Artificial Intelligence
Index Report 2022.
Industrialisation de l'IA
et montée des préoccupations éthiques.
L’Institut de Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) de l’Université de Stanford a récemment publié son “2022 AI Index Report”. Cette cinquième édition a été compilée par le comité directeur de l’indice AI de Stanford, composé d’un groupe interdisciplinaire d’experts universitaires et industriels.
L’AI Index 2022 est l’un des rapports les plus complets sur l’IA à ce jour. Il mesure et évalue le rythme rapide des progrès de l’IA dans une optique intersectorielle, de la recherche et du développement aux performances techniques et à l’éthique, en passant par la politique et la gouvernance de l’IA, l’économie et l’éducation, etc.
L’objectif du rapport annuel est d’ancrer la conversation sur l’IA dans les données, permettant aux décideurs de prendre des mesures significatives pour faire progresser l’IA de manière responsable et éthique en pensant aux humains.
L’AI Index s’associe à des organisations de tous les secteurs, notamment le Center for Security and Emerging Technology de l’Université de Georgetown, LinkedIn et Bloomberg Government, pour suivre les progrès de l’intelligence artificielle.
En outre, le rapport 2022 présente également plus de données auto-collectées et d’analyses originales que toutes les éditions précédentes. Par exemple, l’indice a considérablement augmenté le nombre de mesures dans le chapitre sur les performances techniques, ajouté une nouvelle enquête auprès de chercheurs spécialisés en robotique dans le monde entier et élargi son suivi des enregistrements de législation mondiale sur l’IA à 25 pays.
L’analyse originale comprend également un nouveau chapitre sur l’éthique technique de l’IA – évaluant les mesures utilisées pour évaluer les biais dans les grands modèles de langage et disséquant les tendances de la recherche sur l’équité, la transparence et la responsabilité de l’IA (FAccT) lors des conférences annuelles FAccT et NeurIPS.
Le nouveau rapport met en évidence un boom des investissements dans l’IA, de nouvelles capacités techniques impressionnantes et un nouvel accent sur l’éthique (y compris un nouveau chapitre sur l’équité et la partialité).
CHAPITRE 1 : RECHERCHE ET DEVELOPPEMENT.
Les États-Unis et la Chine ont dominé les collaborations transnationales sur l’IA.
Malgré la montée des tensions géopolitiques, les États-Unis et la Chine ont eu le plus grand nombre de collaborations transnationales dans les publications sur l’IA de 2010 à 2021, quintuplé depuis 2010. La collaboration entre les deux pays a produit 2,7 fois plus de publications qu’entre le Royaume-Uni et la Chine – le deuxième plus élevé de la liste.
De 2010 à 2021, la collaboration entre les organisations éducatives à but non lucratif a produit le plus grand nombre de publications sur l’IA, suivi par la collaboration entre les entreprises privées et les établissements d’enseignement
et entre les institutions éducatives et gouvernementales.
Le nombre de brevets d’IA déposés en 2021 est 30 fois supérieur à celui de 2015, montrant un composé taux de croissance annuel de 76,9 %.
CHAPITRE 2 : PERFORMANCES TECHNIQUES.
Data, data, data , …
Les meilleurs résultats dans les benchmarks techniques reposent de plus en plus sur l’utilisation de données de formation supplémentaires pour établir de nouveaux résultats à la pointe de la technologie. À partir de 2021, 9 systèmes d’IA de pointe sur les 10 références de ce rapport sont entraînés avec des données supplémentaires. Cette tendance favorise implicitement les acteurs du secteur privé ayant accès à de vastes ensembles de données.
L’IA devient plus abordable et plus performante.
Depuis 2018, le coût de formation d’un système de classification d’images a diminué de 63,6 %, tandis que les temps de formation se sont améliorés de 94,4 %.
La tendance à un coût de formation plus faible mais à un temps de formation plus rapide apparaît dans d’autres catégories de tâches MLPerf telles que la recommandation, la détection d’objets et le traitement du langage, et favorise l’adoption commerciale plus répandue des technologies d’IA.
Les bras robotiques deviennent moins chers.
Une enquête AI Index montre que le prix médian des bras robotiques a diminué de 46,2 % au cours des cinq dernières années, passant de 42 000 $ par bras en 2017 à 22 600 $ en 2021. La recherche en robotique est devenue plus accessible et abordable.
CHAPITRE 3 : ÉTHIQUE TECHNIQUE.
Les modèles linguistiques sont plus performants que jamais, mais aussi plus biaisés.
Les grands modèles de langage établissent de nouveaux records sur les repères techniques, mais de nouvelles données montrent que les grands modèles sont également plus capables de refléter les biais de leurs données de formation.
Un modèle de 280 milliards de paramètres développé en 2021 montre une augmentation de 29 % de la toxicité provoquée par rapport à un modèle de 117 millions de paramètres considéré comme l’état de l’art en 2018. Les systèmes deviennent beaucoup plus performants au fil du temps, bien qu’à mesure qu’ils augmentent leurs capacités, donc fait la gravité potentielle de leurs préjugés.
La montée de l’éthique de l’IA partout.
La recherche sur l’équité et la transparence dans l’IA a explosé depuis 2014, avec une multiplication par cinq des publications connexes lors de conférences liées à l’éthique. L’équité et les préjugés algorithmiques sont passés d’une recherche principalement académique à une intégration solide en tant que sujet de recherche courant avec des implications de grande envergure. Les chercheurs affiliés à l’industrie ont contribué à 71 % de publications en plus d’une année à l’autre lors de conférences axées sur l’éthique au cours des dernières années.
CHAPITRE 4 : L’ÉCONOMIE ET L’ÉDUCATION.
La Nouvelle-Zélande, Hong Kong, l’Irlande, le Luxembourg et la Suède sont les pays ou les régions avec la plus forte croissance
dans l’embauche d’IA de 2016 à 2021.
Les investissements privés dans l’IA ont grimpé en flèche tandis que la concentration des investissements s’intensifiait.
L’investissement privé dans l’IA en 2021 a totalisé environ 93,5 milliards de dollars, soit plus du double de l’investissement privé total en 2020, tandis que le nombre d’entreprises d’IA nouvellement financées continue de baisser, passant de 1051 entreprises en 2019 et 762 entreprises en 2020 à 746 entreprises en 2021.
En 2020, il y a eu 4 cycles de financement d’une valeur de 500 millions de dollars ou plus ; en 2021, il y en avait 15.
“Data management, processing et le cloud” ont reçu le plus grand nombre d’investissements privés dans l’IA en 2021 — 2,6 fois l’investissement en 2020, suivi par “médical et santé” et “fintech”.
CHAPITRE 5 : POLITIQUE ET GOUVERNANCE.
Plus de législation mondiale sur l’IA que jamais.
Une analyse AI Index des dossiers législatifs sur l’IA dans 25 pays montre que le nombre de projets de loi contenant “l’intelligence artificielle” qui ont été adoptés dans la loi est passé de seulement 1 en 2016 à 18 en 2021. L’Espagne, le Royaume-Uni et les États-Unis ont adopté le plus grand nombre de projets de loi liés à l’IA en 2021, chacun en adoptant trois.
Les États-Unis ont connu une forte augmentation du nombre de projets de loi liés à l’IA ; les législateurs ont proposé 130 lois en 2021, contre seulement 1 en 2015. Cependant, le nombre de projets de loi adoptés reste faible, seuls 2 % étant finalement devenus loi au cours des six dernières années.
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