Au milieu du XXe siècle, le monde est entré dans l’ère de l’information et l’industrie s’est tournée vers les technologies de l’information. Cette époque a commencé avec la miniaturisation des ordinateurs et a culminé avec l’invention du World Wide Web, qui a mis l’information à la portée de presque tout le monde. Selon certains leaders technologiques, l’essor de l’IA marque la fin de cette époque et le début d’une nouvelle ère technologique.
« Nous sommes passés de l’ère de l’information à l’ère du renseignement », a déclaré Prakhar Mehrotra, vice-président senior et responsable mondial de l’IA chez PayPal, lors de la conférence Fortune Brainstorming AI au début du mois.
Cette « ère de l’intelligence » est caractérisée par des industries qui s’éloignent des modèles de stockage et de récupération de données, a déclaré Mehrotra à Sharon Goldman, journaliste au magazine Fortune. Au lieu de cela, grâce aux capacités de l’IA, les données seront générées plus spontanément, dans le but ultime d’atteindre l’autonomie dans certaines parties du lieu de travail.
Les entreprises se précipitent pour appliquer l’IA sur leur lieu de travail avec la promesse d’améliorer la productivité et le rendement, avec des résultats mitigés. Une étude du MIT d’août a révélé que 95 % des initiatives d’IA sur le lieu de travail des entreprises ne parviennent pas à accélérer rapidement leurs revenus.
« Ça va être un voyage… nous allons devoir ramper, marcher et courir », a déclaré Mehrotra. « Cet adage était vrai il y a 10 ans et il l’est encore aujourd’hui. »
L’avenir des usines d’IA
Mark Hamilton, vice-président de l’architecture et de l’ingénierie des solutions chez NVIDIA, qui a été interviewé avec Mehrotra lors de la conférence, a déclaré que l’avenir de la construction de l’IA sur le lieu de travail impliquera d’investir dans des usines d’IA dans les locaux de l’entreprise ou dans le cloud. Les données nécessaires au fonctionnement d’une entreprise ne seront plus principalement obtenues par des humains ou des ordinateurs, mais seront générées par l’IA.
« Lorsque vous dites : « Veuillez générer une diapositive PowerPoint avec ceci » ou « Je travaille sur cette fonctionnalité de codage », pouvez-vous entrer et générer le code pour moi ? » Au lieu d’extraire des données d’une base de données, vous prenez un modèle et générez ces données », a déclaré Hamilton.
Mehrotra a souligné que pour que les entreprises puissent développer efficacement la puissance de calcul nécessaire à la création de ces données, elles ont besoin d’une nouvelle unité atomique sur laquelle se concentrer : les jetons, les éléments de base du texte dont l’IA a besoin pour comprendre et traiter le langage. Les jetons sont à la fois des informations utilisées pour entraîner les données et générées par l’IA après que le modèle a reçu une invite.
« Chaque entreprise doit penser à ses données en termes de jetons, afin de pouvoir en extraire des informations », a déclaré Mehrotra.
La génération de jetons, une mesure des entrées et des sorties, est devenue une mesure importante, en particulier pour les entreprises technologiques. Nvidia s’est vanté en mai que Microsoft, qui utilise des puces Nvidia, avait généré plus de 100 000 milliards de jetons au premier trimestre de cette année, soit une multiplication par cinq d’une année sur l’autre. Ces mesures de production pourraient aider les sociétés d’IA à se commercialiser auprès des investisseurs et à augmenter leurs valorisations, mais les données montrent que la corrélation entre les jetons et la demande et les bénéfices est plus faible que ce que suggèrent les entreprises technologiques.
Mehrotra et Hamilton conviennent que de nombreuses entreprises voient aujourd’hui la valeur des jetons pour améliorer les capacités de l’IA, mais réfléchissent également aux jetons à acquérir ou à acheter, à ce qu’il faut générer en interne et à quelles fins pour adapter au mieux les jetons à leurs besoins. Par conséquent, chaque entreprise dispose d’une sorte de sa propre usine d’IA qui accepte les jetons et génère des jetons de valeur.
« Je pense qu’il s’agit simplement de développer des muscles », a déclaré Mehrotra. « Si tous vos employés commencent à penser en termes de jetons, en termes de processus de génération, alors oui, cela devient une entreprise différente. »
