IA en tant qu’OS : métaphore d’un futur connecté

L'IA pourrait devenir un OS, changeant la gestion et l'interaction avec les ordinateurs et les smartphones. Déjà intégrée dans les OS actuels pour des tâches spécifiques, l'IA pourrait évoluer vers une interface principale ou un système autonome. Cela présente des défis en matière de sécurité, de confidentialité et d'éthique, et influencera profondément l'informatique future.

L’idée que l’intelligence artificielle (IA) pourrait devenir un système d’exploitation (OS) est une métaphore intéressante qui soulève plusieurs points de discussion.

D’abord, comprenons ce qu’est un OS. Un système d’exploitation est un logiciel qui, en tant que couche fondamentale, gère les ressources matérielles d’un ordinateur et fournit des services communs pour les logiciels d’application. Les exemples incluent Windows, macOS, et Linux. Quand on dit que l’IA « deviendra l’OS », cela peut signifier plusieurs choses :

• Intégration de l’IA dans les systèmes d’exploitation existants : Cela se produit déjà. Par exemple, les assistants vocaux comme Siri ou Cortana sont intégrés dans les OS mobiles et de bureau. L’IA aide dans la gestion des tâches, l’optimisation des performances et la sécurité.
• L’IA comme interface principale : Dans ce scénario, l’IA ne serait pas seulement un outil ou une application au sein du système, mais l’interface principale à travers laquelle les utilisateurs interagissent avec leurs appareils, remplaçant potentiellement les interfaces traditionnelles basées sur des icônes et des fenêtres.
• Systèmes d’exploitation basés sur l’IA : Ici, l’IA ne se limite pas à être une couche ou une fonctionnalité ajoutée à un OS existant, mais devient le cœur autour duquel le système est construit. Cela pourrait signifier une gestion plus intelligente des ressources, une adaptation et une personnalisation en temps réel selon les besoins de l’utilisateur, et une meilleure intégration entre les différents appareils et services.
• L’IA comme système autonome : Dans un sens plus futuriste, certains envisagent un monde où l’IA n’est pas seulement une partie d’un OS, mais un système autonome capable de prendre des décisions, d’apprendre et de s’adapter sans intervention humaine directe.

Les 4 points ci-dessus sont au coeur du recrutement, des rachats et des équipes des 2 OS leader sont en place dans le travail quotidien de leurs stratégies. Cependant, il est important de noter que transformer l’IA en un véritable « système d’exploitation » pose des défis significatifs. Cela inclut des questions de sécurité, de confidentialité, de fiabilité, d’éthique, et de contrôle. L’IA est puissante, mais elle a aussi ses limites et doit être conçue et utilisée de manière responsable.

Bien que l’IA puisse devenir un composant de plus en plus central des systèmes informatiques, la métaphore de l’IA en tant qu' »OS » doit être prise avec prudence. Elle suggère une intégration profonde et une influence étendue de l’IA, mais cela ne signifie pas nécessairement que l’IA remplacera les systèmes d’exploitation tels que nous les connaissons aujourd’hui en tout cas pas dans les 5 prochaines années ! D’autant qu’il y des défis de taille pour toucher l’usages des utilisateurs quotidiens.

L’IA modifie le paysage informatique de trois manières significatives : dans la fabrication, dans leur programmation et dans leur utilisation.

Le hardware est clé

Au fil des années, les logiciels ont été à l’avant-garde de l’innovation dans de nombreux domaines, des ordinateurs personnels aux smartphones, grâce à des plateformes matérielles bien définies et des architectures (ISA). Cependant, l’avènement de l’ordinateur moderne est en train de modifier profondément la relation entre le logiciel et le matériel. De nombreuses applications d’IA, telles que la reconnaissance faciale, les assistants virtuels et les véhicules autonomes, dépendent désormais du matériel pour innover et évoluer.

Microsoft, ayant échoué dans le domaine du hardware mobile, pourrait avoir des regrets de ne pas avoir un smartphone à disposition, surtout que les IA avancées telles que les LLM et SLM nécessitent un hardware adéquat. En attendant, le smartphone reste le leader dans l’univers des OS : fin 2022, 54 % de la population mondiale, soit 4,3 milliards d’individus, possédaient un smartphone.  En 2021, le Pixel 6 a été le premier téléphone à avoir une puce distincte dédiée à l’IA qui se trouve à côté de son processeur standard. Et la puce qui fait fonctionner l’iPhone contient depuis deux ans ce qu’Apple appelle un moteur “neural engine” également dédié à l’IA.

Les lancements comme l’AI Pin et le Rabbit R1 sont les premières tentatives d’un hardware qui s’engage dans une quête audacieuse pour transcender le smartphone ! le chemin sera encore long mais il montre l’importance d’avoir plus qu’une interface…

La programmation est clé

Au cours de la dernière décennie, les applications mobiles et les expériences des utilisateurs mobiles ont considérablement évolué.  L’un des principaux facteurs qui ont contribué à ce changement spectaculaire est l’évolution et l’utilisation de l’intelligence artificielle. N’oublions pas que les développeurs utilisent l’IA pas seulement pour coder, mais aussi pour améliorer les fonctionnalités de leurs applications, comme la reconnaissance vocale, la recommandation personnalisée et la détection d’objets. Grâce à l’IA, les applications mobiles peuvent offrir des expériences plus intelligentes et intuitives à leurs utilisateurs. La déferlante de l’IA touche aussi les outils de développement comme FlutterFlow AIGen par exemple.

Le projet IDX de Google initiative visant à fournir une suite de développement d’applications Web avec des améliorations de l’IA, prend en charge le développement Android et iOS alors que l’entreprise s’oriente vers la simplification et la suppression de certains des défis auxquels les développeurs ont été confrontés jusqu’à présent. L’outil brise les obstacles au développement iOS, qui tourne généralement autour de l’utilisation d’un Mac.

La latence est clé

Beaucoup de ces applications imposent des exigences en temps réel avec des implications critiques pour la sécurité. La navigation autonome, par exemple, impose une limite de latence de réponse. Par exemple quand Google inclut les gestes de la main dans un smartphone, cela doit se faire en quelques centaines de millisecondes. D’ici 2025, on estime que 70% des logiciels d’IA dans le monde seront exécutés à la périphérie (edge computing). Le cœur de l’informatique est en train de passer du calcul numérique à la prise de décision.

Les fabricants de puces comme Intel et Arm et Nvidia, qui ont fourni la plupart des premiers GPU, pivotent pour fabriquer du matériel spécialement conçu pour l’IA. Google et Facebook se frayent également un chemin dans cette industrie pour la première fois, dans une course à la recherche d’un avantage de l’IA grâce au matériel. La puce du Pixel 6 de Google a été une version mobile de la TPU (Tensor Processing Unit) de Google, conçue spécifiquement pour les besoins de l’intelligence artificielle. À la différence des puces classiques axées sur des calculs rapides et précis, les TPU sont optimisées pour gérer de grands volumes de calculs moins précis, typiques des réseaux de neurones. Google utilise ces puces depuis 2015 pour des tâches telles que le traitement d’images et les requêtes de recherche en langage naturel. DeepMind, une entreprise affiliée à Google, les emploie également pour l’entraînement de ses IA.

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