L'ère de la pré-formation en IA touche à sa fin, a déclaré Ilya Sutskever, cofondateur d'OpenAI, à NeurIPS 2024

Le co-fondateur d'OpenAI, Ilya Sutskever, a récemment donné une conférence lors de la conférence Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2024 à Vancouver, au Canada, affirmant que l'ère de la pré-formation à l'intelligence artificielle touchait à sa fin et prévoyait l'essor d'une superintelligence de l'IA.

OpenAI co-founder Ilya Sutskever gave a lecture at the Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2024 conference in Vancouver, arguing that the age of artificial intelligence pre-training is coming to an end and predicting the rise of an AI superintelligence.

Le cofondateur d'OpenAI, Ilya Sutskever, a donné une conférence lors de la conférence Neural Information Processing Systems (NeurIPS) 2024 à Vancouver, affirmant que l'ère de la pré-formation en intelligence artificielle touche à sa fin et prédisant l'essor d'une superintelligence de l'IA.

Sutskever’s lecture highlighted several key points:

La conférence de Sutskever a mis en évidence plusieurs points clés :

**Computing Power Outpacing Data Availability for AI Pre-Training**

**Disponibilité des données dépassant la puissance de calcul pour la pré-formation en IA**

According to Sutskever, the rate at which computing power is increasing — thanks to better hardware, software, and machine-learning algorithms — outpaces the total amount of data available for AI model training. He likened data to fossil fuels, which will eventually run out.

Selon Sutskever, la vitesse à laquelle la puissance de calcul augmente – grâce à de meilleurs matériels, logiciels et algorithmes d'apprentissage automatique – dépasse la quantité totale de données disponibles pour la formation de modèles d'IA. Il a comparé les données aux combustibles fossiles, qui finiront par s’épuiser.

“Computing power is increasing exponentially, but the amount of data is not,” said Sutskever. “This means that at some point, we will reach the limits of what can be achieved with pre-training.”

« La puissance de calcul augmente de façon exponentielle, mais pas la quantité de données », a déclaré Sutskever. « Cela signifie qu’à un moment donné, nous atteindrons les limites de ce qui peut être réalisé avec la pré-formation. »

**Agentic AI, Synthetic Data, Inference Time Computing as Next Steps**

** IA agentique, données synthétiques et calcul du temps d'inférence comme prochaines étapes **

The OpenAI co-founder predicted that agentic AI, synthetic data, and inference time computing are the next evolutions of artificial intelligence that will eventually give rise to an AI superintelligence.

Le co-fondateur d’OpenAI a prédit que l’IA agentique, les données synthétiques et le calcul du temps d’inférence seraient les prochaines évolutions de l’intelligence artificielle qui donneraient éventuellement naissance à une superintelligence IA.

“Agentic AI is able to make decisions without human input and will be able to operate in the real world,” explained Sutskever. “Synthetic data is generated by AI models and can be used to train other AI models on a massive scale.”

"Agentic AI est capable de prendre des décisions sans intervention humaine et pourra fonctionner dans le monde réel", a expliqué Sutskever. « Les données synthétiques sont générées par les modèles d’IA et peuvent être utilisées pour entraîner d’autres modèles d’IA à grande échelle. »

**AI Agents in the Crypto World: A Closer Look**

**Agents IA dans le monde de la cryptographie : un examen plus approfondi**

AI agents are advancing rapidly in the crypto space, going beyond current chatbot models by being able to make decisions without human input.

Les agents d’IA progressent rapidement dans l’espace cryptographique, allant au-delà des modèles de chatbot actuels en étant capables de prendre des décisions sans intervention humaine.

This capability has made AI agents a central topic in the crypto narrative with the rise of AI memecoins and large-language models (LLMs) like Truth Terminal.

Cette capacité a fait des agents d’IA un sujet central dans le récit cryptographique avec la montée en puissance des memecoins d’IA et des modèles en grand langage (LLM) comme Truth Terminal.

Truth Terminal, an LLM, went viral by promoting a memecoin called Goatseus Maximus (GOAT), which soared to a market capitalization of $1 billion — grabbing the attention of retail investors and venture capitalists.

Truth Terminal, un LLM, est devenu viral en faisant la promotion d'un memecoin appelé Goatseus Maximus (GOAT), qui a atteint une capitalisation boursière de 1 milliard de dollars, attirant l'attention des investisseurs particuliers et des investisseurs en capital-risque.

“AI agents are able to interact with the world in a way that is not possible for humans,” said Sutskever. “This opens up new possibilities for how we can use AI to solve problems.”

"Les agents d'IA sont capables d'interagir avec le monde d'une manière qui n'est pas possible pour les humains", a déclaré Sutskever. « Cela ouvre de nouvelles possibilités quant à la façon dont nous pouvons utiliser l’IA pour résoudre des problèmes. »

**Google's Gemini 2.0 to Power AI Agents**

**Gemini 2.0 de Google pour alimenter les agents IA**

Google’s DeepMind artificial intelligence laboratory introduced Gemini 2.0, an artificial intelligence model that will power AI agents.

Le laboratoire d'intelligence artificielle DeepMind de Google a présenté Gemini 2.0, un modèle d'intelligence artificielle qui alimentera les agents d'IA.

According to Google, agents built with the Gemini 2.0 framework will be able to assist in complex tasks such as coordinating between multiple websites and logical reasoning.

Selon Google, les agents construits avec le framework Gemini 2.0 seront capables d'aider dans des tâches complexes telles que la coordination entre plusieurs sites Web et le raisonnement logique.

“Gemini 2.0 is a major advance in AI technology and will enable the creation of a new generation of AI agents,” said DeepMind in a statement.

"Gemini 2.0 constitue une avancée majeure dans la technologie de l'IA et permettra la création d'une nouvelle génération d'agents d'IA", a déclaré DeepMind dans un communiqué.

Advancements in AI agents that can independently act and reason will pave the way for AI to overcome the issue of data hallucinations.

Les progrès des agents d’IA capables d’agir et de raisonner de manière indépendante ouvriront la voie à l’IA pour surmonter le problème des hallucinations de données.

AI hallucinations, a phenomenon that occurs due to incorrect data sets, are becoming more prevalent as AI pre-training relies heavily on using older LLMs to train newer LLMs, which degrades performance over time.

Les hallucinations de l'IA, un phénomène dû à des ensembles de données incorrects, sont de plus en plus répandues, car la pré-formation en IA repose fortement sur l'utilisation d'anciens LLM pour former de nouveaux LLM, ce qui dégrade les performances au fil du temps.