« Dans l’ombre, des start-up créent les briques matérielles indispensables aux applications de l’intelligence artificielle »
Les promesses de l’IA mobilisent l’attention, mais elles nécessitent de mettre au point des matériels - puces, semi-conducteurs, machines - d’une conception entièrement nouvelle, observe Alexis Houssou, cofondateur d’un fonds d’investissement, dans une tribune au « Monde »
« Si elles [les entreprises] bénéficient aujourd’hui de moins d’exposition que toutes les start-up qui affirment utiliser l’IA, ce sont bien elles qui en préparent le futur. » Images Etc Ltd/GO Premium / Photononstop Tribune. Le 22 avril, Elon Musk a dévoilé avec fierté la toute dernière création de Tesla : une puce baptisée FSD (Full Self Driving). Selon lui, celle-ci devrait permettre aux véhicules de la marque d’accéder à l’autonomie complète d’ici à quelques mois à peine, affirmation aussitôt mise en doute par son ancien fournisseur, Nvidia, qui en a profité pour vanter son propre système intégré destiné à la conduite autonome. S’il est difficile de trancher cette polémique, elle aura au moins eu un mérite : mettre en lumière l’importance cruciale du hardware pour les applications de l’intelligence artificielle (IA). En cherchant à développer sa propre puce, Tesla ne fait en réalité que rejoindre la plupart des grands noms de la technologie. Depuis l’iPhone 8, Apple intègre à ses puces ce qu’il appelle un Neural Engine. Google a, de son côté, spécifiquement conçu une puce baptisée Tensor Processing Unit (TPU) pour sa plate-forme de machine learning TensorFlow. Amazon a procédé à plusieurs acquisitions en ce sens pour renforcer les capacités de son enceinte connectée Echo, tandis que Facebook a fait part de ses intentions en la matière. De leur côté, les spécialistes du semi-conducteur ne sont pas en reste, à l’image d’Intel, qui a procédé à d’importantes acquisitions ces dernières années (Nervana, Mobileye), ou encore de Samsung, qui vient d’annoncer un colossal plan d’investissement de plus de 100 milliards de dollars sur dix ans. Développement de l’innovation matérielle Ces grandes manœuvres passent pourtant inaperçues tant, en matière d’intelligence artificielle (IA), ce sont les perspectives d’application qui monopolisent toute l’attention. Dans l’effervescence actuelle, il n’est question que de détection de signaux faibles ou de corrélations insoupçonnées, d’aide à la décision et d’automatisation, de prédiction et de personnalisation. Pour les start-up, l’IA est même pratiquement devenue un passage obligé. La quasi-totalité d’entre elles la mettent au menu de leur modèle économique et de leur feuille de route technologique bien que, pour les trois quarts, cela ne reflète aucune réalité. Lire aussi Intelligence artificielle et médecine : des promesses et beaucoup de questions Chacun promet monts et merveilles, et le caractère un peu mystérieux du terme ne fait qu’amplifier la confusion. Cependant, s’il est d’ores et déjà possible de tirer des bénéfices significatifs de l’IA, ceux-ci sont encore bien modestes au regard de son potentiel. Ce sont, comme on dit en anglais, les « low-hanging fruits », les fruits les plus facilement accessibles. Mais les plus nombreux, et les plus juteux, se trouvent plus haut ! Pour les atteindre, il faudra d’autres échelles que les systèmes actuels.