elles ont pas une conscience telle que
8:32la nôtre. Donc là, effectivement, il y a
8:33vraiment une différence. La
8:34compréhension
8:36émotionnelle, c'est quoi ? C'est notre
8:38aptitude. Et ça, c'est vraiment ancré
8:40chez nous. C'est notre c'est le résultat
8:41d'une évolution euh depuis depuis tout
8:44le temps de de notre apprentissage dès
8:47le dès le départ d'un apprentissage
8:51au au au premier instant, c'est notre
8:53capacité à percevoir, analyser, mesurer
8:55des émotions et ça à travers tout un tas
8:58de choses. des choses
9:00simples entre guillemets hein, c'est
9:01voilà, je suis fatigué, bon ben OK, on
9:03comprend un peu ce que ça veut dire,
9:04mais on est aussi capable de percevoir
9:05toute la communication informel, les
9:07intonations de voix, les mimiques de
9:09visage et voilà et tous ces éléments-là.
9:12Effectivement, nous on est super fort
9:14pour faire ce genre de chos. euh UNIA
9:16n'a pas cette compétence-là, elle a pas
9:18cet apprentissage. Alors, en
9:19laboratoire, on sait en laboratoire, on
9:21commence on on a des prototypes qui sont
9:24capables comme ça d'analyser euh une
9:26intonation de voix, hein, et
9:28d'interpréter cette intonation de voix,
9:30mais c'est pas encore complètement,
9:31voilà, c'est pas encore c'est pas encore
9:32diffusé lourdement. Et puis
9:34l'utilisation de ces de ces compétences
9:36là est très discutable. elle peut être
9:38extrêmement positive dans le cas de
9:40l'accompagnement de malades par exemple
9:42dans un environnement hospitalier par
9:44exemple ou d'assistance à la personne et
9:47puis par contre ça peut être
9:48complètement très dangereux dans des
9:51environnements on va dire intrusifs
9:54professionnel ou ou de surveillance
9:56quoi. Voilà donc là il y a un cadre
9:57légal qui nous protège en Europe mais
10:00ces compétences là aujourd'hui voilà
10:02elles sont pas encore elles sont pas
10:03encore sur le le devant de la scène. La
10:05compréhension contextuelle est quelque
10:06chose qui en est très proche. C'est
10:07notre capacité à nous que nous avons
10:10dans une fraction de seconde d'être
10:12capable de comprendre un l'environnement
10:14dans lequel on est, le contexte dans
10:16lequel on est. Alors le contexte
10:17intellectuel mais aussi le contexte
10:18physique. On rentre dans une pièce, une
10:20salle de réunion et en une fraction de
10:21seconde, on a été capable d'analyser
10:24énormément de choses et de mesurer tous
10:27les éléments de contexte proche,
10:28indirect et cetera. Et là, on est très
10:31fort. Là, on a une compétence. On a un
10:32ensemble de compétences qui vont très
10:34largement au-delà de ce qu'une
10:36intelligence artificielle est capable de
10:37faire. Alors, si on prend un comédien,
10:39par exemple, un comédien qui fait du un
10:41comédien, une comédienne qui fait du
10:43théâtre, qui monte sur scène ou un
10:44musicien qui monte sur scène, bah, il va
10:46exercer l'ensemble de ses compétences.
10:49Il va être capable de percevoir
10:50parfaitement son environnement, d'être
10:52capable parfaitement d'adapter son
10:55comportement aux émotions qu'il est
10:57capable de mesurer en face et cetera et
10:59cetera. Et ça bah voilà, être capable de
11:01parler en public, de faire de la musique
11:02sur une scène, d'intervenir sur une
11:04scène de théâtre et tout, bah ça c'est
11:06des compétences qui nous sont propres et
11:08là pour le coup qui qui devrait rester
11:10pour pour longtemps. Voilà, si on doit
11:12investir des compétences et probablement
11:13dans celle-là, l'IA est pas prêt de les
11:15dépasser. Une deuxième famille de de de
11:18de différences qui sont alors
11:20généralement très enfin très souvent
11:22cité, c'est la notion d'intuition
11:23profonde et de jugement autonome. Or
11:27l'intuition profonde, c'est quoi ? Bah,
11:29c'est notre capacité à à nous affranchir
11:31de ce qui est logique et pragmatique,
11:33raisonnable, déterministe, quoi. Par
11:35exemple, on est en voiture et le Alors,
11:38on peut avoir une intuition. Une
11:39intuition on a vécu la scène, on a des
11:43on a des éléments quelque part dans la
11:44tête qui nous donnent des éléments de
11:46réponse qui nous indiquent bah faut
11:48plutôt aller à gauche parce que tu es
11:49déjà passé par là, mais on se rappelle
11:50pas bien quand c'était ou peut-être que
11:52c'est quelqu'un qui nous en a parlé ou
11:54peut-être que on l'a lu quelque part.
11:56Mais il y a il y a quand même un élément
11:57factuel qui est enterré quelque part
11:58mais qu'on n'est pas capable de
11:59restituer correctement. L'intuition
12:01profonde c'est non. Alors là je me
12:03souviens de rien. C'est la prémonition.
