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C'est l'effervescence chez les éditeurs d'intelligence artificielle générative qui cherchent désespérément de nouvelles données pour améliorer leurs algorithmes. Les sources actuelles ne seront plus suffisantes d'ici 2028.
Écrit par Jacques Henno
En raison de leur popularité croissante, les éditeurs d'IA génératives sont actuellement confrontés à de nombreux défis. Ils ont du mal à trouver de l'espace pour leurs serveurs et leurs données d'entraînement. Les systèmes de refroidissement sont en retard de cinq fois par rapport à avant l'explosion de l'IA. Les sous-traitants ont du mal à suivre la demande. De plus, il devient de plus en plus difficile de trouver de nouvelles données pour l'apprentissage des intelligences artificielles. Un chercheur chez Epoch AI, basé en Californie, met en garde contre une éventuelle pénurie de données dès 2028 si de nouvelles sources ne sont pas trouvées.
En réalité, les LLM (Large Language Models) nécessitent de plus en plus de données pour leur apprentissage. Pablo Villalobos estime que la taille des bases de données utilisées a été multipliée par dix tous les deux ans. Jusqu'à présent, les éditeurs de GenAI ont cherché à maximiser la quantité de données en récupérant des données gratuites à travers un processus de "crawling" sur Internet, où un robot explore le web et collecte tout ce qu'il trouve, explique Jean Ponce, professeur d'informatique à l'Ecole normale supérieure et directeur scientifique de PRAIRIE (PaRis AI Research InstitutE), l'un des quatre instituts français spécialisés en intelligence artificielle.
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