Intelligence artificielle: la bataille pour l'accès aux données
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Les éditeurs d'intelligence artificielle générative sont actuellement en pleine effervescence, cherchant de nouvelles données pour améliorer les performances des algorithmes. Les sources actuelles seront épuisées d'ici 2028.
Écrit par Jacques Henno
Face à leur succès grandissant, les éditeurs d'intelligence artificielle générative rencontrent actuellement des difficultés dans divers domaines. Ils ont du mal à trouver de l'espace pour stocker leurs serveurs et leurs données d'apprentissage. Les systèmes de refroidissement sont également en forte demande, avec des délais de livraison beaucoup plus longs qu'auparavant. De plus, il est compliqué de trouver des sous-traitants capables de suivre la cadence. Enfin, le manque de données devient un problème majeur, car les sources actuelles commencent à se tarir. Selon Pablo Villalobos, chercheur chez Epoch AI, un laboratoire d'idées en Californie, il est possible que les données viennent à manquer dès 2028 si de nouvelles sources ne sont pas trouvées.
En réalité, les Large Language Models (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 éditeurs de GenAI ont essayé d'augmenter la quantité de données en récupérant gratuitement des données sur Internet grâce à un robot qui parcourt le web et collecte tout ce qu'il trouve. C'est ce qu'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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