Non, AI ne vous remplacera pas bientôt
Replay: On parle beaucoup de l’IA, mais cela peut être un sujet émotif, avec des ordinateurs qui remplacent les humains. On a des nouvelles pour toi, ils ne le feront pas, du moins pas à moins qu’on ne le veuille.
Nous avons eu une excellente réponse à Article de Larissa Mori sur l’état de l’IA dans l’industrie de la post-production, mais cela a également suscité une discussion sur le sujet plutôt émotif de savoir si les humains seront plus nécessaires.
C’est un sujet qui revient assez fréquemment à mesure que les logiciels deviennent plus intelligents et plus rapides, produisant souvent des résultats en quelques secondes qui prendraient plusieurs heures à un humain. Dans mon esprit, c’est un Bien chose, mais l’utilité de l’IA met en évidence quelque chose d’important, et c’est que les humains sont naturellement paresseux. Nous le sommes, je suis désolé de l’avoir souligné, mais nous le sommes tout simplement. Les humains aiment faire des choses amusantes, en particulier dans les industries créatives, et l’IA peut vraiment nous être bénéfique dans ces domaines.
Il convient de souligner que l’IA, bien qu’elle ait une « intelligence » dans la description, n’est pas en fait une intelligence réelle. Il n’est pas sensible, et il n’a pas d’opinion sur vous. L’IA est idéale pour certaines tâches, par exemple le tri d’images identifiant des formes et des caractéristiques communes, mais elle est terrible pour d’autres, comme prendre une décision subjective sur la coordination de vos couleurs de vêtements pour la journée. Vous pourriez être en mesure de former un système d’IA pour vous donner des recommandations de coordination des couleurs, mais cela sera basé sur les informations qu’un programmeur humain lui donne plutôt que sur l’opinion de l’ordinateur sur la mode.
Il existe différents sous-ensembles d’IA. L’intelligence artificielle est le terme général qui englobe tout, mais il existe des variations sur les types d’IA et leur fonctionnement, de l’apprentissage automatique aux réseaux de neurones en passant par l’apprentissage profond. La version profane est que l’apprentissage automatique est le plus « basique », le système nécessitant une assistance humaine pour l’aspect apprentissage, tandis que les réseaux de neurones et l’apprentissage profond (qui est un réseau de neurones en couches plus avancé) peuvent effectuer l’aspect apprentissage sans supervision. Cela signifie que les systèmes d’apprentissage en profondeur peuvent également être mis à l’échelle beaucoup plus facilement.
Parmi tous ceux-ci, c’est l’aspect de l’apprentissage en profondeur qui préoccupe la plupart des gens. L’idée qu’une machine peut assimiler efficacement l’information et apprendre par elle-même par essais et erreurs. Et s’il découvre quelque chose que nous ne voulons pas?
L’IA n’est aussi bonne que les informations qui lui sont données
Les systèmes d’IA, aussi avancés soient-ils, ne sont aussi bons que les informations que leurs programmeurs humains leur donnent pour référence. Il existe des systèmes remarquables qui peuvent effectuer des tâches incroyables, comme Watson d’IBM, mais l’IA ne peut jamais remplacer les humains à moins qu’elle ne devienne sensible. La force de Watson n’est pas qu’il est réellement intelligent en tant que tel, mais qu’il peut croquer très rapidement une quantité absolument gargantuesque d’informations et produire des résultats toujours plus précis. Cela ne signifie pas que Watson prendra soudainement conscience de sa propre existence.
Quelle que soit la qualité de l’IA, il est douteux qu’elle puisse prendre des décisions vraiment créatives, sauf par accident, et cela signifie qu’elle ne vous remplacera pas en tant qu’éditeur vidéo ou coloriste. Cela va être très long, voire jamais, avant qu’une machine puisse comprendre pourquoi une composition cinématographique particulière et inhabituelle fonctionne sur le plan émotionnel. Il ne pourra pas noter une image de manière créative car il ne comprendra pas l’histoire, et donc où précisément votre attention doit être sur une image. Il ne comprendra pas la nuance émotionnelle du regard ou de la réaction d’un acteur à un autre acteur. En d’autres termes, cela va être très long, si jamais, avant que l’IA soit capable de prendre les décisions vraiment subtiles basées sur les émotions qui permettent vraiment une édition ou une note incroyable.