12:05Enfin, c'est un truc voilà, c'est comme
12:06ça. Non, le GPS dit "On va tourner à
12:08gauche." Bah, je dis "Non, je vais
12:09tourner à droite parce que j'ai envie de
12:10tourner à droite, quoi." Alors, ça c'est
12:11génial parce que par exemple, c'est
12:13grâce à ça que David Vincent a rencontré
12:15les envahisseurs, quoi. Petite
12:25alors David Vincent s'est perdu
12:28et c'est voilà en se retrouvant au fond
12:30de la brousse, au bout d'une route comme
12:31ça que il découvre les envahisseurs qui
12:33arrivent. Alors oui, c'est pour tout le
12:35monde ne se rappelle pas de la série les
12:36envahisseurs de 1967 certes, mais bon
12:39voilà, ça fait partie de la culture
12:41globale. [rires] OK. Alors, c'est
12:43vachement important en fait parce que si
12:45jamais David Vincent perdu, il n'aurait
12:47pas rencontré les envahisseurs. Et si
12:49jamais on éétait pas capable de nous
12:51affranchir,
12:52bah de ne pas respecter ce que nous dit
12:54le GPS, onirait pas explorer le monde
12:56quoi. Donc être capable, cette notion
12:58d'intuition profonde, on l'appelle comme
12:59on veut, mais cette capacité à déroger
13:02aux règles les plus logiques est quelque
13:04chose de finalement extrêmement
13:05important puisque c'est ça qui va nous
13:07permettre d'explorer des choses
13:08improbables, de découvrir des nouvelles
13:09choses aussi. Alors, c'est utilisé en
13:12intelligence artificielle dans la
13:14l'apprentissage par renforcement où
13:16alors là, on c'est l'art et la manière
13:18de de de d'entraîner un robot à évoluer
13:21dans son environnement. Et ben le robot,
13:24pour qu'il apprenne correctement, il va
13:25falloir qu'il soit capable de déroger à
13:29la probabilité la plus forte de ce qu'il
13:30devrait faire pour aller explorer
13:32quelque chose d'improbable. Et voilà. Et
13:34si un robot dans son apprentissage par
13:36renforcement ne se donne pas la
13:38possibilité de faire des erreurs quelque
13:39part, de partir à la découverte, de
13:40faire quelque chose qui n'est pas prévu,
13:42et ben il n'apprend pas. Ça se fon ça se
13:43passe pas bien du tout, quoi. Voilà.
13:45Donc cette notion d'intuition profonde,
13:46elle est euh euh on est très bon
13:48là-dedans, il y a pas de doute
13:49là-dessus. Euh elle nous est pas propre
13:51parce qu'on l'utilise en intelligence
13:52artificielle aussi et elle est
13:54extrêmement importante. La notion de
13:56jugement autonome est quelque chose de
13:59de de différent. C'est notre capacité à
14:02nous affranchir des règles, à nous
14:03affranchir de notre alignement quelque
14:05part. Donc on a vu que une intelligence
14:08artificielle été briefée, elle avait un
14:10alignement éthique qui lui dit "Bah
14:11voilà, faut pas tenir tel propos, faut
14:13pas prendre telle posture, faut pas
14:14répondre comme si, faut répondre de
14:16manière bienveillante et cetera et
14:17cetera et cetera." Donc quand on discute
14:19avec Chat GPT ou avec Géini ou avec et
14:22leurs copains, bah ils sont toujours
14:23sympas, ils sont toujours Oui, oui, vous
14:25avez raison. Enfin voilà, c'est on est
14:27toujours dans le consensus le plus
14:28total, on a toujours raison, on est
14:29toujours très bien et cetera et cetera.
14:32C'est parfait, c'est sympa, c'est
14:33agréable et c'est plus agréable que de
14:35discuter avec certaines personnes. On
14:36est d'accord là-dessus quoi. Voilà,
14:37notre capacité à nous, bah on est briefé
14:40aussi hein, c'est-à-dire qu'on nous a
14:41expliqué depuis l'enfance bah qu'il faut
14:44pas dire de gros mots, qu'il faut être
14:45aimable, qu'il faut être gentil, qu'il
14:47faut être bienveillant. Euh, on nous a
14:48inculqué comme ça tout un tas de
14:50valeurs, c'est une forme d'alignement
14:51aussi, mais on a une capacité humaine
14:53assez brillante pour nous en pour nous
14:56en affranchir. Voilà. Alors, pas tout le
14:57temps, des fois tout le temps et de
14:58manière parfois absolument brutale.
15:01Alors, c'est pour le meilleur et c'est
15:02pour le pire. Parce que être capable de
15:03s'affranchir de règles, bah ça peut être
15:05quelque chose de très important.
15:07Être capable d'adapter nos règles de
15:09jugement à un contexte particulier, ça
15:11peut être quelque chose absolument
15:12essentiel, mais ça peut être aussi
15:14quelque chose de complètement délétaire
15:15et ça peut conduire aux pires atrocités
15:17et aux pires choses aussi quoi. Voilà.
