Le dojo de Tesla et le mojo de Techno Mechanicus Musk
Pendant que des chercheurs repoussent les limites du langage naturel, Meta prépare un nouveau modèle, le fondateur de DeepMind craint que l'IA n'aide à propager des virus, et un rapport de Morgan Stanley booste le cours de Tesla . Bienvenue dans Qant, le 12 septembre.
« Le progrès est devant nous, à condition de dépasser sa propagande » Paul Virilio
Chaque jour, les journalistes de Qant illustrent les tendances de fond qui animent la tech. Pour cela, ils s’appuient sur Kessel Média et utilisent l’IA générative depuis mars 2022.
L’ÉVÉNEMENT
Pour Tesla, l’IA vaut plus qu’une biographie
La veille de la publication de la biographie de son patron Elon Musk, Tesla a vu le cours de son action bondir: un rapport de Morgan Stanley estime que son superordinateur Dojo augmentera la valeur de l’entreprise d’au moins 500 milliards de dollars.
On attendait Elon Musk sur un ring contre Mark Zuckerberg, c’est en fait un dojo qui lui réussit. Plus précisément, la puce Dojo D-1, annoncée en 2019, et le super-ordinateur éponyme, présenté le 30 septembre 2022. Rien de très nouveau, donc, si ce n’est l’analyse financière d’Adam Jones et six de ses collègues chez Morgan Stanley, qui ont augmenté leur objectif de cours dans 12 mois à 400 dollars l'action, contre 250 dollars précédemment, ce qui correspond à une augmentation de la capitalisation boursière de presque 600 milliards de dollars. Leur raisonnement comporte deux volets.
Tout d’abord, la puce Dojo s’avère plus efficace et moins chère que l’A10 de Nvidia, leader actuel du marché. Elle permet d’entraîner des IA en quelques semaines plutôt que quelques mois, avec une meilleure utilisation de l’énergie et une multitude de clients au-delà de l’industrie automobile. Cela conduit la banque d’affaires à valoriser Tesla 28,3 fois l'excédent brut d’exploitation (Ebitda) de 2025, contre 25,3 fois pour Nvidia.
Il est très probable que les nouvelles puces de Nvidia (le H-100 et a fortiori les Grace Hopper S-100 et S-200) feront plier le genou à Dojo. Mais l’enthousiasme des analystes se fonde sur la possibilité pour Tesla de développer des services de calcul à destination des futures sociétés de robotaxis, par exemple. "Lorsque Tesla commencera à débloquer les synergies Dojo dans la deuxième moitié de la décennie et au-delà de 2030, nous nous attendons à une expansion significative de la marge. Nous prévoyons que les services de réseau fourniront un Ebitda de 65 % et qu'ils représenteront 62 % de l’Ebitda total de Tesla en 2040” indique l’analyse, qui estime que Tesla dégagera un Ebitda de 15% cette année, de 24% en 2030 et 35% en 2040.
Pour l’heure, deux seuls groupes opèrent des robotaxis aux États-Unis (et dans le monde) : Google, qui n’aura pas besoin de l’IA de Tesla, et General Motors, pour qui la réponse est moins catégorique. En adoptant le modèle préconisé par les analystes de Morgan Stanley, Tesla pourrait ouvrir le marché (voire permettre aux constructeurs automobiles, notamment européens, de pallier leur retard).
Entraîner des modèles d’IA nécessite comme on sait d'énormes volumes de données. C’est particulièrement vrai pour une voiture autonome. Il s’agit pour ces IA de percevoir les objets sur la route, de prévoir leur comportement, puis de diriger le véhicule en fonction de leurs estimations. Sans oublier de communiquer en langage naturel avec les passagers, généralement par la voix, tout en surveillant leur comportement (malgré la présence de caméras, il semble que Waymo-Google et Cruise-GM se sont retrouvés confrontés à une épidémie de tendresses et de câlins à l’arrière de leurs robotaxis, à San Francisco).
Dojo et le mojo
Or, Tesla collecte depuis toujours les données de ses véhicules, ce qui lui confère un avantage considérable. Elon Musk, son PDG , a annoncé au printemps que, grâce à Dojo et toutes ces ressources, le système de conduite autonome de Tesla surpassera bientôt les capacités humaines en matière de conduite. Et que la société allait investir cette année 1 milliard de dollars dans l’intelligence artificielle.
Qu’il soit déraisonnable ou non – Qant pencherait plutôt pour la première hypothèse –, l’engouement de Morgan Stanley passera en tout cas au second plan, ce mardi. La biographie officielle et même hagiographique d’Elon Musk paraît en effet en librairie aujourd’hui. On y apprend notamment qu’Elon Musk a interféré délibérément dans la guerre en Ukraine (lire Qant du 8 septembre : L’Ukraine accuse Musk) et que son épouse Grimes lui a donné un troisième enfant, prénommé Techno Mechanicus. Son frère et sa sœur ont écopé, eux, de X Æ A-12 et Exa Dark Sideræl, respectivement. Pendant ce temps là, l’action Tesla terminait en hausse de plus de 10% lundi soir. Sacrée journée.
Restons sérieux.
Pour en savoir plus :
L’ESSENTIEL : Apple, Inflection AI, JP Morgan, Meta
ROBOTS
Le robot mou sort du labyrinthe
Un robot-ruban est capable de se déplacer dans des environnements complexes en faisant des arcs de cercle.
