(English version follows)
Ces dernières années, toute mon énergie était dédiée aux groupes de recherche que j’ai eu le plaisir d’animer dans plusieurs organisations. L’écriture et la vulgarisation (qui sont la deuxième facette de mon métier), étaient laissés de côté, ou réservés à des publics plus restreints. J’ai eu envie de revenir à l’écriture ! Et c’est ainsi que j’ai décidé d’entamer l’année 2024 en réservant un peu de temps pour partager avec vous mes sujets d’intérêt scientifiques et technologiques à travers une nouvelle publication : ce blog.
Ici nous parlerons des nouvelles technologies d’Intelligence Artificielle, et en particulier des modèles génératifs. La génération est un sujet que j’aime tout particulièrement : mon parcours académique s’y est en grande partie intéressé, que ce soit mon sujet de thèse de Doctorat qui est la génération de texte , ou le projet GITAN, à l’École Polytechnique qui était dédié au passage du texte à l’image.
Mais nous ne parlerons pas que de génération : implanter les technologies de l’IA dans des applications utilisables par de vastes populations, que ce soit d’employés ou de clients, est un défi en soi, et j’ai eu la chance de travailler sur ces aspects dans mes groupes de recherche industriels (mon expérience est présentée ici ). Besoin en nouvelles compétences, nouvelles façon de faire, difficultés inédites sont au cœur de la problématique du déploiement de l’Intelligence Artificielle dans les organisations. On parle de gestion du changement, de gestion de talents, de changements de cultures. Sur ces sujets, aussi, j’aimerais partager mon expérience ici.
Les nouvelles technologies génératives constituent sans aucun doute un changement de paradigme qui va profondément transformer nos sociétés: pour la première fois, des algorithmes sont capables de traiter des mediums historiquement humains et résistants à l’automatisation tels que le langage ou l’image en simulant certains aspects du raisonnement ou de la créativité. Jusqu’ici l’informatique et sa palette de solutions algorithmiques était largement finie ce qui lui rendait difficile la capacité d’offrir des applications dans des domaines naturellement humains: ce n’est plus le cas. Là ou l’algorithme d’IA et d’apprentissage automatique classait ou détectait, il est désormais capable de transformer (un document en document, une image en texte ou un texte en image, une description, une idée …): cette capacité de transformer est fondamentalement disruptive et neuve. Il me semble que la révolution industrielle de l’IA est ici, et c’est sur cela que j’aimerais échanger avec vous.
Au suivant ! 
In recent years, all my energy was devoted to the research groups I had the pleasure to build and lead in several organizations. Writing to make complex subjects easier to access for everybody (the second facet of my profession), was put on pause or reserved to more restricted audiences. I was missing that and wanted to get back to writing! So I’ve decided to start 2024 by setting aside some time to share my scientific and technological interests with you through a new publication: this blog.
Here we’ll be talking about new Artificial Intelligence technologies, and in particular generative models. Generation is a subject I’m particularly fond of: my academic career has been largely concerned with it, whether it’s my PhD thesis on text generation, or the GITAN project at the École Polytechnique, which was dedicated to the transition from text to image.
But we’re not just talking about generation: implementing AI technologies in applications that can be used by a wide range of populations, whether employees or customers, is a challenge in itself, and I’ve had the good fortune to work on these aspects in my industrial research groups (my experience is presented here ). The need for new skills, new ways of doing things, new difficulties are key (and novel) difficulties to deploy Artificial Intelligence in organizations. We’re talking about change management, talent management and cultural change. On these subjects, too, I’d like to share my experience here.
The new generative technologies undoubtedly represent a paradigm shift that will profoundly transform our societies: for the first time, algorithms are capable to process human mediums historically resistant to automation, such as language or images, by simulating certain aspects of reasoning or creativity. Until now, computer science and its range of algorithmic solutions was largely finite, making it difficult for it to offer applications in human domains: this is no longer the case. Where AI and machine learning algorithms were used to classify or detect, they are now capable of transforming (a document into a document, an image into text or text into image, a description, an idea…): this ability to transform is fundamentally disruptive and new. It seems to me that this is where AI’s industrial revolution lies, and this is what I’d like to discuss with you.