{"id":27183,"date":"2025-01-02T17:40:57","date_gmt":"2025-01-02T15:40:57","guid":{"rendered":"https:\/\/comunicagenia.com\/blog\/avancement-de-lia-un-chemin-de-plus-en-plus-difficile-et-couteux\/"},"modified":"2025-01-02T17:40:57","modified_gmt":"2025-01-02T15:40:57","slug":"avancement-de-lia-un-chemin-de-plus-en-plus-difficile-et-couteux","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/comunicagenia.com\/fr\/blog\/avancement-de-lia-un-chemin-de-plus-en-plus-difficile-et-couteux\/","title":{"rendered":"Avancement de l’IA : Un chemin de plus en plus difficile et co\u00fbteux ?"},"content":{"rendered":"

Atteindre de nouveaux niveaux de capacit\u00e9 et de performances semble \u00eatre plus difficile et plus co\u00fbteux que jamais pour les mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle.<\/p>\n

L’apparition de nouveaux mod\u00e8les comme l’o3 d’OpenAI montre \u00e0 quel point les am\u00e9liorations de l’IA sont de plus en plus difficiles \u00e0 r\u00e9aliser et, surtout, plus co\u00fbteuses.<\/p>\n

\u00c0 mesure que les mod\u00e8les progressent, les \u00ab lois d\u2019\u00e9chelle \u00bb qui ont guid\u00e9 les progr\u00e8s montrent des signes d\u2019\u00e9puisement. Mais pire encore, les nouvelles techniques permettant de surmonter ces limitations entra\u00eenent de nouveaux d\u00e9fis.<\/p>\n

Cela soul\u00e8ve des questions cruciales sur l\u2019avenir de l\u2019IA, ses utilisations pratiques et la durabilit\u00e9 des mod\u00e8les avanc\u00e9s<\/strong>. Explorons ce sujet int\u00e9ressant qui cr\u00e9era s\u00fbrement une tendance dans ce nouveau 2025.<\/p>\n

La deuxi\u00e8me \u00e8re des lois d’escalade<\/h2>\n

Historiquement, les lois d’\u00e9chelle ont guid\u00e9 le d\u00e9veloppement des mod\u00e8les d’IA\u00a0: plus de donn\u00e9es, plus de param\u00e8tres et plus de puissance de calcul se traduisent par de meilleurs r\u00e9sultats. <\/strong><\/p>\n

Cependant, cette approche donne des r\u00e9sultats d\u00e9croissants. Les chercheurs ont commenc\u00e9 \u00e0 qualifier cette \u00e9tape de \u00ab deuxi\u00e8me \u00e8re des lois d\u2019\u00e9chelle \u00bb, dans laquelle les m\u00e9thodes traditionnelles ne suffisent plus \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer des progr\u00e8s significatifs.<\/p>\n

\u00c0 sa place, une nouvelle strat\u00e9gie connue sous le nom de \u00ab mise \u00e0 l\u2019\u00e9chelle du temps d\u2019inf\u00e9rence \u00bb ou \u00ab mise \u00e0 l\u2019\u00e9chelle du temps de test \u00bb fait son apparition.<\/p>\n

Mise \u00e0 l’\u00e9chelle du temps d’inf\u00e9rence\u00a0: qu’est-ce que c’est et comment \u00e7a marche\u00a0?<\/h2>\n

La mise \u00e0 l’\u00e9chelle du temps d’inf\u00e9rence consiste \u00e0 augmenter l’utilisation des ressources de calcul dans la phase d’inf\u00e9rence, c’est-\u00e0-dire lorsque le mod\u00e8le r\u00e9pond \u00e0 une requ\u00eate.<\/p>\n

Dans le cas de l’o3 d’OpenAI, cela signifie utiliser plus de puces, des puces plus puissantes, ou les faire fonctionner pendant de plus longues p\u00e9riodes pour g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9ponses.<\/p>\n