Des chercheurs de l'université de Caroline du Nord viennent de publier dans la revue Science la description d’un robot mou "sans cerveau" capable de naviguer de manière autonome dans des environnements complexes. Contrairement au modèle précédent qui ne pouvait tourner qu'en rencontrant des obstacles, ce robot peut tourner de lui-même en raison de sa conception asymétrique, ce qui lui permet de se déplacer en arc de cercle. Le robot est fabriqué à partir d'élastomères de cristaux liquides en forme de ruban et se met en mouvement lorsqu'il est placé sur une surface plus chaude que l'air ambiant. Il est capable de traverser des labyrinthes complexes et d'éviter de se coincer entre des objets parallèles.
Pour en savoir plus :
IA GÉNÉRATIVE
Vers un nouveau modèle pour Meta : Selon les informations du Wall Street Journal, Meta travaille sur un nouveau système d'intelligence artificielle avec l'objectif de le rendre plusieurs fois plus puissant que leur modèle précédent, Llama 2. Destiné à rivaliser avec GPT-4, ce nouvel outil, dont le développement est prévu pour débuter en 2024, devrait être lui aussi disponible en open source.
Pour en savoir plus: ReutersL’Australie en guerre contre la pédopornographie par l’IA : L'Australie a instauré des réglementations obligeant les moteurs de recherche à lutter contre les contenus créés par l'IA représentant des abus sexuels sur les enfants, selon Reuters. Ce code de sécurité en ligne, élaboré en collaboration avec les géants de la tech, exige que des services tels que Google et Bing prennent des mesures appropriées pour empêcher la diffusion de contenus exploitant les enfants, y compris les images "synthétiques" créées par l'IA.
Pour en savoir plus: Wio NewsConfiner l’IA comme l’arme atomique: Mustafa Suleyman, co-fondateur d’Inflection AI et, auparavant, de Google DeepMind, s’inquiète de l’utilisation l'IA pour manipuler des virus, les rendant potentiellement plus transmissibles ou mortels. Face à l'accès croissant à cette technologie, l’auteur de The Coming Wave, paru la semaine dernière, préconise une stratégie de "confinement" pour l'IA similaire à celle de l'OTAN pour les armes nucléaires.
Pour en savoir plus: New-York Times
BLOCKCHAINS
La BRI sprinte vers la COP de Dubaï : La présidence de la Conférence des Parties, la Banque des Règlements Internationaux (BRI) et la Banque centrale des Émirats Arabes Unis viennent de lancer une initiative pour soutenir les innovations dans la finance durable. Techsprint se concentre sur l’IA ,la blockchain, l’Internet des objets et les capteurs. Les gagnants seront mis à l’honneur pendant la COP 28, qui se tiendra le 30 novembre prochain à Dubaï et recevront des prix allant de 45 000 à 60 000 dollars.
Pour en savoir plus: ApixJP Morgan veut aller au-delà du JPM Coin : La plus grande banque américaine, JP Morgan Chase, explore l'utilisation d'un “jeton de dépôt”, enregistré sur sa blockchain en fonction des dépôts de ses clients, selon des informations exclusives de Bloomberg. Si les régulateurs autorisent la banque à poursuivre le déploiement, les jetons seront utilisés par les clients disposant de plusieurs comptes, notamment pour des paiements transfrontaliers. Contrairement aux paiements via Swift, la blockchain fonctionne sans se soucier des heures d'ouverture des banques.
Pour en savoir plus: Ledger Insights
AR-VR-XR-MÉTAVERS
Plus de réalité augmentée pour les soldats américains : L'armée américaine a approuvé la prochaine phase de développement de son dispositif "Integrated Visual Augmentation System" (IVAS), selon le journal Army Times. Cet outil de réalité augmentée combinant vision nocturne et sensibilisation situationnelle sera intégré au cloud tactique de l’armée. Doté de 22 milliards de dollars, le programme devrait entrer en production en 2025. Microsoft joue un rôle clé dans le développement.
Pour en savoir plus: Defence BlogTout l’Apple Store sur Vision Pro : Alors qu’elle tient ce soir une conférence probablement consacrée à l’iPhone 15, Apple a laissé entendre que presque toutes les applications iOS seront automatiquement proposées sur le Vision Pro store. Les premiers utilisateurs pourront ainsi accéder à des centaines de milliers d'applications iPad et iPhone. Ces applications seront visualisées comme sur un écran de téléphone ou de tablette à travers le casque.
Pour en savoir plus: Engadget
QUANTUM
Corriger les erreurs quantiques par le machine learning : Des chercheurs du Riken Center for Quantum Computing ont utilisé le machine learning pour effectuer une correction d'erreurs sur les ordinateurs quantiques. Publiée dans la revue Physical Review Letters, cette recherche utilise l'apprentissage par renforcement pour trouver des encodages de qubits bosoniques efficaces, réduisant la complexité de l'appareil tout en améliorant la correction des erreurs.
Pour en savoir plus: Phys.org
EXPERT: Recherche
Chaque semaine, une étude récente pré-publiée sur Arxiv.org
Modèle, code-toi toi-même
Il n’y pas que les LLM, ces grands modèles génératifs popularisés par ChatGPT. Pour construire un modèle spécifique de langage naturel, il fallait jusqu’à présent suivre une procédure assez lourde. Que les LLM pourraient grandement simplifier.
Le traitement du langage naturel en IA, c’est Google qui devine vos recherches, Siri qui vous obéit de travers, le correcteur orthographique qui remplace “déployable” par “déplorable”, et mille autres applications: l’analyse de sentiment, la traduction automatique, la reconnaissance d’entités nommées, la reconnaissance de spam, la recherche documentaire… Pour créer un de ces modèles spécifiques, il faut définir la tâche, puis trouver ou créer des données, choisir une architecture appropriée, entraîner le modèle, évaluer ses performances, et enfin le déployer pour une utilisation réelle.
Ou bien, écrire une invite en langage naturel à Prompt2Model et obtenir un petit modèle entraîné pour la tâche que l’on veut.
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