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Selon un article récent de Fortune, OpenAI aurait rencontré des difficultés majeures dans le développement de son modèle GPT-5. D’après deux anciens employés s’exprimant sous couvert d’anonymat, le modèle Orion (récemment lancé) était initialement destiné à devenir GPT-5, mais a finalement été repositionné comme “le dernier de l’espèce des GPT pré-entraînés”.
Cette révélation suggère un changement stratégique important chez OpenAI. Le pré-entraînement, qui consiste à exposer un modèle d’IA à d’énormes quantités de données textuelles pour qu’il apprenne les structures du langage, semble atteindre ses limites en termes de rapport coût-bénéfice. Pour contextualiser, chaque génération de modèles GPT nécessitait traditionnellement environ 100 fois plus de puissance de calcul que la précédente, suivant les “lois d’échelle” bien établies dans le domaine.
Sam Altman, PDG d’OpenAI, a nuancé cette information en déclarant que l’entreprise n’avait atteint qu’un niveau de calcul équivalent à “GPT-4.5” en interne, et non le niveau attendu pour un véritable GPT-5. Il a également affirmé que l’entreprise continuerait à développer des modèles pré-entraînés tout en investissant davantage dans l’apprentissage par renforcement et les capacités de raisonnement.
La communauté Reddit a vivement réagi à cette nouvelle, certains y voyant la confirmation que le simple fait d’augmenter la taille des modèles (approche “brute force”) atteint ses limites. D’autres soulignent que le problème pourrait être davantage lié aux coûts prohibitifs et à la disponibilité limitée des données de qualité qu’à une véritable impossibilité technique.
Cette évolution marque probablement moins une “fin” qu’une transition dans le développement de l’IA générative. Les modèles de langage ont connu une progression fulgurante depuis 2020, mais il était prévisible que la simple augmentation de taille atteindrait un jour un point de rendement décroissant.
Ce que nous observons ressemble à un rééquilibrage stratégique plutôt qu’à un échec. OpenAI, comme d’autres acteurs du domaine, cherche maintenant à optimiser l’utilisation des ressources disponibles. L’accent mis sur le raisonnement et l’apprentissage par renforcement au moment de l’inférence (lorsque le modèle est utilisé) représente une voie plus efficiente que la course à toujours plus de paramètres et de données d’entraînement.
Cette transition était prévisible pour quiconque suit attentivement le domaine. Les modèles comme Claude d’Anthropic et les récentes innovations d’OpenAI avec la série O (O1, O3) démontrent qu’il existe d’autres moyens d’améliorer les performances sans simplement augmenter la taille des modèles.
La réalité économique joue également un rôle crucial. Avec des coûts d’entraînement qui se chiffrent en centaines de millions, voire en milliards de dollars, même les entreprises les mieux financées doivent justifier ces investissements par des gains de performance proportionnels. Si ces gains deviennent marginaux, il est logique de réorienter les ressources vers des approches plus prometteuses.
Nous assistons probablement à l’adolescence des LLM plutôt qu’à leur apogée ou leur déclin. La prochaine phase de développement sera sans doute plus diversifiée, combinant différentes approches plutôt que de miser uniquement sur l’échelle.
Imaginez que vous êtes passionné de pâtisserie et que vous décidez de faire le plus grand gâteau au chocolat du monde. Au début, c’est simple : vous doublez la recette, puis vous la triplez, et chaque fois, votre gâteau devient plus impressionnant. Les invités sont émerveillés!
Mais après avoir multiplié la recette par 100, vous rencontrez des problèmes. D’abord, votre four n’est plus assez grand. Vous investissez dans un four industriel - coûteux, mais nécessaire. Ensuite, vous réalisez que trouver 500 tablettes de chocolat de qualité identique devient un défi logistique. Et surtout, vous constatez que malgré tous vos efforts pour faire un gâteau 200 fois plus grand que l’original, vos invités ne le trouvent que légèrement meilleur que celui qui était 100 fois plus grand.
À ce stade, vous pourriez vous obstiner à faire un gâteau encore plus gigantesque… ou réaliser qu’il serait plus judicieux d’améliorer votre recette, d’expérimenter avec des techniques de cuisson innovantes, ou d’ajouter des saveurs complémentaires.
