Combien de modèles d’IA sont de trop ? Cette question suscite de multiples réponses, mais l’apparition de près de dix nouveaux modèles par semaine semble dépasser tout entendement. Comment distinguer ces innombrables modèles entre eux, si tant est que cela ait jamais été possible ? Quel est réellement l’objectif derrière cette effervescence ?
Nous naviguons actuellement dans une période pour le moins singulière de l’évolution de l’IA, marquée par une profusion de modèles, des plus nichés aux plus ambitieux. Mais face à une telle avalanche, comment les développeurs et le grand public peuvent-ils s’y retrouver ?
Essayons de dresser le bilan de cette semaine, en tentant de saisir ce qui différencie ces nouveaux venus les uns des autres. Mais au fond, ne sommes-nous pas en train de nous perdre dans un déluge de nouveautés dont l’utilité reste à prouver ?
Faut-il vraiment suivre toutes ces annonces pour rester à la page, ou assiste-t-on à une surcharge informationnelle ?
Cette profusion soulève une question fondamentale : comment, en tant que lecteurs et spécialistes, pouvons-nous appréhender cette déferlante sans précédent ? Faut-il s’en réjouir ou s’inquiéter de ces développements incessants ?
Certaines initiatives, à l’instar de ChatGPT ou Gemini, se transforment en plateformes web à part entière, englobant de multiples cas d’usage. D’autres, comme LLaMa ou OLMo, bien que partageant une architecture similaire, ne visent pas forcément à se positionner de la même manière. La confusion est-elle délibérée de la part des créateurs ?
Si l’on compare cela à l’évolution de l’automobile, on réalise que la prolifération actuelle des modèles d’IA suit un schéma similaire. Mais au-delà de cette pléthore, n’est-il pas vrai que tous ces modèles ne sont pas destinés à chaque utilisateur ?
La vérité est que cette effervescence n’est pas nouvelle. Bien avant l’avènement des ChatGPT et consorts, les cercles d’initiés étaient déjà témoins de ces avancées. Quelles leçons tirer de cette longue histoire de progrès technologiques constants ?
Peut-être faut-il accepter que chacun de ces modèles contribue à sa manière à l’évolution du domaine, même si tous ne marquent pas une rupture significative. L’important est de demeurer attentifs aux véritables innovations, celles qui façonnent l’avenir de l’IA.
En fin de compte, ce sont ces grandes percées qui méritent notre attention, capables de redéfinir notre rapport à la technologie. Mais au milieu de cette frénésie, comment distinguer l’éphémère de l’essentiel ?
Source : Techcrunch
