istock-gen-ai

Pour la plupart des emplois, l’IA reste plus chère que l’humain

by with No Comment Uncategorized

Si plusieurs rapports prédisent un fort impact de l’intelligence artificielle sur l’emploi, le MIT a une approche différente. Il estime qu’aujourd’hui le coût de développement et de déploiement de l’IA ne permet pas de remplacer un salarié.

Selon le MIT, le grand remplacement des emplois par des IA se heurte aux coûts de développement et de déploiement des systèmes IA. (Meta et l’IA Getty – Omar Marques SOPA Images LightRocket).

Un pavé dans la mare pour les pythonisses qui voient déjà l’IA envahir les entreprises et surtout remplacer les salariés les uns après les autres. En effet, des chercheurs du MIT ont mené une étude montrant que dans la plupart des emplois aux Etats-Unis, le recours à du personnel humain coûte encore beaucoup moins cher que l’IA. Dans un document intitulé « Beyond AI Exposure », le MIT FutureTech, The Productivity Institute et l’Institute for Business Value d’IBM font une évaluation détaillée des tâches susceptibles d’être automatisées, en particulier dans le domaine du computer vision (analyse et traitement d’image).

« Aux coûts actuels, les entreprises américaines choisiraient de ne pas automatiser la plupart des tâches d’analyse avec de l’IA, et que, sur la base des salaires versés aux employés pour ce travail, seules 23 % d’entre elles seraient intéressantes à automatiser », constatent les chercheurs dans le rapport. Pour aboutir à ce résultat, les experts ont mené une approche différente d’autres analyses en tenant compte de différents facteurs. Dans un premier temps, ils ont mené des enquêtes auprès de personnes qui connaissent bien les tâches afin d’évaluer au mieux les performances requises d’un système automatisé. Ensuite, ils ont développé un modèle pour calculer les coûts associés à la construction de systèmes d’IA capables d’atteindre de telles performances, une étape cruciale étant donné que les systèmes très précis peuvent engendrer des dépenses importantes. Enfin, ils ont évalué l’intérêt économique de l’adoption de l’IA

Une démonstration appliquée à une boulangerie

Pour étayer leur démonstration, les chercheurs ont donné un exemple d’une boulangerie qui souhaiterait se servir de l’analyse d’image. « L’une des tâches des boulangers consiste à vérifier visuellement leurs ingrédients pour s’assurer qu’ils sont d’une qualité suffisante (par exemple, qu’ils ne sont pas altérés), tâche théoriquement remplaçable par un système de computer vision en ajoutant une caméra et en entraînant le système à détecter les aliments avariés », explique l’étude.

Elle poursuit en observant que « pour une petite boulangerie qui emploie cinq boulangers avec des salaires annuels de 48 000 dollars chacun, une moyenne dans ce type d’emploi, les économies de main-d’œuvre potentielles liées à l’automatisation s’élèveraient à 14 000 dollars par an. Étant donné que cette somme est inférieure aux dépenses associées au développement, au déploiement et à la maintenance d’un système d’analyse d’image, il est économiquement impossible pour cette boulangerie de remplacer le travail humain par l’IA ».

Un impact progressif mais substantiel

Ce rapport arrive alors que divers organismes et entreprises affirment de plus en plus que l’IA pourrait supplanter l’homme. L’analyse du FMI indique que l’IA pourrait affecter jusqu’à 40 % des emplois dans le monde, ce chiffre pouvant atteindre 60 % dans les économies les plus développées. A terme, les chercheurs du MIT n’excluent pas que l’IA finisse par prendre le pas sur les emplois humains. A plusieurs conditions. La première est que les coûts de déploiement de la technologie diminuent. Seconde prérequis, l’existence d’offre PaaS dédiée à l’IA pour offrir une économie d’échelle aux entreprises. En conséquence, le rapport estime que la suppression des emplois liés à l’IA serait plus lente que prévu.

En s’appuyant sur son modèle réalisé sur le computer vision, « le remplacement de la main d’œuvre ne sera pas brutal, mais progressif ». Le document fait aussi remarquer que la majorité des précédents rapports sur ce sujet manquent de clarté quant au calendrier spécifique et à l’ampleur de l’automatisation. Cette ambiguïté provient du fait que, souvent, ces prédictions n’abordent pas la question de la faisabilité technique directe ou de la praticité économique des systèmes d’IA, mais qu’elles s’appuient sur une analyse comparative des tâches par rapport aux capacités de l’IA pour suggérer un potentiel d’automatisation.

