Comment l'IA générative influencera-t-elle et changera-t-elle notre avenir ?
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Comment l'IA générative influencera-t-elle et changera-t-elle notre avenir ?
L'arrivée de l'IA générative n'a pas pour but de remplacer les humains, mais de les aider à créer plus rapidement, mieux et à moindre coût.
Dédié à des analyses Web3 approfondies[Éditeur] L'IA générative devient de plus en plus présente dans notre vie quotidienne. Aujourd'hui, que ce soit des œuvres d'art, des articles, de la musique, des jeux ou même du code, toute création nécessitant une capacité originale humaine pourrait être produite par une IA générative. Toutefois, il est essentiel de comprendre que l'apparition de l'IA générative ne vise pas à remplacer les êtres humains, mais plutôt à aider les gens à créer plus rapidement, mieux et à moindre coût.
Dans un article précédent intitulé « L’IA générative : un nouveau monde rempli de créativité | Document interne HongShan », nous avons présenté cette nouvelle tendance technologique à travers son historique, le paysage du marché et ses applications. Aujourd'hui, nous poursuivons notre exploration en examinant quels types d'acteurs pourraient apparaître autour de cette technologie, ainsi que comment les entrepreneurs peuvent y trouver des opportunités.
Les secteurs les plus affectés par l'IA générative
1. Marketing et rédaction
La rédaction est sans doute l'une des utilisations les plus remarquables et célèbres de l'IA générative. Le coût du marketing en ligne augmente constamment, tout comme sa complexité — un bon marketing exige beaucoup de temps, de compétences et d'expertise. L'arrivée de l'IA générative offre aux équipes marketing une troisième option, alternative au recours à des prestataires externes ou à la constitution d'une équipe interne — n'importe qui peut désormais utiliser cet assistant IA puissant pour rédiger facilement des e-mails, des articles de blog, des messages sur les réseaux sociaux, et ce, plusieurs fois plus vite qu'auparavant. En particulier pour les startups, cette solution permettrait de réduire considérablement les coûts et efforts engagés.
Des outils tels que jasper.ai ou copy.ai utilisent des algorithmes similaires à GPT-3. Mais leurs capacités vont bien au-delà de la simple rédaction d'articles, incluant aussi la création de slogans publicitaires, de descriptions produits et d'autres contenus variés. À long terme, cela aura un impact majeur sur l'industrie entière de la rédaction et du marketing, et nous assisterons à l'émergence d'un nouveau type de collaboration entre humains et IA.
Pour ceux qui envisagent de créer une entreprise dans ce domaine, sachez que la concurrence sera féroce — des entreprises comme Jasper.ai doivent rapidement construire des barrières à l'entrée pour ne pas être submergées par leurs concurrents, car de nouveaux acteurs puissants arrivent sans cesse. En réalité, tous ces acteurs utilisent des algorithmes très proches, presque tous des variantes de GPT-3, et aucun ne les développe indépendamment. De plus, ces algorithmes restent loin d'être parfaits dans la génération de contenu sur des sujets larges ; couvrir un public plus large pourrait encore prendre un peu de temps. Ou alors, ce n'est que l'arrivée de GPT-4 qui fournira véritablement la technologie attendue, capable d'être utilisée à grande échelle.
En outre, de nombreuses plateformes et outils existants ont déjà commencé à intégrer leurs propres assistants IA. Par conséquent, le développement de plateformes tout-en-un comme jasper.ai pourrait ralentir. Il semble donc que les opportunités pour de nouvelles startups dans ce domaine soient désormais limitées.
2. Création de contenu visuel
Un autre domaine célèbre d'application de l'IA générative concerne l'art et la création de contenu visuel, dont l'utilisation va bien au-delà du divertissement. Les artistes l'utilisent pour trouver de l'inspiration, tester rapidement des effets de conception, certains allant jusqu'à produire des œuvres d'art 100 % générées par ordinateur. Nous assistons à un développement spectaculaire de l'art généré par IA, et un nouveau type d'artiste doté de compétences en informatique commence à émerger. Cependant, ces outils sont encore loin d'être parfaits : souvent, les résultats obtenus ne correspondent pas exactement à ce que l'on souhaite, l'interaction reste maladroite, et les sorties ne peuvent pas être modifiées localement.
Pour les entrepreneurs, voici justement une opportunité : développer de meilleurs outils d'assistance pour les artistes et designers, en intégrant l'IA générative de manière optimale dans leurs flux de travail. Par exemple, des outils spécialisés pour des domaines précis du design, combinant l'IA avec des fonctionnalités locales modifiables, permettraient à chacun de devenir un designer plus performant et efficace. Nous pourrions également assister à l'émergence de nouveaux types d'agences de design fondées sur ces outils.
