Février 2025 - S5L'intelligence artificielle (IA) est actuellement en plein essor, marquant une révolution technologique qui transforme à la fois notre quotidien et les secteurs industriels. Parmi les avancées les plus notables figurent les grands modèles linguistiques (LLM, Large Language Models), qui permettent des interactions naturelles avec les machines grâce à leur capacité à comprendre et générer du texte complexe. Ces progrès s'accompagnent d'une réduction significative des coûts de développement, rendant ces technologies accessibles à un public plus large.
En parallèle, l'amélioration des capacités multimodales — c'est-à-dire la capacité des systèmes à traiter simultanément différents types de données comme le texte, l'image, la vidéo ou même le son — ouvre de nouvelles perspectives dans des domaines variés, tels que la santé, l'éducation ou encore le divertissement. L'intégration de ces innovations dans des applications pratiques, comme les assistants virtuels autonomes ou les outils de recherche avancée, illustre parfaitement comment l'IA devient omniprésente dans nos vies.
Tableau récapitulatif des derniers grands modèles de langage (LLM) et leurs améliorations
| Modèle | Entreprise | Date de sortie | Améliorations principales |
|---|---|---|---|
| ChatGPT-3 | OpenAI | Novembre 2022 | Premier modèle grand public basé sur GPT-3, capable de générer du texte naturel et de répondre à des questions. |
| Llama 2 | Meta | Juillet 2023 | Modèle open source avec des améliorations en compréhension et génération de texte. |
| Claude 3 | Anthropic | Mars 2024 | Meilleure vitesse, coût réduit, et capacités avancées en raisonnement et compréhension contextuelle. |
| GPT-4o | OpenAI | Mi-2024 | Plus rapide et moins coûteux que GPT-4, avec une meilleure gestion des textes complexes. |
| Llama 3 | Meta | Mai 2024 | Suite d'améliorations sur la polyvalence et les performances par rapport à Llama 2. |
| DeepSeek-V2 | DeepSeek | Mai 2024 | Réduction des coûts d'entraînement et amélioration des performances globales. |
| Claude 3.5 Sonnet | Anthropic | Juin 2024 | Excellente compréhension visuelle et textuelle, avec des applications dans le support client et la programmation. |
| NVLM-D-72B | Nvidia | Juillet 2024 | Modèle multimodal performant, concurrent direct des modèles leaders du marché. |
| OpenAI o3 | OpenAI | Janvier 2025 | Raisonnement logique avancé grâce à un apprentissage par renforcement ; meilleure précision sur tâches complexes. |
| Qwen 2.5 | Alibaba | Janvier 2025 | Multimodalité (texte, vision, audio) avec un focus sur les données structurées et les textes longs. |
| DeepSeek-R1 | DeepSeek | Janvier 2025 | Modèle open source axé sur le raisonnement avancé à faible coût opérationnel. |
| GPT Operator | OpenAI | Janvier 2025 | Agent autonome capable d'effectuer des tâches complexes comme réserver des voyages ou remplir des formulaires. |
| OpenAI Deep Research | OpenAI | Janvier 2025 | Agent, conçu pour effectuer des recherches approfondies et multi-étapes sur Internet, en analysant et synthétisant de vastes quantités d'informations provenant de diverses sources pour produire des rapports détaillés et documentés. |
Cependant, ce développement rapide se déroule dans un contexte géopolitique particulièrement tendu. La course à l'IA entre grandes puissances mondiales, notamment les États-Unis et la Chine, soulève de nombreuses questions sur ses implications stratégiques. Les gouvernements investissent massivement dans cette technologie, non seulement pour stimuler leur économie mais aussi pour renforcer leur position militaire et diplomatique.
<aside> 🚨 Quels dangers sous-jacents ?
En 1997, le monde a assisté à un événement historique : Deep Blue, un superordinateur développé par IBM, battait Garry Kasparov, alors champion du monde d'échecs. Cette victoire marquait une étape majeure dans l'histoire de l'intelligence artificielle, montrant pour la première fois que les machines pouvaient surpasser les meilleurs joueurs humains dans un domaine aussi complexe que les échecs.
Cependant, Deep Blue reposait sur une approche fondamentalement différente de celle utilisée aujourd'hui. Il était programmé avec des règles précises et des bases de données contenant des millions de parties jouées par des grands maîtres. Grâce à une puissance brute de calcul, il évaluait des milliers de coups possibles avant de choisir celui qui maximisait ses chances de victoire. Cet algorithme, bien que puissant, restait limité par les stratégies humaines codifiées dans son système.