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Les progrès de l’IA ralentissent-ils réellement ?
OpenAI semble rencontrer une difficulté inattendue dans son développement de modèles d’intelligence artificielle. Après avoir marqué une révolution avec le lancement de ChatGPT en 2022, l’entreprise fait face à des résultats moins impressionnants avec son futur modèle Orion, successeur de GPT-4. Ce ralentissement des progrès soulève des interrogations sur les limites du scaling dans l’intelligence artificielle.
Un démarrage moins spectaculaire que prévu
Les tests initiaux d’Orion, qui est destiné à succéder à GPT-4, ont révélé des performances bien plus modestes que ce à quoi l’industrie s’attendait. Bien que les premiers résultats soient prometteurs, ils montrent que le modèle atteint le niveau de performance de GPT-4 après seulement 20% de son entraînement. Cela pourrait être perçu comme une bonne nouvelle à première vue, mais la réalité est bien plus nuancée.
Le gain de qualité attendu, particulièrement entre GPT-4 et Orion, s’avère bien moins spectaculaire que celui observé entre GPT-3 et GPT-4. Certains domaines d’application, comme le code, montrent même qu’Orion n’est pas systématiquement meilleur que son prédécesseur. Cette situation contraste fortement avec l’engouement qui avait entouré GPT-4 lors de sa sortie en mars 2023, un modèle qui avait suscité de nombreuses attentes.
La limite du scaling : une réalité à affronter
Le problème central auquel OpenAI doit faire face est celui de la disponibilité des données d’entraînement de qualité. Les spécialistes du secteur avaient prédit qu’un jour, l’augmentation des tailles de modèles seule ne suffirait plus à améliorer les performances. En effet, malgré des modèles toujours plus grands et plus complexes, les gains se font de plus en plus rares.
Ce ralentissement apparent pourrait ne pas être une vraie limite technologique, mais plutôt une conséquence inévitable de l’évolution de l’IA. À un certain stade, les progrès sont moins liés à la simple augmentation de la capacité des modèles et davantage à leur qualité et leur optimisation.
Une nouvelle direction : l’équipe “foundations” et le changement de cap d’OpenAI
Face à cette stagnation, OpenAI ne se contente pas d’observer les résultats sans réagir. L’entreprise a constitué une équipe dédiée, appelée “foundations”, afin de rechercher de nouvelles solutions pour améliorer ses modèles. Parmi les pistes explorées, l’une des plus prometteuses consiste à utiliser des données synthétiques générées par d’autres modèles d’intelligence artificielle.
Le but est de créer des modèles encore plus performants, capables d’apprendre à partir de données simulées tout en réduisant la dépendance à des sources de données réelles et souvent limitées. Ce changement de cap pourrait signifier l’abandon de la nomenclature traditionnelle des modèles “GPT”, un signe d’une évolution dans la façon dont OpenAI conçoit ses IA.
La multimodalité : une fonctionnalité phare du futur
Sam Altman, le PDG d’OpenAI, semble vouloir aller encore plus loin avec l’intégration de la multimodalité dans ses futurs modèles. Ce terme fait référence à la capacité des modèles d’intelligence artificielle à traiter plusieurs types de données simultanément, tels que des images, des vidéos et des textes. Un tel modèle permettrait une compréhension plus profonde et plus nuancée du monde, en traitant des informations sous différentes formes, de manière plus naturelle et intuitive.
L’implémentation de la multimodalité pourrait permettre à OpenAI de surpasser les modèles actuels en termes de polyvalence. Par exemple, un modèle multimodal pourrait non seulement répondre à des questions en utilisant des textes, mais aussi analyser des images pour fournir des réponses encore plus complètes et pertinentes. Ce type de fonctionnalité pourrait ouvrir la voie à des applications jusque-là impensables, dans des domaines aussi variés que la médecine, l’éducation, ou même les services à la clientèle.
Les attentes pour Orion : de grandes promesses, mais des résultats à confirmer
Les attentes autour d’Orion restent élevées malgré le ralentissement des progrès. Microsoft, partenaire clé d’OpenAI, a assuré que le modèle pourrait passer les examens de qualification d’un doctorant et promet de réelles avancées en matière de raisonnement. Cependant, les promesses sont désormais tempérées par les résultats actuels, qui ne semblent pas à la hauteur des premières annonces.
Les améliorations attendues ne concernent pas seulement les performances globales du modèle, mais aussi sa capacité à raisonnement de manière plus complexe et plus proche de l’humain. Un modèle capable de passer des examens de doctorat serait un véritable bond en avant pour la recherche et l’enseignement, mais aussi pour des applications plus pratiques comme la consultation ou l’analyse de dossiers complexes.
Une phase de transition : d’un progrès quantitatif à un progrès qualitatif
Il est possible que ce ralentissement apparent ne soit pas une fin en soi, mais plutôt un passage d’une époque de progrès quantitatifs à une ère de progrès qualitatifs. Les premiers ordinateurs, par exemple, ont connu des progrès spectaculaires en termes de puissance, mais ont ensuite fait place à des optimisations plus subtiles. Aujourd’hui, la véritable innovation réside peut-être dans la manière dont les modèles sont utilisés, leur adaptabilité et leur capacité à interagir avec des données réelles de manière plus efficace et plus cohérente.
Cela ne veut pas dire que les performances ne vont pas continuer à évoluer, mais plutôt que l’importance des améliorations résidera davantage dans la finesse des modèles que dans leur taille ou leur capacité brute. Ce changement de paradigme pourrait également signifier que les modèles à l’avenir seront capables de résoudre des problèmes d’une manière plus contextualisée et plus humaine, grâce à des approches nouvelles qui vont au-delà du simple agrandissement des réseaux neuronaux.
Les implications à long terme pour l’industrie de l’IA
Si cette évolution se confirme, cela pourrait avoir des conséquences profondes sur l’industrie de l’intelligence artificielle. Le modèle de croissance exponentielle observé jusqu’à présent pourrait céder la place à une approche plus mesurée de l’innovation. Cela pourrait encourager les entreprises à se concentrer davantage sur des applications pratiques, plutôt que sur des avancées spectaculaires mais difficiles à mettre en œuvre efficacement.
L’une des conséquences majeures serait peut-être la démocratisation de l’IA. Si les modèles deviennent plus accessibles et plus faciles à adapter à des besoins spécifiques, leur déploiement dans des secteurs comme la santé, l’éducation ou même les services publics pourrait se faire plus rapidement, et avec un impact plus direct sur la société.
L’avenir d’Orion : une promesse d’innovation, mais des défis à relever
Bien qu’Orion ne semble pas répondre aux attentes spectaculaires initiales, les efforts d’OpenAI pour intégrer de nouvelles approches, comme la multimodalité et l’utilisation de données synthétiques, montrent que l’entreprise est prête à évoluer. Si les progrès sont plus lents que prévu, ils pourraient néanmoins préparer le terrain pour des innovations plus profondes et plus durables dans l’intelligence artificielle.
Les mois à venir seront décisifs pour déterminer si cette approche qualitative sera couronnée de succès, mais une chose est certaine : OpenAI ne manque pas d’ambition et continue de repousser les limites de l’IA.
