Plus tôt cette semaine, cinq figures influentes de la chaîne d’approvisionnement de l’IA se sont réunies lors de la Conférence Mondiale Milken à Beverly Hills. Elles ont échangé sur des sujets variés allant des pénuries de puces aux centres de données orbitaux, en passant par les défis fondamentaux de l’architecture technologique actuelle.
Sur scène avec TechCrunch : Christophe Fouquet, PDG d’ASML, une entreprise néerlandaise qui monopolise les machines de lithographie ultraviolette extrême ; Francis deSouza, COO de Google Cloud, qui supervise l’un des investissements en infrastructures les plus ambitieux jamais réalisés ; Qasar Younis, co-fondateur et PDG d’Applied Intuition, spécialisée dans l’IA physique ; Dimitry Shevelenko, directeur commercial de Perplexity, une entreprise d’IA spécialisée dans la recherche ; et Eve Bodnia, physicienne quantique qui remet en question les fondements de l’architecture de l’IA à travers sa startup, Logical Intelligence.
Les goulets d’étranglement sont réels
Le boom de l’IA fait face à des limites physiques parfois mal comprises. Fouquet souligne une “accélération énorme de la fabrication de puces”, tout en exprimant sa conviction que “pour les deux, trois, voire cinq prochaines années, le marché sera limité en approvisionnement,” signifiant que les hyperscalers comme Google et Amazon ne recevront pas toutes les puces qu’ils achètent. DeSouza a rappelé que le chiffre d’affaires de Google Cloud a dépassé 20 milliards de dollars, avec une croissance de 63 %, tandis que son carnet de commandes a presque doublé en un trimestre, de 250 milliards à 460 milliards de dollars.
Pour Younis, la contrainte vient plutôt de la collecte de données. Applied Intuition construit des systèmes d’autonomie pour divers véhicules, et son goulet d’étranglement se situe dans les données qu’il faut recueillir sur le terrain. “Il faut trouver ces données dans le monde réel,” a-t-il déclaré.
Le problème énergétique est également réel
Si les puces constituent le premier goulet d’étranglement, l’énergie est un défi tout aussi important. DeSouza a confirmé que Google explore des centres de données dans l’espace pour faire face aux contraintes énergétiques. Bien que l’idée soit innovante, il a expliqué que le vide spatial complique le refroidissement, ce qui représente un défi technique. Toutefois, l’entreprise continue d’explorer cette voie comme un chemin viable.
DeSouza a également souligné l’importance de l’efficacité à travers l’intégration, en indiquant que la stratégie de Google, qui consiste à co-concevoir sa pile entière d’IA, génère une efficacité énergétique difficile à égaler par les concurrents qui utilisent des composants standards.
Une intelligence différente
Alors que l’industrie débat autour de l’échelle et de l’efficacité, Bodnia propose un modèle différent. Sa startup, Logical Intelligence, développe des modèles basés sur l’énergie, qui visent à comprendre les règles qui gouvernent les données. “Le raisonnement n’est pas lié à un langage,” a-t-elle expliqué. Son modèle, bien plus léger que les modèles génératifs existants, est conçu pour actualiser ses connaissances de manière dynamique.
Agents, garde-fous et confiance
Shevelenko a expliqué comment Perplexity a évolué vers une “main-d’œuvre numérique”, permettant aux utilisateurs de gérer leurs agents comme de véritables collaborateurs. Cette étape pose des questions sur le contrôle, mais il a mentionné l’importance des permissions granuleuses pour la sécurité. Chaque action effectuée par ces agents doit être validée au préalable, ce qui garantit une certaine sécurité.
Souveraineté, pas seulement sécurité
Younis a évoqué comment l’IA physique et la souveraineté nationale sont inextricablement liées. Contrairement à l’IA uniquement numérique, l’IA physique soulève des questions sur la sécurité, la collecte de données et le contrôle des systèmes à l’intérieur des frontières d’un pays. “Chaque pays tient à garder le contrôle sur l’intelligence physique dans ses frontières,” a-t-il déclaré.
La question de la génération
En fin de discussion, un membre du public a soulevé une question critique : l’impact de ces avancées sur la capacité de demain à penser de manière critique. Les intervenants ont été optimistes, soulignant que les nouveaux outils pourraient permettre de résoudre des problèmes complexes, allant des maladies neurologiques à l’infrastructure énergétique.
Points à retenir
- Les pénuries de puces persistent et affectent le développement de l’IA.
- Google explore des solutions innovantes pour surmonter les limitations énergétiques.
- Des modèles d’intelligence différents émergent, visant une compréhension plus profonde des données.
- La sécurité et le contrôle des agents numériques sont cruciaux pour l’intégration dans les entreprises.
- Les enjeux géopolitiques liés à l’IA physique deviennent de plus en plus visibles.
À travers ces discussions, il est fascinant de constater comment les avancées technologiques façonnent non seulement notre quotidien, mais également les dynamiques géopolitiques et la structure même de notre pensée. Cela nous pousse à réfléchir sur l’avenir et les responsabilités que nous avons en tant que société face à ces innovations. Comment avons-nous l’intention de naviguer dans ce monde complexe tout en préservant notre capacité critique et notre humanité ?