Intelligence artificielle : la bataille pour l'accès aux données
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Les éditeurs d'intelligence artificielle générative sont en pleine effervescence : ils sont à la recherche de nouvelles données pour améliorer les algorithmes. Les données actuellement utilisées seront épuisées d'ici 2028.
Écrit par Jacques Henno
Face à leur succès croissant, les éditeurs d'intelligence artificielle générative sont confrontés à de nombreux défis. Ils ont du mal à trouver de l'espace pour stocker leurs serveurs et leurs données d'entraînement, ainsi que des systèmes de refroidissement dont les délais de livraison sont devenus cinq fois plus longs en raison de l'essor de l'IA. De plus, ils rencontrent des difficultés à trouver des sous-traitants et des sources de données pour nourrir leurs intelligences artificielles en apprentissage. Selon Pablo Villalobos, chercheur chez Epoch AI, si de nouvelles sources de données ne sont pas trouvées, il pourrait y avoir une pénurie dès 2028.
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 utilisées augmente de dix fois tous les deux ans. Jusqu'à présent, les éditeurs de GenAI ont cherché à maximiser la quantité de données en collectant des données gratuites à partir du web grâce à un processus de "crawl" où un robot explore Internet et récupère tout ce qu'il trouve, explique Jean Ponce, professeur d'informatique à l'Ecole normale supérieure et directeur scientifique de PRAIRIE, l'un des instituts français d'IA.
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