L'intelligence artificielle n'a pas atteint ses limites
Les leaders de la Silicon Valley répondent aux critiques.
La Silicon Valley traverse actuellement une période charnière dans le développement de l'intelligence artificielle. Face aux critiques grandissantes suggérant que les progrès dans cette technologie auraient atteint un plateau, les leaders du secteur réagissent avec véhémence pour défendre son potentiel continu. Sam Altman, PDG d'OpenAI, a été l'un des premiers à réagir publiquement en affirmant catégoriquement qu'il n'existe pas de mur limitant les progrès de l'IA. Cette position a été rapidement soutenue par d'autres figures emblématiques dans ce domaine, notamment Dario Amodei d'Anthropic et Jensen Huang de Nvidia.
Les défis actuels
L'accès aux ressources de calcul constitue un premier obstacle majeur. La demande en GPU, ces processeurs spécialisés essentiels au développement de l'IA, dépasse largement l'offre actuelle. Nvidia, leader incontesté du marché, peine à satisfaire une demande en constante augmentation. Les entreprises du secteur font également face à une limitation croissante des données publiques disponibles pour l'entraînement de leurs modèles de langage (LLM). Selon les prévisions d'Epoch AI, celles qui sont textuelles et utilisables pourraient être épuisées d'ici 2028.
Les solutions émergentes
Une première réponse à ces défis réside dans l'utilisation accrue de données multimodales. L'intégration de contenus visuels et audio offre de nouvelles perspectives pour enrichir les modèles. Les partenariats stratégiques avec des éditeurs et organisations permettent également d'accéder à des données privées de qualité. OpenAI a notamment conclu des accords avec Vox Media et Stack Overflow pour exploiter leurs contenus sous droits d'auteur. Cette approche innovante permet de générer artificiellement des données d'entraînement. Leur efficacité fait malgré tout encore débat dans la communauté scientifique.
Vers une IA raisonnante
L'industrie s'oriente progressivement vers le développement de capacités de raisonnement. Microsoft, par exemple, a introduit une fonctionnalité "think harder" dans son agent Copilot, permettant des temps de réponse plus longs pour des problèmes complexes. Mais le coût du développement de l'IA continue d'augmenter. Selon Dario Amodei d'Anthropic, un cycle d'entraînement pourrait atteindre 100 milliards de dollars à l'avenir. Les progrès de l'IA suivent une courbe logarithmique plutôt que linéaire, ce qui implique des avancées plus progressives mais potentiellement plus importantes. Les experts s'accordent sur le fait que les améliorations continueront, même si leur rythme pourrait être moins spectaculaire que celui observé lors du lancement de ChatGPT. Cette évolution plus mesurée ne signifie pas un arrêt des progrès, mais plutôt une maturation du secteur. Les entreprises devront adapter leurs stratégies et leurs attentes à cette nouvelle réalité, tout en continuant à explorer de nouvelles voies d'innovation pour maintenir la dynamique de progression.