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

Alex Kim

Au cours des derniers mois, le paysage IA a connu des avancées significatives avec la sortie de modèles tels que Mixtral d’Mistral AI et NeMo de NVIDIA. Ces développements soulèvent des questions cruciales sur l’avenir du développement de modèles IA. Cet article explore les chemins potentiels pour le futur du développement de modèles IA, 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 avancés d’IA s’accélère. Des géants comme OpenAI, Google DeepMind et maintenant Mistral AI ont lancé des modèles avec des milliards voire des trillions de paramètres [1]. En parallèle, les fabricants de matériel comme NVIDIA poussent les limites du pouvoir de calcul.

• Taille des modèles : Le nombre de paramètres des modèles a augmenté exponentiellement ces dernières années. De 13M pour AlphaGo en 2016 à 1,7T pour GPT-4 aujourd’hui [TABLEAU : Comparaison des modèles AI | Modèle, Paramètres, Performance | AlphaGo, 13M, N/A | GPT-4, 1.7T, 92%].
• Avancées matérielles : La puissance de calcul des GPU a considérablement augmenté. En 2016, la NVIDIA Titan X offrait 12TFLOPS ; aujourd’hui, l’A100 propose 19,5TFLOPS [GRAPHE_BARRES : Puissance GPU | Titan X:12TFLOPS, RTX 3090:24TFLOPS, A100:19.5TFLOPS].

La décentralisation : un nouveau paradigme ?

La décentralisation pourrait démocratiser le développement d’IA en permettant des calculs distribués et de l’apprentissage fédéré.

Calcul distribué et apprentissage fédéré

Le calcul distribué implique la répartition du travail sur plusieurs ordinateurs ou nœuds, tandis que l’apprentissage fédéré entraîne les modèles sur des données décentralisées sans échange [2]. Cette approche respecte la confidentialité et diminue le besoin de grands ensembles de données concentrés entre quelques mains.

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

Défis et limitations de la décentralisation

Malgré son potentiel, la décentralisation fait face à des défis :

• Surcoût en communication : La coordination entre les nœuds distribués peut entraîner un surcoût important en communication.
• Fuite de confidentialité : Bien que l’apprentissage fédéré vise à préserver la confidentialité, il pourrait encore entraîner une fuite de données due aux attaques par inversion du modèle [3].
• Homogénéisation des modèles : L’entraînement décentralisé peut conduire à des modèles homogènes 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 AI favorisent une approche plus coopérative.

Initiatives open-source et partage des connaissances

L’IA open-source encourage la collaboration en partageant le code, les données et la recherche. Des projets notables incluent la bibliothèque de transformations Hugging Face et l’archive ouverte des grands modèles linguistiques (LLMA).

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

Collaborations interindustrielles et standardisation

Les collaborations interindustrielles peuvent accélérer le développement d’IA en standardisant les processus et en partageant des ressources. Des exemples incluent la Partenariat sur l’IA et l’Initiative de soins aux patients par apprentissage automatique (MLIPC).

• PAIR : Le People + AI GE Guidebook (PAIR) de Google offre des bonnes pratiques pour une IA responsable.
• MLIPC : Vise à appliquer l’apprentissage automatique pour améliorer les résultats en santé, impliquant plus de 30 institutions.

L’émergence des marchés AI

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

• Hub modèle Hugging Face : Offre plus de 60k modèles pour diverses tâches.
• AWS Marketplace : Feuille d’AI modèles provenant de fournisseurs comme Algorithmia et MathWorks [DONNÉES NÉCÉSSAIRES].

Modèle en tant que Service (MaaS)

Les plateformes MaaS offrent des modèles AI hébergés via des API, permettant aux utilisateurs d’utiliser des modèles avancés sans gérer l’infrastructure. Des exemples incluent les offres de services AWS Marketplace et Azure.

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

Licences et propriété intellectuelle (PI) des modèles AI

Les licences des modèles varient, allant des licences open-source permissives aux accords propriétaires. Des termes clairs de licence permettent la collaboration tout en protégeant les droits d’auteur des développeurs.

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

La concurrence dans le domaine du développement de modèles AI

Même si la coopération augmente, la concurrence reste féroce entre les géants technologiques et les nouveaux acteurs.

Course à la domination des géants technologiques

Les géants technologiques sont engagés dans une course à haut risque pour développer les modèles AI les plus avancés :

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

Nouveaux acteurs et modèles spécialisés

Les nouveaux acteurs défiennent les géants en se concentrant sur des modèles spécialisés ou des approches innovantes :

• Anthropic : Fondée par des anciens chercheurs d’OpenAI, Anthropic se concentre sur la sécurité et l’alignement dans les grands modèles linguistiques.
• EleutherAI : Connue pour le développement de modèles open-source comme Pythia, EleutherAI vise à démocratiser le développement AI.
• Apprentissage en petit nombre (few-shot learning) et apprentissage dans le contexte (in-context learning) : Techniques émergentes permettant aux modèles d’extraire des généralisations avec de petites quantités de données.

Conclusion

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

Alex Kim, journaliste spécialisé dans les tendances futures, explore les chemins potentiels pour le développement de modèles AI en lumière des sorties récentes et de la concurrence croissante. Du décentralisation à la collaboration et à la concurrence, Alex s’immisce dans les implications et défis de chaque approche.

Sources : [1] Rapport TechCrunch [2] Communiqué officiel : https://mistral.ai