L’IA est la technologie phare de notre époque et est en passe de devenir une infrastructure commerciale de base. Elle est alimentée par un écosystème diversifié de modèles : grands et petits, ouverts et propriétaires, généralistes et spécialisés.
Cette variété est essentielle pour un avenir où chaque application sera alimentée par l’IA, où chaque pays la créera et où chaque entreprise l’utilisera. Et il ne s’agit pas d’un débat entre innovation ouverte et innovation fermée.
Comme l’a déclaré Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA, aux participants à une session spéciale sur les modèles de pointe ouverts lors de la NVIDIA GTC, « Le débat entre IA propriétaire et IA ouverte n’a pas lieu d’être. Elle est propriétaire et ouverte. »
C’est pourquoi l’avenir de l’innovation en matière d’IA ne repose pas sur un seul modèle massif. Chaque secteur — santé, finance, fabrication — relève des défis qui lui sont propres. Ils ont tous besoin d’une IA capable de raisonner de différentes manières sur leurs données et leurs workflows. Pour ce faire, il faut disposer de systèmes de modèles adaptés et spécialisés pour différentes modalités, domaines et organisations travaillant de concert pour résoudre un problème commercial spécifique.
NVIDIA est un contributeur majeur à l’IA open source : c’est désormais la plus grande organisation sur Hugging Face, avec près de 4 000 membres. Et lors de la GTC, l’entreprise à annoncé la Coalition NVIDIA Nemotron, une collaboration mondiale, inédite en son genre, regroupant des concepteurs de modèles et des laboratoires d’IA qui travaillent à faire progresser des modèles de fondation ouverts de pointe grâce à une expertise, des données et des capacités de calcul partagées.
Le premier projet issu de cette coalition consistera en un modèle de base co-développé par Mistral AI et NVIDIA, et ses membres fourniront des données, des évaluations et une expertise dans le domaine pour prendre en charge le post-entraînement et la poursuite du développement du modèle. Elles seront partagées avec l’ensemble de l’écosystème ouvert et soutiendront la nouvelle génération de modèles NVIDIA Nemotron, qui ont été téléchargés plus de 45 millions de fois depuis le site Hugging Face.
Plusieurs membres de la Coalition Nemotron ont rejoint d’autres leaders qui construisent et utilisent des modèles ouverts pour des tables rondes consécutives à la GTC.
La première table ronde a réuni Harrison Chase, cofondateur et PDG de LangChain, Mira Murati, fondatrice et PDG de Thinking Machines Lab, Aravind Srinivas, PDG et cofondateur de Perplexity, Michael Truell, PDG et cofondateur de Cursor, et Misha Laskin, cofondateur et PDG de Reflection AI. La seconde a impliqué Arthur Mensch, cofondateur et PDG de Mistral, Daniel Nadler, PDG d’OpenEvidence, et Robin Rombach, cofondateur et PDG de Black Forest Labs, ainsi que Hanna Hajishirzi, directrice principale du traitement du langage naturel chez Ai2, et Anjney Midha, fondateur de AMP PBC.
Cinq points clés sont ressortis de la conversation :
1. Les agents d’IA deviennent des collègues hautes performances.
« Les agents deviendront bientôt de véritables collaborateurs capables d’assumer des tâches pouvant prendre de nombreuses heures ou de nombreux jours, et gérer des charges de travail incroyablement complexes », a expliqué Truell de Cursor.
2. L’IA n’est pas un modèle unique, mais un système orchestré.
« Ce qu’il vous faut, c’est un orchestre multimodal, multi-modèles et multi-cloud », a affirmé Srinivas de Perplexity. « Tout ce que vous avez à faire, c’est déléguer votre tâche. Inutile de vous soucier de savoir quel modèle sert à quoi, le système d’orchestration est là pour le déterminer. »
3. L’ouverture stimule l’innovation dans l’ensemble de l’écosystème de modèles.
« Les modèles constituent une infrastructure de connaissances fondamentale, et les infrastructures de connaissances fondamentales ont besoin d’ouverture », a déclaré Laskin de Reflection AI. « Nous disposons d’un écosystème florissant de modèles puissants et fermés mais aussi de modèles ouverts tout aussi performants qui verront le jour dans les deux années à venir. »
Cette combinaison de modèles ouverts et propriétaires stimule les avancées dans les entreprises de pointe en matière d’IA ainsi que dans le monde universitaire.
« Beaucoup d’études devraient être faites, et cela ne peut être fait que dans les grands laboratoires », a exposé Murati du Thinking Machines Lab. « C’est là que l’ouverture peut être très utile : elle fait progresser la science de l’IA, la science de l’intelligence. »
4. Les systèmes ouverts sont fiables et accessibles.
« En fin de compte, on délègue la confiance… et il est beaucoup plus facile de faire confiance à un système ouvert », a ajouté Midha de AMP PBC.
Grâce à un système de confiance, les développeurs peuvent déployer des agents d’IA de longue durée pouvant s’attaquer à pratiquement n’importe quelle tâche.
« Les modèles et les systèmes qui les orchestrent vont devenir beaucoup plus performants », a déclaré Chase de LangChain. « On pourra ainsi disposer d’agents de productivité personnels capables de prendre en charge des tâches plus complexes et s’exécutant plus longtemps. »
Les écosystèmes ouverts favorisent également la collaboration et contribuent à démocratiser l’accès à l’IA.
« Nous pensons que les modèles ouverts devraient être à la base de la création de tous les logiciels d’IA au monde », a rapporté Arthur Mensch de Mistral. « En disposant d’un écosystème ouvert de personnes alignant leurs incentives afin de créer des ressources extraordinaires pour l’humanité, nous pouvons accélérer les progrès et nous assurer que tout le monde bénéficie d’un accès équitable à l’intelligence artificielle dans le monde entier. »
5. La société a besoin d’une IA généraliste et spécialisée pour créer de la valeur ajoutée.
« Il faut façonner l’IA comme l’on façonne la société », explique Nadler d’OpenEvidence, en décrivant la façon dont les hôpitaux sont organisés en équipes de généralistes travaillant aux côtés de spécialistes de renommée mondiale. « Je pense que la forme de l’IA va refléter cela. »
L’IA spécialisée est en pleine expansion, car elle permet aux entreprises de combiner des bases ouvertes avec leurs propres données propriétaires. Ces données uniques permettent de générer une valeur réelle et différenciée pour les entreprises et le monde universitaire.
« De nos jours, on peut croire que les progrès de l’IA se limitent à quelques laboratoires fermés, mais ils sont en réalité très importants pour la grande majorité du monde universitaire et des chercheurs, ou pour les organismes à but non lucratif et d’autres lieux qui souhaitent également participer à ces progrès », a déclaré Hajishirzi d’Ai2. « Et nous avons déjà constaté que tous ces progrès avaient été réalisés en faisant appel à un environnement ouvert. »
« C’est en fait l’une des périodes les plus passionnantes pour travailler soit sur les modèles de pointe, les grands modèles, soit sur des modèles ouverts plus spécialisés qui sont ensuite déployés sur les appareils », a révélé Rombach de Black Forest Labs. « Il existe tellement de frontières distinctes, et toutes devraient inclure une composante ouverte. »
Découvrez les moments forts de la session sur YouTube et commencez à construire avec NVIDIA Nemotron en modèles ouverts.