Les premiers r\u00e9sultats de cette approche sont impressionnants.<\/strong> Par exemple, le mod\u00e8le o3 a obtenu un score de 88 % au benchmark ARC-AGI, un test destin\u00e9 \u00e0 \u00e9valuer les avanc\u00e9es vers l’intelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rale (AGI).<\/p>\n

En comparaison, le mod\u00e8le pr\u00e9c\u00e9dent d’OpenAI, o1, n’atteignait que 32 %. De plus, lors d’un test de math\u00e9matiques complexe, l’o3 a obtenu 25\u00a0%, bien au-dessus des 2\u00a0% des autres mod\u00e8les.<\/p>\n

Cependant, ces r\u00e9alisations ont un co\u00fbt consid\u00e9rable<\/strong>. Pour obtenir le score le plus \u00e9lev\u00e9 sur ARC-AGI, l’o3 a utilis\u00e9 plus de 1\u00a0000\u00a0$ en ressources informatiques par t\u00e2che, contre 5\u00a0$ par t\u00e2che pour le mod\u00e8le o1.<\/p>\n

La version \u00e0 haut rendement de l’o3, qui n’a sacrifi\u00e9 que 12 % des performances, a n\u00e9cessit\u00e9 170 fois moins de calcul, mais repr\u00e9sente tout de m\u00eame un co\u00fbt important par rapport aux mod\u00e8les plus anciens.<\/p>\n

Quelles sont les causes de ces co\u00fbts excessifs ?<\/h2>\n

Premi\u00e8rement, nous avons la d\u00e9pendance \u00e0 l\u2019informatique massive<\/strong>. L\u2019utilisation accrue de puces et le besoin de processeurs plus puissants augmentent directement les co\u00fbts d\u2019exploitation.<\/p>\n

Par exemple, les tests de haute performance d’o3 ont utilis\u00e9 plus de 10\u00a0000\u00a0$ de ressources pour une seule t\u00e2che.<\/p>\n

Les am\u00e9liorations marginales des mod\u00e8les d\u2019IA n\u00e9cessitent d\u00e9sormais des investissements disproportionn\u00e9s en infrastructure et en temps. La difficult\u00e9 \u00e0 am\u00e9liorer les performances<\/strong> vient du fait que les gains faciles ont d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9s et que les prochaines am\u00e9liorations n\u00e9cessitent des approches de plus en plus sophistiqu\u00e9es.<\/p>\n

Enfin, il ne faut pas exclure l’existence d’inefficacit\u00e9s dans la mise en \u0153uvre<\/strong>. Bien que la mise \u00e0 l\u2019\u00e9chelle du temps d\u2019inf\u00e9rence produise des r\u00e9sultats, elle augmente \u00e9galement les temps de calcul. Dans certains cas, il faut 10 \u00e0 15 minutes au mod\u00e8le pour produire une r\u00e9ponse optimale.<\/p>\n

Parfois, o3, c’est comme tuer des mouches avec des tirs de canon<\/h2>\n

Compte tenu de l’ampleur des co\u00fbts, les mod\u00e8les comme le o3 ne semblent pas con\u00e7us pour les t\u00e2ches quotidiennes. L\u2019utiliser pour les t\u00e2ches les plus courantes, comme composer des messages ou r\u00e9sumer des textes, revient \u00e0 tuer des mouches avec un canon.<\/p>\n

Alors que des outils comme GPT-4o ou Google Gemini 1.5 peuvent r\u00e9pondre \u00e0 des questions simples rapidement et efficacement, o3 se concentre sur les requ\u00eates complexes qui n\u00e9cessitent un haut niveau de raisonnement. **<\/p>\n

Par exemple, le mod\u00e8le pourrait \u00eatre utile aux institutions disposant de ressources financi\u00e8res consid\u00e9rables, telles que des \u00e9quipes de recherche ou des entreprises cherchant \u00e0 r\u00e9soudre des probl\u00e8mes sp\u00e9cifiques tr\u00e8s pertinents.<\/p>\n

