Au printemps, deux gadgets alimentés par l’IA ont fait grand bruit : le Humane AI Pin et le Rabbit R1. Tous deux promettaient une automatisation de l’IA et une conversation sans faille avec un assistant IA toujours présent et toujours utile. Malheureusement, ces deux appareils ont échoué. Le célèbre critique technologique Marques Brownlee a qualifié le Humane AI Pin de “pire produit que j’ai jamais testé”, tandis que le Rabbit R1 a reçu le verdict un peu plus clément de “à peine testable”.
Le Docteur John Pagonis, chercheur principal en UX chez Zanshin Labs, a observé que tout nouveau dispositif grand public doit prouver qu’il est meilleur que ce qui est déjà disponible, une tâche à laquelle les deux gadgets AI ont échoué. “Quel est le problème que ces appareils résolvent ? Quel est le besoin qu’ils comblent ? Ce n’est pas évident”, a-t-il déclaré.
Alors, est-ce la fin de l’histoire ? Pas tout à fait. Bien que Humane et Rabbit aient échoué, des solutions aux problèmes qui ont entravé ces nouveaux arrivants sont déjà sur le point d’arriver – et elles pourraient changer à jamais la technologie grand public.
Le principal ennemi des meilleurs modèles de langage de grande taille (LLM) actuels est la latence. Les gens s’attendent à une réaction lorsqu’ils tapent ou parlent, mais les meilleurs LLM résident dans les centres de données, ce qui peut entraîner des retards. C’est au cœur des problèmes de Humane et Rabbit. Des critiques ont souligné que les gadgets étaient lents à répondre et inutiles lorsque l’accès à Internet était peu fiable ou indisponible.
Pourtant, il existe une solution : placer le LLM sur le dispositif. J’ai mentionné cette possibilité dans un article pour IEEE Spectrum en décembre, et beaucoup de choses se sont passées depuis lors. Les annonces d’avril 2024 de Meta’s Llama 3, Microsoft’s Phi 3 et Apple’s OpenLEM ont apporté des gains importants en matière de qualité des petits modèles AI. Les fabricants de puces comme Apple, Intel, AMD et Qualcomm s’attaquent également au problème, améliorant les performances des coprocesseurs AI dans les ordinateurs portables, les tablettes et les smartphones.
Intégrer des LLM dans la technologie grand public permettra également de résoudre un autre problème clé : la vie privée. Rabbit’s R1 utilise un Large Action Model (LAM) pour automatiser des applications et des services, mais certains critiques ont exprimé leur malaise face à cette idée. Le LAM nécessite des informations personnelles, y compris des identifiants de connexion et des mots de passe, pour agir au nom de l’utilisateur. Rabbit a promis de gérer les informations de manière sécurisée, mais comme le modèle AI qu’il utilise est hébergé dans le cloud, les données sont inévitablement envoyées hors du dispositif.
Les gadgets AI butent sur des problèmes de conception. Les plus petits et rapides LLM qui fonctionnent sur l’appareil pourraient résoudre le problème de la latence, mais ils ne rédimeront pas instantanément les gadgets de Humane et Rabbit. Les deux ont commis de graves erreurs de conception qui entravent la facilité d’utilisation promise.
Cependant, ils étaient d’accord sur un point : l’échec des premiers gadgets AI laisse le champ ouvert à Apple, Google et Microsoft. Bien que la perspective puisse sembler décevante, elle implique que les futurs appareils équipés d’IA maintiendront le statu quo : ils ressembleront, sentiront et fonctionneront de la même manière que les smartphones auxquels nous sommes habitués.
Néanmoins, l’IA pourrait non seulement réinventer l’aspect visuel et tactile de la technologie grand public de demain, mais elle pourrait aussi alimenter une réinvention des logiciels que nous utilisons sur nos ordinateurs, tablettes et smartphones. Comme l’a souligné Patricia Reiners, les grandes entreprises technologiques ne dorment pas et pourraient proposer des systèmes d’exploitation simplifiés alimentés par l’IA qui anticipent les besoins des utilisateurs et automatisent les tâches courantes.
En fin de compte, la débâcle des gadgets AI précoces ouvre la voie à une nouvelle ère de technologie grand public, où l’IA pourrait non seulement améliorer l’efficacité et l’automatisation des dispositifs, mais aussi redéfinir la manière dont nous interagissons avec la technologie au quotidien.