Les modèles d'IA en chiffres : Top 15 des grands modèles de langage – 149 modèles de base / « modèles de base » – 51 modèles d'apprentissage automatique

🤖📈 L'intelligence artificielle (IA) a fait des progrès significatifs ces dernières années et a eu un impact notable sur diverses industries et domaines de recherche. En particulier, le développement de grands modèles de langage (LLM) et de modèles de base a élargi le potentiel et la gamme d'applications des technologies d'IA. Dans cet article, nous examinons en détail les développements actuels dans le domaine des modèles d’IA, leur importance et leurs applications possibles.

Il est important de noter que les chiffres mentionnés concernant le nombre et le développement des modèles d’IA peuvent être sujets à des fluctuations, car la recherche et les avancées technologiques dans ce domaine se développent de manière très dynamique. Malgré d’éventuels écarts, les données répertoriées fournissent des orientations solides et donnent un aperçu clair de l’état actuel des modèles d’IA ainsi que de leur potentiel et de leur influence croissants. Ils servent de base représentative pour comprendre les tendances et développements importants en matière d’intelligence artificielle.

Présentation des modèles d'IA : Top 15 des modèles de langage – 149 modèles de base – 51 modèles d'apprentissage automatique – Image : Xpert.Digital

✨🗣️ Le Top 15 des Grands Modèles de Langage (LLM)

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de puissants modèles d'IA spécialement conçus pour traiter, comprendre et générer du langage naturel. Ces modèles s’appuient sur des ensembles de données massifs et utilisent des techniques avancées d’apprentissage automatique pour fournir des réponses contextuelles et cohérentes à des questions complexes. Il existe actuellement 15 modèles de langage majeurs qui jouent un rôle central dans divers domaines de la technologie de l'IA.

Les principaux LLM incluent des modèles tels que o1 (Nouveau), GPT-4, Gemini et Claude 3. Ces modèles ont fait des progrès notables dans le traitement multimodal, ce qui signifie qu'ils interprètent non seulement le texte mais également d'autres formats de données tels que l'audio et les images et peuvent en générer. Cette capacité multimodale ouvre une variété de nouvelles applications, de la description d'images et de l'analyse audio aux systèmes de dialogue complexes.

Un modèle particulièrement impressionnant est Gemini Ultra, qui est le premier modèle d’IA à atteindre des niveaux de performance humains dans le benchmark dit Massive Multitask Language Understanding (MMLU). Ce benchmark mesure la capacité d'un modèle à gérer simultanément diverses tâches linguistiques, ce qui est important pour de nombreuses applications pratiques telles que les chatbots, les systèmes de traduction et les solutions automatisées de support client.

Il existe plusieurs dizaines de modèles linguistiques plus connus, mais il manque un aperçu global précis. Ce nombre ne cesse de croître à mesure que les entreprises et les instituts de recherche développent continuellement de nouveaux modèles et améliorent ceux existants.

Voici l’aperçu actuel des 15 modèles linguistiques les plus importants

• o1
• GPT-4
• GPT 3.5
• Claude
• Floraison
• Adhérer
• Faucon
• Lama
• LaMDA
• Lumineux
• Orque
• Vigogne 33B
• Palmier
• Vigogne 33B
• Chariot 2.0
• Guanaco-65B

🌍🛠️ Modèles de base : les fondements de l'IA moderne

Outre les grands modèles de langage, les modèles dits de base jouent un rôle crucial dans le développement futur de l’IA. Les modèles Foundation, qui incluent également GPT-4, Claude 3 et Gemini, sont des systèmes d'IA extrêmement volumineux formés sur des ensembles de données massifs, souvent multimodaux. Leur principal avantage est qu’ils peuvent être appliqués à de nombreuses tâches différentes sans avoir à développer un nouveau modèle à chaque fois. Cette flexibilité et cette évolutivité font des modèles Foundation un outil indispensable pour une variété d’applications dans l’industrie, la science et la technologie.

Au total, 149 modèles Foundation ont été commercialisés dans le monde en 2023, soit plus du double par rapport à 2022. Cela montre la croissance rapide et la pertinence croissante de ces modèles. Il est à noter qu'environ 65,7 % de ces modèles sont des modèles open source, ce qui encourage la recherche et le développement dans ce domaine. Les modèles open source permettent aux développeurs et aux chercheurs du monde entier de s'appuyer sur des modèles existants et de les adapter à leurs propres besoins. Cela contribue de manière significative à accélérer les innovations dans le domaine de l’IA.

L’une des raisons pour lesquelles les modèles de base sont de plus en plus courants est leur capacité à gérer efficacement des ensembles de données volumineux et à automatiser des tâches qui devaient auparavant être effectuées manuellement. Par exemple, ils sont utilisés en médecine pour analyser de grandes quantités de données sur les patients et étayer les diagnostics. Dans le secteur financier, ils contribuent à la détection des fraudes et à l’évaluation des risques, tandis que dans le secteur automobile, ils contribuent à améliorer les technologies de conduite autonome.

