L’intelligence artificielle (IA) entre dans une nouvelle phase de développement grâce à des techniques de formation innovantes. Ces approches, menées par OpenAI et d’autres entreprises de premier plan, visent à créer des modèles plus intelligents, plus efficaces et capables de raisonner de manière similaire à celle des humains.
Voyons tous les détails dans cet article.
Des modèles plus efficaces et un raisonnement humain : comment progresse la formation de l'IA
L’intelligence artificielle (IA) se trouve à un tournant crucial, grâce à l’introduction de techniques de formation innovantes qui promettent de révolutionner le secteur.
Des entreprises comme OpenAI s’efforcent en effet de surmonter les limites des méthodes actuelles, en s’attaquant aux problèmes d’évolutivité, de coûts et de consommation d’énergie.
Le modèle o1 d’OpenAI, l’une des principales innovations, représente un exemple concret de la manière dont l’IA peut évoluer vers une approche plus humaine et durable.
Ces dernières années, l'expansion des grands modèles linguistiques (LLM) a atteint un point critique. Malgré les progrès significatifs des années 2010, les chercheurs ont rencontré des difficultés croissantes.
Ilya Sutskever, co-fondateur d'OpenAI et de Safe Superintelligence, a souligné que l'accent est désormais mis sur la qualité plutôt que sur la quantité.
« Ce qui compte le plus, c’est d’évoluer dans la bonne direction », a-t-il déclaré, indiquant que la simple extension des modèles ne suffit plus à obtenir des améliorations significatives.
En ce sens, le modèle o1 d'OpenAI se distingue par son approche unique. Au lieu de s'appuyer uniquement sur une augmentation des ressources de calcul, il utilise des techniques qui imitent le raisonnement humain.
En divisant les tâches en phases et en recevant les commentaires des experts, o1 parvient à traiter des données complexes de manière plus précise et stratégique.
De plus, l’adoption d’une méthode appelée « calcul du temps de test » permet d’allouer les ressources de calcul de manière plus ciblée, améliorant ainsi les performances sans augmentation exponentielle des coûts.
Un exemple concret de cette innovation a été présenté par Noam Brown, chercheur chez OpenAI, lors de la conférence TED AI.
Il a en effet été démontré qu'un bot, raisonnant seulement 20 secondes sur une main de poker, obtenait des résultats équivalents à un modèle entraîné 100 000 fois plus longtemps.
Ce résultat met en évidence le potentiel de nouvelles techniques pour rendre l’IA plus puissante et efficace.
Les défis de l'énergie et des données
Outre les coûts élevés, la formation de grands modèles d'IA implique également une consommation d'énergie importante. Les cycles de formation nécessitent d'énormes quantités de puissance de calcul, avec des conséquences tangibles sur les réseaux électriques et l'environnement.
Un autre problème crucial est celui de la rareté des données : les modèles linguistiques ont désormais utilisé la majeure partie des informations accessibles en ligne, créant un défi sans précédent pour le développement futur.
Pour répondre à ces problématiques, les chercheurs explorent des méthodes plus durables. Le modèle o1, par exemple, utilise des données spécialisées et optimise le traitement uniquement pour les tâches qui nécessitent un raisonnement complexe, réduisant ainsi la consommation globale de ressources.
En d’autres termes, les nouvelles techniques non seulement redéfinissent la manière dont les modèles sont formés, mais elles pourraient également transformer le marché haussier du matériel IA.
Les entreprises comme Nvidia, leader dans la production de puces d’IA, pourraient devoir adapter leurs produits pour répondre aux nouvelles demandes.
Nvidia, devenue en octobre l'entreprise la plus valorisée au monde grâce à la demande de puces d'IA, pourrait faire face à une concurrence croissante de nouveaux acteurs proposant des solutions alternatives et plus efficaces.
Concurrence et innovation
D’autres laboratoires, dont Google DeepMind, Anthropic et xAI, développent leurs propres versions des techniques adoptées par OpenAI. Ce concours devrait stimuler de nouvelles innovations, ouvrant la voie à des modèles d’IA de plus en plus avancés et diversifiés.
La concurrence croissante pourrait également réduire les coûts associés à l’IA, rendant ces technologies plus accessibles à un plus grand nombre d’entreprises et de secteurs.