Automatisation
L’écart d’amélioration : pourquoi certaines compétences en IA progressent plus rapidement que d’autres.
5, progressent rapidement, permettant d’automatiser de nouvelles tâches pour les développeurs.
Cependant, les avancées dans d’autres domaines, tels que l’écriture d’e-mails, restent plus lentes et moins significatives.
Cette disparité s’explique par l’application de l’apprentissage par renforcement (RL) dans le développement de logiciels, un processus qui profite de tests mesurables et systématiques, facilitant ainsi l’amélioration continue des capacités de l’IA.
En revanche, les compétences plus subjectives, comme la rédaction ou les réponses de chatbots, souffrent d’un manque de méthodes de validation efficaces.
Cela crée un écart croissant entre les processus facilement testables et ceux qui ne le sont pas.
Des avancées récentes, comme le modèle Sora 2 d’OpenAI, montrent qu’il est possible de rendre certaines compétences plus testables qu’on ne le pensait, mais la dynamique de l’apprentissage par renforcement reste un facteur clé dans l’évolution de l’IA.
À mesure que l’écart se creuse, les implications pour l’économie et les secteurs touchés par l’automatisation deviennent de plus en plus importantes.