Bien sûr, ce secteur doit relever des défis, notamment en matière de droits d'auteur. De plus, comme les algorithmes actuels sont formés à partir de données publiques disponibles sur Internet, il se peut qu'à un moment donné (par exemple si la législation sur le droit d'auteur évolue, interdisant l'utilisation directe de matériel en ligne pour entraîner l'IA), nous devions embaucher un grand nombre de designers afin qu'ils créent du matériel d'entraînement pour des entreprises comme Open AI ou Stability AI, afin de maximiser pleinement la créativité de l'IA.
3. Jeux, VR et métavers
L'un des principaux défis dans les jeux, la VR et le « métavers » réside dans la création de contenu. Prenons l'exemple de l'industrie du jeu vidéo : durant la dernière décennie, la plupart des jeux à succès se sont distingués par la richesse et l'étendue de leurs mondes virtuels. Pourtant, cette partie représente aussi le coût de production le plus élevé pour les studios. Ce défi est également crucial pour les entreprises de VR et de métavers aujourd'hui — sans contenu suffisant pour attirer un grand nombre d'utilisateurs, les revenus diminuent, conduisant à un cercle vicieux où la création de contenu s'amenuise progressivement.
Depuis longtemps déjà, les sociétés de jeux utilisent des approches proches des algorithmes d'IA générative pour construire des mondes infinis. La méthode la plus populaire est la génération procédurale : le concepteur fournit un ensemble d'algorithmes contenant objets, éléments de paysage et règles, puis l'algorithme génère aléatoirement de nouveaux mondes selon ces règles, comme dans des jeux tels que *Minecraft* ou *No Man’s Sky*. Cette méthode est simple, mais fortement limitée et peu universelle.
Or, l'IA générative va tout changer. Imaginez que vous puissiez non seulement demander à l'ordinateur de générer un monde en combinant vos propres éléments, mais aussi créer du contenu totalement nouveau à partir de ceux-ci, bâtissant des univers cent ou mille fois plus riches et vastes. En affinant les algorithmes de génération 3D, combinés au design des concepteurs de jeux et à des copies virtuelles d'objets réels, certaines entreprises pourront bientôt produire des mondes virtuels et des jeux incroyablement riches, avec un coût et un temps de développement réduits à un centième de l'actuel. Mais ce n'est pas tout : grâce aux technologies de génération de texte et d'audio, nous pourrons peut-être aussi concevoir des PNJ et personnages de jeu véritablement intelligents, des percées sans précédent.
Cela ouvrira une ère complètement nouvelle pour les jeux et le métavers, rendant les rêves accessibles.
Naturellement, cela n'affectera pas seulement les jeux vidéo, mais touchera l'ensemble du domaine 3D. En outre, cela transformera aussi l'industrie du divertissement, le secteur éducatif, voire le domaine médical.
4. Code et ingénierie logicielle
GitHub Copilot est un outil d'IA générative capable de générer automatiquement du code : après avoir tapé quelques mots simples, il complète automatiquement le reste du code. Cela paraît-il révolutionnaire ? Pour l'instant, cet outil est surtout utile aux développeurs non professionnels, mais reste insuffisant pour les ingénieurs logiciels expérimentés.
Les développeurs non professionnels, peu familiers avec les formulations précises des instructions, notamment lorsqu'ils passent d'un langage de programmation à un autre, peuvent bénéficier de l'aide de l'IA pour combler ces lacunes. Quant aux employés hors développement, même s'ils ne programment pas eux-mêmes, ils peuvent utiliser ces outils pour effectuer des requêtes dans des bases de données, par exemple.
Pour les ingénieurs logiciels, les codes générés par les outils d'IA actuels présentent encore de nombreux problèmes en termes de structure et de précision, nécessitant toujours une vérification humaine. Ainsi, l'aide apportée par l'IA se limite à augmenter la productivité d'un facteur 1,5 — ce qui semble déjà notable, mais reste dérisoire comparé au gain d'efficacité de 5 à 10 fois obtenu en passant du langage C au Python.
