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L’IA fait se petite révolution médiatique. Après les couacs liés à son renouveau, l’IA semblerait cette fois-ci bien lancée. De nouveaux métiers s’annoncent même, mais attention, il faut maîtriser l’anglais impérativement !
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Ingénieur requêteur sur IA : pas très intelligent, mais très lucratif... Les moteurs IA actuels ont déjà largement montré leurs faiblesses. Certains les ont même renommés en perroquets malcomprenants. Les critiques sont dures, mais les attentes de l’IA sont sans doute trop élevées. L’IA ne reste qu’un outil, imparfait. Loin des fantasmes des films d’anticipations, l’IA n’est pas un système intelligent, son but est simplement croire qu’il pourrait l’être.
Toutes les décennies, l’IA tente de percer. Jusqu’à maintenant, ce sont surtout seulement des learning machines qui ont fait leur preuve. Pour les Chat IA, cela est parti en vrille plus rapidement que prévu, mais rien de grave. L’on sait bien d’où cela vient. La base de connaissances. L’IA ne faisant que reprendre la connaissance que l’on veut bien lui donner. Si les utilisateurs lui injectent de fausses informations, le résultat sera totalement ridicule.
C’est d’ailleurs bien pourquoi les personnes en charge d’interagir avec l’IA vont devenir vraiment importantes. Il y aura donc des utilisateurs sans impact sur la base de connaissances de l’IA, le quidam moyen, et d’autres, ces super utilisateurs, dont les propos pourront être jugés comme exacts pour les moteurs d’inférences et influencer donc les bases de connaissances de l’IA. Autant dire que l’on va se retrouver indirectement en face d’autres êtres humains. Ainsi, à la différence de Microsoft, propriétaire indirect d’OpenChat GPT qui a laissé en pâture son IA (d’où ces vrilles totales...), Google ne souhaite pas effectuer la même erreur de son côté. Loin donc des phantasmes des jeunes pensant que l’IA va supplanter l’humanité, ou prendre leurs jobs, l’IA ne restera qu’un outil, rien de plus. L’homme ne sachant pas lui-même comment fonctionne précisément son cerveau, il serait illogique de penser qu’il puisse réellement inventer une machine capable de réelle intelligence.
Ce vent chaud souffle sur le petit monde de l’IA. Les startups sentent qu’il faut battre le fer pendant qu’il est chaud. Ainsi ces entreprises cherchent aussi à intégrer ces talents en leur proposant un emploi à plein temps. Dans un article sur ce nouveau « job de rêve », le Washington Post pointe du doigt une petite annonce de la start-up américaine Anthropic, basée à San Francisco, qui recrute un ou une « Prompt Engineer and Librarian » (ingénieur requêteur et bibliothécaire). Salaire annoncé : entre 175 et 335 000 dollars selon le profil, soit entre 164 et 315 000 euros. Le Boston Children’s Hospital a, lui, ouvert un poste pour un profil d’ingénieur prompt avec une grille de salaire plus basse : 73 à 100 000 dollars (94 000 euros par an au maximum).
Les Prompt engineer (ingénieurs requêteurs en français, du moins d’après ma traduction) n’ont besoin d’aucun diplôme (de fait, ce métier n’existait encore pas il y deux ans seulement), et n’ont pas besoin de savoir programmer. Les ingénieurs requêteurs IA sont des experts pour poser , aux chatbots IA - qui s’exécutent sur de grands modèles de langage - des questions qui peuvent produire les réponses souhaitées. Contrairement aux ingénieurs informaticiens qui codent, les ingénieurs prompts écrivent de la prose pour tester les systèmes d’IA à la recherche de caprices ; Des experts en IA générative ont déclaré au Washington Post que cela était nécessaire pour développer et améliorer les modèles d’interaction homme-machine .
Alex Shoop, un expert en conception de systèmes d’IA, a déclaré à Venture Beat qu’à mesure que les outils d’IA évoluent, les ingénieurs requêteurs aident à s’assurer que les chatbots sont rigoureusement testés , que leurs réponses sont reproductibles et que les protocoles de sécurité sont suivis. Il faut savoir parler aux algorithmes. « Le langage de programmation le plus en vogue en ce moment, c’est l’anglais », affirmait en février dernier Andrej Karpathy, ancien chef en intelligence artificielle pour Tesla et récente recrue d’OpenAI, la maison-mère de ChatGPT et Dall-E.
Pour devenir tuteur d’une intelligence artificielle, il faut comprendre comment fonctionnent les algorithmes afin de rédiger la bonne requête qui donnera le résultat souhaité. Car, pour aller au-delà de la question basique, comme « Donne-moi 10 titres pour évoquer un comparatif sur les cannes à pêche » (qui du reste ne fait appel qu’à de la connaissance mais à aucune intelligence), il faut bien connaître les arcanes du fonctionnement des intelligences artificielles. Formuler la bonne requête, cela s’apprend et cela se travaille. D’où l’idée d’un métier en soi, d’ingénieur requêteur.
« Je me suis spécialisé dans Midjourney pour créer des images pour mes clients, explique Quentin, designer freelance. J’ai appris à bien l’utiliser et je trouve que je peux davantage affiner mes recherches en précisant le style, la résolution, le ratio, donner plus ou moins de poids à un mot, en filtrer certains, etc. »
Mais le métier de requêteur IA ne se limite pas à entrer quelques mots dans un champ de recherche. Il faut aussi savoir évaluer la qualité de la réponse. ChatGPT, par exemple, livre ses réponses avec le plus grand des aplombs. Et pourtant, souvent, ces réponses sont truffées d’erreurs. Entraînée grâce à du contenu présent sur le web, l’IA ne sait pas forcément faire le tri entre une information véridique ou une intox. C’est le même souci avec Wikipédia. La majorité ne détient pas toujours la véracité de l’information. L’intelligence artificielle fait souvent des résumés et invente des "vérités" totalement irrationnelles (l’exemple de l’allocation de portefeuille financier sans risque, avec une partie importante de placements obligataires, une erreur commise par de nombreux néophytes, et donc reprise comme postulat par le moteur d’inférences).
Le métier d’ingénieur requêteur passe donc aussi par la vérification des données et des faits avancés mais aussi la connaissance de mots qui font littéralement partir en vrille le système. À l’inverse, certains vont en profiter pour exploiter de ces failles. En effet, détecter les faiblesses des intelligences artificielles peut aussi permettre de récupérer des données stratégiques d’entreprises qui n’ont pas été suffisamment sécurisées (et ont donc été scannées par ces IA).
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