Intelligence artificielle
La libération de modèles de langage de grande taille (LLM) comme Llama 3.1 par Meta marque une étape importante dans la démocratisation de l’IA. Ces modèles, entraînés sur des milliers de GPU (unités de traitement graphique) pendant des semaines, rivalisent avec les meilleurs assistants IA commerciaux. La course à l’échelle se poursuit, Meta prévoyant une capacité titanesque, permettant potentiellement la création de centaines de modèles à l’échelle de GPT-4 par an.
D’un point de vue pratique, cette stratégie de « commoditisation du complément » vise à stimuler la demande pour d’autres produits ou services. Pour les fournisseurs de cloud comme Google ou Amazon, cela pourrait augmenter la demande en puissance de calcul. Pour Meta, cela pourrait encourager la création de contenu généré par l’IA sur ses plateformes, augmentant ainsi l’engagement des utilisateurs. Cette approche permet également une standardisation des outils d’IA, facilitant leur adoption généralisée.
Sur le plan sociétal, cette tendance soulève des questions sur l’avenir des startups spécialisées en IA, qui pourraient se voir dépassées par les ressources des géants technologiques. Cependant, elle pourrait aussi démocratiser l’accès à l’IA avancée, stimulant l’innovation dans divers domaines comme la robotique, les véhicules autonomes et la recherche médicale. Comme l’expansion des infrastructures internet au début des années 2000 a pavé la voie au Web 2.0, cette course à l’IA pourrait engendrer des avancées technologiques imprévues, malgré les inquiétudes concernant la sécurité et l’éthique de ces technologies puissantes et accessibles.