Google a-t-elle réellement perdu le contrôle de ses ambitions en matière d’IA ? Une récente découverte suggère que le géant technologique a peut-être été engagé sur une voie d’IA trompeuse pendant une décennie. Selon un courriel interne, il semble que le principal service de l’Assistant de Google soit sur le point de recevoir une cure de jouvence générative, grâce à la dernière technologie LLM [Large Language Model].
Qu’est-ce qui pourrait motiver un changement aussi radical au sein d’une division performante ? La description faite par les chefs d’équipe de l’Assistant évoque l’exploration d’un « Assistant superchargé », ce qui donne à penser que Google a déjà une idée de ce à quoi ressemblera cette nouvelle vision. Et plutôt que de simplement vouloir voir à quoi cela pourrait ressembler, ils semblent être dans une course pour rattraper d’autres entreprises ayant démontré publiquement des avancées similaires.
« Google semble avoir déjà une idée de ce à quoi pourrait ressembler ce nouvel Assistant super-chargé. »
Cependant, si nous avons des exemples d’assistants et de chatbots alimentés par des modèles de langage volumineux, cette technologie doit encore prouver son utilité pratique dans ce domaine. Malgré leur utilité pour des interactions numériques simples, est-ce vraiment une amélioration si, lorsque vous demandez combien de temps il faut pour conduire jusqu’à la plage, sa réponse est informée par l’intégralité de l’histoire littéraire occidentale ?
Les modèles de langage de grande taille sont intéressants et leur capacité à suivre le fil d’une conversation peut être utile. Mais est-ce que beaucoup de gens veulent réellement avoir une conversation avec leur système de navigation ou discuter des mérites du saumon d’élevage par rapport au saumon sauvage lorsqu’ils demandent quels sont les bons établissements de sushis ?
Peut-être vaut-il mieux disposer d’une interface capable de gérer les deux situations, et d’invoquer ses capacités comme et quand nécessaire. Au moins, Google semble parier qu’il vaut mieux se tenir prêt, juste au cas où.
Source : Techcrunch