En résumé, les impacts actuels de l'IA générative dans l'industrie du développement logiciel sont principalement quatre :
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Les débutants et programmeurs occasionnels peuvent écrire plus efficacement du code de qualité moyenne ;
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La conversion de vieux codes d’un ancien langage vers un nouveau devient plus facile ;
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De plus en plus d'environnements de développement intégrés (IDE) étendront et intégreront mieux ces technologies pour rendre les développeurs plus efficaces. Plus précisément, certains outils pourraient permettre aux entreprises d'entraîner ces algorithmes avec leur propre code et cas d'usage exemplaires, créant ainsi des assistants intelligents capables de coordonner tout le code des dépôts et d'accompagner les nouveaux employés ;
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En intégrant ces algorithmes aux plateformes sans code, nous pourrons créer plus facilement des applications web extrêmement puissantes.
5. Autres domaines
Ces cas d'usage ne représentent probablement qu'une petite partie de l'iceberg : de nombreux autres usages transformatifs sont déjà en test ou sur le point d'être testés :
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Créer de nouvelles molécules et médicaments grâce à l'IA générative. Grâce à sa puissance de calcul potentielle, les modèles d'IA générative peuvent concevoir de nouvelles molécules et médicaments que les humains ne penseraient pas ou n'auraient pas le temps de tester. C’est l’un des domaines les plus prometteurs de l’IA générative.
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Sécurité informatique. Les hackers noirs utilisent déjà l'IA générative pour inventer de nouvelles méthodes d'attaque et de compromission des systèmes. Du côté des « chapeaux blancs », certaines entreprises l'utilisent pour prévenir les attaques et protéger les entreprises. Cela pourrait devenir un marché énorme, car la cybersécurité est l'une des questions les plus cruciales du XXIe siècle. Face à des menaces massives, de grandes opportunités s'offrent aussi aux « chapeaux blancs ».
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Optimisation d'images et de vidéos. De grands acteurs existent déjà dans ce domaine, utilisant l'IA pour des applications spécifiques d'optimisation d'images et de vidéos.
Caractéristiques des futurs acteurs de l'IA générative
1. Des acteurs mondiaux concentrés sur de grands marchés,résolvant plusieurs problèmes dans un seul produit
Il est certain que dans les 10 prochaines années apparaîtront quelques « décacornes » (entreprises valorisées à plus de 10 milliards de dollars) centrées sur l'IA générative.
Toutefois, il faut noter que le nombre de telles entreprises sera limité, car il n’existe pas tant de marchés où l’IA générative puisse générer des revenus supérieurs à 10 milliards de dollars. De plus, la majorité des entreprises actuelles dans ce domaine utilisent plus ou moins les mêmes algorithmes. Si un entrepreneur souhaite vraiment devenir un géant du secteur, il devra impérativement être capable de construire de solides barrières industrielles, par exemple en créant un effet réseau suffisant, en collectant des données propriétaires, en améliorant l’expérience utilisateur de ses outils ou en combinant l’IA générative à d’autres technologies exclusives.
2. Entreprises utilisant l'IA générative pour cibler des niches ou applications très spécifiques
C’est probablement là que l’IA générative créera le plus de valeur. L’IA générative aura un impact profond sur la plupart des industries connues. Les véritables disrupteurs seront ceux qui, en exploitant les avancées des outils d’IA générative, développeront des outils fonctionnels spécifiques à une industrie donnée. Si vous envisagez de créer une entreprise dans ce domaine, réfléchissez attentivement aux principaux problèmes existants dans votre secteur d’intérêt pouvant être résolus par l’IA.
Dans certains cas, certaines entreprises, trop spécialisées dans des niches très étroites, pourraient ne jamais devenir des licornes, mais pourraient néanmoins devenir des petites entreprises très rentables. Tweet Hunter est un excellent exemple : cette société emploie moins de quatre travailleurs à temps partiel, mais son chiffre d'affaires annuel récurrent dépasse 1,2 million de dollars. Appliquer l’IA générative à un marché de niche très spécifique pourrait être aujourd’hui l’une des meilleures opportunités pour créer une activité secondaire rentable, sans nécessiter d’importants investissements techniques ou temporels.
3. Entreprises existantes utilisant l'IA générative pour améliorer leurs outils
Même si la plupart des innovations dans le domaine de l'IA générative proviennent probablement des startups, la majorité des produits que nous utilisons quotidiennement viendront de grandes entreprises technologiques établies. Aujourd'hui, les grandes sociétés technologiques et les entreprises à grande échelle commencent à entrer sur ce terrain, nombre d'entre elles s'efforçant d'intégrer des fonctionnalités comme GPT-3 ou Stability à leurs produits existants.
Ces innovations peuvent provenir de développements internes ou être acquises via des rachats externes. Ainsi, dans les 5 à 10 prochaines années, nous assisterons à de nombreux rachats d'entreprises d'IA par de grandes entreprises, offrant ainsi aux entrepreneurs d'excellentes opportunités.
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