Pourquoi 95% des projets pilotes d'IA echouent : La voie de SingularityNET vers l'AGI

Comment l'Artificial Superintelligence Alliance prevoit de devancer les geants de la tech dans la course a l'AGI

Janet Adams, COO de SingularityNET et membre fondatrice de l'Artificial Superintelligence Alliance (ASI), a presente un expose saisissant au Global AI Show aux Emirats arabes unis. Son message : alors que le monde est obsede par les grands modeles de langage, la veritable voie vers l'AGI—et le ROI en entreprise—passe par l'IA neurosymbolique. Forte d'une experience dans la technologie bancaire et la regulation de l'IA, Adams apporte un regard de praticienne sur ce qu'elle appelle "la course ou le gagnant rafle tout" pour l'intelligence artificielle generale.

Sur l'importance de la propriete de l'AGI : "If that technology is owned by a very few privileged big tech companies or government powers, it will be the most intelligent, the most powerful technology ever invented. It will have the ability to be a winner takes all race." (Si cette technologie appartient a quelques entreprises technologiques privilegiees ou puissances gouvernementales, ce sera la technologie la plus intelligente et la plus puissante jamais inventee. Elle aura la capacite d'etre une course ou le gagnant rafle tout.) La reponse de SingularityNET est un developpement decentralise et open-source—un defi direct aux approches fermees d'OpenAI, Google et Microsoft.

Sur le secret inavoue de l'IA en entreprise : "MIT recently did a very vast report on implementation of AI in industry. They concluded that 90% of companies are saying they have implemented some form of AI in their company. But 95% of the generative AI pilots show no measurable ROI." (Le MIT a recemment publie un rapport tres complet sur l'implementation de l'IA en industrie. Ils ont conclu que 90% des entreprises disent avoir implemente une forme d'IA dans leur societe. Mais 95% des projets pilotes d'IA generative ne montrent aucun ROI mesurable.) Adams l'a constate de ses propres yeux : des equipes IA mises en place avec enthousiasme, puis demantelees quand les resultats ne se concretisent pas.

Sur pourquoi les LLMs echouent dans les domaines a fort enjeu : "In anything which is high stakes—finance, education, healthcare, aviation, manufacturing, oil and gas—the industries in which you can't afford to make a mistake cannot effectively deploy LLMs for any serious processing." (Dans tout ce qui est a fort enjeu—finance, education, sante, aviation, industrie manufacturiere, petrole et gaz—les industries qui ne peuvent pas se permettre d'erreurs ne peuvent pas deployer efficacement les LLMs pour un traitement serieux.) Le probleme des hallucinations n'est pas un bug a corriger ; c'est fondamental au fonctionnement des reseaux de neurones.

Sur l'avantage de l'IA neurosymbolique : "Neurosymbolic AI—they can reason and they can explain themselves in a way that regulators can approve, in a way that executives can understand that they are fulfilling their fiduciary duty towards their customers." (L'IA neurosymbolique—elle peut raisonner et s'expliquer d'une maniere que les regulateurs peuvent approuver, d'une maniere que les dirigeants peuvent comprendre qu'ils remplissent leur devoir fiduciaire envers leurs clients.) C'est le differenciateur cle : une explicabilite qui repond aux exigences reglementaires, pas des predictions en boite noire.

Sur le rythme du developpement de l'IA : "AI is increasing in power at 10x a year right now. That means in three years it's going to be a thousand times smarter than today. We as humanity, our brains, we can't even get our heads around what this could mean." (L'IA augmente en puissance de 10 fois par an actuellement. Cela signifie que dans trois ans, elle sera mille fois plus intelligente qu'aujourd'hui. Nous, en tant qu'humanite, nos cerveaux ne peuvent meme pas concevoir ce que cela pourrait signifier.) SingularityNET croit que l'AGI arrivera dans 1 a 3 ans—et ils construisent l'infrastructure decentralisee pour s'assurer qu'elle beneficie a tous.

Sur le Web4 et les agents IA : "Web 4 is the web of AI. It's where we will have AI intelligent agents interacting with each other to do much of the work that humans currently do. They're taking that basic programmable researchy stuff that we all do in our day jobs, and it's moving on to the web." (Le Web 4 est le web de l'IA. C'est la ou nous aurons des agents IA intelligents interagissant les uns avec les autres pour faire une grande partie du travail que les humains font actuellement. Ils prennent ce travail de recherche programmable de base que nous faisons tous dans nos emplois quotidiens, et ca passe sur le web.) La couche agentique de l'ASI Alliance (via Fetch.ai) est concue exactement pour ce futur multi-agents.

5 points cles de Janet Adams sur l'IA en entreprise et l'AGI

• Le ROI exige une reimagination, pas des ajouts - Les entreprises qui obtiennent des resultats adoptent une approche "IA d'abord", reimaginant toute leur activite dans le monde de l'IA, au lieu de demander "ou puis-je mettre un chatbot"
• Le neurosymbolique bat le neural seul - Les graphes de connaissances contiennent des informations semantiques plus riches que les bases de donnees ; l'IA neurosymbolique utilise moins de calcul et produit des resultats explicables
• ASI Chain vise 100K TPS - Leur blockchain optimisee pour l'IA rivalise avec les vitesses de transaction de Visa, permettant la messagerie en temps reel entre agents IA a l'echelle du reglement financier
• La decentralisation empeche le "gagnant rafle tout" - L'ASI Alliance (SingularityNET, Fetch.ai, Kudos) utilise la gouvernance communautaire pour empecher toute partie unique de controler l'AGI
• OpenCog Hyperon permet la collaboration multi-IA - Leur framework permet a differents types d'IA (evolutionnaire, logique, neurale) d'interagir, d'apprendre et d'evoluer ensemble vers l'AGI

Ce que cela signifie pour les organisations deployant des agents IA

La these d'Adams va a contre-courant du battage mediatique actuel sur l'IA : les LLMs seuls ne delivreront pas de valeur en entreprise dans les domaines ou les erreurs coutent cher. La voie a suivre combine les capacites actuelles de l'IA avec des methodes neurosymboliques capables de raisonner, d'expliquer et de passer l'examen reglementaire. Que vous adheriez ou non au calendrier AGI de SingularityNET, son point sur le taux d'echec de 95% des projets pilotes d'IA generative merite attention. Les organisations qui reussissent avec l'IA ne saupoudrent pas de chatbots sur les processus existants—elles repensent fondamentalement comment les humains et les machines travaillent ensemble dans ce qu'elle appelle l'ere "Web4".