Quelle IA être bon à, cependant, traite de nombreuses informations avec lesquelles les humains ne veulent tout simplement pas être dérangés. En d’autres termes, il peut extraire beaucoup de données très rapidement et effectuer de gros travaux de balayage que les humains trouvent ennuyeux, fastidieux et répétitifs. Dans le monde de l’étalonnage des couleurs, les caméras correspondantes sont un exemple d’une tâche que l’humain moyen n’aime probablement pas faire 1000 fois par an pour une série télévisée par exemple. Un logiciel basé sur l’IA tel que Colourlab Ai est conçu pour accomplir cette tâche et plus encore.
Colourlab Ai peut correspondre à des milliers d’heures de séquences pour plus de cohérence et appliquer un aspect gradué de base en quelques secondes. Bingo, vous venez d’économiser beaucoup d’heures de travail et de fatigue oculaire, et vous pouvez maintenant vous concentrer sur les aspects créatifs de la notation du film ou de l’émission de télévision sur laquelle vous travaillez. Ce n’est pas remplacer toi, c’est aider vous.
Nous avons maintenant des systèmes d’édition qui peuvent faire correspondre les plans au script et identifier les personnes et les objets pour ajouter automatiquement des métadonnées. Le fait que le logiciel effectue une édition d’assemblage basée sur un script et superpose automatiquement plusieurs prises permettrait d’économiser une tonne de travail, ce qui laisserait plus de temps à l’éditeur pour effectuer les tâches les plus productives, telles que choisir la meilleure prise, ajuster les timings et trouver ces coupures nuancées, etc. Encore une fois, un tel système aide plutôt que de remplacer les humains.
Moins de temps, moins d’argent ?
Il existe cependant un autre argument utilisé contre l’IA concernant cette idée d’assistance. Et c’est la crainte que, parce que l’IA a accéléré certaines tâches, une création donnée gagne moins d’argent si elle charge sur une base temporelle. Une demi-journée ou même une journée complète ou plus qui pourrait être traditionnellement facturée pour la journalisation des prises de vue ou l’édition d’assemblage pourrait être perdue en raison de l’IA effectuant la même tâche en quelques secondes. C’est une préoccupation assez valable à première vue, même si nous prenons en compte l’idée que vous pouvez intégrer plus de clients dans la même période. Mais si ces clients n’existent pas en premier lieu, vous ne pouvez pas en entasser plus si vous n’avez toujours que la même quantité de clients.
D’un autre côté, l’IA pourrait vous laisser plus de temps pour avoir une vie réelle. Soyons parfaitement honnêtes, le temps que la plupart des créatifs facturent n’est pas le temps réel qu’ils consacrent à quelque chose. Le plus souvent, le temps réel passé sur un travail est beaucoup plus que ce qui a été cité, ce qui entraîne du stress, un surmenage et moins de temps passé avec la famille et les amis.
En d’autres termes, le problème de la plupart des créatifs n’est pas qu’ils font le travail trop rapidement, mais qu’ils doivent travailler comme des fous pour respecter des délais serrés. Quand nous y pensons comme ça, tout ce qui peut aider à automatiser et à accélérer certaines des tâches les plus banales devrait être le bienvenu.
Donc, si vous craignez d’être au chômage, don’t.AI ne vous remplacera pas de sitôt et vous devriez accepter l’aide. Et pour terminer, les programmeurs qui fabriquent des logiciels basés sur l’IA dépendent de vous en tant que clients pour les acheter. Il n’est pas dans leur intérêt de vous licencier!
Si vous en avez le temps, voici une conférence donnée au MIT en 2019 par Jean-Pierre Legrand, qui couvre ce qu’est l’apprentissage profond, et une partie de l’histoire de l’IA, et où elle va.