ChatGPT et la surenchère de l’IA

La hausse du cours du fabricant de puces électroniques Nvidia est intervenue après de bons résultats pour le T1 et des perspectives optimistes pour le trimestre suivant, à la faveur de la demande massive de microprocesseurs.

Le succès de Nvidia trouve son origine dans la course à l’intelligence artificielle qui a connu une accélération grâce au succès de ChatGPT, développé par OpenAI. On ne peut sous-estimer l’importance de la popularité de ce chat bot. Avant le lancement de ChatGPT 3.5, des entreprises intégraient déjà des applications d’IA dans nombre de produits existants. Google utilise par exemple la technologie IA dans son moteur de recherche, Google Maps ou Google Photos. Et une entreprise comme Salesforce recourt à l’IA pour augmenter la productivité de ses travailleurs.

Néanmoins, l’arrivée de ChatGPT a changé fondamentalement la donne. La popularité de ChatGPT a montré qu’il existait un besoin élevé de communication directe entre les consommateurs et l’IA. Deux mois après le lancement de ChatGPT, le programme comptait plus de 30 millions d’utilisateurs et le site web près de 5 millions de consultations par jour. Il s’agit d’une des croissances les plus rapides jamais enregistrées pour un logiciel précédemment. L’intelligence artificielle est ainsi devenue un produit de consommation en tant que tel plutôt qu’une technologie utilisée purement en soutien aux produits existants. Cette évolution a incité les entreprises technologiques à redoubler d’efforts dans le développement des applications IA. Selon les rumeurs, le CEO de Google, Sundar Pichai, aurait même annoncé en interne la phase d’alerte « code rouge » en réaction à ChatGPT.

La puissance de calcul: le nouvel or noir

Un logiciel d’intelligence artificielle utilise de grandes quantités de données pour s’améliorer et s’entraîner. Cette méthode offre beaucoup d’avantages mais est également inefficace dans un certain sens. Le traitement de telles quantités de données requiert en effet une puissance de calcul (processing power) énorme. Celle-ci est générée par des microprocesseurs. La course à l’IA a dès lors provoqué une flambée de la demande de ces puces électroniques, avec pour conséquence une pénurie substantielle.

Nvidia est parfaitement positionnée pour tirer profit de cette pénurie. Selon Jon Peddie Research, Nvidia possède une part de marché de 88% dans les puces graphiques (également appelées GPU). Ces puces sont essentielles pour développer les applications IA.

Nvidia n’est pas la seule à profiter de cette surenchère. De multiples applications IA comptent sur des services de cloud pour assurer la puissance de calcul des données, comme Microsoft Azure ou Amazon Web Services. Au vu de la pénurie de microprocesseurs, la puissance de calcul détenue actuellement par ces entreprises n’a jamais été aussi précieuse. Des entreprises telles que Microsoft, Amazon et Google peuvent de cette façon doublement profiter de la course à l’intelligence artificielle. D’une part, les applications IA leur permettent d’améliorer leur gamme de produits de façon drastique. Et d’autre part, ces entreprises offrent via leurs services de cloud la puissance de calcul nécessaire pour le développement d’applications IA.

Bien entendu, le revers de la médaille est que la pénurie de puces pourrait freiner le développement et la mise à disposition des applications IA. Par exemple, en raison du coût élevé de la puissance de calcul, ChatGPT est en perte à l’heure actuelle. Dans un tweet posté fin 2022, le CEO de OpenAI, Sam Altman, écrivait lui-même qu’une conversation moyenne avec ChatGPT coûtait déjà quelques centimes. Afin de pouvoir traiter le trafic colossal sur leur site web, OpenAI a dès lors déjà dû refuser de nouveaux utilisateurs à plusieurs reprises.

L’intérêt marqué des entreprises de technologies pour l’intelligence artificielle a fait grimper en flèche la demande de puissance de calcul. Les fabricants de puces tels que Nvidia et les fournisseurs de services de cloud comme Microsoft peuvent profiter de cette forte demande. En revanche, la pénurie de puces et l’espace limité dans le cloud forment un goulot d’étranglement qui pourrait constituer un frein au développement de l’intelligence artificielle.

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