L’IA évolue plus vite que nous Vocabulaire pour le décrire. Nous aurons peut-être besoin de nouveaux mots. nous avons “Connaissance” Nous n’avons pas de mot pour décrire la façon dont un seul esprit pense, mais ce qui se passe lorsque l’intelligence humaine et l’intelligence artificielle travaillent ensemble pour percevoir, décider, créer et agir. Appelons ce processus intelligence.
L’intelligence n’est pas un trait ; C’est le principe organisateur de la prochaine vague de logiciels où les humains et l’IA opèrent au sein du même modèle partagé d’entreprise. Les systèmes actuels traitent les modèles d’IA comme des éléments que vous invoquez de l’extérieur. Vous agissez en tant qu’« utilisateur », en demandant des commentaires ou en câblant les étapes « humaines dans la boucle » du flux de travail agent. Mais cela évolue constamment vers la coproduction : des personnes et des agents prennent ensemble des décisions, des arguments et des actions en temps réel.
Poursuivez votre lecture pour découvrir les trois forces qui animent ce nouveau paradigme.
Une ontologie unifiée n’est qu’un début
UN Lettres récentes aux actionnairesLe PDG de Palantir, Alex Karp, a écrit que « toute la valeur marchande ira dans les puces et dans ce que nous les appelons. ontologie” et a soutenu que ce changement n’est “que le début de quelque chose de beaucoup plus grand et plus significatif”. Par ontologie, Karp entend un modèle partagé d’objets (clients, politiques, ressources, événements) et de leurs relations. Il comprend ce que Palanti appelle la “couche cinétique” d’une ontologie qui définit les actions et les autorisations de sécurité qui connectent les objets.
À l’ère du SaaS, chaque application d’entreprise crée ses propres modèles d’objet et de processus. En combinaison avec une multitude de systèmes existants et des modèles souvent chaotiques, les entreprises sont confrontées au défi de les assembler. Il s’agit d’une tâche vaste et difficile, avec des redondances, des structures incomplètes et des données manquantes. Réalité : quel que soit le nombre de projets d’entrepôts de données ou de lacs de données lancés, peu d’initiatives parviennent à créer une ontologie d’entreprise unifiée.
Une ontologie unifiée est essentielle pour les outils d’IA agentique d’aujourd’hui. En connectant les organisations et en tant qu’ontologies fédérées, un nouveau paradigme logiciel émerge : l’IA agentique peut raisonner et agir non seulement au sein d’une application, mais aussi entre fournisseurs, régulateurs, clients et opérations.
Comme le décrit Karp, l’objectif est de « relier la puissance de l’intelligence artificielle aux objets et aux relations du monde réel ».
Modèles globaux et apprentissage continu
Les modèles actuels peuvent contenir un large éventail de contextes, mais contenir des informations ne signifie pas en tirer des leçons. L’apprentissage continu nécessite de stocker les connaissances plutôt que de les réinitialiser à chaque recyclage.
Google l’a récemment ciblé annonce Le « Nested learning » est une solution possible, basée directement sur les architectures LLM et les données de formation existantes. Les auteurs ne prétendent pas avoir résolu les défis liés à la construction de modèles mondiaux. Mais l’apprentissage imbriqué peut leur fournir la matière première : une mémoire persistante avec un apprentissage continu intégré au système. Les points finaux rendront le recyclage obsolète.
En juin 2022, Meta a été créée par Ian LeCun, scientifique en chef de l’IA un plan Pour une « intelligence artificielle autonome » qui présente une approche hiérarchique utilisant l’intégration conjointe pour effectuer des prédictions à l’aide de modèles mondiaux. Il appelle cette technique H-JEPA et plus tard dire franchement: “Les LLM sont doués pour gérer le langage, mais pas pour réfléchir.”
Au cours des trois dernières années, Metate LeCun et ses collègues ont mis en pratique la théorie H-JEPA avec les modèles open source V-JEPA et I-JEPA, qui peuvent apprendre des représentations images et vidéo du monde.
Interface de renseignement personnel
Une troisième force dans ce monde agentique et axé sur les ontologies est l’interface personnelle. Cela place les gens au centre plutôt que comme des « utilisateurs » à la périphérie. Ce n’est pas une autre application ; C’est le principal moyen par lequel une personne participe aux étapes ultérieures du travail et de la vie. Plutôt que de traiter l’IA via une fenêtre de discussion ou une API, l’interface d’intelligence personnelle sera toujours active, consciente de notre contexte, de nos préférences et de nos objectifs, et capable d’agir en notre nom dans l’ensemble de l’économie fédérée.
Analysons comment tout cela se met déjà en place.
En mai, Jony Ive a vendu sa société d’appareils d’IA io à OpenAI pour accélérer une nouvelle catégorie d’appareils d’IA. il Cette fois est mentionnée: “Si vous faites quelque chose de nouveau, si vous innovez, il y aura des conséquences inattendues, certaines seront merveilleuses, et d’autres nuisibles. Même si certaines des conséquences les moins positives étaient involontaires, je ressens toujours une responsabilité. Et cela se manifeste dans la détermination d’essayer d’être efficace.” Autrement dit, disposer d’un bon dispositif d’intelligence personnelle signifie bien plus qu’une simple opportunité d’entreprise intéressante.
Apple regarde au-delà du LLM vers des solutions sur appareil qui nécessitent moins de puissance de traitement et une latence plus faible lors de la création d’applications d’IA pour comprendre « l’intention de l’utilisateur ». Ils l’ont fait l’année dernière UI-ZEPAUne innovation qui conduit à une « analyse sur l’appareil » de ce que veut l’utilisateur. Cela touche directement le modèle économique de l’économie numérique d’aujourd’hui, où le profilage centralisé des « utilisateurs » transforme les données d’intention et de comportement en d’énormes sources de revenus.
Tim Berners-Lee, l’inventeur du World Wide Web, a récemment déclaré : “L’utilisateur est devenu un produit consommable pour l’annonceur… Il est encore temps de créer des machines qui fonctionnent pour les gens, et non l’inverse.” Le déplacement de l’intention des utilisateurs vers les appareils augmentera l’intérêt pour les normes sécurisées de gestion des données personnelles, difficileQue Berners-Lee et ses collègues développent depuis 2022. Idéal pour être associé à de nouveaux appareils personnels d’IA. Par exemple, Inrupt, Inc., une société fondée par Berners-Lee, a récemment intégré Solid à la norme MCP d’Anthropic. Portefeuille agent. Le contrôle personnel est plus qu’une caractéristique de ce paradigme ; Il s’agit d’une sécurité architecturale car les systèmes acquièrent la capacité d’apprendre et de fonctionner en permanence.
En fin de compte, ces trois forces s’accélèrent et convergent plus rapidement que la plupart ne le pensent. Les ontologies d’entreprise fournissent des noms et des verbes, la recherche de modèles mondiaux fournit une mémoire et un apprentissage persistants, et les interfaces personnelles deviennent des points de contrôle autorisés. La prochaine ère du logiciel n’arrive pas. C’est déjà là.
Brian Mulconor est vice-président principal Bien sûr, les laboratoires.
