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Yves Gassot examine trois points importants liés à l'avancement de l'intelligence artificielle : la consommation d'énergie, la domination de Nvidia et la relation entre l'IA et la productivité. Il souligne que malgré les avancées de l'IA générative, elles ne suffisent pas à augmenter la productivité.
Écrit par Yves Gassot, ancien directeur général de IDATE DigiWorld.
Le deep learning et les grands modèles (LLM) qui sont actuellement très populaires sont le résultat de recherches anciennes qui ont finalement pu être concrétisées grâce à deux facteurs clés : la capacité de calcul et de stockage offerte par les architectures cloud, et la disponibilité d'une grande quantité de données grâce à l'expansion d'Internet et à la numérisation des entreprises.
Les capacités impressionnantes des applications écrites, vocales et visuelles que beaucoup ont pu essayer représentent un progrès significatif. Cependant, nous avons aussi constaté les effets indésirables de certaines demandes, qualifiées parfois d'« hallucinations ». De plus, l'utilisation de ressources de calcul coûteuses entraîne une consommation énergétique importante.
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