Publié le : 2 août 2025 / Mis à jour le : 2 août 2025 – Auteur : Konrad Wolfenstein
Qui sont les pionniers de l'IA ? Une analyse complète de la révolution de l'apprentissage profond – Image : Xpert.Digital
Oubliez ChatGPT : l'article de Google de 2017 « Attention Is All You Need » est la véritable raison de l'explosion de l'IA
Qu’est-ce que l’ère du Deep Learning ?
L'ère du Deep Learning désigne la période qui s'est écoulée depuis 2010, marquée par une accélération radicale du développement de l'intelligence artificielle grâce à plusieurs avancées technologiques. Cette ère marque un tournant dans l'histoire de l'IA, car les conditions préalables à l'entraînement de réseaux neuronaux complexes ont été réunies pour la première fois : une puissance de calcul suffisante, de grandes quantités de données et des algorithmes améliorés.
Le terme « apprentissage profond » désigne les réseaux neuronaux multicouches capables d'extraire automatiquement des caractéristiques abstraites des données. Contrairement aux approches précédentes, ces systèmes n'ont plus besoin d'être programmés manuellement pour identifier les caractéristiques à reconnaître ; ils apprennent ces modèles indépendamment des données d'entraînement.
Convient à:
Pourquoi la révolution de l’apprentissage profond a-t-elle commencé en 2010 ?
L'année 2010 a été charnière, marquée par la convergence de trois avancées majeures. Tout d'abord, la base de données ImageNet a été lancée, contenant plus de 10 millions d'images étiquetées réparties en 1 000 catégories, fournissant ainsi, pour la première fois, un ensemble de données suffisamment vaste pour l'entraînement de réseaux neuronaux profonds.
Deuxièmement, les processeurs graphiques (GPU) étaient devenus suffisamment puissants pour permettre le traitement parallèle de grandes quantités de données. La plateforme CUDA de NVIDIA, lancée en 2007, a permis aux chercheurs d'effectuer les calculs intensifs nécessaires à l'apprentissage profond.
Troisièmement, les améliorations algorithmiques, notamment l'utilisation de la fonction d'activation ReLU au lieu des fonctions sigmoïdes traditionnelles, ont considérablement accéléré l'apprentissage. Cette convergence a finalement permis de mettre en pratique les fondements théoriques des années 1980.
Quelle avancée a marqué le début de la révolution de l’apprentissage profond ?
La percée décisive a eu lieu le 30 septembre 2012, avec la victoire d'AlexNet au concours ImageNet. Le réseau neuronal convolutif développé par Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever et Geoffrey Hinton a atteint un taux d'erreur de 15,3 % parmi les cinq meilleurs, soit plus de 10 points de pourcentage de mieux que l'algorithme arrivé deuxième.
AlexNet a été le premier à combiner avec succès réseaux neuronaux profonds, grands ensembles de données et calcul GPU. Fait remarquable, l'apprentissage s'est déroulé sur seulement deux cartes graphiques NVIDIA dans la chambre de Krizhevsky. Ce succès a prouvé à la communauté scientifique que l'apprentissage profond était non seulement intéressant en théorie, mais aussi supérieur en pratique.
Le succès d'AlexNet a déclenché une cascade de développements. Dès 2015, le modèle SENet a même surpassé le taux de reconnaissance humaine d'ImageNet, avec un taux d'erreur de 2,25 %. Cette amélioration spectaculaire en quelques années seulement a démontré l'énorme potentiel de la technologie d'apprentissage profond.
Quel rôle a joué l’architecture Transformer ?
En 2017, une équipe Google a publié l'article révolutionnaire « Attention Is All You Need », qui présentait l'architecture Transformer. Cette architecture a révolutionné le traitement du langage naturel en s'appuyant entièrement sur les mécanismes d'attention et en éliminant le recours aux réseaux neuronaux récurrents.
La particularité des Transformers réside dans leur capacité à traiter des données en parallèle : alors que les modèles précédents devaient fonctionner séquentiellement, mot par mot, les Transformers peuvent traiter des phrases entières simultanément. Le mécanisme d'auto-attention permet au modèle de comprendre les relations entre tous les mots d'une phrase, quelle que soit leur position.
L'architecture Transformer est devenue la base de tous les modèles de langage modernes à grande échelle, de BERT à GPT en passant par Gemini. L'article original a été cité plus de 173 000 fois en 2025 et est considéré comme l'un des travaux scientifiques les plus influents du XXIe siècle.
Pourquoi Google est-il le pionnier de l’IA ?
Selon l'analyse d'Epoch AI, Google domine largement le marché avec 168 modèles d'IA « remarquables ». Cette domination s'explique par plusieurs décisions stratégiques prises très tôt par l'entreprise.
