Lorsqu’on soulève le capot d’une IA pour vérifier la mécanique qui l’anime,on a parfois des surprises. Le Copilot de Microsoft,par exemple,ne tourne pas avec Phy,la machinerie maison,mais avec ChatGPT,développé par OpenAI. Fin 2022,l’arrivée fracassante de ce chatbot a bousculé jusqu’à Google,dont les laboratoires ont pourtant énormément contribué aux avancées des IA génératives dans les années 2010.
Que Microsoft fasse confiance à OpenAI n’est pas étonnant : le géant du logiciel y a investi 13 milliards de dollars (environ 12,1 milliards d’euros). ChatGPT a d’autres partenaires prestigieux qui prouvent l’estime du secteur,à commencer par Apple,qui l’a choisi pour coanimer sa future Apple Intelligence,au côté d’autres IA maison.
A cette heure,l’écart est grand entre les meilleures mécaniques génératives,qui portent le nom savant de Large Language Models (LLM),et leurs poursuivantes. Les performances de ces LLM sont scrutées à la loupe,des dizaines de tests mesurent leurs capacités de compréhension,de logique,de traduction,leur rapidité, etc. Sans oublier leurs taux d’erreur.
Beaucoup d’entreprises éditrices des LLM qui ressortent dans les tests sont installées en Californie. Antropic,l’éditeur de Claude,a levé 4 milliards de dollars auprès d’Amazon en 2023. Reka,qui a créé Core,a reçu un financement de 60 millions la même année,quand Palmyra,édité par Writer,levait 100 millions de dollars. Inflection,le créateur de Pi,une IA au ton plus empathique et aux réponses personnalisées en fonction des intérêts de chaque usager,a récolté 1,3 milliard de dollars il y a un an.
En France,la jeune pousse Mistral a récemment levé 600 millions d’euros auprès d’investisseurs français et américains,valorisant l’entreprise à 5,8 milliards d’euros. Ses LLM sont bien identifiés par les chercheurs en IA internationaux et se classent en haut des classements.
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