C’est exactement ce qui se passe avec les modèles d’IA. OpenAI a réalisé qu’au lieu de simplement ajouter plus d’ingrédients (données) et d’utiliser un four plus grand (puissance de calcul), il était temps d’affiner la recette elle-même (architecture du modèle) et d’améliorer les techniques de préparation (méthodes d’entraînement).
Et comme en pâtisserie, parfois la meilleure innovation vient non pas de la taille du gâteau, mais de la façon dont on le sert et le présente à ses invités!
Cette évolution représente une formidable opportunité d’innovation! Loin d’être un plafond de verre, nous assistons à l’émergence d’une nouvelle ère pour l’IA générative. Les contraintes stimulent la créativité, et c’est précisément lorsque les approches conventionnelles atteignent leurs limites que les percées les plus significatives se produisent.
L’accent mis sur le raisonnement et l’apprentissage par renforcement pourrait bien être la clé qui débloquera des capacités véritablement révolutionnaires. Imaginez des systèmes d’IA qui ne se contentent pas de prédire le prochain mot, mais qui développent une compréhension profonde et nuancée du monde, capables de résoudre des problèmes complexes avec une fraction des ressources actuellement nécessaires.
Cette transition pourrait également démocratiser l’accès à l’IA avancée. Si les améliorations futures ne dépendent plus exclusivement d’infrastructures colossales, nous pourrions voir émerger une innovation plus distribuée, avec des contributions significatives venant d’équipes plus modestes mais créatives.
Les modèles comme O1 et O3 démontrent déjà des capacités de raisonnement mathématique exceptionnelles, atteignant le niveau des 0,1% meilleurs humains dans certains domaines. C’est un signe que nous sommes sur la bonne voie. La prochaine génération de modèles pourrait combiner cette excellence dans des domaines spécifiques avec une intelligence générale plus robuste.
Enfin, cette évolution pourrait accélérer l’avènement d’une IA véritablement utile et alignée avec nos valeurs. En se concentrant sur la qualité plutôt que la quantité, sur le raisonnement plutôt que la mémorisation, nous progressons vers des systèmes qui comprennent réellement nos intentions et peuvent nous assister de manière plus pertinente dans tous les aspects de notre vie.
Cette nouvelle confirme ce que certains experts craignaient depuis longtemps : l’approche dominante du développement de l’IA générative fait face à un mur. Malgré des investissements colossaux et des promesses grandiloquentes, la simple augmentation de la taille des modèles ne suffit plus à produire des avancées significatives.
Cette situation soulève des questions troublantes sur la viabilité économique de l’IA générative. Si chaque amélioration marginale nécessite des investissements exponentiellement plus importants, combien de temps les investisseurs continueront-ils à financer cette course? Nous pourrions assister à un resserrement du marché, où seules quelques entreprises disposant de ressources quasi-illimitées pourront continuer à jouer.
Plus inquiétant encore, cette impasse technique pourrait signaler que nous avons surestimé le potentiel des architectures actuelles. Les modèles de langage, malgré leurs prouesses impressionnantes, continuent de souffrir de problèmes fondamentaux comme les hallucinations et l’incapacité à raisonner de manière fiable. Si le simple fait d’augmenter leur taille ne résout pas ces problèmes, nous pourrions être encore très loin d’une intelligence artificielle véritablement générale.
La focalisation sur l’apprentissage par renforcement et les agents pourrait également conduire à des systèmes plus opaques et moins prévisibles. Alors que nous comprenons déjà mal comment les grands modèles de langage parviennent à certaines conclusions, des systèmes plus complexes pourraient amplifier ces préoccupations en matière de transparence et de sécurité.
Enfin, cette situation révèle une certaine naïveté dans l’approche “brute force” qui a dominé le domaine. Nous avons peut-être trop misé sur une seule approche, négligeant d’explorer des voies alternatives qui auraient pu s’avérer plus prometteuses à long terme. Ce recalibrage forcé pourrait signaler non pas une évolution naturelle, mais une correction douloureuse après des années d’optimisme excessif.
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