SenseTime Xu Li : recommande de promouvoir la formation professionnelle publique des outils d'IA pour favoriser la diversification des formes d'emploi

La valeur de l’IA ne réside pas dans le remplacement de l’humain, mais dans l’amplification de la créativité humaine.

Le 4 février, Xu Li, membre de la Conférence consultative politique de Shanghai, président-directeur général de SenseTime, a déclaré lors de la quatrième session de la quatorzième Assemblée de la Conférence consultative politique de Shanghai que les avancées dans les capacités des modèles continuent de fournir une dynamique pour l’émergence des « super individus ». Le mode super individuel est le plus adapté aux scénarios où l’on peut maximiser les avantages de la collaboration « seul + IA », tels que le bureau, la création de courts-métrages, le marketing, le codage, etc.

Lors d’une interview avec un journaliste, Xu Li a expliqué plus en détail la signification stratégique du super individu dans le contexte de la compétition mondiale en IA. Il a souligné que l’innovation dans les grands modèles américains est actuellement dominée par un modèle où « des superstars » mènent la danse, contrôlant une grande partie de la puissance de calcul et des investissements en capital, tandis que la Chine devrait davantage réfléchir à la construction de son propre écosystème de super individus. « Si un grand modèle n’est qu’un outil de gestion pour réduire les coûts et améliorer l’efficacité, sa commercialisation aura du mal à boucler la boucle ; mais une fois qu’il devient une livraison processuelle, habilitant les individus à réaliser la livraison, la explosion de productivité qui en résulte est très évidente ».

Xu Li a indiqué que les outils actuels présentent généralement des problèmes tels qu’un seuil d’utilisation élevé, des coûts d’apprentissage importants, et une efficacité d’utilisation encore peu répandue. L’absence d’un système de formation professionnelle publique limite encore leur utilisation, empêchant la véritable « démocratisation » de la technologie, créant un écart d’information technologique, et constituant un obstacle clé à la transformation de la créativité individuelle en productivité réelle.

D’un autre côté, l’amélioration des capacités des modèles dépend fortement des scénarios d’application. Il est nécessaire de fournir des solutions personnalisées pour des besoins fragmentés dans des secteurs ou domaines spécifiques. La rareté de données de haute qualité pour ces scénarios limite la précision, la capacité de généralisation et l’adaptabilité des modèles, rendant difficile la satisfaction des besoins avancés des super individus dans leur travail réel.

À ce sujet, Xu Li a proposé deux recommandations systémiques lors de cette session de Shanghai.

Premièrement, recommander au gouvernement de prendre l’initiative de promouvoir la construction d’un système de formation professionnelle publique pour l’application des outils IA.

Il a souligné que les cours en ligne liés au marché présentent généralement deux grands problèmes : d’une part, un manque de normes pour les qualifications et le contenu de la formation, et d’autre part, une orientation trop lucrative, rendant difficile la diffusion à large échelle auprès des travailleurs. Il est donc nécessaire de promouvoir systématiquement une formation gratuite et standardisée à l’utilisation des outils IA dans la société. Prenons l’exemple de Shanghai : il est conseillé que le Bureau des ressources humaines et de la sécurité sociale de la ville prenne l’initiative, en collaboration avec des institutions éducatives et des entreprises, pour concevoir et mettre en œuvre des programmes de formation couvrant des scénarios tels que le bureau, la création, le marketing, la programmation, afin d’aider les travailleurs à maîtriser les outils IA, à élargir leurs compétences professionnelles, à renforcer leur compétitivité sur le marché de l’emploi, et à favoriser une diversification des formes d’emploi.

Deuxièmement, exploiter pleinement les avantages des scénarios d’application variés de Shanghai, promouvoir le « test en premier lieu des scénarios » et encourager le développement diversifié des super individus à travers l’exploration et la pratique.

Xu Li a indiqué que Shanghai possède des ressources riches et à haute valeur dans des domaines tels que la finance, le commerce, la fabrication, la consommation, la gouvernance urbaine, et la culture créative. Il recommande que le gouvernement organise des actions spécifiques, en sollicitant la participation de toute la société pour recueillir des scénarios d’application de l’intelligence artificielle, en se concentrant sur des domaines comme le bureau intelligent, l’éducation, la santé, et les services financiers. Par le biais d’un mécanisme de « défi lancé et ouverture des scénarios », il faut guider et soutenir les super individus dans des environnements réels et de pointe pour mener des explorations et des pratiques diversifiées, afin de cultiver un ensemble de résultats applicatifs ayant un effet démonstratif et une valeur de diffusion.

Lors de l’interview, Xu Li a également souligné que de nombreuses « entreprises unipersonnelles » (OPC) émergent actuellement, dont les praticiens ont généralement une compréhension approfondie de l’IA et une forte capacité à utiliser les outils. Cependant, ces super individus font face à deux grands défis : d’une part, ceux qui comprennent la technologie IA ne possèdent pas forcément une connaissance approfondie du secteur ; d’autre part, les premiers outils IA natifs présentent des risques systémiques potentiels et des vulnérabilités en matière de sécurité lors de leur utilisation.

Par conséquent, Xu Li pense qu’il est également nécessaire de construire un système de soutien efficace autour des super individus. Il faut établir un mécanisme systématique de formation et de développement, afin de diffuser rapidement la logique fondamentale d’utilisation des outils IA à tous les secteurs, accélérant ainsi l’amélioration de la productivité sectorielle. Par ailleurs, dès la phase initiale d’application, il faut commencer à définir des limites de sécurité, en guidant de manière prospective pour éviter que, face à des risques exposés, on ne soit contraint de recourir à un mode de gouvernance passif de « développement d’abord, régulation ensuite, puis tout refaire ».

(Source : Pengpai News)