Au milieu du XXe siècle, le monde est entré dans l’ère de l’information, avec la transition de l’industrie vers les technologies de l’information. Cette époque a commencé avec la miniaturisation des ordinateurs et a culminé avec l’invention du World Wide Web, qui a mis la possibilité d’accéder à l’information à la portée de presque tout le monde. Aujourd’hui, avec l’essor de l’IA, cette époque est révolue, selon certains leaders technologiques, et une nouvelle ère technologique a commencé.
“Nous sommes passés de l’ère de l’information à l’ère du renseignement”, a déclaré Prakhar Mehrotra, vice-président senior de PayPal et responsable mondial de l’IA, lors de la conférence Fortune Brainstorm AI au début du mois.
Cette « ère de l’intelligence » est marquée par des industries qui s’éloignent du modèle de stockage et de récupération de données, a déclaré Mehrotra à la journaliste de Fortune, Sharon Goldman. Au lieu de cela, grâce aux capacités de l’IA, les données peuvent être générées plus spontanément, dans le but ultime d’atteindre l’autonomie dans certaines parties du lieu de travail.
Les entreprises se précipitent pour appliquer l’IA (avec ses promesses de productivité et de rendement accrus) sur leurs lieux de travail respectifs, mais leurs succès ont été mitigés. Une étude du MIT réalisée en août a révélé que 95 % des initiatives d’IA sur le lieu de travail en entreprise n’ont pas réussi à accélérer rapidement les revenus.
“Ça va être un voyage… Vous devez ramper, marcher et courir”, a déclaré Mehrotra. “Je pense que ce dicton était vrai il y a 10 ans et c’est vrai aujourd’hui.”
L’avenir des usines d’IA
Marc Hamilton, vice-président de l’architecture et de l’ingénierie des solutions chez Nvidia, qui a été interviewé aux côtés de Mehrotra lors de la conférence, a déclaré que l’avenir de la construction de l’IA sur le lieu de travail passera par l’investissement dans les usines d’IA, dans les locaux d’une entreprise ou dans le cloud. En effet, les données nécessaires au fonctionnement des entreprises ne seront plus principalement récupérées par des humains ou des ordinateurs, mais plutôt générées par l’IA.
« Lorsque vous dites : « Générez une diapositive PowerPoint qui dit ceci » ou « Je travaille sur cette fonctionnalité de codage, pouvez-vous entrer et générer du code ? » Il ne s’agit pas de les récupérer à partir de la base de données, il s’agit de prendre un modèle et de générer ces données », a déclaré Hamilton.
Mehrotra a noté que pour que les entreprises développent efficacement la puissance de calcul nécessaire à la création de ces données, il faut une nouvelle unité atomique valorisée par les entreprises : les jetons, ou le composant fondamental du texte dont l’IA a besoin pour comprendre et traiter un langage. Les jetons sont à la fois l’information utilisée pour entraîner les données et ce que l’IA génère après qu’un modèle reçoit un message.
“Chaque entreprise doit penser à ses données en termes de jetons, car elle peut alors en tirer cette intelligence”, a déclaré Mehrotra.
La génération de jetons, une mesure des entrées et des sorties, est devenue une mesure clé pour les entreprises technologiques en particulier. En mai, Nvidia s’est vanté que Microsoft, qui utilise des puces Nvidia, avait généré plus de 100 000 milliards de jetons au premier trimestre de cette année, soit une multiplication par cinq d’une année sur l’autre. Ces signes de production pourraient aider ces sociétés d’IA à se vendre aux investisseurs et à augmenter les valorisations, bien que les données montrent que la corrélation des jetons avec la demande et les bénéfices est plus faible que ce que suggèrent les sociétés technologiques.
Mehrotra et Hamilton conviennent que de nombreuses entreprises voient aujourd’hui la valeur des jetons pour piloter les capacités de l’IA, mais réfléchissent à la meilleure façon de les adapter à leurs besoins, par exemple quels jetons doivent être acquis ou achetés, ce qui doit être généré en interne et dans quel but. Chaque entreprise dispose alors de sa propre usine d’IA, qui reçoit des tokens et génère des tokens qui ont de la valeur.
“Je considère cela comme un simple renforcement musculaire”, a déclaré Mehrotra. “Si tous les employés commençaient à penser en termes de jetons, en termes de processus de génération, alors oui, c’est une entreprise différente.”
Cette histoire a été initialement publiée sur Fortune.com
