GPT-5 - L'avenir de l'IA et les nouvelles stratégies pour repousser ses limites

Entre attente et innovation, comment l'industrie de l'IA redéfinit ses frontières.

L'attente du prochain grand bond en avant autour de l’intelligence artificielle est palpable. Alors que GPT-4 a déjà révolutionné notre façon d'interagir avec cette technologie, son successeur, GPT-5, s'annonce comme une nouvelle étape majeure. En attendant son arrivée, des innovateurs astucieux explorent de nouvelles voies pour améliorer les capacités des modèles existants.

L'anticipation autour de GPT-5

OpenAI se prépare à lancer GPT-5, sa prochaine itération de modèle. Selon Business Insider, certains clients privilégiés ont déjà eu droit à des démonstrations de cette nouvelle version, alimentant les spéculations sur ses améliorations potentielles. L'enjeu est de taille pour l’entreprise, GPT-5 pourrait soit consolider sa position de leader dans le domaine, soit la reléguer au second plan face à une concurrence acharnée. Pourtant, et pendant que le monde attend ce Graal, des esprits créatifs en IA ont trouvé des moyens ingénieux d'améliorer les performances des modèles actuels. Ces approches novatrices permettent de repousser les limites de la technologie sans nécessairement en créer un entièrement nouveau.

Foundry: optimiser l'utilisation des GPU

Parmi ces innovateurs, on trouve Jared Quincy Davis, PDG de Foundry, une startup spécialisée dans les services cloud pour l'IA. Elle a récemment fait son entrée sur la scène publique avec un financement impressionnant de 80 millions de dollars et une valorisation de 350 millions. Son approche se concentre sur l'optimisation de l'utilisation des GPU (unités de traitement graphique), essentiels au fonctionnement des modèles. Davis explique que leur stratégie consiste à faire tourner les charges de travail d'IA sur différents GPU de manière cyclique, maximisant ainsi leur utilisation. Cette méthode permet de réduire le nombre d’entre eux étant inactifs, ce qui se traduit par une réduction efficace des coûts de calcul. Dans un domaine où la puissance de calcul est un facteur limitant majeur, cette approche pourrait s'avérer révolutionnaire.

Jared Quincy Davis

Les systèmes d'IA composés: une nouvelle frontière

La méthode développée par Jared Quincy Davis et son équipe s'inscrit dans une catégorie émergente appelée "Systèmes d'IA composés". Le principe est à la fois simple et ingénieux, il s'agit d'utiliser un modèle plus petit pour analyser et sélectionner les meilleures réponses générées par un modèle plus grand, comme GPT-4, lorsqu'on lui pose la même question à plusieurs reprises. Cette approche s'inspire des techniques utilisées par certains des modèles les plus performants, bien que plus petits, du marché. Les tests menés par Foundry ont montré des résultats impressionnants, en particulier dans des domaines comme les mathématiques, la physique et l'ingénierie électrique. Par exemple, lorsqu'on a soumis à GPT-4 un problème mathématique complexe, le modèle n'a trouvé la bonne réponse que dans 4% des cas. Cependant, en utilisant la méthode d'IA composée, le taux de réussite est passé à 37%, une amélioration presque décuplée. À noter que cette approche n'est pas applicable de manière universelle. Elle fonctionne particulièrement bien pour les questions dont la réponse est plus facile à vérifier qu'à générer. Néanmoins, dans les domaines où elle est efficace, cette méthode pourrait représenter une avancée significative.

Coût et efficacité: un équilibre délicat

Il faut reconnaître que cette façon d'améliorer des modèles existants n'est pas nécessairement plus efficace en termes de ressources. En réalité, elle peut s'avérer plus coûteuse que leur utilisation traditionnelle. Malgré tout, Davis souligne que dans certains cas, l'amélioration des résultats justifie largement des dépenses supplémentaires. Cette réflexion s'inscrit dans une plus large tendance de l'industrie de l'IA à considérer ces dernières de manière plus holistique. L'idée est qu'investir plus dans la formation et l'itération des modèles maintenant pourrait se traduire par des économies substantielles sur les coûts d'inférence à long terme.