Alors que 2023 a marqué un tournant décisif dans l’évolution des technologies avec la popularisation de ChatGPT, l’année 2024 s’annonce bel et bien comme le moment d’une transformation numérique majeure. Mais y sommes-nous vraiment prêts ?
Voici un rapide aperçu des principales tendances de l’IA générative pour cette année qui promettent de nous faire rêver, espérer et peut-être bien de nous angoisser !
L'émergence des modèles d'IA multimodaux
2024 voit l’ascension des modèles d’IA multimodaux, dépassant les fonctions traditionnelles de traitement de texte. Ces modèles innovants intègrent une variété de types de données tels que les images, le langage et l’audio, offrant ainsi des capacités prédictives et génératives plus intuitives et dynamiques.
Des exemples emblématiques comme GPT4-V illustrent parfaitement cette tendance, promettant de révolutionner la manière dont nous interagissons avec la technologie.
La montée en puissance des petits modèles de langage
Si 2023 a été l’année des grands modèles linguistiques (Large Language Models ou LLMs en anglais), 2024 met en lumière la puissance des petits modèles linguistiques (Small Language Models ou SLMs, en anglais).
Ces modèles, bien que plus compacts, sont entraînés sur des données de haute qualité et requièrent moins de ressources, tout en produisant un contenu de qualité comparable. Des modèles comme PHI-2 de Microsoft et Mistral 7B vont jouer un rôle clé dans la prochaine génération d’applications en IA générative.
L'ascension des agents autonomes
Les agents autonomes représentent une stratégie novatrice dans la conception des modèles d’IA générative. Capables de produire du contenu sans intervention humaine, ces agents utilisent des algorithmes avancés et des techniques d’apprentissage machine pour apprendre, s’adapter et prendre des décisions.
2024 verra ainsi l’émergence de nouveaux modèles basés sur l’IA multimodale pour la construction d’agents autonomes, promettant d’améliorer significativement l’expérience client dans divers secteurs.
Voyez ainsi le nouveau prototype de robot ménager de l’Université Stanford. On aurait bien envie de l’acheter !
Des modèles ouverts comparables aux modèles propriétaires
Cette année, les modèles d’IA générative ouverts vont certainement rivaliser avec les modèles propriétaires tels que ceux de Google ou Open AI.
Le fossé entre les deux se rétrécit rapidement, offrant aux entreprises de nouvelles options pour héberger des modèles d’IA générative dans des environnements hybrides ou sur site. Des modèles tels que Llama 2 70B de Meta et Mistral AI’s Mixtral-8x7B illustrent cette tendance.
Des modèles d'IA moins gourmands en énergie ?
La réduction de l’empreinte écologique des modèles d’IA générative devient de plus en plus cruciale, compte tenu de leur consommation énergétique élevée. Les stratégies pour y parvenir peuvent être multiples : utilisation de modèles génératifs existants pour éviter de générer de nouveaux modèles énergivores, ajustement fin (fine-tuning) de modèles existants, et adoption de méthodes de calcul économisant l’énergie, comme TinyML.
Il est également possible de limiter l’utilisation de l’IA générative aux cas où elle apporte une valeur vraiment significative et de choisir des fournisseurs de cloud ou des centres de données utilisant des ressources énergétiques durables. L’objectif en 2024 sera de rendre l’IA plus écologique, sans compromettre toutefois son utilité.
Ces tendances indiquent que 2024 sera une année clé pour des avancées significatives en IA générative, avec un accent mis sur l’efficacité, la durabilité et l’accessibilité. Restez connectés avec nous, car les progrès dans ce domaine continuent d’évoluer rapidement et de façon surprenante.