L’IA est en
réalité une
discipline jeune d’une soixante d’années, qui réunit des
sciences,
théories
et techniques (notamment logique mathématique, statistiques, probabilités,
neurobiologie
computationnelle et informatique) et dont le but est de parvenir à faire imiter par
une
machine les
capacités cognitives d’un être humain.
Elle a connu des hauts et des bas, les fameux hivers de l'IA⛄, été la risée des traducteurs - my
taylor is riche - avant de se mettre à "marcher".
Et si l'IA s'est souvent mise à mieux fonctionner, c'est grâce aux joueurs et une carte
graphique…
IA et jeux
Si l'IA a connu ce développement c'est grâce à un seul acteur, Nvdia, le célèbre fabriquant
de
cartes graphiques. Nvidia récolte ainsi les fruits d’une vision de l’informatique
“accélérée”, couplant les CPU avec des GPU pour contourner les limites de la loi de Moore.
La petite entreprise californienne créée avec 40 000 dollars vaut désormais plus de 1000
milliards.
Contrairement
au CPU qui exécute les instructions des programmes
informatiques,
le GPU créé par Nvidia se concentre sur le calcul des visuels et leur rendu.
Le groupe américain historiquement dédié aux jeux vidéo envahi désormais les data
centers,
qui
représentent désormais plus des
trois quarts de son activité et 80% du marché global de l'IA.
L’IA
générative requière une immense puissance de calcul pour son entraînement ou
son
fonctionnement.
Ce sont donc des processeurs Nvidia qu'utilise OpenAI pour donner vie aux requêtes des
utilisateurs
de
ChatGPT. Microsoft détient ainsi plus de 10.000 cartes graphiques
Nvidia A100.
Résultat. Pour la première fois Nvidia passe devant Intel en capitalisation boursière.
Sam Altman, le patron d'OpenAI, s'efforce de mettre en place une initiative
technologique de 7000 milliards de dollars visant à renforcer les capacités mondiales de
fabrication de puces d'IA. Une initiative qui vise à lever les contraintes qui entravent le
développement de la GenAI… et lutter contre la postion de monopole de Nvidia.
source : Yann Houry, Lycée français international de Hong Kong
Panorama des IA
Intelligence Artificielle
Apprentissage automatique
supervisé
non supervisé
par renforcement
Apprentissage profond
Réseaux de neurones
Algorithmes
Internet des objets
Vision
Big Data
Données éducatives
Analyse de l'apprentissage
Analyse prédictive
IA générative
GAN
Modèles de diffusion
Générateurs d'art
Traitement du langage naturel
Assistants virtuels
Large language models
Trad.
automatique
Text to...
Robotique
sources& :
Peter Stone, Rodney Brooks, Erik Brynjolfsson, Ryan Calo, Oren Etzioni, Greg Hager,
Julia
Hirschberg,
Shivaram
Kalyanakrishnan, Ece Kamar, Sarit Kraus, Kevin Leyton-Brown, David Parkes, William
Press,
AnnaLee
Saxenian,
Julie Shah, Milind Tambe, and Astro Teller. "Artificial Intelligence and Life in 2030."
One
Hundred
Year
Study
on Artificial Intelligence: Report of the 2015-2016 Study Panel, Stanford University,
Stanford,
CA,
September
2016. Doc: http://ai100.stanford.edu/2016-report
Microsoft: What is machine learning
High-Level Expert Group on AI, set up by EC: A definition of AI: Main Capabilities and
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2019
Ethical Guidelines on the use of AI and data in teaching and learning for educators, EC,
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Miao, F, Holmes, W. et al. 2021, UNESCO: AI and education: guidance for policy makers
Adaptations from Open AI ChatGPT, 2023