Il y a un peu plus de deux ans – déjà! – que j’avais écrit un premier billet sur l’intelligence artificielle générative. À l’époque, j’étais plutôt neutre. Ce n’est plus le cas.

Je ne surprendrai personne en disant que la situation n’a pas vraiment évolué en bien, au point qu’aujourd’hui, sur les réseaux, je me retrouve à masquer ou bloquer de plus en plus de gens qui les utilisent en masse. Cette technologie est de plus en plus utilisée, d’une part pour des usages triviaux et, d’autre part, pour des usages plus professionnels. Et c’est un problème, sur plein de niveaux.

En très très résumé, ce que l’on appelle « intelligence artificielle générative » est un ensemble d’algorithmes qui utilisent des vastes collections de données et les recombinent à la demande pour créer des contenus: textes, images, mais aussi musique et vidéos.

Pour le profane, le résultat est bluffant et ça fait partie du problème. Pour paraphraser Cory Doctorow, l’IA générative ne va pas remplacer votre boulot, mais des gens qui vendent ce genre de service vont essayer de convaincre votre patron que leur bouzin peut faire votre boulot aussi bien et pour moins cher. Spoiler: ils mentent. Ou ils y croient et ils sont très cons.

En vrai, de par leur conception même, les IA génératives ne peuvent que reproduire de façon médiocre ce qui existe déjà. Ce sont littéralement des machines à plagier. Et c’est évident pour n’importe qui avec un minimum d’expérience dans la création. Dit autrement, c’est souvent moche, voire très moche.

OK, j’admets que c’est un point quelque peu subjectif, mais il y a plus. Les IA génératives sont des processus qui demandent des grosses puissances de calcul. On en est au point où des centres de calculs sont massivement construits spécifiquement pour cet usage, ce qui implique un accroissement considérable de la consommation en électricité et en eau, à un moment où ce sont des ressources qui deviennent de plus en plus critiques.

En plus, ce sont des modèles qui doivent être « entraînés » par des humains. Le plus souvent des travailleurs du clic, payés une misère dans des pays en développement. Un impact social à ajouter à celui de tous les créateurs qui voient de plus en plus de clients potentiels avoir recours à l’IA générative parce que c’est moins cher, en plus du fait que cette même IA générative pille sans vergogne leurs créations pour alimenter ses collections de données.

Pour résumer, l’IA générative produit des contenus médiocres, voire carrément faux, tout en cramant la planète et en pourrissant la vie de plein de gens. On dirait que les années 2020 sont placées sous le signe des systèmes qui utilisent un max de ressources pour des résultats au mieux nuls, au pire néfastes (cryptos, NFT, etc.).

Pour être franc, je ne vois pas comment on peut avoir un minimum d’empathie et continuer à utiliser ces merdes. Et même, ce n’est juste pas efficace.

Je dois quand même nuancer: il y a des usages qui peuvent être justifiés. Mais ils doivent se comprendre dans le cadre des problèmes que je mentionne plus haut. Je peux me tromper, mais je pense qu’un outil comme la réduction de bruit sur Lightroom est raisonnablement inoffensif (on ne va pas se mentir: en tant que photographe, j’espère très fort que ce soit le cas).

Mais j’en arrive à un point où je suis en train de systématiquement désactiver tous les systèmes qui utilisent de l’intelligence artificielle générative. Et ce n’est pas si facile, parce que les gens qui en vendent, ils semblent avoir décidé qu’on en mangerait matin, midi et soir, qu’on le veuille ou non.

Et je ne sais pas pour vous, mais ces techniques de forceur, c’est un argument supplémentaire pour rejeter le bazar.

Photo de Markus Winkler sur Unsplash.

Stéphane “Alias” Gallay, graphiste de profession, quinqua rôliste, amateur de rock progressif, geek autoproclamé et résident genevois, donc grande gueule. On vous aura prévenu.

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