Google a investi massivement dans la recherche en IA dès les années 2000 et a très tôt identifié le potentiel des réseaux neuronaux. L'acquisition de DeepMind en 2014 a apporté une expertise supplémentaire à l'entreprise. La publication du framework TensorFlow en open source en 2015 a également été cruciale, accélérant le développement de l'IA dans le monde entier.
La contribution de Google à l'architecture Transformer a été particulièrement significative. L'article, publié en 2017 par des chercheurs de Google, a posé les bases de l'IA générative actuelle. Sur cette base, Google a développé BERT (2018), qui a révolutionné le traitement du langage naturel, puis les modèles Gemini.
L'étroite intégration de la recherche et du développement produit chez Google a également contribué à cette forte visibilité. Les modèles d'IA sont directement intégrés aux services Google tels que Search, YouTube et Android, ce qui contribue à leur utilisation pratique et répond ainsi aux critères des modèles « remarquables ».
Convient à:
Comment Microsoft, OpenAI et Meta se sont-ils développés ?
Microsoft se classe deuxième avec 43 modèles d'IA remarquables. L'entreprise a bénéficié de son partenariat stratégique avec OpenAI, dans lequel Microsoft a investi plusieurs milliards de dollars. Cette collaboration a permis à Microsoft d'intégrer très tôt des modèles GPT dans des produits tels que Bing et Copilot.
OpenAI se classe troisième avec 40 modèles, malgré sa création en 2015 seulement. Le développement de la série GPT, de GPT-1 (2018) aux modèles actuels tels que GPT-4 et o3, a fait d'OpenAI un leader dans le développement de modèles linguistiques à grande échelle. ChatGPT, lancé en 2022, a atteint un million d'utilisateurs en cinq jours et a propulsé l'IA sur le devant de la scène.
Meta (Facebook) a développé la série LLaMA, composée de 35 modèles, comme alternative open source aux modèles fermés. Les modèles LLaMA, notamment LLaMA 3 et le plus récent LLaMA 4, ont démontré que les modèles open source peuvent également concurrencer les solutions propriétaires.
Convient à:
Qu’est-ce qui fait qu’un modèle d’IA « mérite d’être mentionné » ?
Epoch AI définit un modèle d'IA comme « méritant d'être mentionné » s'il répond à au moins un des quatre critères suivants : premièrement, il doit présenter une amélioration technique par rapport à une référence reconnue ; deuxièmement, il doit atteindre une fréquence de citation élevée, supérieure à 1 000 citations ; troisièmement, la pertinence historique peut être un critère, même si le modèle est désormais techniquement obsolète ; quatrièmement, une utilisation pratique significative est prise en compte.
Cette définition met l'accent non seulement sur le progrès technologique, mais aussi sur son impact réel et sa pertinence dans l'environnement scientifique et économique. Ainsi, un modèle peut être considéré comme remarquable s'il trouve une application pratique généralisée, même s'il n'est pas nécessairement le plus avancé techniquement.
La base de données Epoch AI comprend plus de 2 400 modèles d'apprentissage automatique de 1950 à nos jours, ce qui en fait la plus grande collection publique de ce type. Cette base de données exhaustive permet une analyse approfondie du développement de l'IA sur plus de 70 ans.
Comment l’IA s’est-elle développée avant l’ère de l’apprentissage profond ?
L'histoire de l'intelligence artificielle avant 2010 a été marquée par des cycles d'optimisme et de déception. Les années 1950 et 1960 ont été marquées par un grand optimisme, symbolisé par le perceptron de Frank Rosenblatt (1957). Ces premiers réseaux neuronaux ont suscité l'espoir d'un avènement imminent de l'intelligence artificielle.
Le premier hiver de l'IA a commencé au début des années 1970, déclenché par la publication de l'ouvrage de Marvin Minsky et Seymour Papert sur les limites des perceptrons (1969). Le rapport Lighthill de 1973 présenté au Parlement britannique a entraîné des coupes sombres dans le financement de la recherche. Cette phase a duré jusqu'aux alentours de 1980 et a considérablement ralenti la recherche en IA.
Les années 1980 ont connu un regain d'intérêt grâce à des systèmes experts tels que MYCIN, un système de diagnostic médical. Parallèlement, Geoffrey Hinton, David Rumelhart et Ronald Williams ont développé l'algorithme de rétropropagation en 1986, rendant les réseaux neuronaux adaptables à l'apprentissage. Yann LeCun a développé LeNet, un réseau neuronal convolutif précoce pour la reconnaissance de l'écriture manuscrite, dès 1989.
Le deuxième hiver de l'IA a suivi à la fin des années 1980, lorsque les attentes élevées envers les systèmes experts et les machines LISP ont été anéanties. Cette phase a duré jusqu'aux années 1990 et a été marquée par un scepticisme envers les réseaux neuronaux.
