L'avance des États-Unis sur la Chine en matière d'IA diminue rapidement, la Chine réduisant l'écart de performance, et l'adoption de l'IA est en hausse avec 78 % des organisations utilisant l'IA

L'avance des États-Unis sur la Chine en matière d'IA diminue rapidement, la Chine réduisant l'écart de performance, et l'adoption de l'IA est en hausse avec 78 % des organisations utilisant l'IA.

Les États-Unis restent le leader mondial en matière d'intelligence artificielle (IA) de pointe, mais la Chine a considérablement réduit l'écart, selon un nouveau rapport de Stanford. L'un des domaines où les États-Unis continuent de dominer est celui des investissements privés dans l'IA. L'adoption est également en hausse, 78 % des organisations déclarant utiliser l'IA en 2024, contre 55 % l'année précédente.

De nombreux dirigeants de la Silicon Valley et de Washington, y compris au sein de l'administration Trump, affirment que gagner la compétition d'IA est essentiel pour l'avenir de la sécurité nationale des États-Unis. Selon la huitième édition de l'indice d'IA de Stanford, les États-Unis restent le leader mondial en matière d'intelligence artificielle (IA) de pointe, mais la Chine a considérablement réduit l'écart. Les institutions basées aux États-Unis ont produit 40 modèles d'IA en 2024, contre 15 en Chine et 3 en Europe.

Le rapport constate que les modèles chinois ont rapidement rattrapé leur retard en termes de qualité, notant que les modèles chinois ont atteint une quasi-parité sur deux points de référence clés, alors qu'un an plus tôt, ils accusaient un retard à deux chiffres par rapport aux modèles américains. En outre, la Chine devance désormais les États-Unis en matière de publications et de brevets dans le domaine de l'IA.


L'un des domaines où les États-Unis continuent de dominer est celui des investissements privés dans l'IA. Selon Stanford, les États-Unis ont investi 109,1 milliards de dollars l'année dernière, soit près de 12 fois les 9,3 milliards de dollars de la Chine et 24 fois les 4,5 milliards de dollars du Royaume-Uni. L'IA générative a représenté 33,9 milliards de dollars d'investissements privés dans le monde, soit une hausse de 18,7 % par rapport à l'année précédente. L'adoption est également en hausse, 78 % des organisations déclarant utiliser l'IA en 2024, contre 55 % l'année précédente.

En outre, la concurrence s'est resserrée non seulement entre les nations, mais aussi entre les meilleures entreprises. Fin 2022, OpenAI et Google faisaient partie d'un petit groupe d'entreprises ayant une longueur d'avance. Aujourd'hui, il existe également des modèles rivaux crédibles de Meta, Anthropic, xAI et d'autres. "La course est plus serrée que jamais, et personne n'a une longueur d'avance", indique Stanford dans son rapport.


Voici les principales conclusions du rapport :

1. Les performances de l'IA sur des critères de référence exigeants continuent de s'améliorer

En 2023, les chercheurs ont introduit de nouveaux benchmarks - MMMU, GPQA, and SWE-bench - pour tester les limites des systèmes d'IA avancés. Un an plus tard, les performances ont fortement augmenté : les scores ont progressé de 18,8, 48,9 et 67,3 points de pourcentage sur MMMU, GPQA et SWE-bench, respectivement. Au-delà des critères de référence, les systèmes d'IA ont fait des progrès considérables dans la production de vidéos de haute qualité et, dans certains contextes, les agents de modèles de langage ont même surpassé les humains dans des tâches de programmation avec des budgets de temps limités.


2. L'IA est de plus en plus présente dans la vie quotidienne

Des soins de santé aux transports, l'IA passe rapidement du laboratoire à la vie quotidienne. En 2023, la FDA approuvera 223 dispositifs médicaux basés sur l'IA, contre seulement six en 2015. Sur les routes, les voitures autopilotées ne sont plus expérimentales : Waymo, l'un des plus grands opérateurs américains, propose plus de 150 000 trajets autonomes chaque semaine, tandis que la flotte de robotaxis Apollo Go de Baidu, d'un prix abordable, dessert désormais de nombreuses villes chinoises.


3. Les entreprises misent sur l'IA, alimentant des investissements et une utilisation record, alors que la recherche continue de montrer de fortes incidences sur la productivité

En 2024, les investissements privés américains dans l'IA atteindront 109,1 milliards de dollars, soit près de 12 fois les 9,3 milliards de dollars de la Chine et 24 fois les 4,5 milliards de dollars du Royaume-Uni. L'IA générative a connu une dynamique particulièrement forte, attirant 33,9 milliards de dollars d'investissements privés à l'échelle mondiale, soit une augmentation de 18,7 % par rapport à 2023. L'utilisation de l'IA dans les entreprises s'accélère également : 78 % des organisations déclarent utiliser l'IA en 2024, contre 55 % l'année précédente. Parallèlement, de plus en plus d'études confirment que l'IA stimule la productivité et, dans la plupart des cas, contribue à réduire les écarts de compétences au sein de la main-d'œuvre.


4. Les États-Unis restent en tête pour la production des meilleurs modèles d'IA, mais la Chine est en train de combler l'écart de performance

En 2024, les institutions basées aux États-Unis ont produit 40 modèles d'IA remarquables, soit nettement plus que les 15 modèles chinois et les trois modèles européens. Alors que les États-Unis conservent leur avance en termes de quantité, les modèles chinois ont rapidement comblé l'écart de qualité : les différences de performances sur les principaux critères de référence tels que MMLU et HumanEval sont passées d'une valeur à deux chiffres en 2023 à une quasi-parité en 2024. Dans le même temps, la Chine reste en tête pour les publications et les brevets dans le domaine de l'IA. Dans le même temps, le développement de modèles est de plus en plus mondial, avec des lancements notables dans des régions telles que le Moyen-Orient, l'Amérique latine et l'Asie du Sud-Est.


