Barbara
Il y a quelques mois, tout le monde se demandait qui remporterait la course à l’intelligence artificielle. Microsoft s’est associé à OpenAI, Google a lancé Bard et Meta a commencé à travailler sur son propre modèle de langage, LLaMa. D’autres entreprises ont également commencé à réfléchir à la création de plateformes d’intelligence artificielle, et des utilisateurs curieux ont confronté ces modèles les uns aux autres. Cependant, un récent accord suggère que nous pourrions également voir un nombre croissant de partenariats, et non seulement une concurrence directe. Plus tôt cette semaine, Meta a offert son modèle de langage LLaMa gratuitement sous licence ouverte et l’a intégré à la plateforme Azure de Microsoft. Cette décision met en avant les avantages de l’interopérabilité en matière d’intelligence artificielle, et avec l’arrivée de nouvelles entreprises dans ce domaine, ce ne sera probablement pas la dernière du genre.
Jusqu’à présent, les modèles de langage les plus connus étaient relativement cloisonnés et offerts dans un environnement plus contrôlé, où les utilisateurs devaient obtenir une autorisation pour construire avec le modèle ou utiliser les données. OpenAI continue de former GPT, en lançant GPT-4 en mars et en proposant aux développeurs un accès payant à l’API de la dernière version de son modèle. Apple développe son propre modèle de langage, appelé Ajax, bien que peu de détails soient disponibles à ce sujet ; il n’est pas encore disponible publiquement et son statut open-source est inconnu. Bard, le modèle de langage de Google, n’est pas du tout open-source. LLaMa n’était initialement pas disponible publiquement et ne pouvait être accessible que par le biais de Meta, et Meta n’a pas encore révélé ses données d’entraînement. Mais LLaMa a toujours été conçu pour être open-source et construit pour “démocratiser l’accès” à l’intelligence artificielle. Cette semaine, Meta a au moins en partie tenu cette promesse. Les utilisateurs des systèmes fermés doivent payer des frais de licence pour accéder au modèle et distribuer des applications utilisant ce même modèle. La façon dont Meta a ouvert LLaMa, en le rendant disponible aux utilisateurs d’Azure et en le rendant partiellement libre de licence, supprime cette inconvénient.
L’ouverture de LLaMa par Meta et son intégration à Azure est logique d’un point de vue commercial, surtout si Meta croit au développement ouvert de l’intelligence artificielle. C’est une première étape vers la possibilité pour les gens d’accéder à un plus grand nombre de modèles de langage sur différentes plateformes et de comparer les résultats. Une plus grande variété de cadres de modèles de langage met également en évidence la question de la façon dont chaque modèle peut fonctionner ensemble. Et les développeurs de modèles de langage veulent que les gens utilisent leurs modèles, donc les rendre disponibles sur un large éventail de plateformes les rend accessibles à un plus grand nombre d’utilisateurs.
Même les plus grandes entreprises technologiques concurrentes font des affaires les unes avec les autres. Meta n’est pas étranger à la collaboration avec Microsoft – Meta a intégré le produit Teams de Microsoft à Workplace by Meta, qui gère déjà la suite Office 365.
L’ouverture a ses risques. Ilya Sutskever, cofondateur et scientifique en chef d’OpenAI, une organisation plus ouverte lors de sa création en 2015, a déclaré à The Verge qu’il regrette d’avoir partagé ses recherches par crainte de la concurrence et de la sécurité. L’ouverture des ensembles de données facilite par exemple les poursuites pour violation de droits d’auteur, car les gens peuvent voir quelles sources ont été récupérées pour entraîner les modèles.
Cependant, le fait d’avoir plus de cadres de modèles de langage à choisir pourrait être une bonne nouvelle pour les défenseurs de l’interopérabilité en matière d’intelligence artificielle. Étant donné que les modèles de langage sont par défaut distincts les uns des autres, les développeurs doivent souvent choisir lequel utiliser pour leurs applications. Il n’y a pas de bonne façon pour ces systèmes de communiquer entre eux. Les jardins clos ne surprennent plus la plupart des utilisateurs de technologies modernes, mais les partisans de l’interopérabilité de l’IA soutiennent que la seule façon pour l’IA de croître et d’évoluer n’est pas à travers des silos fermés, mais à travers des structures ouvertes capables de communiquer entre elles. Même Microsoft croit en une IA interopérable ; elle s’est associée à d’autres entreprises technologiques pour rejoindre l’Open Neural Network Exchange, un groupe qui souhaite promouvoir une norme industrielle pour l’interopérabilité de l’IA afin que les développeurs puissent “trouver les bonnes combinaisons d’outils”. Permettre aux systèmes d’IA de travailler en tandem pourrait conduire à de meilleurs résultats pour des choses comme les requêtes de recherche. Les entreprises qui peuvent former des modèles sur différents ensembles de données pourraient offrir un service meilleur et plus complet – et éviter potentiellement une dépendance catastrophique à une seule source d’information si un modèle se trompe. Et pouvoir développer à la fois pour LLaMa et les modèles GPT d’OpenAI au même endroit pourrait réduire les coûts et les délais de développement.
Pour l’instant, le fait que LLaMa soit disponible sur Azure ne signifie pas que les applications créées avec LLaMa peuvent soudainement communiquer avec celles qui fonctionnent sur les modèles GPT d’OpenAI. Personne n’a encore créé ce pont. De plus, tout le monde n’est pas d’accord pour dire que LLaMa coche toutes les cases du logiciel open-source, en particulier parce qu’il n’utilise pas une licence approuvée par l’Open Source Initiative. Il limite également l’utilisation commerciale de LLaMa sans frais. Selon son accord de licence communautaire, les développeurs qui ont plus de 700 millions d’utilisateurs actifs mensuels “doivent demander une licence à Meta”.
Mais il s’agit d’une bonne avancée dans la bonne direction pour le logiciel open-source et l’interopérabilité, ne serait-ce que pour permettre aux développeurs d’accéder plus facilement entre les modèles. Il y a de la place pour une concurrence saine, mais si les entreprises veulent véritablement faire évoluer l’IA, travailler ensemble est la meilleure option.
