Pourquoi les avancées récentes de l’IA ouvrent la voie à des applications concrètes

Ces dernières années, il semble que les annonces spectaculaires en matière d’intelligence artificielle se soient faites moins fréquentes, notamment par rapport aux lancements de GPT-3 en 2020 et de GPT-4 en 2023. L’attente autour de GPT-5 est devenue tellement intense qu’elle pourrait inspirer une série Netflix. Certains pensent que l’IA a atteint une sorte de palier, conduisant à des spéculations sur un éventuel désintérêt futur, une bulle d’investissements prête à éclater, rendant cette technologie obsolète.

Pourtant, la réalité est bien différente : l’année écoulée a été marquée par des progrès significatifs souvent sous-estimés.

Premièrement, le coût d’utilisation des IA génératives a chuté de manière spectaculaire, réduit par un facteur de dix en seulement un an. Cela est dû à l’optimisation des grands modèles, qui deviennent plus compacts tout en augmentant leurs performances. Les avancées en matériel informatique jouent également un rôle clé, avec des entreprises comme NVidia, désormais parmi les plus valorisées, et des acteurs spécialisés comme Grok, qui mènent l’innovation. Ces développements rendent l’IA accessible dans des secteurs où coût et rapidité sont cruciaux.

La qualité des IA a également progressé avec des jeux de données d’entrainements améliorées et une meilleure maîtrise des langues. Les modèles actuels, plus fiables et multiculturels, fournissent des réponses rapides et précises, grâce à des données optimisées et nettoyées par les anciennes générations d’IA.

L’un des développements les plus excitants est l’avènement des modèles multimodaux. Capables d’interpréter texte, images, vidéos, audio et même la voix, ces modèles élargissent les champs d’applications et posent les bases d’un apprentissage au-delà du texte.

En outre, la capacité des IA à traiter d’imposants volumes de données s’est considérablement renforcée. Alors qu’il y a un an, la norme était de 32 000 tokens (un élément numérique, souvent utilisé dans la blockchain ou les systèmes informatiques, qui représente une valeur, un droit, ou un accès à un service spécifique), des modèles comme Google Gemini peuvent aujourd’hui analyser jusqu’à 2 millions de tokens d’un seul coup. Cette évolution est cruciale pour soutenir les croissantes capacités multimodales.

Le cache de contexte révolutionne également l’utilisation de l’IA. En stockant des ensembles de données analysées pour une utilisation ultérieure, ce mécanisme économise temps et ressources, facilitant des applications concrètes de l’IA.

L’intégration des IA dans des systèmes numériques tels que des applications SaaS ou des ERP est impressionnante, grâce à la « fonction d’appel » qui permet aux modèles d’interagir avec diverses interfaces informatiques. Cela ouvre des perspectives presque infinies, allant bien au-delà des simples recherches web.

Les capacités de raisonnement et de codage des IA ont aussi connu des avancées notables. Un modèle capable de comprendre un problème, de traiter des spécifications techniques, de planifier, d’exécuter des actions et de générer du code en temps réel transforme véritablement les entreprises. Et la toute nouvelle sortie des nouveaux modèles o1 d’OpenAI qui sont capables d’élaborer des raisonnements complexes à partir d’enchainements successifs de pensées permettent d’entrevoir des applications complexes jusque-là impossibles à imaginer.

En plus des modèles open-source prometteurs de Meta, Mistral, Microsoft et autres, des modèles spécialisés et de petits modèles fonctionnant sur des smartphones dotés de matériel dédié aux réseaux neuronaux montrent que l’IA est en phase de maturité, prête à s’intégrer dans des applications commerciales concrètes.

En conclusion, les progrès de l’IA observés cette dernière année sont cruciaux pour son adoption. Bien que les entreprises aient encore à saisir tout le potentiel de cette technologie et à réinventer leurs systèmes, le changement réel a déjà commencé. Alors que nous intégrons ces technologies dans nos outils, soyez assurés que les laboratoires et entreprises travaillent déjà sur la prochaine génération. La révolution est en marche.