this post was submitted on 09 Feb 2025
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France

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[–] [email protected] 1 points 21 hours ago* (last edited 21 hours ago) (1 children)

Beaucoup de fearmongering là dessus mais la réalité est que non, les coûts d'utilisation chutent à grande vitesse, et qu'ils ne sont déjà pas énorme quand tu vas chercher les chiffres réels et absolus.

Pour quels gains réels pour l’humanité ?

  • Les gains, je les vois dans mon domaine, la programmation, où le boost de productivité est réel et immense. Beaucoup d'applications simples (et de plus en plus complexes) qui autrefois demandaient des jours à des pros sont à la porté d'un débutant qui a quelques heures à tuer.
  • Le problème de la reconnaissance audio est en gros résolu (ce qui permet à des sourds d'avoir des conversations normales avec des lunettes qui retranscrivent).
  • Celui de la lecture également (même s'il faudra encore peaufiner un petit peu là) avec les VLLM capables de comprendre une image, que ce soit une photo ou le scan d'un document.
  • La traduction automatique est maintenant aussi profonde dans sa compréhension qu'un traducteur qui serait à disposition du lecteur.
  • De nombreuses personnes apprennent d'ores et déjà des langues grâce à ces modèles.
  • AlphaFold a résolu le problème de repliement des protéines, aux applications médicales multiples
  • Des programmes similaires font avancer la recherche sur la fusion rapidement

J'ajouterais que le bilan carbone de l’entraînement d'un de ces modèles est de l'ordre de ce qu'émettrait une seule conférence internationale sur un de ces sujets, avec des personnes venant de partout dans le monde: Pas négligeable, mais clairement bien moins émetteur que ce que ça demanderait de faire la même chose sans eux.

On est en train de mettre au point les applications génériques pour la recherche, le médical, l'enseignement. Je sais qu'il y a de la hype, des histoires d'horreur de déploiement débiles et hâtifs mais si la hype existe c'est parce qu'il est très clair que les bénéfices attendus sont énormes à condition de faire les choses correctement. Avoir un tuteur multi-spécialistes adapté à chaque élève, avoir un toubib et un avocat à disposition via une app à 5 euros, et avoir un assistant capable de digérer les 100 publis par jour dans un domaine de recherche, il est évident que ça va avoir des effets bénéfiques d'une échelle incroyable.

Alors oui, la hype est irritante, les patrons des boites d'IAs ont des têtes à claque et au moins un d'entre eux est un fasciste assumé. Le fait que le gouvernement en fasse sa nouvelle excuse pour détruire des services publics aide pas à rendre le domaine sympathique, mais bordel, j'aimerais bien voir une fois, juste une fois, un article en français qui explique que malgré les problèmes, y a de vrais promesses de progrès, qu'elles sont immenses et qu'elles sont crédibles.

S'il y a tant de chercheurs et d'ingés idéalistes dans le domaine, c'est pas parce qu'on s'excite sur la valorisation boursière d'openAI. C'est parce que l'AGI renferme la promesse de résoudre plusieurs des fléaux de l'humanité, dont le travail, et permettre des modèles de société qui étaient jusqu'alors de pures utopies. À force de ne faire que des articles sur Terminator et la destruction du service public, on perd de vue les raisons même du domaine de l'intelligence artificielle dans la recherche.

[–] rmic 1 points 12 hours ago (1 children)

Je partage certains points avec toi, mais concernant la consommation électrique, c'est loin d'être idéal https://www.cnrs.fr/fr/actualite/le-supercalculateur-jean-zay-recycle-sa-chaleur

[–] [email protected] 0 points 8 hours ago

Le Jean Zay est en France, qui a une électricité décarbonée et en exporte un gros surplus. J'arrive à voir en quoi les datacenters américains ou chinois peuvent poser problème, mais ce supercalculateur, je vois pas trop. As tu essayé de calculer son impact environnemental et le comparer à des choses moins utiles que ses missions (comme modéliser le coronavirus)?

En machine learning il est surtout connu pour avoir entraîné le modèle BLOOM, qui a émis selon la façon de calculer entre 20 et 60t de CO2 sur 3 mois d'entraînement. Considère que ça a été le modèle de recherche principal avant que Meta commence à en publier et compare ça à d'autres actions émettrices, tu verras que c'est une toute petit goutte dans l'océan. Ça émet moins qu'un concert de Iron Maiden ou la moindre compétition sportive internationale.