Jonathan Ross, fondateur et PDG de l'entreprise de puces AI Groq, offre un point de vue contrarien : l'IA ne détruira pas des emplois, elle créera une pénurie de main-d'œuvre. Il décrit trois choses qui vont se produire à cause de l'IA : Tout d'abord, une pression déflationniste massive. "Cette tasse de café va coûter moins cher. Votre logement va coûter moins cher. Tout va coûter moins cher." Il explique que cela se produira grâce à des robots cultivant le café de manière plus efficace et à une meilleure gestion de la chaîne d'approvisionnement, ce qui signifie que les gens auront besoin de moins d'argent. Deuxièmement, les gens vont se retirer de l'économie. "Ils vont travailler moins d'heures. Ils vont travailler moins de jours par semaine, et ils vont travailler moins d'années. Ils vont prendre leur retraite plus tôt parce qu'ils vont pouvoir soutenir leur style de vie en travaillant moins." Troisièmement, de nouveaux emplois et industries vont émerger. Jonathan cite l'histoire comme preuve : "Pensez à il y a 100 ans. 98 % de la main-d'œuvre aux États-Unis était dans l'agriculture. Lorsque nous avons pu réduire cela à 2 %, nous avons trouvé des choses à faire pour ces 98 % de la population restante." Il continue : "Les emplois qui existeront dans 100 ans, nous ne pouvons même pas les envisager." Les développeurs de logiciels n'existaient pas il y a un siècle. Dans un autre siècle, ils n'existeront pas non plus, "parce que tout le monde va coder en vibe." Il en va de même pour les influenceurs, une carrière qui aurait été impensable il y a 100 ans mais qui rapporte maintenant des millions aux gens. Sa conclusion : la pression déflationniste, les retraits de la main-d'œuvre et de nouvelles industries que nous ne pouvons pas encore imaginer vont se combiner pour créer un seul résultat... "Nous n'allons pas avoir assez de personnes."

Le PDG de NVIDIA, Jensen Huang, avertit que l'avance de l'Amérique en matière d'IA est loin d'être sécurisée. Il décompose la compétition IA entre les États-Unis et la Chine en ce qu'il appelle un "gâteau à cinq couches." Et bien que les États-Unis dominent certaines couches, Jensen voit des vulnérabilités critiques dans d'autres... 1) Énergie : La Chine a deux fois plus que les États-Unis malgré une économie plus petite. Ce qui "n'a aucun sens" pour Jensen. 2) Puces : Les États-Unis sont "générations en avance," mais Jensen met en garde contre la complaisance. "Quiconque pense que la Chine ne peut pas fabriquer se trompe sur la grande idée." 3) Infrastructure : Mettre en place un centre de données aux États-Unis prend environ trois ans. En Chine ? "Ils peuvent construire un hôpital en un week-end." 4) Modèles : Les modèles de pointe américains sont "sans conteste de classe mondiale," mais "la Chine est bien en avance, très en avance sur l'open source." 5) Applications : Le sentiment public diffère fortement. Demandez aux deux populations si l'IA fera plus de bien que de mal, et "dans leur cas, 80 % diraient que l'IA fera plus de bien que de mal. Dans notre cas, ce serait l'inverse." L'avertissement de Jensen est clair. Être en tête en matière de puces et de modèles de pointe ne suffit pas quand on est à la traîne sur l'énergie, la rapidité des infrastructures, l'open source et la confiance du public. Gagner la course à l'IA nécessite de la force à travers toute la pile, et en ce moment, les États-Unis ont du travail à faire.

En 1956, l'humanité a atteint un tournant dont personne ne parle. 10 scientifiques se sont réunis dans des appartements universitaires pour poursuivre une idée que le monde appelait "science-fiction." C'était le moment du Big Bang de l'IA : À la fin de l'été 1955... John McCarthy (professeur de mathématiques au Dartmouth College) a rassemblé une équipe de stars : • Marvin Minsky - mathématicien cérébral de Harvard • Nathaniel Rochester - ingénieur pratique d'IBM • Claude Shannon - génie de la théorie de l'information • Plus 6 autres chercheurs Ensemble, ils ont rédigé une proposition de recherche pour un atelier d'été de deux mois au Dartmouth College. Quel était leur objectif audacieux ? Prouver que les machines pouvaient simuler chaque aspect de l'intelligence humaine — apprentissage, raisonnement, langage, résolution de problèmes. McCarthy a inventé ce nouveau domaine de recherche radical : "Intelligence Artificielle." C'était le moment de naissance de l'IA. Mais trouver quelqu'un pour financer cette recherche s'est avéré brutal ↓ McCarthy a demandé 13 500 $ (environ 159 000 $ aujourd'hui) à des bailleurs de fonds potentiels. La réponse ? Rejet après rejet. Les organisations ne pouvaient pas saisir les implications. L'idée que des machines "pensent" était trop radicale, trop philosophique, trop incertaine. Le domaine n'existait même pas encore - comment quelqu'un pouvait-il justifier d'y investir ? Enfin, après des mois de persistance, Rockefeller a accepté de financer le projet. Mais il y avait un hic : Ils n'investiraient que 7 500 $ (88 000 $ aujourd'hui). À peine assez pour couvrir les frais. En juin 1956, la recherche a commencé ↓ 11 scientifiques se sont réunis dans des appartements universitaires et des auberges louées pendant 6 à 8 semaines. "À l'époque, je croyais que si nous pouvions rassembler tout le monde pour y consacrer du temps, nous pourrions faire de réels progrès," a réfléchi McCarthy. La technologie dont ils disposaient était extrêmement primitive, rendant presque impossible de tester des idées théoriques. Mais le défi allait encore plus loin que le matériel ↓ Personne ne pouvait s'accorder sur ce que signifiait réellement "intelligence". Était-ce la résolution de problèmes ? Le raisonnement ? Le langage ? L'apprentissage ? Le groupe luttait avec des questions fondamentales qui n'avaient pas de réponses. • Minsky a plus tard admis qu'ils "avaient réalisé que l'intelligence n'était pas un puzzle soigné mais une vaste wilderness." • Un participant a décrit cela comme "programmer des machines pour apprendre était comme élever un enfant avec un ensemble d'outils cassé." Lorsque l'été s'est terminé en 1956, leur travail aussi. Ils sont partis avec : Pas de prototype Pas de consensus Pas de percée Mais quelque chose de bien plus important s'est produit ↓ Ils ont créé la fondation d'un tout nouveau domaine de recherche scientifique. Chaque système d'IA aujourd'hui — de ChatGPT aux voitures autonomes — trace sa lignée à ces 6 semaines en Nouvelle-Angleterre. L'été 1956 n'a produit aucune "machine pensante" fonctionnelle. Mais il a donné un nom à l'IA, une vision, et une communauté de penseurs renégats prêts à risquer tout pour un rêve impossible. Cet été a été le moment du Big Bang de l'IA. Et les ondes de choc continuent de s'étendre aujourd'hui. — Merci de votre lecture ! Vous avez aimé ce post ? Suivez @RealBigBrainAI pour plus de contenu comme celui-ci.