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C’est lui que tout le monde attendait. Quand il a parlé, les grands PDG ont sorti leur téléphone pour filmer l’événement. Les mots se bousculent quand Sam Altman s’exprime, comme s’ils étaient pressés de sortir de ce cerveau en ébullition. Le regard est perdu, les yeux fixés sur ses pensées. Le PDG d’Open AI, créateur de ChatGPT, était le messie de ce Forum économique mondial de Davos (Suisse). Il incarne la nouvelle révolution, celle qui va changer la donne et qu’attendent depuis longtemps les entreprises, l’intelligence artificielle (IA).

De l’IA, tout le monde en veut. « C’est essentiel pour concevoir nos nouvelles molécules et accélérer nos tests », assure Albert Bourla, le PDG du géant de la pharmacie Pfizer. « Pas d’excuses, toutes les industries seront concernées », ajoute Julie Sweet, la patronne mondiale d’Accenture, première société de conseil au monde. Même les militants de Transparency International, l’association mondiale de lutte contre la corruption, utilise l’IA pour identifier les circuits financiers illicites au Mexique.

Pourquoi un tel engouement ? La réponse tient en un mot : productivité. « Nous estimons que l’IA devrait générer 4 000 milliards de dollars [environ 3 700 milliards d’euros] de gain de productivité d’ici à 2030 », assure Arvind Krishna, le PDG d’IBM. C’est cette promesse de concevoir une molécule ou de produire une voiture en deux fois moins de temps qui fait vibrer les industriels. « Je ne connais pas une seule entreprise du CAC 40 qui ne déploie pas de l’intelligence artificielle », assure Alexis Combessie, le fondateur de la start-up Giskard, qui propose des outils de test et de vérification dans ce domaine.

Une révolution

Comme il l’explique, cela fait une bonne dizaine d’années que des solutions d’intelligence artificielle existent, pour répondre aux questions posées sur Google, traduire un texte ou gérer des flux logistiques. Mais ce qui a changé, c’est l’entraînement, le P de GPT (Generative Pre-trained Transformer). Les logiciels précédents partaient de zéro et se formaient au fur et à mesure de l’usage, comme un moteur de recherche. Les actuels sont entraînés avec des milliards de données avant même d’être utilisés. D’où leur capacité à générer des textes et des images, fruit de leur éducation préalable.

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Ce nécessaire apprentissage demande des jours et des semaines de calculs intensifs dans des centres de données ultra-puissants. D’où le coût et la difficulté de produire ces fameux « modèles de fondation » qui forment le cœur des systèmes. Les experts de BlackRock, la première société d’investissement au monde, estiment que les huit principaux acteurs mondiaux du cloud, ces centres de données disséminés dans le monde entier, devraient investir un montant cumulé de 160 milliards de dollars uniquement en 2024 pour accroître leur capacité face à cette nouvelle demande.

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