Intelligence artificielle : la bataille pour l'accès aux données. Cette information est uniquement accessible aux abonnés.
Les éditeurs d'intelligence artificielle générative sont en pleine effervescence : ils cherchent de nouveaux ensembles de données pour améliorer les algorithmes. Les données actuellement utilisées seront épuisées d'ici 2028.
Écrit par Jacques Henno
Les éditeurs d'IA génératives rencontrent des difficultés en raison de leur popularité croissante. Ils ont du mal à trouver de l'espace pour leurs serveurs et leurs données d'entraînement. Les délais de livraison des systèmes de refroidissement sont cinq fois plus longs qu'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 des données pour l'apprentissage des intelligences artificielles. Selon Pablo Villalobos, chercheur chez Epoch AI, si de nouvelles sources de données ne sont pas trouvées, elles pourraient manquer dès 2028.
En réalité, les grands modèles de langage (LLM) nécessitent de plus en plus de données pour être entraînés. Pablo Villalobos estime que la taille des bases de données utilisées a été multipliée par dix tous les deux ans. Jusqu'à présent, les concepteurs de GenAI ont cherché à maximiser la quantité de données en récupérant des données gratuitement à partir d'Internet, en utilisant des robots pour collecter toutes les informations disponibles. C'est ce que explique Jean Ponce, professeur d'informatique à l'Ecole normale supérieure et directeur scientifique de PRAIRIE, l'un des quatre instituts français spécialisés en intelligence artificielle.
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