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Dans cet épisode, nous avons Gerald Friedland, un expert de premier plan en IA et en apprentissage automatique. Gerald est un scientifique principal chez Amazon Web Services, professeur adjoint à UC Berkeley, et co-fondateur de Brainome. Il a travaillé au Lawrence Livermore National Laboratory et a fondé Audeme.

Gerald est reconnu comme l'un des chercheurs les plus influents en IA. Préparez-vous à une conversation passionnante sur sa carrière et l'avenir de la technologie.

Transcription Résumée

Jordi: Bienvenue dans le podcast Torras AI, Gerald ! Comment ça va ?

Gerald: Merci pour l'introduction. Je vais bien, merci. C'est génial d'être ici et de discuter de certains des développements passionnants en IA.

Jordi: Ravi de vous avoir ici. Alors, à quoi ressemble votre travail quotidien en tant que scientifique principal chez Amazon Web Services ?

Gerald: Mon travail quotidien est assez dynamique et implique un mélange de recherche et d'application. Chez Amazon Web Services, nous nous concentrons sur repousser les limites de la technologie et apporter des solutions innovantes aux problèmes pratiques. Une partie importante de mon rôle consiste à appliquer des concepts théoriques à des scénarios réels et à veiller à ce que nos solutions soient efficaces et évolutives. Étant donné le rythme rapide d'Amazon, il est crucial de réduire les expériences inutiles et de se concentrer sur ce qui est vraiment impactant.

Jordi: Incroyable. Cette année a vu des avancées significatives en IA. Quels sont, selon vous, les principaux accomplissements ?

Gerald: L'un des accomplissements les plus significatifs cette année est la réalisation que l'IA ne se limite plus seulement à l'apprentissage automatique. L'essor de l'IA générative, en particulier dans le langage, la vidéo et les images, a démontré que l'IA peut être productive et précieuse de manières que nous n'avions pas pleinement appréciées auparavant. Ce passage à l'IA générative a été un véritable tournant, rendant l'IA plus grand public et reconnue pour son potentiel de création et d'innovation.

Jordi: Absolument. Il y a beaucoup de battage médiatique et parfois des attentes démesurées. Quels sont vos avis à ce sujet ?

Gerald: Le battage médiatique peut en effet être à double tranchant. D'un côté, il attire l'attention et les investissements dans le domaine, ce qui est génial. D'un autre côté, il peut conduire à des promesses exagérées et finalement à la déception si la technologie ne répond pas aux attentes gonflées. Nous avons déjà vu cela avec les hivers de l'IA, où l'enthousiasme diminue en raison de promesses non tenues. Il est crucial de gérer les attentes de manière réaliste et de comprendre les capacités et les limites actuelles de l'IA pour éviter ce cycle.

Jordi: Vous avez mentionné l'histoire de l'IA remplaçant certains emplois. Quel est votre point de vue sur l'impact de l'IA sur les emplois aujourd'hui ?

Gerald: L'IA a effectivement eu un impact sur les emplois, mais pas nécessairement de manière négative. Alors que certaines tâches ont été automatisées, l'IA a surtout augmenté la productivité et permis de nouveaux types d'emplois. Par exemple, les ingénieurs logiciels utilisent désormais l'IA générative pour écrire des extraits de code, ce qui améliore leur productivité au lieu de les remplacer. La clé est de considérer l'IA comme un outil qui augmente les capacités humaines plutôt que de remplacer entièrement les humains.

Jordi: Cela a du sens. Avec l'essor de l'IA générative, comment voyez-vous son rôle dans le développement logiciel ?

Gerald: L'IA générative joue un rôle de soutien dans le développement logiciel. Elle peut gérer des tâches répétitives et ennuyeuses, telles que l'écriture de petits extraits de code ou la génération de documentation, ce qui libère les développeurs pour se concentrer sur des aspects plus complexes et créatifs de leur travail. Cependant, les tâches fondamentales de l'ingénierie logicielle, telles que la conception d'architectures, l'intégration de systèmes et la gestion des dépendances, nécessitent toujours une expertise humaine et une supervision.

Jordi: D'accord. L'IA élimine les tâches ennuyeuses, rendant le travail plus efficace. Vous avez inventé le terme "computics". Pouvez-vous expliquer ce que cela signifie ?

Gerald: Computics est un terme que j'ai inventé pour combiner l'informatique et la physique. Il met l'accent sur l'importance de comprendre les principes physiques sous-jacents à la science des données et à l'IA. En saisissant ces fondamentaux, nous pouvons mieux nous adapter aux nouveaux défis et nous assurer que nos solutions sont robustes et efficaces. Cette approche comble l'écart entre les concepts théoriques et les applications pratiques, offrant une compréhension plus complète du fonctionnement des systèmes d'IA.

Jordi: Fascinant. Vous avez écrit un livre sur l'apprentissage automatique et l'IA. Pouvez-vous nous en dire plus ?

Gerald: Absolument. Le livre s'intitule "Information-Driven Machine Learning." Il explore les principes d'ingénierie derrière la science des données et l'IA, offrant une exploration détaillée de la façon dont ces technologies fonctionnent. Le livre est disponible sur Amazon et dans d'autres librairies, et je suis ravi d'annoncer qu'une traduction en allemand est à venir. Il est conçu pour être accessible aussi bien aux débutants qu'aux professionnels expérimentés dans le domaine.

Jordi: Génial. Comment les gens peuvent-ils vous contacter ?

Gerald: Je suis actif sur LinkedIn. C'est une excellente plateforme pour le réseautage professionnel et la discussion d'idées dans notre domaine. Je suis toujours ouvert à me connecter avec d'autres passionnés d'IA et d'apprentissage automatique.

Jordi: Merci beaucoup, Gerald. Cette conversation a été incroyable. Pour notre public, je vais inclure un lien vers le LinkedIn de Gerald. Restez à l'écoute pour le prochain épisode de Torras AI.