5. L'écosystème de l'IA responsable évolue - de manière inégale

Les incidents liés à l'IA sont en forte augmentation, mais les évaluations RAI normalisées restent rares parmi les principaux développeurs de modèles industriels. Cependant, de nouveaux référentiels tels que HELM Safety, AIR-Bench et FACTS offrent des outils prometteurs pour évaluer la factualité et la sécurité. Parmi les entreprises, un fossé persiste entre la reconnaissance des risques de RAI et la prise de mesures significatives. En revanche, les gouvernements se montrent de plus en plus pressés : En 2024, la coopération mondiale sur la gouvernance de l'IA s'est intensifiée, avec des organisations telles que l'OCDE, l'UE, l'ONU et l'Union africaine qui ont publié des cadres axés sur la transparence, la fiabilité et d'autres principes fondamentaux de l'IA responsable.


6. L'optimisme mondial à l'égard de l'IA s'accroît, mais de profondes divisions régionales subsistent

Dans des pays comme la Chine (83 %), l'Indonésie (80 %) et la Thaïlande (77 %), de fortes majorités considèrent que les produits et services de l'IA sont plus bénéfiques que néfastes. En revanche, l'optimisme reste bien moindre dans des pays comme le Canada (40 %), les États-Unis (39 %) et les Pays-Bas (36 %). Néanmoins, le sentiment évolue : depuis 2022, l'optimisme a considérablement augmenté dans plusieurs pays auparavant sceptiques, notamment l'Allemagne (+10 %), la France (+10 %), le Canada (+8 %), la Grande-Bretagne (+8 %) et les États-Unis (+4 %).


7. L'IA devient plus efficace, plus abordable et plus accessible

Grâce à des petits modèles de plus en plus performants, le coût de l'inférence pour un système au niveau du GPT-3.5 a été multiplié par 280 entre novembre 2022 et octobre 2024. Au niveau du matériel, les coûts ont diminué de 30 % par an, tandis que l'efficacité énergétique s'est améliorée de 40 % chaque année. Les modèles à poids ouvert comblent également l'écart avec les modèles fermés, réduisant la différence de performance de 8 % à seulement 1,7 % sur certains points de référence en une seule année. Ensemble, ces tendances réduisent rapidement les obstacles à l'IA avancée.


8. Les gouvernements intensifient leurs efforts dans le domaine de l'IA, par le biais de réglementations et d'investissements

En 2024, les agences fédérales américaines ont introduit 59 réglementations liées à l'IA, soit plus du double qu'en 2023, et émises par deux fois plus d'agences. À l'échelle mondiale, les mentions législatives de l'IA ont augmenté de 21,3 % dans 75 pays depuis 2023, soit une multiplication par neuf depuis 2016. Parallèlement à l'attention croissante qu'ils suscitent, les gouvernements investissent à grande échelle : Le Canada a promis 2,4 milliards de dollars, la Chine a lancé un fonds de 47,5 milliards de dollars pour les semi-conducteurs, la France a engagé 109 milliards d'euros, l'Inde a promis 1,25 milliard de dollars et le projet Transcendance de l'Arabie saoudite représente une initiative de 100 milliards de dollars.


9. L'enseignement de l'IA et de l'informatique se développe, mais les lacunes en matière d'accès et de préparation persistent

Deux tiers des pays proposent ou prévoient de proposer un enseignement de l'informatique de la maternelle à la 12e année, soit deux fois plus qu'en 2019, l'Afrique et l'Amérique latine étant celles qui ont le plus progressé. Aux États-Unis, le nombre de diplômés titulaires d'une licence en informatique a augmenté de 22 % au cours des dix dernières années. Pourtant, l'accès reste limité dans de nombreux pays africains en raison de lacunes dans les infrastructures de base, comme l'électricité. Aux États-Unis, 81 % des professeurs de sciences naturelles de la maternelle à la terminale estiment que l'IA devrait faire partie de l'enseignement fondamental des sciences naturelles, mais moins de la moitié d'entre eux se sentent équipés pour l'enseigner.


10. L'industrie prend de l'avance dans le domaine de l'IA, mais la frontière se resserre

Près de 90 % des modèles d'IA notables en 2024 provenaient de l'industrie, contre 60 % en 2023, tandis que le monde universitaire reste la principale source de recherche hautement citée. L'échelle des modèles continue de croître rapidement : les calculs de formation doublent tous les cinq mois, les ensembles de données tous les huit mois et la consommation d'énergie tous les ans. Pourtant, les écarts de performance se réduisent : la différence de score entre les modèles les mieux classés et les modèles classés au 10e rang est passée de 11,9 % à 5,4 % en un an, et les deux premiers ne sont plus séparés que par 0,7 %. La frontière est de plus en plus compétitive et de plus en plus encombrée.


11. L'IA est récompensée pour son impact sur la science

L'importance croissante de l'IA se reflète dans les principales récompenses scientifiques : deux prix Nobel ont récompensé les travaux qui ont conduit à l'apprentissage profond (physique) et à son application au repliement des protéines (chimie), tandis que le prix Turing a honoré les contributions révolutionnaires à l'apprentissage par renforcement.


12. Le raisonnement complexe reste un défi

Les modèles d'IA excellent dans des tâches telles que les problèmes de l'Olympiade internationale de mathématiques, mais ils ont encore du mal à résoudre des problèmes de raisonnement complexe tels que PlanBench. Souvent, ils ne parviennent pas à résoudre des tâches logiques de manière fiable, même lorsque des solutions correctes existent, ce qui limite leur efficacité dans les contextes à enjeux élevés où la précision est cruciale.


Source : Stanford HAI

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