Article rédigé par
Prasanth Aby Thomas, IDG NS (adapté par Jean Elyan) – Le monde informatique
AI innovation

L’IA se développe à une vitesse folle mais avec des coûts exorbitants, révèle Stanford

by with No Comment Uncategorized

Le monde de l’intelligence artificielle évolue à toute vitesse. Si 2023 marque un tournant pour le développement de cette technologie avec l’arrivée de nouveaux modèles – notamment multimodaux – elle signifie également une montée en puissance des investissements. Plus ciblés, ils montrent un intérêt croissant pour l’intégration de l’IA dans un certain nombre de secteurs. Les Etats n’y échappent pas non plus, cherchant à dominer sur ce plan.

L’argent, moteur de croissance pour l’IA

Pour en arriver à ce stade de développement, l’une des clés du succès est – sans surprise – l’argent. Car c’est à coups de financements massifs que les géants technologiques ont fait comprendre aux chefs d’entreprise l’intérêt d’une telle technologie. Une attention qui s’est progressivement transformée en investissements privés mondiaux dans l’IA générative. Le rapport relève qu’ils sont montés en flèche, passant d’environ 3 milliards de dollars en 2022 à 25,2 milliards de dollars en 2023 et environ 30 fois le montant de 2019 (l’Institut HAI appelle cela l’effet ChatGPT).

L’IA générative représentait plus d’un quart de tous les investissements privés liés à l’IA en 2023. Par ailleurs, près de 80 % des appels à bénéfices de Fortune 500 ont mentionné l’IA, plus que jamais auparavant. En outre, des données solides émanant d’économistes universitaires suggèrent que l’IA stimule de manière tangible la productivité des salariés et qu’elle peut particulièrement aider les travailleurs peu qualifiés.

Les géants de la tech devancent le monde universitaire

L’industrie reste également en tête dans le domaine de l’IA. En 2023, les entreprises technologiques ont produit 51 systèmes de machine learning importants, alors que les universités n’en ont produit que 15. En outre, alors que 108 modèles de fondation nouvellement publiés provenaient de l’industrie, seuls 28 provenaient du monde universitaire.

A ce sujet, Google est d’ailleurs considéré comme le leader en lançant le plus grand nombre de modèles, notamment Gemini et RT-2, l’année dernière.

En fait, depuis 2019, la firme de Mountain View est en tête de la publication du plus grand nombre de modèles de fondation, avec un total de 40, suivi d’OpenAI avec 20. Le milieu universitaire suit l’industrie : l’année dernière, l’UC Berkeley a publié trois modèles et Stanford deux.

L’IA devient plus chère à mesure que les modèles de pointe voient le jour

Pour autant, si l’IA se diffuse à une vitesse folle, un point devient de plus en plus prégnant : les coûts d’entraînement des modèles. Signalés pour la première fois dans le rapport AI Index de l’année dernière, ils ont continué à augmenter. De nouvelles estimations suggèrent que certains des systèmes les plus récents, comme GPT-4 d’OpenAI, coûtent 78 millions de dollars pour être entraînés.

Le prix de Google Gemini s’élève pour sa part à 191 millions de dollars. À titre de comparaison, certains modèles de pointe sortis il y a cinq ans environ, à savoir le modèle Transformer original (2017) et RoBERTa Large (2019), coûtent respectivement environ 900 et 160 000 dollars pour être entraînés.

Une concentration sur le continent américain

Et cela se traduit par une concentration au niveau géographique. Les entreprises technologiques capables d’assurer de tels coûts sont américaines et investissent massivement sur leur sol. Ainsi, en 2023, un nombre nettement plus important de modèles d’IA (61) provenait d’institutions basées aux États-Unis, par rapport à l’Union européenne (21) et à la Chine (15).

Les États-Unis restent également le premier lieu d’investissement dans l’IA. Un total de 67,2 milliards de dollars a été investi dans l’IA aux États-Unis l’année dernière, soit près de neuf fois plus que le montant investi en Chine.

Bien sûr, l’empire du Milieu reste le plus grand concurrent de la terre de l’oncle Sam, et peut compter sur deux atouts majeurs : le nombre d’installations robotiques et la quantité de brevets mondiaux en matière d’IA majoritairement (61 %) issus du pays.

Source : L’Usine Digitale – Célia Séramour avril 2024

Portrait of young beautiful Japanese, woman in national attire kimono posing isolated on dark blue background in neon.. Concept of traditions, national flavour and culture, beauty. Copy space for ad.

L’intelligence artificielle, un gouffre financier ?

by with No Comment Uncategorized

Grosse révolution de ces dernières années, l’intelligence artificielle (IA) constitue un gouffre financier considérable pour les développeurs. Mais comment expliquer de telles dépenses ? Études Tech revient sur les coûts liés à l’IA et sur les pistes d’avenir concernant cette nouvelle technologie.

