🤖IActualités du 24 Mars

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76 % des chercheurs pensent qu'augmenter la taille des modèles actuels ne suffira pas à créer une intelligence artificielle générale (AGI)

Nvidia et l'IA : promesses et réalités

Lors de la conférence GTC, le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a fait une entrée remarquée en affirmant que les puces d'IA valent bien les milliards investis dans leur développement. Sa réponse ? Une série d'annonces qui promettent des performances inédites.

- Des puces toujours plus puissantes : Nvidia a présenté sa feuille de route avec trois nouvelles générations de puces : Blackwell Ultra (20 petaflops) en 2025, Vera Rubin (50 petaflops) en 2026 et Rubin Ultra (100 petaflops) en 2027. Un petaflop est une unité de mesure de la puissance de calcul d’un ordinateur, correspondant à 1 million de milliards d’opérations par seconde.

- Des robots plus intelligents : L'entreprise a dévoilé Groot N1, un modèle d'IA open-source destiné aux robots humanoïdes.

- Des superordinateurs accessibles : Nvidia a lancé deux "supercalculateurs personnels", le DGX Spark et le DGX Station, conçus pour l'ère de l'IA.

- Des voitures autonomes : Un partenariat avec General Motors vise à intégrer l'IA dans la production et la conduite des véhicules.

- Un projet avec Disney : Nvidia et DeepMind collaborent avec Disney sur Newton, un moteur physique avancé pour des interactions plus réalistes avec les robots des parcs d'attractions.

Jensen Huang affirme que l'IA doit continuer à croître pour atteindre de nouveaux sommets. Mais certains experts remettent en question cette idée. Selon une étude récente, 76 % des chercheurs pensent qu'augmenter la taille des modèles actuels ne suffira pas à créer une intelligence artificielle générale (AGI), capable de raisonner et de s'adapter comme un humain.
L'IA actuelle a encore des limites : elle peine à comprendre le contexte, à raisonner sur le long terme et à généraliser ses connaissances. Certains chercheurs estiment que la focalisation sur les réseaux de neurones pourrait freiner l'innovation, et qu'il faudrait explorer d'autres pistes.

Si Nvidia continue de défendre une course à la puissance, le débat reste ouvert sur la capacité de ces technologies à mener à une véritable AGI.

L'Europe muscle son jeu dans la course à l'IA

Dans un contexte de compétition internationale féroce autour de l'IA, l'UE a annoncé un investissement massif de 200 milliards € pour renforcer ses infrastructures en IA. Cet effort vise à développer des Datacenters et des puces de nouvelle génération, dans l'espoir de faire de l'Europe un acteur majeur du secteur.

La Commission européenne vient de sélectionner six nouveaux sites destinés à accueillir ses futures "usines à IA". Situées en Autriche, Bulgarie, France, Allemagne, Pologne et Slovénie, elles viennent s'ajouter aux sept sites déjà retenus, portant à 13 le nombre total d'installations prévues.

Chaque site aura une spécialisation distincte. Cinq des six nouvelles usines intégreront des supercalculateurs destinés à optimiser les charges de travail liées à l'IA. Les centres en France et en Allemagne se concentreront sur l'ensemble des secteurs industriels, tandis que celui de Pologne ciblera notamment les académies et les acteurs publics et privés. L'usine en Autriche se distingue par son engagement en faveur d'une IA éthique et durable, bien que des incertitudes subsistent quant à son impact environnemental, notamment en matière de consommation d'eau et d'énergie.

Selon la Commission européenne, ces "usines à IA" constitueront d'ici 2026 "l'épine dorsale de la stratégie européenne en matière d'intelligence artificielle", en combinant puissance de calcul, données et talents pour stimuler l'innovation et renforcer la souveraineté numérique du continent.

Cette initiative s'inscrit dans une dynamique mondiale d'investissements massifs dans les infrastructures IA. Aux États-Unis, le projet Stargate d'OpenAI prévoit la construction de datacenters pour un coût estimé à 500 milliards de dollars. De son côté, la France a déjà annoncé un programme de 100 milliards €, tandis que le Royaume-Uni mise sur l'adoption de l'IA à travers tous les secteurs.

Mistral Small 3.1 : Un Modèle Léger et Performant

Mistral AI vient d'annoncer la sortie de Mistral Small 3.1, un modèle de langage optimisé pour l'efficacité et la performance. Ce modèle léger surpasse des alternatives comme Gemma 3 et GPT-4o Mini en matière de génération de texte, de compréhension multimodale et de traitement de contextes longs jusqu'à 128 000 tokens.

Mistral Small 3.1 offre une vitesse d'inférence remarquable de 150 tokens par seconde, le rendant idéal pour de multiples applications d'IA générative : Suivi d'instructions, Agents conversationnels, Compréhension d'images, Fonction d'appel.

Contrairement à d'autres modèles de grande envergure nécessitant des infrastructures coûteuses, Mistral Small 3.1 peut fonctionner par exemple sur un Mac doté de 32 Go de RAM. Cette légèreté en fait une solution idéale pour une exécution locale et des applications à faible latence.

Distribué sous licence Apache 2.0, ce modèle est disponible sur plusieurs plateformes, notamment Microsoft Azure AI Foundry.

Avec cette nouvelle version, Mistral AI continue d'affirmer son engagement vers une IA plus performante et accessible à tous.

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