Ces approches visent à créer des modèles plus intelligents, plus efficaces et capables d’un raisonnement similaire à celui des humains.
Par exemple, le modèle o1 d’OpenAI illustre cette évolution en adoptant une approche qui imite le raisonnement humain, en recevant des commentaires d’experts et en utilisant une méthode précise d’allocation des ressources de calcul.
Cette nouvelle approche pourrait non seulement améliorer les performances des modèles d’IA, mais aussi contribuer à réduire les coûts et la consommation d’énergie associés à leur formation.En parallèle, la concurrence croissante entre les différentes entreprises de pointe en intelligence artificielle telles que Google DeepMind, Anthropic et xAI devrait favoriser l’innovation dans le domaine.
Cette rivalité pourrait également conduire à une réduction des coûts liés à l’IA, ouvrant ainsi la voie à une plus grande accessibilité de ces technologies pour un plus grand nombre d’entreprises et d’industries.
Dans l’ensemble, ces nouveaux développements dans la formation de l’IA pourraient non seulement transformer la façon dont les modèles sont créés, mais aussi remodeler le marché du matériel d’IA, avec des implications potentiellement importantes pour des entreprises de premier plan telles que Nvidia.
