IA générative et propriété intellectuelle des connaissances

Je vous ai parlé il y a quelques temps du litige opposant le New York Times à OpenAI. Cette information est le reflet d'un enjeu crucial: dans l'univers de l'intelligence artificielle, où se trouve la véritable création de valeur ? 

Le NYT poursuit OpenAi et Microsoft pour plagiat.

La plainte dit que la qualité du modèle Chat GPT dépend des données d'entraînement. Pour que Chat GPT soit très performant, il faut qu'il dispose de données d'entrée de très bonne qualité. Parmi ces données, les articles du NYT ont été massivement employés.

Ce post ne traite pas de la plainte, mais il pose une question qui est suggérée par le NYT: Qu'est-ce qui crée vraiment de la valeur dans l'univers des IA, le modèle d'IA, ou les data servant à l'entraînement ?

Le débat autour de la création de valeur dans le domaine de l'IA est complexe et multifacette, car nous sommes face à des processus composés d'un grand nombre d'interactions.

Premièrement, il y a la valeur des données d'entraînement. La qualité linguistique et grammaticale, la diversité des propos, et la pertinence des données déterminent en grande partie la performance de l'IA. Ainsi, le NYT argue que sans ses contenus de haute qualité, la performance de Chat GPT 4 serait bien moindre. Et je suis profondément en accord avec cet argument.

Mais ce n'est pas tout.

En effet, il y a aussi la valeur intrinsèque du modèle d'IA lui-même. La conception, le développement, et l'optimisation des algorithmes d'IA nécessitent une expertise technique et scientifique considérable. Et sans un bon modèle, les data ne servent à rien.

Troisièmement, il faut considérer l'infrastructure qui supporte ces modèles d'IA. Microsoft Azure fournit la plateforme cloud nécessaire pour héberger, traiter, et exécuter ces modèles complexes. L'infrastructure technique est un pilier essentiel permettant l'exploitation et l'échelle des modèles d'IA.

Enfin, la conceptualisation en amont du modèle d'IA est également cruciale, avec la définition des objectifs du modèle, la compréhension des besoins des utilisateurs, et l'élaboration des cadres éthiques et réglementaires.

Dans ce contexte, il devient clair que la création de valeur dans l'univers de l'IA n'est pas l'apanage d'un seul élément. Elle résulte d'une synergie entre les données, le développement du modèle d'IA, l'infrastructure tech., et une conceptualisation sophistiquée. Chaque composant contribue au processus global.

Mais si c'est un processus, comment évaluer et répartir équitablement la valeur créée ?

Quand vous payez 20€ pour l'utilisation de Chat GPT, où doit aller cet argent ?

La réponse à cette question aura des implications profondes non seulement pour les parties impliquées dans ce litige, mais aussi pour l'avenir du développement et de l'utilisation de l'intelligence artificielle dans notre société.

Pour moi, il n'y aura pas de révolution pérenne de l'IA si les créateurs de contenus de qualité ne sont pas largement rétribués.