Le podcasteur britannique Harry Stebbings a mis en ligne une longue entrevue avec Joëlle Pineau, cheffe de la recherche en intelligence artificielle chez Cohere, où plusieurs sujets majeurs de l’IA sont abordés, de l’efficacité des modèles aux risques de dérive. Dans cet échange dense, Pineau voit dans l’actuelle frénésie autour des grands modèles de langage non pas une bulle prête à éclater, mais une étape normale dans l’évolution d’un domaine encore jeune. L’ex-vice-présidente de la recherche en IA chez Meta, fondatrice du laboratoire de Montréal de l’entreprise, estime que les « scaling laws », ces principes selon lesquels plus un modèle a de données et de puissance de calcul, plus il devient performant, ont montré une robustesse surprenante. « Beaucoup ont parié contre ces lois, dit-elle, et ils se sont trompés. »

À ceux qui pensent que l’intelligence artificielle progresse à la vitesse de l’éclair, Pineau répond que certaines percées prennent des années à se concrétiser. « Entre l’idée et son impact réel, il faut le bon algorithme, la bonne quantité de calcul, le bon ensemble de données », explique-t-elle. Son parcours à Meta lui a appris que l’innovation demande parfois de la lenteur dans un monde obsédé par l’immédiateté. Elle reste attachée à une approche scientifique rigoureuse, loin des prédictions apocalyptiques sur les risques existentiels de l’IA. « Ces scénarios de science-fiction manquent de rigueur, dit-elle. Je préfère concentrer mes efforts sur les problèmes concrets que l’IA peut résoudre. »

Spécialiste du « reinforcement learning », Pineau reconnaît que cette technique d’apprentissage par récompense demeure inefficace. « Le signal d’apprentissage reste trop faible et trop coûteux à générer », note-t-elle, soulignant que l’avenir passera par de meilleurs simulateurs et des environnements synthétiques plus variés. Le recours croissant à la donnée générée artificiellement représente selon elle un virage nécessaire, mais risqué : « Si on nourrit des modèles avec trop de données synthétiques, on perd la diversité du monde réel, un peu comme une population isolée qui s’appauvrit génétiquement. »

Recrutée récemment par Cohere, Pineau veut concentrer la recherche sur des modèles plus sobres et plus faciles à déployer localement dans les entreprises. « Le monde n’a pas besoin de toujours plus gros modèles, mais de modèles plus efficaces, capables de tourner sur une ou deux puces GPU », résume-t-elle. Selon elle, l’avenir appartient à l’IA intégrée aux systèmes internes des organisations, respectueuse de la confidentialité des données et optimisée pour l’usage réel. Cette orientation vers l’efficacité énergétique et la souveraineté des déploiements traduit une volonté de ramener l’intelligence artificielle à sa dimension utile, loin des démonstrations de puissance.

Face à l’explosion des coûts en IA, Pineau insiste sur la nécessité d’un équilibre entre ressources humaines, puissance de calcul et qualité des données. Elle se dit préoccupée par la hausse du prix des ensembles de données spécialisés, notamment dans les domaines d’entreprise où la logique métier requiert une expertise coûteuse pour l’annotation ou la simulation de scénarios. « Les jours où l’on payait des gens pour identifier des chats et des chiens sur des photos sont derrière nous », ironise-t-elle.

Contrairement à d’autres chercheurs, Pineau n’imagine pas un monde où les humains seraient remplacés par des machines. Elle défend plutôt une collaboration productive : « Le bon baromètre n’est pas de savoir si l’IA remplace 5 % de votre personnel, mais si elle permet à vos employés de produire dix fois plus. » Un objectif ambitieux, mais qu’elle juge réaliste à court terme, à condition que les tâches soient bien définies et les outils bien intégrés. Elle rappelle aussi que l’adoption de l’IA en entreprise ne repose pas uniquement sur la technologie, mais sur la capacité des équipes à apprendre, expérimenter et ajuster leurs pratiques. « La curiosité est un meilleur moteur que la peur du changement », souligne-t-elle.

Enfin, la scientifique voit d’un bon œil la montée d’acteurs régionaux comme Mistral en France ou Cohere au Canada. « C’est sain pour l’écosystème mondial, dit-elle. Cela permet une diversité de pensée, de langues et de contextes culturels. » L’entreprise qu’elle rejoint entend rester globale, mais avec une sensibilité canadienne : celle d’un pays attaché à la coopération, à l’ouverture et à la recherche responsable. Et si elle demeure optimiste, c’est parce qu’elle croit encore à la circulation libre des idées : « Fermer la recherche pour protéger un avantage est une erreur. L’innovation ne se nourrit pas du secret, mais du partage. »

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