Jeudi, la plateforme d’hébergement d’IA Hugging Face a dépassé 1 million de modèles d’IA répertoriés pour la première fois, marquant une étape importante dans le domaine en pleine expansion de l’apprentissage automatique. Un modèle d’IA est un programme informatique (souvent basé sur un réseau de neurones) formé sur des données pour exécuter des tâches spécifiques ou faire des prédictions. La plateforme, qui a commencé comme une application de chatbot en 2016 avant de se transformer en un hub open source pour les modèles d’IA en 2020, héberge désormais une vaste gamme d’outils pour les développeurs et les chercheurs.
Le domaine de l’apprentissage automatique représente un univers bien plus vaste que de simples modèles de langage complexes (LLMs) comme ceux qui alimentent ChatGPT. Dans un post sur X, le PDG de Hugging Face, Clément Delangue, a écrit que sa société héberge de nombreux modèles d’IA de haut niveau, comme “Llama, Gemma, Phi, Flux, Mistral, Starcoder, Qwen, Stable diffusion, Grok, Whisper, Olmo, Command, Zephyr, OpenELM, Jamba, Yi,” mais aussi “999 984 autres.”
La raison pour laquelle, selon Delangue, est liée à la personnalisation. “Contrairement à la fallacie du ‘1 modèle pour les gouverner tous’,” a-t-il écrit, “des modèles optimisés, spécialisés et personnalisés pour votre cas d’utilisation, votre domaine, votre langue, votre matériel et généralement vos contraintes sont meilleurs. En fait, peu de gens réalisent qu’il y a presque autant de modèles sur Hugging Face qui sont privés et réservés à une seule organisation—pour que les entreprises puissent construire de l’IA de manière privée, spécifiquement pour leurs cas d’utilisation.”
La transformation de Hugging Face en une plateforme majeure d’IA suit le rythme accéléré de la recherche et du développement en IA dans l’industrie technologique. En quelques années seulement, le nombre de modèles hébergés sur le site a considérablement augmenté, tout comme l’intérêt pour le domaine. Sur X, l’ingénieur produit de Hugging Face, Caleb Fahlgren, a publié un graphique des modèles créés chaque mois sur la plateforme (et un lien vers d’autres graphiques), disant : “Les modèles augmentent de manière exponentielle mois après mois et septembre n’est même pas terminé.”
Le pouvoir du fine-tuning
Comme l’a mentionné Delangue ci-dessus, le nombre impressionnant de modèles sur la plateforme découle de la nature collaborative de celle-ci et de la pratique du fine-tuning des modèles existants pour des tâches spécifiques. Le fine-tuning signifie prendre un modèle existant et lui donner un entraînement supplémentaire pour ajouter de nouveaux concepts à son réseau de neurones et modifier la façon dont il produit des résultats. Des développeurs et des chercheurs du monde entier contribuent leurs résultats, menant à un vaste écosystème.
En tant que passionné d’IA, j’ai été particulièrement impressionné par l’incroyable diversité de modèles disponibles sur Hugging Face. Cela souligne non seulement l’innovation constante dans ce domaine, mais aussi l’importance de la personnalisation pour répondre aux défis spécifiques de chaque utilisateur. Il est fascinant de voir comment cette plateforme évolue et continue d’attirer une communauté dynamique qui pousse les limites de l’apprentissage automatique.
