Le trompe-l’oeil des valorisations de l’IA
Il manquera 500 Md$ de chiffre d’affaires à l’IA pour justifier la croissance de Nvidia • Les données audio aident à entraîner les robots autonomes • DeepMind propose un entraînement plus parcimonieux et "vert" • Peugeot intègre ChatGPT dans ses véhicules • Bienvenue dans Qant, mardi 9 juillet.
« Le progrès est devant nous, à condition de dépasser sa propagande » Paul Virilio
L’ÉVÉNEMENT
De quelle bulle Nvidia est-elle le nom ?
À l’image de Nvidia, première capitalisation boursière au monde, les valorisations de l’IA explosent. La question de sa réelle rentabilité à terme commence à se poser.
“Nvidia inspire l’IA” (Qant, M. de R. avec Midjourney)
Pour justifier des prévisions de croissance de Nvidia, les services d’IA devraient générer 600 milliards de dollars (533 Md) de chiffre d’affaires et non, comme on l’estime généralement, tout au plus 100 milliards en fin d’année. C’est là l’analyse sans appel d’un partner de Sequoia, alors que Goldman Sachs publie un rapport qui montre l’écart entre l'enthousiasme déchaîné par l’IA générative et sa rentabilité effective.
Tout le monde s’accorde à dire, cependant, que les innovateurs sortiront gagnants de l’explosion de la bulle, comme pour Internet à la fin du siècle dernier.
L’ESSENTIEL : DeepMind, MIT, Peugeot, Toyota
ROBOTS
Le robot qui écoute la leçon
Ajouter de données audio aux données visuelles lors de l’entraînement des robots autonomes améliore leurs compétences d'apprentissage.
Une équipe de chercheurs de Stanford et de Toyota a mis en évidence l’importance d’ajouter des données audios, trop souvent négligées, à l’entraînement des robots autonomes. Les chercheurs ont observé que la formation des robots basés sur l'IA repose presque exclusivement sur des informations visuelles. Ils ont donc étudié l'utilisation de microphones pour permettre aux robots de collecter des données sonores pendant l'exécution des tâches. Les conclusions sont… parlantes.
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
Mieux entraîner les modèles, avec moins d’énergie • Google DeepMind a développé une nouvelle méthode d’entraînement des modèles d'intelligence artificielle appelée Jest, qui améliore la vitesse de formation et l'efficacité énergétique. Jest est présenté comme 13 fois plus rapide et 10 fois plus économe en énergie que les méthodes actuelles. Cette méthode utilise un modèle plus petit pour évaluer et sélectionner les données de haute qualité avant de former un modèle plus grand.
Pour en savoir plus : Tom’s HardwareOK Peugeot ! : ChatGPT s’installe dans l’habitacle • Peugeot a annoncé ce lundi que ChatGPT sera désormais intégré à tous ses véhicules équipés de la commande vocale, suite à une phase pilote réussie en début d'année. Cela concerne 11 modèles, disponibles dans 17 pays européens, en 12 langues. ChatGPT peut être activé par la commande vocale "OK Peugeot". Il sera intégré via une mise à jour à distance (OTA) pour les véhicules déjà en circulation. ChatGPT répondra aux questions des passagers et leur fournir des informations sur les lieux qu’ils visitent.
Pour en savoir plus : ClubicLa GenAI pour explorer les bases de données • Des chercheurs du MIT viennent d'introduire GenSQL, présenté comme un système d'intelligence artificielle générative pour les bases de données. En réalité, GenSQL permet d'effectuer des analyses statistiques complexes sur des données tabulaires en introduisant des modèles probabilistes. Il aide à détecter des anomalies, à estimer des valeurs manquantes, à corriger des erreurs, à générer des données synthétiques et généralement dans les tâches de prédiction. GenSQL s’intègre donc dans la recherche, de plus en plus développée, sur les bases de données probabilistes.
Pour en savoir plus : Vikash Mansinghka et al., GenSQL: A Probabilistic Programming System for Querying Generative Models of Database Tables, PACMPL, 20 juin 2024
MONNAIES NUMÉRIQUES ET BLOCKCHAINS
Le Kazakhstan et la Chine s’accordent sur la monnaie numérique • La Banque nationale du Kazakhstan et la Banque populaire de Chine ont signé un protocole d'accord pour coopérer sur la monnaie numérique. Le Kazakhstan, observateur du projet de monnaie numérique de banque centrale transfrontalière mBridge, prévoit de lancer le Tenge numérique l'année prochaine, en mettant l’accent initialement sur les transactions de détail. Des recherches sont en cours sur les paiements interbancaires et transfrontaliers.
Pour en savoir plus : Ledger Insights
QUANTUM
A Lausanne, on refroidit des qubits • Une équipe de l'École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) a conçu un système de refroidissement quantique atteignant 100 millikelvins (environ -170 degrés celsius). Ce système convertit la chaleur en tension électrique, refroidissant efficacement les supraconducteurs nécessaires au calcul quantique. Il est fabriqué à partir de matériaux ultra-fins comme le graphène.
Pour en savoir plus : Tom’s Hardware
ÉDITION PREMIUM
En exclusivité pour les abonnés :
En atteignant une valorisation record, Nvidia met à jour les défis financiers qui sous-tendent le marché de l'IA, marqué par des investissements massifs mais une rentabilité encore incertaine.
Des chercheurs de Stanford et de Toyota ont montré que l'ajout de données audio aux données visuelles améliore les compétences d'apprentissage des robots autonomes. Cela pourrait transformer leur entraînement.
IA : le défi de la rentabilité
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![image_author_QANT:_Révolution cognitive et Avenir du numérique](https://kessel.imgix.net/852ccd78-6eb7-4e0f-8a92-15f74ab5a03c.jpeg?q=100&auto=format&ar=1:1&rect=46,108,475,475&w=113)