Cependant, m\u00eame dans ces cas, o3 pr\u00e9sente encore des limites. Selon Fran\u00e7ois Chollet, cr\u00e9ateur du benchmark ARC-AGI, o3 n’est pas AGI et \u00e9choue toujours sur des t\u00e2ches simples qu’un humain pourrait facilement r\u00e9soudre.<\/p>\n

De plus, comme la plupart des mod\u00e8les de langage, o3 souffre toujours de probl\u00e8mes d\u2019hallucinations, c\u2019est-\u00e0-dire qu\u2019il fournit des r\u00e9ponses incorrectes mais convaincantes.<\/p>\n

Solutions et avenir de la mise \u00e0 l’\u00e9chelle<\/h2>\n

Pour relever les d\u00e9fis de co\u00fbt et d\u2019efficacit\u00e9, les chercheurs explorent plusieurs strat\u00e9gies\u00a0:<\/p>\n

    \n
  • D\u00e9veloppement de puces plus efficaces<\/strong>\u00a0: Des soci\u00e9t\u00e9s telles que Groq, Cerebras et MatX travaillent \u00e0 la cr\u00e9ation de processeurs qui optimisent les performances lors de l’inf\u00e9rence. Ces puces pourraient r\u00e9duire consid\u00e9rablement les co\u00fbts associ\u00e9s \u00e0 la mise \u00e0 l\u2019\u00e9chelle du temps d\u2019inf\u00e9rence.<\/li>\n<\/ul>\n
      \n
    • Am\u00e9liorations des algorithmes\u00a0:<\/strong> L’optimisation des algorithmes d’IA pourrait permettre aux mod\u00e8les de g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9sultats similaires en utilisant moins de ressources. Cela inclurait des techniques permettant d’ajuster dynamiquement le niveau de calcul n\u00e9cessaire en fonction de la complexit\u00e9 de la t\u00e2che.<\/li>\n<\/ul>\n
        \n
      • Int\u00e9gration d’approches hybrides\u00a0:<\/strong> Jack Clark, co-fondateur d’Anthropic, sugg\u00e8re que la combinaison de la mise \u00e0 l’\u00e9chelle traditionnelle et de la mise \u00e0 l’\u00e9chelle du temps d’inf\u00e9rence pourrait maximiser les rendements. Cela permettrait de tirer parti des atouts des deux approches pour des t\u00e2ches sp\u00e9cifiques.<\/li>\n<\/ul>\n
          \n
        • R\u00e9duction des co\u00fbts gr\u00e2ce aux \u00e9conomies d’\u00e9chelle\u00a0:<\/strong> \u00c0 mesure que ces technologies deviennent populaires, des \u00e9conomies d’\u00e9chelle pourraient \u00e9merger, r\u00e9duisant ainsi les co\u00fbts de production et d’exploitation.<\/li>\n<\/ul>\n

          \u00c7a vaut le coup ? Questions ouvertes sur le d\u00e9veloppement de l’IA<\/h2>\n

          L\u2019avenir de la mise \u00e0 l\u2019\u00e9chelle de l\u2019IA soul\u00e8ve des questions importantes. Est-il viable de continuer \u00e0 augmenter les co\u00fbts pour obtenir des am\u00e9liorations marginales ? Quels types de t\u00e2ches justifieraient l\u2019utilisation de mod\u00e8les comme o3\u00a0?<\/p>\n

          De plus, jusqu\u2019o\u00f9 l\u2019IA peut-elle progresser sans un changement fondamental dans la fa\u00e7on dont nous comprenons et d\u00e9veloppons ces syst\u00e8mes ? La course \u00e0 l\u2019IA est loin d\u2019\u00eatre termin\u00e9e, mais chaque pas en avant semble n\u00e9cessiter un prix plus \u00e9lev\u00e9.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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