Si les intelligences artificielles sont un gain de temps pour tous les utilisateurs, c’est, en réalité, un véritable gouffre financier pour tous les développeurs. Une étude menée par le cabinet SemiAnalysis a dévoilé que ChatGPT coûte 700 000 dollars par jour à OpenAI uniquement en frais de fonctionnement. Comment expliquer une telle somme ?

Des coûts d’inférence astronomiques

Une très grosse partie des pertes engendrées par ChatGPT et plus globalement par toutes les IA génératrices résident dans les coûts d’inférence. Il s’agit de tous les moyens utilisés pour que ces outils fonctionnent correctement. Afin de pouvoir faire tourner en permanence des IA capables de fournir des réponses optimales en un temps très réduit, il faut une puissance informatique considérable et ce, dès les phases de test. En effet, celles-ci durent des mois avec des supercalculateurs actifs en permanence. Pour cela, il faut des cartes graphiques très performantes, les meilleures du marché. Le coût de seulement une seule de ces cartes graphiques est estimé à 30 000 dollars.

Ensuite, il y a un coût lié à la génération de texte, de voix et d’images. Deux facteurs entrent en scène ici. Si, pour obtenir un résultat qui correspond à tes attentes sur ChatGPT ou Google Bard, il est préférable d’avoir un prompt précis et détaillé qui contient beaucoup de mots. Sache que plus ta requête est longue, plus elle reviendra chère aux entreprises derrière ces IA génératrices. Deuxième point, les coûts augmentent avec la popularité de l’outil. Plus une intelligence artificielle est connue, plus elle aura de requêtes, de fait plus les prix liés à la génération de réponses seront élevés.

Un modèle économique limité

Les pertes estimées de ChatGPT l’an passé sont estimées à 540 millions de dollars. L’application est gratuite, une aubaine pour tous les utilisateurs, mais clairement un problème pour OpenAI. C’est pour cela que l’entreprise propose des abonnements à 20 dollars par mois. Cependant, peu de personnes y souscrivent et les rentrées d’argent ne parviennent pas à compenser les pertes. Pour cela, OpenAI multiplie les avancées pour mettre en avant sa formule payante. Avec ChatGPT Plus, tu auras accès à ChatGPT 4.0, une version plus performante et plus poussée de la version 3.5, des fonctionnalités comme le traitement d’image et l’interprétation grâce à vision, la toute nouvelle fonctionnalité de l’IA ou encore des résultats de recherche plus précis.

Mais même avec cette mise en avant, OpenAI ne parvient pas à convaincre beaucoup de ses utilisateurs de passer à l’option payante alors que le nombre de requêtes continue de s’intensifier.

Quel avenir pour les IA généralistes ?

Au vu de ces problèmes, les petits et les grands développeurs d’IA travaillent sur des solutions afin de perdre moins d’argent. Deux options sont aujourd’hui sérieusement possibles lorsqu’il s’agit d’évoquer l’avenir des intelligences artificielles généralistes.

La fin des IA généralistes

Bien que très radicale, cette possibilité est certainement l’une des plus probables. Reprenons le cas de ChatGPT. Aujourd’hui, l’IA est capable de faire beaucoup de choses. Si cela permet de démocratiser la marque OpenAI, cela entraîne des coûts encore plus importants. Par conséquent, les IA capables de faire plusieurs fonctions comme de la génération de texte, de voix et d’images pourraient disparaître. Cependant, leurs développeurs ne mettraient pas la clé sous la porte. En effet, ils se tourneraient vers des IA dédiées uniquement à une tâche spécifique via des applications qui pourraient fonctionner en local. Ainsi, les coûts liés à l’utilisation du cloud seraient moindres.

Un monopole pour les géants du Web

À terme, seules les très grosses entreprises comme Google, Microsoft ou Amazon pourraient s’occuper des IA généralistes. En effet, ce sont les seules capables d’absorber les millions de dollars de pertes liés à leur utilisation. Néanmoins, même ces grands groupes ne pourraient pas se tourner vers le 100% IA. En cause, le coût de la recherche. Lorsqu’elle est effectuée via une intelligence artificielle, elle coûte six fois plus chères qu’une recherche Google standard. En effet, l’IA apporte une réponse précise et détaillée à chaque utilisateur tandis que les moteurs de recherche écument le web et apportent des réponses généralistes.

Si Google passait en full IA, les coûts liés à ces nouvelles recherches sont estimées à plus de 100 milliards de dollars. L’entreprise travaille sur une solution afin de limiter les pertes. Depuis quelque temps, une puce dédiée à l’intelligence artificielle est en projet afin de pouvoir résoudre a minima ce problème. On estime que si celle-ci venait à voir le jour, le passage au total IA pour Google reviendrait à 3 milliards de dollars. Une somme toujours trop élevée, mais bien moins importante que les 100 milliards d’aujourd’hui.

Source : Thibault Mairesse EtudesTech.com Oct 2023.