Article en référence: https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1h3jxyx/ai_progress_is_beginning_to_plateau/
Article Reddit: AI progress is beginning to plateau https://www.reddit.com/r/ArtificialInteligence/comments/1h3jxyx/ai_progress_is_beginning_to_plateau/
Le progrès de l’intelligence artificielle montre des signes de ralentissement. En comparant l’évolution entre les versions GPT-2 et GPT-3, les améliorations étaient spectaculaires. Maintenant, entre GPT-3.5, GPT-4 et GPT-4O, les gains sont plus modestes. Cette tendance s’observe aussi chez d’autres acteurs comme Anthropic.
Le plafonnement s’explique en partie par les limites computationnelles. GPT-4 a nécessité 20 000 processeurs A100 et environ 10^25 opérations. Pour aller plus loin, Microsoft a déployé cet été un système “taille baleine” pour entraîner le prochain modèle, tandis qu’Elon Musk a annoncé un cluster de 100 000 processeurs H100 capable de 10^27 opérations.
Les coûts d’entraînement deviennent astronomiques, mais les retours sur investissement restent attractifs. Google affirme que 25% de son code en 2023 a été généré par l’IA, représentant l’équivalent de 15 000 années-développeurs, avec un taux d’acceptation de 80%.
Cette phase de ralentissement était prévisible et même souhaitable. Comme toute technologie, l’IA suit une courbe d’adoption en S : après une période d’accélération rapide vient naturellement une phase de consolidation.
Ce “plateau” permet aux entreprises et à la société de mieux intégrer ces avancées. L’enjeu n’est plus tant dans les bonds technologiques que dans l’optimisation de l’utilisation des capacités existantes. Les gains futurs viendront probablement plus de l’amélioration des cas d’usage que des modèles eux-mêmes.
Cette période de maturation technologique offre aussi l’opportunité de développer des cadres éthiques et réglementaires appropriés, essentiels pour une adoption responsable et durable.
Ce ralentissement apparent n’est qu’une pause avant le prochain bond quantique! Les nouveaux superclusters de calcul en construction vont repousser les limites actuelles. Les gains “marginaux” d’aujourd’hui sont en réalité impressionnants : pensez à Claude qui peut maintenant analyser des captures d’écran!
L’IA continue de transformer les industries. Google économise déjà des milliards en automatisation de code, et ce n’est que le début. Les applications pratiques se multiplient, créant de la valeur réelle plutôt que des démonstrations spectaculaires mais peu utiles.
L’avenir est radieux : nous apprenons à mieux utiliser ces outils tout en développant la prochaine génération. Cette phase de consolidation renforce les fondations pour des innovations encore plus révolutionnaires.
Le plateau technique actuel pourrait annoncer une nouvelle “IA winter”. Les coûts d’entraînement explosent pour des gains diminuant, questionnant la viabilité économique des futurs développements. Les limites fondamentales de l’approche actuelle deviennent évidentes.
Les corporations contrôlent le développement de l’IA, priorisant le profit sur le progrès humain. L’accès aux ressources de calcul devient un goulot d’étranglement, créant un monopole technologique dangereux. La démocratisation promise de l’IA s’éloigne.
Les entreprises peinent à intégrer efficacement ces technologies, comme en témoignent les limitations matérielles imposées aux développeurs. Le fossé se creuse entre les promesses marketing et la réalité terrain, risquant de mener à une désillusion généralisée.
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