Quelles bases technologiques ont rendu possible l’apprentissage profond ?
Trois avancées majeures ont permis la révolution de l'apprentissage profond. Le développement de GPU puissants a été fondamental, car ils ont permis le traitement parallèle de grandes quantités de données. En 2007, la plateforme CUDA de NVIDIA a rendu le calcul par GPU accessible à l'apprentissage automatique.
La deuxième condition préalable était de disposer de vastes ensembles de données de haute qualité. ImageNet, publié en 2010 par Fei-Fei Li, a été le premier à proposer un ensemble de données contenant plus de 10 millions d'images étiquetées. Cette quantité de données était nécessaire pour entraîner efficacement les réseaux neuronaux profonds.
Les améliorations algorithmiques ont constitué le troisième pilier. L'utilisation de la fonction d'activation ReLU au lieu des fonctions sigmoïdes a considérablement accéléré l'apprentissage. L'amélioration des procédures d'optimisation et des techniques de régularisation, comme le dropout, a permis de résoudre le problème de surapprentissage.
Comment les coûts de calcul pour la formation de l’IA ont-ils évolué ?
Le coût de formation des modèles d'IA a augmenté de façon exponentielle. Le modèle Transformer original ne coûtait que 930 dollars à former en 2017. BERT-Large coûtait 3 300 dollars en 2018, tandis que GPT-3 coûtait environ 4,3 millions de dollars en 2020.
Les modèles modernes atteignent des coûts encore plus élevés : le coût du GPT-4 est estimé à 78,4 millions de dollars, tandis que le Gemini Ultra de Google, à environ 191,4 millions de dollars, pourrait être le modèle le plus coûteux jamais formé. Cette tendance reflète la complexité et la taille croissantes des modèles.
Selon Epoch AI, la puissance de calcul nécessaire à la formation double environ tous les cinq mois. Cette évolution dépasse largement la loi de Moore et témoigne de la rapidité de la recherche en IA. Parallèlement, elle conduit à une concentration du développement de l'IA entre les mains de quelques entreprises disposant des ressources nécessaires.
Convient à:
Quels sont les défis à relever pour le développement futur de l’IA ?
Le développement de l'IA est confronté à plusieurs défis majeurs. Les modèles de raisonnement optimisés pour un raisonnement logique complexe pourraient atteindre leurs limites d'évolutivité dès 2026. Les coûts de calcul exorbitants limitent le cercle des acteurs pouvant participer à la recherche de pointe en IA.
Les problèmes techniques, tels que les hallucinations, où les systèmes d'IA génèrent de fausses informations, ne sont pas encore totalement résolus. Parallèlement, des questions éthiques se posent quant à la possibilité de générer des contenus faussement réels, comme le montre l'image virale du pape en doudoune.
La disponibilité de données d'entraînement de haute qualité devient un obstacle de plus en plus important. De nombreux modèles ont déjà été entraînés à partir d'une grande partie des données Internet disponibles, ce qui nécessite de nouvelles approches de génération de données.
Comment le développement de l’IA affecte-t-il la société ?
La révolution de l'apprentissage profond a déjà un impact sociétal considérable. Les systèmes d'IA sont utilisés dans des domaines cruciaux tels que le diagnostic médical, la finance et les véhicules autonomes. Le potentiel de changement positif est énorme, de l'accélération des découvertes scientifiques à la personnalisation de l'éducation.
Parallèlement, de nouveaux risques apparaissent. La possibilité de créer des contenus factices réalistes menace l'intégrité de l'information. L'automatisation pourrait menacer des emplois : le ministère fédéral allemand du Travail prévoit que d'ici 2035, aucun emploi ne sera exempt de logiciels d'IA.
La concentration du pouvoir de l'IA entre les mains de quelques entreprises technologiques soulève des questions quant au contrôle démocratique de cette puissante technologie. Des experts comme Geoffrey Hinton, l'un des pionniers de l'apprentissage profond, ont mis en garde contre les dangers potentiels des futurs systèmes d'IA.
Les pionniers de l'IA à l'ère du Deep Learning ont créé une technologie susceptible de transformer l'humanité en profondeur. Le leadership de Google dans le développement de 168 modèles d'IA notables, suivi de Microsoft, OpenAI et Meta, démontre la concentration du pouvoir d'innovation entre les mains de quelques acteurs. La révolution du Deep Learning, en cours depuis 2010 et initiée par des avancées telles qu'AlexNet et l'architecture Transformer, a déjà transformé notre quotidien et le fera encore plus à l'avenir. Le défi consiste à exploiter cette puissante technologie au bénéfice de l'humanité tout en minimisant ses risques.
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