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Tous les articles d’Actu.ai sur le sujet « Modèles de langage », du plus récent au plus ancien. 128 articles
En octobre 2024, les modèles d’IA progressent sur plusieurs fronts : raisonnement, conversation, contexte long, image et automatisation. OpenAI, Google, Anthropic, xAI et Mistral figurent parmi les acteurs cités. Mais comparer ces outils exige de distinguer leurs usages, car un chatbot, un modèle de raisonnement et un générateur d’images ne se mesurent pas avec les mêmes critères.
Les grands modèles de langage peuvent reformuler, clarifier et organiser une information complexe. Des travaux évoqués par DeepMind soulignent leur potentiel comme intermédiaires dans les échanges entre personnes et machines, voire entre points de vue différents. Mais cette médiation automatisée exige un cadre de contrôle solide, en particulier dans les situations sensibles.
China Telecom a présenté un modèle de langage doté de 1 trillion de paramètres, entraîné à partir de puces fabriquées en Chine. Au-delà du chiffre, cette annonce illustre la stratégie d’autonomie technologique de Pékin, alors que l’accès aux composants de calcul les plus avancés est devenu un enjeu géopolitique majeur.
OpenAI prévoit 3,7 milliards de dollars de revenus en 2024, selon des informations de presse, tout en s’attendant à environ 5 milliards de dollars de pertes. Cet écart spectaculaire illustre le modèle économique encore fragile de l’IA générative, où entraîner et faire fonctionner des modèles comme ChatGPT exige des infrastructures extrêmement coûteuses.
Chez Databricks, Ivo Everts travaille sur l’adoption d’outils d’IA open source et sur une gouvernance des données plus rigoureuse. Alors que l’entreprise avance que 76 % des usages commerciaux de modèles de langage reposent sur des solutions ouvertes, l’enjeu est de rendre ces déploiements fiables, traçables et réellement utiles.
Alibaba Cloud met à disposition plus de 100 modèles d’intelligence artificielle de la famille Qwen 2.5. Leur taille s’étend de 0,5 à 72 milliards de paramètres et ils prennent en charge plus de 29 langues. Une ouverture pensée pour laisser développeurs, chercheurs et entreprises choisir un modèle adapté à leurs contraintes.
Les outils d’intelligence artificielle peuvent analyser beaucoup d’informations et livrer une réponse convaincante, sans pour autant être exacts. Données imparfaites, biais, raisonnement fragile ou manque de contexte expliquent ces erreurs. Pour les usages sensibles, la solution passe moins par une confiance aveugle que par des contrôles humains et techniques adaptés.
Les outils d’OpenAI permettent à de jeunes entreprises de lancer rapidement des services d’intelligence artificielle. Mais, selon l’alerte relayée par Alex Ker, responsable d’un incubateur, cette facilité peut créer une dépendance risquée : une mise à jour du fournisseur peut soudainement réduire l’avantage d’un produit.
