L’avenir du développement de modèles AI : décentralisation, collaboration ou concurrence ?

Alex Kim

Récemment, le paysage de l’IA a connu des avancées significatives avec la sortie de modèles comme Mixtral de Mistral AI et NeMo de NVIDIA. Ces développements soulèvent des questions cruciales sur la trajectoire du développement de modèles AI. Cet article explore les voies possibles pour l’avenir du développement de modèles AI, en se concentrant sur la décentralisation, la collaboration et la concurrence.

L’état actuel du développement de modèles AI

La course au développement de modèles AI avancés s’accélère. Les géants comme OpenAI, Google DeepMind et maintenant Mistral AI ont sorti des modèles avec des milliards ou même des trillions de paramètres [1]. Entre-temps, les fabricants de matériel comme NVIDIA poussent les limites du pouvoir de calcul.

• Taille du modèle : Le nombre de paramètres de modèle a augmenté exponentiellement ces dernières années. De AlphaGo’s 13M paramètres en 2016 à GPT-4’s 1.7T aujourd’hui [TABLEAU: Comparaison des modèles AI | Modèle, Paramètres, Performance | AlphaGo, 13M, N/A | GPT-4, 1.7T, 92%].
• Progrès du matériel : La puissance de la GPU a augmenté considérablement. En 2016, la NVIDIA Titan X avait 12TFLOPS ; aujourd’hui, l’A100 offre 19,5TFLOPS [BARRE: Performance de la GPU | Titan X : 12TFLOPS, RTX 3090 : 24TFLOPS, A100 : 19,5TFLOPS].

La décentralisation : un nouveau paradigme ?

La décentralisation pourrait démocratiser le développement de l’IA en permettant l’informatique distribuée et l’apprentissage fédéré.

Informatique distribuée et apprentissage fédéré

L’informatique distribuée implique la division des charges de travail entre plusieurs ordinateurs ou nœuds, tandis que l’apprentissage fédéré entraîne des modèles sur des données décentralisées sans les échanger [2]. Cette approche respecte la confidentialité et réduit le besoin de grandes bases de données concentrées dans quelques mains.

• Apprentissage fédéré : Des entreprises comme Apple utilisent l’apprentissage fédéré pour améliorer leurs claviers sans collecter les données de frappe des utilisateurs. Il est également utilisé en santé pour l’analyse de données décentralisée.
• Entraînement distribué : OpenAI a entraîné DALL-E 2 sur plusieurs nœuds, réduisant ainsi considérablement le temps d’entraînement [DONNÉES NÉCESSAIRES].

Les défis et les limites de la décentralisation

Malgré son potentiel, la décentralisation présente des défis :

• Surcoût de communication : La coordination entre les nœuds distribués peut entraîner un surcoût de communication important.
• Fuites de données : Bien que l’apprentissage fédéré vise à préserver la confidentialité, il peut toujours entraîner des fuites de données en raison d’attaques par inversion de modèle [3].
• Homogénéisation du modèle : L’entraînement décentralisé pourrait conduire à des modèles homogénéisés qui manquent de diversité et d’adaptabilité aux contextes locaux.

La collaboration plutôt que la concurrence

Les initiatives open source, les collaborations interindustrielles et les marchés de l’IA favorisent une approche plus coopérative.

Initiatives open source et connaissances partagées

L’open source AI encourage la collaboration en partageant le code, les données et la recherche. Des projets notables incluent la bibliothèque transformers de Hugging Face et l’archive de modèles de langage ouverts (LLMA).

• Hugging Face : Plus de 60 000 modèles sont disponibles sur leur hub de modèles, favorisant une innovation rapide [BARRE: Croissance du hub de modèles Hugging Face | 2019 : 500, 2021 : 20K, 2023 : 60K].
• LLMA : Lancé en mars 2023, LLMA vise à rassembler et partager les grands modèles de langage ouvertement.

