La nouvelle puce GPU de Nvidia, la A100, est un monstre de puissance pour créer des algorithmes d’intelligence artificielle. Photo tirée du site de Nvidia
Nvidia, concepteur des processeurs qui entraînent les grands modèles de langage de l’IA générative, vient de se hisser brièvement au premier rang des plus grandes capitalisations à Wall Street. Son décollage boursier a stimulé l’ensemble du secteur, entraînant également à la hausse des groupes comme Oracle, Broadcom ou HP et une série d’autres qui ont vu leur valorisation boursière gonfler malgré des bénéfices parfois fragiles.
Au milieu de cette ébullition, les start-up qui recherchent l’attention des investisseurs en capital-risque de la Silicon Valley sont invitées à innover, mais sans indication claire sur comment va s’écrire le prochain chapitre de l’intelligence artificielle.
Dans le champ de l’IA, restera-t-il une place pour d’autres que les grands modélistes existants qui dominent le secteur, c’est-à-dire OpenAI, Google (Gemini) et Anthropic ?
Concurrencer ces protagonistes de front ne semble pas la bonne approche, conviennent des professionnels interrogés dernièrement à la conférence technologique Collision de Toronto, au Canada.
« Je ne pense pas que ce soit le bon moment de démarrer une entreprise fondamentale de création d’IA », estime Mike Myer, fondateur et PDG de la société technologique Quiq.
D’autres ont développé des applications qui utilisent ou imitent les puissances des grands modèles existants, mais cette idée est rejetée par les grands acteurs de la Silicon Valley.
Une réelle valeur ajoutée
« Ce qui est étonnant, c’est que les gens ne font pas la différence entre les applications qui vont être cannibalisées par les modèles eux-mêmes à mesure que ceux-ci progressent dans leurs capacités, et celles qui apportent réellement de la valeur ajoutée et qui seront encore là dans dix ans », assène Vinod Khosla, vétéran du capital-risque.
Cet investisseur, un des premiers à avoir misé sur OpenAI, ne mâche pas ses mots. L’application « Grammarly ne tiendra pas le coup », prédit-il par exemple à propos du service de vérification orthographique et grammaticale. Selon lui, les start-up qui ne font qu’« emballer » les services de l’IA sont condamnées. L’un des domaines à explorer est celui de la spécialisation des puces, affirme Vinod Khosla, car l’IA exige des processeurs de plus en plus spécifiques.
Fournir un traitement plus spécialisé pour les nombreuses demandes de l’IA est une opportunité saisie par Groq, une start-up en vogue. Elle a conçu des puces pour le déploiement de l’IA plutôt que pour son entraînement ou ses capacités de déduction. Ces dernières fonctions sont typiquement la spécialité des cartes graphiques ou GPU (graphics processing unit) de Nvidia.
Pour le PDG de Groq, Jonathan Ross, Nvidia ne pourra pas être le meilleur dans tous les domaines, même s’il est incontesté pour l’entraînement de l’IA générative.
Une autre opportunité va se présenter pour une intelligence artificielle hautement spécialisée, qui fournira une expertise et un savoir-faire fondés sur des données exclusives, lesquelles ne seront pas récupérées par les grands modèles.
« OpenAI et Google ne vont pas créer un ingénieur en structure. Ils ne vont pas créer des médecins de premier recours ni un thérapeute en santé mentale », fait remarquer M. Khosla.
Profiter de données hautement spécialisées est le cœur d’activité de Cohere, une autre des start-up en vogue de la Silicon Valley. Elle propose des modèles exclusifs à des entreprises qui hésitent devant l’idée que l’IA et leurs données échappent à leur contrôle.
« Les entreprises sont sceptiques à l’égard de la technologie et elles ont une aversion pour le risque. Nous devons donc gagner leur confiance et leur prouver qu’il existe un moyen d’adopter cette technologie qui soit fiable, digne de confiance et sécurisé », affirme Aidan Gomez, PDG de Cohere.
À 20 ans, travaillant alors chez
Google, Gomez a coécrit l’article fondateur « L’attention est tout ce dont vous avez besoin », qui a présenté le Transformer, l’architecture derrière les grands modèles de langage et le T de ChatGPT d’OpenAI. Soutenue par des financements de Nvidia et de Salesforce Ventures, la société est maintenant évaluée à plusieurs milliards de dollars.
Source : AFP
