Le serpent se mordrait-il la queue ? Alors que les IA génératives triomphent un peu partout dans le monde à l'instar de ChatGPT dont les taux d'utilisation explosent dans tous les pays, des experts réfléchissent maintenant à automatiser les réponses des IA génératives. Derrière cette tendance, les AutoGPT, conçues pour automatiser les tâches GPT-4. Leur objectif ? Créer des agents qui accomplissent des tâches pour un utilisateur sans aucune intervention, a expliqué Nathan Lands, fondateur de Lore.com, une entreprise spécialisée dans l'IA générative. A l'origine, AutoGPT a été poussé par le développeur de jeux-vidéo Toran Bruce Richards en open source sur Github, laissant la possibilité à d'autres de l'améliorer.

Il faut croire que la mayonnaise commence à prendre, plusieurs projets ayant fleuri dans des dépôts de code Github avec un certain succès comme JARVIS de Microsoft, Auto-GPT de Significant Gravitas et, sans doute le précurseur de tous, BabyAGI de Mini Yohei. Selon sa description sur le dépôt de code, ce dernier est un script Python qui sert de système de gestion des tâches alimenté par l'IA.

Un script tournant sur une boucle infinie 

L'objectif prédéfini est de créer puis d'exécuter des tâches avec pour principe que chacune d'entre elles détermine de façon successive la suivante. Le script tourne sur une boucle infinie en suivant les étapes suivantes : extraire le premier travail de la liste des tâches, envoyer la tâche à l'agent d'exécution, qui utilise l'API d'OpenAI pour la réaliser en fonction du contexte, enrichir le résultat et le stocker dans Pinecone, créer de nouveaux job et redéfinir les priorités de la liste en fonction de l'objectif et du résultat de la tâche précédente.

La documentation de tous les principaux AutoGPT déconseille toutefois fortement d'exécuter ce type d'agents en mode continu, mettant plutôt en avant le fait d'arrêter le script après chaque action de l'utilisateur. Certains n'ont apparemment pas posé de restriction à leur AutoGPT dans plusieurs domaines : « Quelqu'un en a créé un pour la prospection commerciale, dans lequel l'agent a pu déterminer les 50 plus grandes entreprises, identifier les directeurs des ressources humaines de ces entreprises et leur envoyer des courriels et, pour ceux qui ont répondu, organiser des réunions sur Calendly, le tout au nom de l'agent commercial », explique TheNewStack. « Pour les podcasters, un autre agent peut lire les événements récents de l'actualité et préparer les grandes lignes d'un podcast. Pour les codeurs, il existe un agent de développement piloté par les tests qui crée des fonctionnalités logicielles, simplement en itérant à partir d'un ensemble de tests fournis par le développeur ». Auto-GPT est ainsi maintenant capable d'écrire son propre code en utilisant GPT 4 et exécuter des scripts python. Cela lui permet de déboguer, de développer et de s'améliorer de manière récursive.

Une imagination dangereusement sans limites

Si l'imagination des IA génératives est vraiment sans limites, elle n'est pas sans dangers. Selon Toran Bruce Richards, AutoGPT permettrait de sauver l’humanité des pertes d’emplois massives causées par l’automatisation de l’intelligence artificielle basé sur du code propriétaire à l'instar des GAFAM (Apple Siri, Amazon Alexa, Google Assistant, etc.). Mais elle présente aussi un grand risque : « À mesure que nous nous dirigeons vers une plus grande autonomie de l'IA, il est essentiel d’équilibrer les avantages avec les risques potentiels. C’est pourquoi la supervision humaine est toujours recommandée, car elle aide à atténuer les problèmes potentiels et à guider l’agent vers les résultats souhaités », prévient Toran Bruce Richards.  

Ce dernier déconseille d'ailleurs aux utilisateurs d’activer le mode sans intervention humaine, car il est peut être « potentiellement dangereux et provoquer l’exécution de votre IA pour toujours ou effectuer des actions que vous n’autoriseriez pas habituellement ». Le ver est-il déjà dans le fruit ?