OpenAI : «l'IAG sera atteinte lorsque nous aurons développé un système d'IA qui va générer au moins 100 milliards de dollars de bénéfices»

Des documents divulgués montrent sa définition contractuelle de l'IAG

OpenAI : « l'IAG sera atteinte lorsque nous aurons développé un système d'IA capable de générer au moins 100 milliards de dollars de bénéfices »,
des documents divulgués montrent que l'entreprise a une définition claire de l'IAG

Selon des documents, OpenAI et Microsoft ont défini conjointement l'intelligence générale artificielle (IAG) comme un système pouvant générer 100 milliards de dollars de bénéfices. Cette définition faisait partie d'un accord conclu en 2023 entre les deux entreprises technologiques. Cependant, la définition publique de l'IAG donnée par OpenAI sur son site web est différente, la décrivant comme « un système hautement autonome qui surpasse les humains dans la plupart des travaux économiquement valables ».

Il n'existe pas de définition fixe de ce qu'est l'IAG et il y a donc des différends sur la question de savoir si elle a été atteinte ou non ; certaines personnes pensent même que nous avons atteint l'IAG, tandis que d'autres estiment qu'il faudra encore des décennies pour s'en approcher.

Selon un rapport de The Information, Microsoft et OpenAI ont une définition interne très précise de l'intelligence artificielle générale (IAG), basée sur les bénéfices de la startup. Selon cette définition, OpenAI est encore loin de l'atteindre. Les deux entreprises auraient signé l'année dernière un accord stipulant qu'OpenAI n'atteindra l'IAG que lorsqu'elle développera des systèmes d'IA capables de générer au moins 100 milliards de dollars de bénéfices. On est bien loin de la définition technique et philosophique rigoureuse de l'IAG que beaucoup attendent.

Cette année, OpenAI devrait perdre des milliards de dollars, et la startup annonce aux investisseurs qu'elle ne dégagera pas de bénéfices avant 2029.

Il s'agit d'un détail important, car Microsoft va perdre l'accès à la technologie d'OpenAI lorsque la startup va atteindre l'IAG, un terme nébuleux qui a une signification différente pour chacun. Certains ont émis l'hypothèse qu'OpenAI déclarerait l'IAG plus tôt que tard afin d'évincer Microsoft, mais cet accord signifie que Microsoft pourrait avoir accès aux modèles d'OpenAI pendant une décennie ou plus.

La semaine dernière, certains se sont demandé si le modèle o3 d'OpenAI constituait un pas significatif vers l'IAG. Si o3 est plus performant que d'autres modèles d'IA, il s'accompagne également de coûts de calcul importants, ce qui n'augure rien de bon pour OpenAI et la définition de l'IAG centrée sur le profit de Microsoft.

Quoiqu'il en soit, il est très important de disposer d'une définition mesurable de l'IAG car, une fois atteinte, Microsoft n'aura plus accès aux modèles d'OpenAI et devra développer les siens pour être compétitif.

Le conseil d'administration d'OpenAI déterminera l'atteinte de l'IAG

C'est le conseil d'administration de l'OpenAI, organisme à but non lucratif, qui décidera si l'IAG a été réalisée. La société a expliqué sur son site web « qu'un tel système est exclu des licences de propriété intellectuelle et des autres conditions commerciales avec Microsoft, qui ne s'appliquent qu'à la technologie pré-AGI ». Il est donc clair que les technologies pré-AGI et AGI sont clairement séparées dans leurs accords commerciaux avec Microsoft.


Projections financières de l'OpenAI et calendrier de l'AGI

Malgré la définition ambitieuse de l'AGI, OpenAI s'attend à subir des pertes importantes dans les années à venir. L'entreprise s'attend à être déficitaire de quelque 44 milliards de dollars entre 2023 et 2028, avec la possibilité d'atteindre un chiffre d'affaires de 100 milliards de dollars d'ici à 2029. Ces prévisions ont été rapportées par The Information en octobre, citant des documents financiers auxquels il avait eu accès.

Les perspectives optimistes du PDG d'OpenAI sur le développement de l'IAG

Le PDG d'OpenAI, Sam Altman, s'est montré optimiste sur le développement de l'IAG lors d'une interview au New York Times DealBook Summit au début du mois.

« Je pense que nous atteindrons l'IAG plus tôt que ne le pensent la plupart des gens dans le monde et que cela aura beaucoup moins d'importance », a-t-il déclaré lors d'une interview avec Andrew Ross Sorkin.

« Et une grande partie des préoccupations en matière de sécurité que nous et d'autres avons exprimées ne se posent pas au moment de l'IAG. L'IAG peut être construite, le monde continue à peu près de la même manière, les choses se développent plus rapidement, mais il y a ensuite une longue suite entre ce que nous appelons l'IAG et ce que nous appelons la superintelligence ».

Ce n'est pas la première fois qu'Altman minimise l'arrivée apparemment imminente de l'IAG, qui, selon la charte d'OpenAI, sera capable « d'automatiser la grande majorité du travail intellectuel ». Il a récemment laissé entendre qu'elle pourrait arriver dès 2025 et qu'elle serait réalisable sur du matériel existant.

Lors du sommet DealBook, Altman a donné l'impression que la définition de l'IAG par OpenAI est désormais moins grandiose qu'elle ne l'était auparavant. « Je m'attends à ce que la perturbation économique prenne un peu plus de temps que les gens ne le pensent parce qu'il y a beaucoup d'inertie dans la société », a-t-il déclaré. « Ainsi, au cours des deux premières années, il n'y aura peut-être pas beaucoup de changements. Ensuite, il se peut que beaucoup de choses changent ».


