Le Rasoir d'Occam, souvent résumé par « l'explication la plus simple est généralement la meilleure », est l'une des heuristiques les plus répandues et pratiques de la pensée humaine.
Le terme « Singularité » a dépassé le discours scientifique de niche pour devenir un motif récurrent dans la culture populaire, figurant en bonne place dans les films, les articles de presse et les débats publics. Souvent dépeint avec un flair dramatique, il évoque des images d'intelligence artificielle incontrôlable et d'existence humaine fondamentalement altérée. Bien que parfois sensationnalisé, le concept sous-jacent mérite une sérieuse considération, d'autant plus que les progrès en Intelligence Artificielle (IA) s'accélèrent.
Cruise, la filiale de véhicules autonomes de General Motors, s'est engagée dans une voie difficile à la suite d'un incident majeur en octobre 2023. Les premiers efforts se sont concentrés sur une reprise opérationnelle progressive, le rétablissement de la confiance et l'amélioration de la sécurité après un incident où un piéton a été traîné, entraînant un arrêt national. Cependant, des changements stratégiques ultérieurs de la part de GM ont radicalement modifié la trajectoire de Cruise, aboutissant à l'abandon de ses ambitions de robotaxi indépendant fin 2024 et début 2025.
La théorie des jeux, modèle mathématique de la prise de décision stratégique, opère avec de nombreux concepts qui aident à comprendre la dynamique des interactions. L'un des plus importants et des plus fréquemment cités est le jeu à somme nulle. Ce concept décrit des situations où le gain d'un participant signifie nécessairement la perte d'un autre, et où le « gain » total net est constant, c'est-à-dire nul. Les jeux à somme nulle sont des modèles fondamentaux de la compétition et du conflit, et sont pertinents dans de nombreux domaines, du sport à l'économie en passant par la politique.
Avez-vous déjà vu un robot, une figure animée ou même un personnage de jeu vidéo si réaliste qu'il vous a semblé presque... troublant ? Avez-vous eu du mal à déterminer s'il était humain ou non, et cette incertitude a-t-elle créé un sentiment étrange et angoissant ? Si oui, vous avez probablement expérimenté le phénomène connu sous le nom de "vallée dérangeante". Mais qu'est-ce que c'est exactement, et pourquoi déclenche-t-il une réaction aussi forte en nous ?
Vous êtes-vous déjà demandé pourquoi la technologie moderne, censée nous faciliter la vie et nous faire gagner du temps, ne se traduit pas réellement par plus de temps libre ? Pourquoi travaillons-nous autant, voire plus, que nos grands-parents, alors que nous sommes entourés de machines à laver, de lave-vaisselle, d'ordinateurs et de smartphones ? La réponse réside dans un phénomène identifié dès la Révolution industrielle, connu sous le nom de Paradoxe de Jevons.
La Notation Polonaise Inverse (NPI) représente une méthode performante pour l'évaluation d'expressions mathématiques, se distinguant par le positionnement des opérateurs après leurs opérandes. Cette technique rend possible l'omission des parenthèses, ce qui simplifie et clarifie le déroulement du calcul. Même si elle peut paraître inhabituelle au début, l'emploi de la NPI dynamise considérablement la réalisation des opérations, notamment dans les systèmes informatiques et les calculatrices programmables.
Les progrès de l'intelligence artificielle permettent de plus en plus aux modèles LLM de résoudre des problèmes mathématiques complexes. Mais dans quelle mesure peuvent-ils relever les défis logiques d'une épreuve de concours de niveau primaire ? Lors d'un test précédent, j'ai examiné les performances de divers modèles, et maintenant, avec la sortie du nouveau modèle O3 d'OpenAI, j'ai effectué une comparaison mise à jour.
OpenAI a récemment présenté le modèle o3-mini, marquant une nouvelle avancée dans la lignée des systèmes d'intelligence artificielle optimisés pour les capacités de raisonnement. Ce nouveau modèle peut s'avérer particulièrement utile pour ceux qui recherchent une assistance basée sur l'IA afin de résoudre des problèmes techniques ou scientifiques.
Beaucoup de gens associent encore principalement les cartes graphiques aux jeux vidéo, mais les GPU sont capables de bien plus. En raison de leur architecture, ils sont parfaitement adaptés aux calculs parallèles, ce qui est essentiel pour l'entraînement et l'exécution de modèles d'apprentissage profond. Prenez ceci en considération : un LLM moderne possède des milliards de paramètres, et tous ces paramètres doivent être gérés simultanément. Ce type de traitement parallèle est la véritable force des GPU, tandis que les CPU traditionnels (unités centrales de traitement) sont à la traîne à cet égard.
