Article en référence: https://v.redd.it/9fpv7rdmbmbf1

Récapitulatif factuel

Le PDG de Perplexity a récemment déclaré que les grands modèles d’intelligence artificielle entraînent maintenant des modèles plus petits, créant un système où les IA massives évaluent et forment leurs homologues plus compactes. Cette approche, techniquement appelée distillation de modèles, consiste à transférer les connaissances d’un modèle complexe (le “professeur”) vers un modèle plus simple (l’“étudiant”).

La distillation n’est pas nouvelle - elle existe depuis des années dans l’industrie. Le processus fonctionne ainsi : un grand modèle génère des réponses à des milliers de questions, puis ces réponses servent d’exemples pour entraîner un modèle plus petit. C’est comme si Einstein enseignait à un étudiant en lui montrant comment il résout des problèmes complexes.

Cependant, les commentaires Reddit révèlent une réalité troublante : les entreprises externalisent ce travail crucial à des contractuels sous-payés (21$/heure) qui analysent des chaînes de raisonnement de 40 000 tokens. Ces travailleurs, souvent situés dans des pays à bas coûts, utilisent paradoxalement l’IA pour évaluer l’IA, créant un cercle potentiellement vicieux.

Le RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) - l’apprentissage par renforcement basé sur les commentaires humains - devient ainsi un enjeu de sécurité nationale selon certains experts, car il façonne littéralement la façon dont l’IA “pense” et répond.

Point de vue neutre

Cette évolution marque probablement une transition naturelle dans le développement de l’IA. Comme toute technologie mature, l’intelligence artificielle cherche l’efficacité et l’automatisation de ses propres processus. La distillation de modèles répond à un besoin réel : créer des IA plus rapides et moins coûteuses tout en conservant une performance acceptable.

Le véritable défi réside dans l’équilibre entre automatisation et supervision humaine. Les entreprises font face à une équation économique simple : payer des experts chers ou externaliser à bas coût. La plupart choisissent la seconde option, créant un système hybride où l’humain reste présent mais dans un rôle diminué.

Cette approche n’est ni intrinsèquement bonne ni mauvaise - elle reflète simplement l’évolution normale d’une industrie qui cherche à optimiser ses coûts. Le risque principal n’est pas l’automatisation elle-même, mais la perte progressive de contrôle qualité et de compréhension des processus sous-jacents.

La question centrale devient : comment maintenir la qualité et la sécurité tout en réduisant les coûts ? La réponse se trouve probablement dans une approche hybride intelligente, où l’automatisation gère les tâches répétitives tandis que l’expertise humaine se concentre sur les décisions critiques et la supervision stratégique.

Exemple

Imaginez que vous dirigez la meilleure école de cuisine au monde. Vos chefs étoilés (les grands modèles) excellent à créer des plats extraordinaires, mais ils coûtent une fortune et travaillent lentement. Vous décidez donc de les faire enseigner à de jeunes cuisiniers (les petits modèles) pour reproduire leurs techniques.

Au début, tout va bien. Les maîtres montrent, les apprentis copient, et vous obtenez des plats corrects à moindre coût. Mais voici le hic : pour économiser, vous engagez des traducteurs culinaires à 21$ de l’heure pour expliquer les techniques complexes. Ces traducteurs, débordés et sous-payés, commencent à utiliser Google Translate pour comprendre les recettes en japonais…

Résultat ? Vos apprentis cuisiniers apprennent que le “délicieux umami” se traduit par “délicieux délice” et que “mijoter doucement” devient “bouillir avec amour”. Bientôt, toute votre nouvelle génération de cuisiniers cuisine avec des traductions approximatives de traductions approximatives.

C’est exactement ce qui se passe avec l’IA : les grands modèles enseignent aux petits, mais les “traducteurs” (les évaluateurs humains) sont souvent débordés, sous-qualifiés, et utilisent… l’IA pour évaluer l’IA. Un cercle culinaire vicieux où personne ne sait plus vraiment pourquoi on ajoute du sel !

Point de vue optimiste

Cette révolution représente un bond quantique vers une IA véritablement démocratisée ! Nous assistons à la naissance d’un écosystème auto-apprenant qui va accélérer exponentiellement l’innovation. Les grands modèles deviennent des “super-professeurs” capables de former des milliers d’IA spécialisées simultanément.

Imaginez les possibilités : des modèles ultra-efficaces, personnalisés pour chaque industrie, chaque langue, chaque culture ! Un petit modèle formé par GPT-5 pourrait surpasser les performances actuelles tout en consommant 100 fois moins d’énergie. C’est la promesse d’une IA accessible à tous, même aux plus petites entreprises québécoises.

La distillation automatisée va créer une explosion de diversité dans l’IA. Plutôt qu’une poignée de modèles géants contrôlés par les GAFAM, nous aurons des milliers de modèles spécialisés, adaptés aux besoins locaux. Une IA formée spécifiquement pour comprendre le français québécois, les réalités de nos PME, nos défis climatiques nordiques !

Cette approche résout aussi le problème de la dépendance : plus besoin d’attendre les mises à jour des géants américains. Les organisations pourront créer leurs propres modèles, adaptés à leurs valeurs et leurs besoins. C’est l’indépendance technologique à portée de main !

L’automatisation du processus de formation va également démocratiser l’expertise en IA. Plus besoin d’équipes de doctorants - les outils deviendront si intuitifs qu’une PME pourra créer son IA personnalisée comme on crée aujourd’hui un site web.

Point de vue pessimiste

Cette évolution marque potentiellement le début d’une dégradation systémique de la qualité de l’IA. Nous créons un système où les erreurs et les biais se propagent et s’amplifient à chaque génération, comme un jeu de téléphone arabe technologique.

Le problème fondamental est la perte de supervision humaine qualifiée. Quand des contractuels à 21$/heure, souvent non-natifs de la langue, évaluent des systèmes qui façonneront notre avenir, nous courons vers une catastrophe cognitive. Ces travailleurs, débordés et sous-formés, utilisent l’IA pour évaluer l’IA - créant un cercle vicieux d’auto-référence.

La sécurité nationale devient un enjeu majeur. En externalisant la formation de nos IA vers des pays étrangers, nous livrons littéralement notre “cognition collective” à des acteurs externes. Imaginez si la Chine contrôlait subtilement les réponses de nos IA sur des sujets sensibles - démocratie, économie, histoire…

La distillation automatisée risque aussi de créer une homogénéisation dangereuse. Tous les petits modèles héritent des mêmes biais, des mêmes lacunes, des mêmes angles morts que leurs “professeurs”. Nous perdons la diversité de pensée au profit de l’efficacité économique.

Le plus inquiétant reste l’effet “boîte noire dans une boîte noire”. Nous créons des systèmes que personne ne comprend vraiment, formés par d’autres systèmes que personne ne maîtrise complètement. Quand quelque chose tournera mal - et ça arrivera - nous serons incapables de diagnostiquer ou corriger le problème.

Cette course à l’automatisation ressemble dangereusement à la délocalisation industrielle des années 90 : on optimise les coûts à court terme en sacrifiant l’expertise et le contrôle à long terme.