Microsoft n'attend pas ce délai pour réduire sa dépendance à l'égard des modèles d'OpenAI qui alimentent Copilot

Selon un nouveau rapport, Microsoft prévoit de réduire sa dépendance à l'égard des modèles OpenAI qui alimentent son Microsoft 365 Copilot. L'entreprise souhaite notamment diversifier les modèles d'IA utilisés dans le Copilot 365 et intégrer ses propres modèles d'IA ainsi que ceux d'autres fournisseurs. Ce rapport fait suite à l'annonce d'une importante mise à jour de l'interface utilisateur de Microsoft 365. Ce changement de stratégie en matière d'IA vise à résoudre les problèmes de coût et de performance auxquels sont confrontés les utilisateurs de Microsoft 365 Copilot.

Lorsque Microsoft a annoncé 365 Copilot en mars 2023, son intégration avec GPT-4 d'OpenAI était un argument de vente clé. Cependant, les coûts élevés et les vitesses lentes associés au modèle auraient incité Microsoft à réduire sa dépendance à l'égard d'OpenAI et à rechercher d'autres solutions d'IA pour améliorer les performances et l'accessibilité financière pour les utilisateurs professionnels. Microsoft a confirmé que son partenariat avec OpenAI restait intact, ajoutant que la société « incorpore divers modèles d'OpenAI et de Microsoft en fonction du produit et de l'expérience ».

Microsoft forme également ses modèles, tels que le nouveau Phi-4, et ses autres modèles open-weight pour rendre 365 Copilot plus rapide et plus efficace. Cette approche vise à réduire les coûts opérationnels et à faire bénéficier ses clients des mêmes économies. Non seulement cela, mais Microsoft a appliqué une stratégie similaire dans d'autres domaines de son activité. GitHub, acquis par Microsoft en 2018, a récemment intégré des modèles d'IA d'Anthropic et de Google au-dessus du GPT-4 d'OpenAI.

En outre, le chatbot Copilot de Microsoft utilise désormais lui aussi un modèle d'IA interne aux côtés de la technologie d'OpenAI. Selon des sources proches du dossier, le PDG de Microsoft, Satya Nadella, et d'autres dirigeants de l'entreprise suivent de près les efforts déployés pour renforcer l'offre de Microsoft en matière d'IA, améliorer le rapport coût-efficacité et rester compétitifs sur le marché. Tout cela témoigne de leur importance pour la stratégie à long terme de l'entreprise.

Open weight contre open source pour les modèles de langage

Lorsqu'un modèle de langage de grande taille (LLM) est rendu public, il convient de faire une distinction importante entre la fourniture "open weights" et le fait de rendre le modèle "open source".

L'expression "open weights" signifie que seuls les paramètres ou les poids pré-entraînés du modèle de réseau neuronal lui-même sont rendus publics. Cela permet à d'autres d'utiliser le modèle à des fins d'inférence et de mise au point. Toutefois, le code d'entraînement, l'ensemble de données d'origine, les détails de l'architecture du modèle et la méthodologie d'entraînement ne sont pas fournis.

La confusion vient du fait que certaines personnes qualifient à tort l'IA "open weights" d'open source, alors qu'il ne s'agit pas d'un code source. Cette situation est problématique car elle conduit à des malentendus sur la nature de ces deux composants différents.

Pour simplifier :

• Code source : Le code source est lisible par l'homme, débogable et modifiable. Il s'agit des instructions relatives à la création d'un logiciel ou d'un algorithme. Dans le contexte de l'IA, le terme "open source" fait référence à la disponibilité du code source pour modification et distribution.
• Weights (littéralement poids en français) : Les poids sont les résultats de l'entraînement sur les données et ne sont pas lisibles par l'homme ou déboguables. Ils représentent les connaissances qu'un réseau neuronal artificiel a apprises. Dans le contexte de l'IA, l'expression "open weights" fait référence à la disponibilité de ces poids à des fins d'utilisation ou de modification.

La publication en "open weights" permet un accès plus large à des modèles puissants, mais limite la transparence, la reproductibilité et la personnalisation. Les personnes qui utilisent des modèles "open weights" s'appuient sur les représentations et les jugements des créateurs du modèle original sans être en mesure d'inspecter ou de modifier entièrement le modèle.

En revanche, la publication d'un modèle en tant qu'open source impliquerait la fourniture de l'ensemble du code source et des informations nécessaires au réentraînement du modèle à partir de zéro. Cela comprend le code de l'architecture du modèle, la méthodologie d'apprentissage et les hyperparamètres, l'ensemble de données d'apprentissage d'origine, la documentation et d'autres détails pertinents.

Source : OpenAI, Microsoft

Et vous ?

Que pensez-vous de la définition de l’IAG par un objectif de profit de 100 milliards de dollars ? D'ailleurs, qu'est-ce qui pourrait expliquer cette barre de 100 milliards de dollars à franchir ?

Au vue de la situation financière actuelle d'OpenAI et de ses attentes de rentabilité à partir de 2029, ce contrat la liant à Microsoft est-il prêt de se rompre selon vous ?

Quelle lecture faites-vous de l'évolution de cette société sur le plan juridique ?