L'essor de l'apprentissage automatique et des grands modèles de langage (LLM) a engendré des défis informatiques qui nécessitent bien plus que de simples mises à niveau matérielles. L'explosion de l'intelligence artificielle de ces dernières années a généré des demandes de calcul spécialisées auxquelles NVIDIA apporte actuellement des solutions quasi exclusives.
Tout au long de l'évolution des périphériques de stockage, de nombreuses technologies de connexion ont émergé, apportant des changements révolutionnaires en termes de vitesse et d'efficacité. Les connexions SATA, SAS et M.2 figurent parmi les solutions les plus courantes aujourd'hui, mais à quoi servent-elles et quelles sont leurs différences ?
Le fonctionnement efficace des grands modèles de langage (LLM) repose en grande partie sur le stockage et le traitement adéquats de leurs poids. Le format numérique sélectionné influe directement sur les besoins en mémoire, la vitesse de calcul et la précision du modèle. Au fil des années, le format FP32 a été progressivement supplanté ou remplacé par les formats FP16 et BF16 pour l'entraînement, tandis que les formats INT8, voire les formats quantifiés à plus faible nombre de bits, sont de plus en plus utilisés pour optimiser l'inférence.
Le développement des modèles d'IA a progressé à un rythme étonnant ces dernières années, mais comment ces systèmes se comportent-ils lorsqu'ils sont chargés de résoudre un problème de compétition mathématique de niveau CM2 ? Dans ce test, j'examine non seulement les capacités de résolution de problèmes des modèles, mais je donne également un aperçu de leur efficacité à gérer les problèmes d'optimisation.
Le développement rapide des grands modèles linguistiques (LLM) pose de nouveaux défis dans le domaine de l'informatique. Une question cruciale est de savoir comment les GPU fonctionnent lors de l'exécution de ces modèles. Dans cet article, nous allons examiner les performances de divers GPU à travers les concepts de TFLOPS (billions d'opérations en virgule flottante par seconde) et de TOPS (billions d'opérations par seconde). Nous présenterons les capacités de chaque modèle à l'aide d'un tableau clair, complété par de brèves explications.
Jusqu'à récemment, le paysage de l'IA haut de gamme était dominé par des modèles propriétaires tels que GPT-4 et Claude Sonnet. L'accès à ces modèles implique souvent des coûts importants et des limitations. Cependant, l'arrivée de DeepSeek-V3 marque un tournant potentiel : ce modèle de langage open source offre non seulement des performances compétitives par rapport aux meilleurs modèles propriétaires, mais il donne également la possibilité de l'exécuter sur sa propre infrastructure.
Les prix des cartes graphiques sont astronomiques depuis des années, et cela est dû à des raisons complexes et interconnectées. Souvent, une carte graphique haut de gamme (GPU) à elle seule peut coûter plus cher que tous les autres composants d'un ordinateur réunis, soulignant à quel point leur prix est devenu important.
La Mixture of Experts (MoE) est une architecture d'apprentissage automatique qui suit le principe du "diviser pour régner". L'idée de base est de décomposer un grand modèle en plusieurs sous-modèles plus petits et spécialisés – appelés "experts" – chacun se spécialisant dans une tâche ou un sous-ensemble de données spécifique.
Lors de l'utilisation de grands modèles linguistiques (LLM) comme GPT-4o ou Claude Sonnet, une question fréquente se pose, en particulier pour le grand nombre d'utilisateurs à travers le monde qui interagissent avec ces outils dans des langues autres que l'anglais : quelle langue faut-il utiliser pour obtenir les résultats les plus efficaces ? Bien que les capacités multilingues de ces modèles permettent une communication efficace dans de nombreuses langues, leurs performances semblent souvent diminuées par rapport aux interactions menées uniquement en anglais. Cette exploration examine les raisons possibles de ce phénomène et les situations où passer à l'anglais pourrait être avantageux.
Le cerveau humain, un système biologique complexe perfectionné au cours de millions d'années d'évolution, contraste avec les Grands Modèles Linguistiques (LLM), les dernières avancées en matière d'intelligence artificielle. Bien que les LLM démontrent des capacités impressionnantes en traitement du langage, peuvent-ils un jour surpasser la complexité et les capacités du cerveau humain ?