🚀📈 Modèles d'apprentissage automatique : le moteur du développement de l'IA

Outre les modèles de base, les modèles spécialisés d’apprentissage automatique jouent également un rôle important dans le paysage moderne de l’IA. Ces modèles sont conçus pour résoudre des problèmes spécifiques et sont souvent développés en étroite collaboration entre le monde universitaire et l’industrie. Selon l’ IA Index du Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (HAI), 87 modèles d’apprentissage automatique ont été publiés en 2023. Ce nombre se répartit en 51 modèles développés par des industriels et 15 modèles issus de la recherche académique. 21 autres modèles ont été créés grâce à des collaborations entre la science et l'industrie.

Cette tendance montre que les frontières entre recherche universitaire et application industrielle sont de plus en plus floues. Les collaborations entre la science et les entreprises conduisent au développement accéléré de solutions d’IA pouvant être rapidement mises en pratique. Un exemple en est le développement d’algorithmes d’apprentissage automatique pour optimiser les processus de production dans l’industrie manufacturière ou pour améliorer les systèmes de recommandation dans le secteur du commerce électronique.

Les modèles d’apprentissage automatique sont également cruciaux dans la recherche. Ils permettent de reconnaître des modèles complexes dans de grandes quantités de données et de faire des prédictions qui seraient difficilement possibles sur la base des méthodes traditionnelles. Un exemple en est l’application de modèles d’apprentissage automatique dans la recherche génomique, où ils sont utilisés pour identifier des anomalies génétiques et développer de nouveaux traitements pour des maladies rares.

🌐🔀 Multimodalité : le futur de l'IA

Une tendance importante dans le développement de l’IA est la multimodalité croissante des modèles. Les modèles d’IA multimodaux sont capables de traiter et de combiner simultanément différents types de données, telles que du texte, des images, de l’audio et même des vidéos. Cette capacité constitue une étape cruciale vers une IA plus complète et plus polyvalente.

Un exemple d’application des modèles multimodaux est la description automatique d’images. Le modèle analyse l'image et crée une description linguistique cohérente de ce qui peut être vu dans l'image. De tels modèles trouvent des applications dans des domaines tels que l'accessibilité, où ils peuvent aider les personnes malvoyantes à mieux comprendre les informations visuelles. De plus, les modèles d'IA multimodaux pourraient être utilisés dans l'industrie du divertissement pour créer des films et des jeux interactifs qui répondent aux actions et aux entrées des utilisateurs.

Un autre domaine qui pourrait bénéficier des modèles d’IA multimodaux est celui du diagnostic médical. En analysant simultanément les données d'images (par exemple les radiographies), les données textuelles (par exemple les dossiers des patients) et les données audio (par exemple les conversations du médecin), la précision du diagnostic pourrait être considérablement améliorée.

🛠️⚖️ Enjeux et aspects éthiques

Cependant, malgré des progrès impressionnants, le développement et le déploiement de modèles d’IA posent également des défis. L’un des plus grands défis est le problème des préjugés. Les modèles d’IA formés sur des ensembles de données insuffisamment diversifiés peuvent accroître les biais et la discrimination. Cela peut être particulièrement problématique lorsque l’IA est utilisée dans des domaines sensibles tels que la justice pénale ou le recrutement de personnel.

Un autre aspect est la traçabilité et l’explicabilité des modèles d’IA. Alors que les modèles simples d’apprentissage automatique sont souvent relativement faciles à comprendre, les modèles complexes tels que les LLM et les modèles de base deviennent de plus en plus des « boîtes noires ». Cela signifie qu’il est souvent difficile pour les utilisateurs de comprendre pourquoi le modèle a pris une certaine décision. Ceci est particulièrement problématique dans les applications critiques pour la sécurité telles que : B. en médecine ou en finance.

Se pose également la question de la sécurité des données. Les modèles Foundation nécessitent d’énormes quantités de données pour fonctionner efficacement. Cela implique souvent des informations personnelles ou sensibles. Le stockage et le traitement de ces données doivent donc être conçus pour être particulièrement sécurisés afin d’éviter les abus et les fuites de données.

🎯🧠 Potentiel en intelligence artificielle

Le développement rapide des modèles d’IA, en particulier des grands modèles de langage et des modèles de base, montre de manière impressionnante le potentiel de l’intelligence artificielle. Ces modèles ont fondamentalement changé la façon dont nous interagissons avec la technologie et ouvrent la voie à de nombreuses nouvelles applications dans divers secteurs. La multimodalité croissante des systèmes d’IA jouera un rôle encore plus important dans les années à venir et permettra de nouvelles applications innovantes.

Toutefois, dans le même temps, les défis et les risques éthiques associés à l’utilisation de ces technologies doivent également être pris au sérieux. Il est important que le développement et la mise en œuvre de systèmes d’IA placent toujours l’humain au centre et que ces technologies soient utilisées de manière responsable et transparente.

L’avenir de l’intelligence artificielle reste passionnant et il est clair que nous ne sommes qu’au début d’une transformation globale. L’IA continuera de progresser à un rythme rapide et jouera un rôle de plus en plus important dans notre vie quotidienne et dans notre monde du travail.

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