Collaboration interindustrielle et normalisation

Les collaborations industrielles peuvent accélérer le développement de l’IA en standardisant les processus et en partageant les ressources. Des exemples incluent le partenariat sur l’IA et l’initiative de apprentissage automatique pour les soins de santé (MLIPC).

• PAIR : Le guide Google People + AI GE offre des meilleures pratiques pour une IA responsable.
• MLIPC : Il vise à appliquer l’apprentissage automatique pour améliorer les résultats de santé, impliquant plus de 30 institutions.

L’essor des marchés de modèles AI

Les marchés de modèles AI permettent aux développeurs d’acheter, de vendre et de licencier des modèles. Ils favorisent la collaboration en reliant les créateurs aux utilisateurs qui manquent des ressources ou de l’expertise pour le développement interne.

• Hub de modèles Hugging Face : Il offre plus de 60 000 modèles pour diverses tâches.
• Marché AWS : Il présente des modèles AI de fournisseurs comme Algorithmia et MathWorks [DONNÉES NÉCESSAIRES].

Modèle en tant que service (MaaS)

Les plates-formes MaaS fournissent des modèles AI hébergés via des API, permettant aux utilisateurs de profiter de modèles avancés sans gérer l’infrastructure. Des exemples incluent les offres MaaS du marché AWS et les services AI Azure.

• AWS MaaS : Il comprend des modèles comme Amazon Rekognition pour l’analyse d’images.
• Services AI Azure : Il offre des modèles pré-entraînés pour des tâches telles que l’analyse de texte et la reconnaissance d’images.

Licences de modèles et propriété intellectuelle

La licence de modèle varie, allant des licences open source permissives aux accords propriétaires. Les termes de licence clairs permettent la collaboration tout en protégeant la propriété intellectuelle des développeurs.

• Open source : Des modèles comme DALL-E 2 sont sortis avec des licences permissives encourageant la réutilisation et la modification.
• Propriétaire : De nombreux modèles commerciaux nécessitent des frais de licence pour l’utilisation ou la modification.

La concurrence dans l’arène du développement de modèles AI

Malgré la coopération croissante, la concurrence reste féroce entre les géants de la technologie et les joueurs émergents.

Course des géants de la technologie pour le domination

Les géants de la technologie sont engagés dans une course acharnée pour développer les modèles AI les plus avancés :

• OpenAI : Il a sorti GPT-4 en mars 2023, démontrant des capacités impressionnantes [1].
• Google DeepMind : Il a révélé le modèle de langage Pathways (PaLM) en avril 2022, avec 540 milliards de paramètres.
• Mistral AI : Il a lancé Mixtral et Codestral en mars 2023, offrant des performances élevées à moindre coût [2].

Joueurs émergents et modèles spécialisés

Les joueurs émergents concurrencent les géants en se concentrant sur des modèles spécialisés ou des approches innovantes :

• Anthropic : Fondé par d’anciens chercheurs d’OpenAI, Anthropic se concentre sur la sécurité et l’alignement dans les grands modèles de langage.
• EleutherAI : Connu pour développer des modèles open source comme Pythia, EleutherAI vise à démocratiser le développement de l’IA.
• Apprentissage en quelques exemples et apprentissage par contexte : Des techniques émergentes permettent aux modèles de généraliser mieux avec des données limitées.

Conclusion

L’avenir du développement de modèles AI se trouve à l’intersection de la décentralisation, de la collaboration et de la concurrence. Tandis que les géants de la technologie courent pour la domination, les initiatives open source et les collaborations interindustrielles favorisent l’innovation. Les approches décentralisées pourraient démocratiser le développement de l’IA, mais elles présentent également des défis uniques.

Alex Kim, journaliste spécialisé dans les tendances futures, explore les voies possibles pour le développement de modèles AI à la lumière des sorties récentes et de la concurrence croissante. De la décentralisation à la collaboration et à la concurrence, Alex examine les implications et les défis de chaque approche.