Depuis quelques mois, Meta augmente ses achats et ses efforts dans le domaine de l’intelligence artificielle avec pour objectif de concurrencer Microsoft et GPT.
Des efforts en intelligence artificielle ?
Selon le Wall Street Journal, Mark Zuckerberg, PDG de Meta, souhaiterait se doter d’un grand modèle de langage (LLM) capable de détrôner le GPT 4 d’OpenAI. Ayant déjà mis en ligne deux LLM en open source, LLaMA et sa suite LLaMA 2, Meta devait se reposer sur un partenaire de taille comme Microsoft et son architecture cloud, Azure, pour faire fonctionner son modèle. C’est donc un double challenge que se lance le GAFAM, surclasser GPT 4 et s’émanciper de Microsoft. Pour y parvenir, le géant du numérique se serait procuré de nouvelles puces spécialisées dans l’IA afin de les intégrer dans ses data centers. Ces puces H100 de Nvidia sont une technologie adaptée aux traitements dans l’intelligence artificielle. Elle est si performante que sa commercialisation en Chine a été interdite par les États-Unis. Nvidia a donc dû créer une version inférieure (H800) pour pouvoir l’exporter.
Quels sont les objectifs de ce modèle ?
En plus d’être plus performant que GPT 4, le nouveau modèle sera accessible gratuitement et en open source pour les entreprises. Derrière cette stratégie de l’ouverture, Meta veut inciter les organismes à se tourner vers sa solution pour créer leurs prochaines intelligences artificielles. L’open source permettrait aussi à Meta de trouver des biais d’amélioration via l’utilisation de son modèle par des clients. La formation de ce nouveau LLM devrait débuter début d’année prochaine.
Dans son grand projet d’indépendance, Meta va se heurter à un autre problème, la rude concurrence du milieu de l’intelligence artificielle. Si ce n’est Open AI avec GPT 5 qui arrivera bientôt à terme, Google, Anthropic, Amazon, Apple et Microsoft sont aussi susceptibles de créer des modèles qui surpasseront ce qui se fait de mieux aujourd’hui.
Meta s’est ainsi lancé dans la course avec pour objectif de prendre la tête. Reste à voir si le fait d’être indépendant et d’accélérer ses infrastructures suffira. Si cet article vous a plu et que l’actualité data vous intéresse ou que vous envisagez une formation en Data Science, n’hésitez pas à découvrir nos articles ou nos offres de formations sur DataScientest.
Source : wsj.com
