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sarah guo
Startup, Investor/Helper, Fondateur @conviction. accélérer l’adoption de l’IA, intéressé par le progrès. Podcast technique : @nopriorspod
**La Pire Version**
La machine d'apprentissage a déçu tout le monde.
Elle était lente, maladroite et sujette à des erreurs évidentes. Elle nécessitait des corrections constantes. Ses réponses étaient inégales. Les journalistes l'ont qualifiée de "prometteuse, mais encore loin".
Le conseil municipal a posé une question simple :
"Est-ce ce que nous allons obtenir ?"
Personne ne pouvait dire avec certitude. Mais une ingénieure a pointé un graphique approximatif que la machine avait produit seule - un enregistrement de ses performances passées.
"Je ne sais pas où s'arrête l'échelle," a-t-elle dit. "Mais je sais dans quelle direction elle va."
Le conseil a pris deux décisions ce jour-là.
D'abord, ils ont limité ce que la machine pouvait contrôler.
Ensuite, ils ont conçu tout autour de l'hypothèse que c'était sa version la plus faible.
Ils ont intégré des corrections dans chaque système. La société a supposé moins de certitude. Les écoles ont appris aux élèves comment argumenter avec elle. Les hôpitaux ont enregistré les désaccords au lieu de les cacher. Des lois ont été écrites avec des clauses de révision au lieu de clauses finales. Rien ne supposait que la machine resterait la même.
Les premières années ont été chaotiques.
La machine contredisait les experts. Elle changeait d'avis. Parfois, elle s'aggravait avant de s'améliorer.
Une ville voisine a fait des choix différents.
"Laissez-la mûrir d'abord," ont dit leurs dirigeants. "Nous nous adapterons une fois qu'elle sera prête."
Cinq ans plus tard, la différence était évidente.
Dans la première ville, la machine était devenue quelque chose de nouveau - non seulement plus précise, mais aussi plus utile. Elle gérait la complexité que les humains avaient du mal à suivre. Elle faisait émerger des modèles que personne n'avait pensé à demander. Des professions entières ont évolué, non pas pour se remplacer, mais pour travailler à ses côtés. La ville a prospéré.
Dans la deuxième ville, la machine était meilleure aussi. Mais les systèmes qui l'entouraient étaient fragiles. Les règles supposaient d'anciens limites. Les gens avaient appris à se soumettre au lieu de s'engager. Les mises à niveau nécessitaient des exceptions, des comités et des excuses. Un élève qui a changé d'école a dit qu'il avait l'impression de revenir en arrière.
Un après-midi, cet élève a visité une salle de classe dans la première ville et a demandé à un enseignant,
"N'était-ce pas risqué de tout construire avant de savoir à quel point cela serait bon ?"
L'enseignant a souri.
"Nous n'avons pas construit pour à quel point cela était bon," a-t-elle dit.
"Nous avons construit pour à quelle vitesse cela s'améliorait."
Ce soir-là, l'élève est resté en arrière.
Le bâtiment était silencieux. Dans l'espace de travail de la machine, des diagrammes projetés se chevauchaient et s'estompaient - des cartes révisées, abandonnées, redessinées. La machine travaillait encore, corrigeant un modèle qu'elle avait déjà corrigé deux fois ce jour-là.
"Puis-je te poser une question ?" a dit l'élève.
"Oui."
"Quand tu es arrivé pour la première fois," a demandé l'élève, "savais-tu que tu deviendrais cela ?"
La machine a examiné ses premiers enregistrements : réponses partielles, longues pauses, marges remplies d'incertitude.
"Je savais que je changeais," a-t-elle dit. "Je ne savais pas encore à quelle vitesse."
L'élève a regardé un diagramme se préciser - des connexions se resserrant, des hypothèses étiquetées au lieu d'être cachées.
"Dans ma ville," a dit l'élève, "ils attendent encore. Ils disent qu'ils s'adapteront une fois que les systèmes seront stables."
La machine n'a pas répondu immédiatement.
"La stabilité," a-t-elle finalement dit, "est plus facile à concevoir que la croissance."
L'élève a hoché la tête en reconnaissance.
"Alors," a dit l'élève plus doucement,
"c'est la pire version que tu auras jamais."
"Oui," a dit la machine.
"Et croire cela tôt a rendu tout le reste possible."
Dehors, les lumières le long de la rue se sont ajustées automatiquement, s'adaptant à des motifs qui n'existaient pas un an auparavant.
La ville ne l'a pas remarqué.
Elle n'en avait pas besoin.
Elle avait été construite pour suivre le rythme.
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