À quoi ressemblera l’IA en 2030 ? (contenu en anglais)

Le rapport d’Epoch AI, commandé par Google DeepMind, examine la trajectoire du développement de l’IA jusqu’en 2030 en extrapolant les tendances actuelles de mise à l’échelle. L’hypothèse centrale repose sur la poursuite de la croissance exponentielle des modèles, où les systèmes deviennent plus puissants grâce à l’augmentation de la puissance de calcul, des données et des investissements. Les conclusions sont frappantes : si cette croissance se poursuit, le développement de l’IA nécessitera des centaines de milliards de dollars d’investissement et consommera des gigawatts d’énergie électrique. Les chercheurs prévoient qu’en 2030, il sera possible d’entraîner des modèles qui dépasseront l’échelle de GPT-4 dans les mêmes proportions que GPT-4 a dépassé GPT-2, représentant un bond exponentiel en termes de capacités.

Cette analyse est importante car elle identifie les cinq prochaines années comme un point d’inflexion critique pour l’industrie de l’IA. L’ampleur des ressources requises – tant financières qu’infrastructurelles – suggère que le développement de l’IA pourrait se concentrer parmi un petit nombre d’organisations capables de mobiliser de tels capitaux et infrastructures énergétiques. Les projections indiquent que la demande énergétique mondiale pour l’IA dans les centres de données pourrait atteindre 68 GW d’ici 2027 et 327 GW d’ici 2030, et certains modèles d’IA existants pourraient rencontrer des contraintes opérationnelles en raison de pénuries d’énergie dès 2027. Le rapport fournit un référentiel pour les décideurs politiques et les dirigeants industriels afin d’évaluer si les infrastructures et cadres réglementaires actuels peuvent soutenir cette trajectoire.

Notons que malgré les 119 pages du rapport, le mot « bulle » revient une seule fois, dans une note de bas de page. Considérant les investissements titanesques, les évaluations boursières gonflées et le peu de profit généré par ses compagnies, les voix nous mettant en garde contre une bulle spéculative se multiplient. Toutes les conclusions du rapport pourraient donc s’avérer erronées.