15:19Mais là, force de constater que
15:20l'alignement de Nozia est suffisamment
15:22bien fait pour que que cet alignement
15:24résiste alors que nous bah voilà nous ça
15:26marche pas, c'est pas voilà nous c'est
15:27plus on a plus de souplesse en la
15:29matière. Dernière chose bah c'est la
15:31notion de créativité. Alors voilà,
15:33l'intelligence artificielle n'a pas de
15:34véritable créativité. Alors, ça on
15:36l'entend, on l'entend, on l'entend
15:37beaucoup. Voilà, ça c'est un truc, il y
15:39a pas de doute là-dessus. Et et euh on
15:41l'entend beaucoup et on parle de
15:42génératif et pas de créativité euh quand
15:45on parle d'intelligence artificielle.
15:46Alors que les processus cognitifs et
15:48même les processus de génération euh
15:50d'un contenu, hein, quand on parle des
15:52diffusion de modèles, on va pas rentrer
15:53dans le détail là, mais on est sur aussi
15:55dans ce dans ce cadre là sur des
15:57processus qui sont qui sont de manière
15:59troublante assez proche de de nos de nos
16:01processus créatifs aussi. Alors euh
16:05trois quatre figures. Quand on a un
16:06humain qui crée une œuvre, alors là
16:09c'est vachement bien. C'est un artiste,
16:11c'est de la créativité, c'est parfait,
16:13tout va bien. Quand on a un artiste qui
16:16utilise une IA, qui se fait aider par
16:17une IA ou par une prothèse quelconque,
16:19alors que ça peut être Photoshop hein,
16:21ça peut être ça peut être une tablette
16:23graphique. Alors là, c'est bien mais il
16:25faut voir quand même parce que déjà
16:26faire de la photo avec un appareil
16:27numérique par rapport à l'argentique,
16:29voilà, il y a quand même les vrais
16:31utilises de l'argentique et une chambre
16:32bien évidemment. Bon, c'est toléré quand
16:34même. Ça reste des artistes même si
16:36voilà c'est pas la même catégorie mais
16:38ça reste des artistes. Par contre, une
16:40intelligence artificielle qui génère une
16:42œuvre et aujourd'hui des intelligences
16:44artificielles sont capables de générer
16:45des œuvres, des photos, des dessins, des
16:47tout ce qu'on veut, de la musique sans
16:49qu'on soit capable de savoir si c'est
16:51une intelligence artificielle qui l'a
16:52fabriqué, qui l'a créé. Je vais utiliser
16:54des mots neutres euh plutôt qu'un
16:56humain. Euh là non là là c'est pas
16:58acceptable. Là on peut pas parler de
16:59créativité. Là on parle de génératif
17:01quoi. C'est non c'est un truc génératif.
17:03C'est pas c'est pas de l'art quoi.
17:04Voilà. Donc là euh on n'est pas capable
17:06de faire la différence. Il y a eu on a
17:08eu des tas de concours, des concours qui
17:10ont été gagnés par des images créées par
17:14intelligence artificielle. Alors, on dit
17:16on triché, machin et cetera, mais on eu
17:17l'inverse aussi, c'est-à-dire des
17:19concours d'images artificielles euh qui
17:21ont été gagnés par des humains qui
17:23avaient des vraies photos et là, on a
17:25dit "Bah, ils ont triché aussi, quoi."
17:26Voilà, donc à un moment donné, il va
17:27bien falloir se mettre d'accord et
17:29accepter tous les diverses formes de de
17:31créativité, quoi. Voilà. Et ça, bon bah
17:34ça c'est le le temps va évoluer
17:35là-dessus. Alors voilà, donc certaines
17:37différences et certaines limites
17:39existent, il faut pas les ignorer. Elles
17:42existent pour certaines pour le moment,
17:43il y a des choses qui vont évoluer. Dans
17:44le cas de la créativité, c'est clair que
17:46ça va évoluer. On peut imaginer que
17:49d'ici pas très longtemps, on aura de
17:51véritables artistes qui seront des
17:53intelligences artificielles et on finira
17:54par reconnaître cette forme d'art. À une
17:58époque, on avait considéré la bande
17:59dessinée comme étant n'importe quoi, le
18:01jeu vidéo comme étant n'importe quoi, la
18:02télévision comme étant n'importe quoi,
18:04les séries comme étant n'importe quoi.
18:06Bon, maintenant, on a quand même
18:07progressé sur beaucoup beaucoup de
18:08choses. Voilà. Et on devrait progresser
18:09encore de ce côté-là. Et puis d'autres
18:11choses à l'opposé évidemment ne
18:13bougeront pas. On a des savoir-faire, on
18:14a des compétences qu'il nous faut
18:15préserver, qu'il nous faut développer,
18:16qui sur lesquelles il nous faut investir
18:18et qui ne seront pas accessibles à des
18:20intelligences artificielles avant
18:21peut-être longtemps. Voilà, merci
18:23beaucoup d'avoir regardé cette vidéo.
18:25N'hésitez pas à vous abonner et puis
18:26rendez-vous pour la suite très bientôt.
18:28Merci.