fr.wedoany.com Rapport : Lors de l'AI Engineer World's Fair à San Francisco, Vytautas Savickas, PDG d'Oxylabs, a souligné que le plus grand changement dans le secteur ne concerne pas les modèles eux-mêmes, mais les infrastructures. Selon Savickas, ces trois dernières années, le développement de l'IA s'est concentré sur l'amélioration des modèles, tandis que la prochaine phase portera sur les systèmes et les informations en temps réel qui les entourent.

Les systèmes d'IA ne se contentent plus des connaissances acquises lors de l'entraînement ; ils ont de plus en plus besoin d'informations fraîches, de recherches en temps réel et d'un accès fiable à un web en constante évolution. Savickas estime que la connaissance n'est pas statique : un modèle non connecté à de nouvelles informations a une compréhension du monde actuel bien inférieure à ce que la plupart des gens imaginent.

Chaque avancée de l'IA a transformé les infrastructures sous-jacentes. De la nécessité de données publiques massives et diversifiées pour entraîner les modèles de base, à l'exigence de comprendre les changements survenus il y a cinq minutes pour le RAG (génération augmentée de récupération), en passant par l'ère des agents où les systèmes doivent effectuer des recherches, des comparaisons et des vérifications pour le compte des utilisateurs, chaque vague impose des besoins différents en matière d'infrastructure. Les données publiques du web passent du statut de matière première d'entraînement à celui de composante opérationnelle de l'IA.

Oxylabs a commencé à construire une infrastructure de données publiques à grande échelle bien avant que les grands modèles de langage ne deviennent courants. L'entreprise sert aujourd'hui plus de 15 000 clients dans le monde, détient plus de 160 brevets et exploite l'une des plus grandes infrastructures de données publiques du web à l'échelle mondiale.

Savickas estime que la qualité des modèles n'est plus un facteur différenciant dans de nombreuses applications pratiques ; ce qui devient crucial, c'est la manière dont les systèmes d'IA se connectent de manière fiable au monde extérieur. Il souligne que les hallucinations des modèles sont souvent dues à l'utilisation d'informations obsolètes ou incomplètes pour le raisonnement, et non à un manque d'intelligence. Il conclut que les entreprises qui gagnent dans le domaine de l'IA ne sont pas nécessairement celles qui construisent les plus grands modèles, mais celles qui construisent les systèmes les plus dignes de confiance pour les utilisateurs.

L'essor des agents d'IA transforme la façon dont les ingénieurs conçoivent les infrastructures. Savickas indique que des éléments tels que la latence, la fiabilité et l'automatisation des navigateurs, bien que rarement à la une, sont essentiels pour déterminer si l'IA est réellement efficace. Le web ouvert, en tant que plus grande ressource de connaissances partagées de l'humanité, doit rester accessible pour soutenir l'innovation technologique.

Depuis près d'une décennie, Oxylabs a été témoin de multiples vagues technologiques, allant de l'agrégation de voyages et du marketing numérique au commerce électronique et à la cybersécurité. Savickas estime que la première génération d'IA a prouvé que les machines peuvent raisonner ; le prochain défi est de faire fonctionner ces systèmes de manière fiable dans le monde réel. À l'avenir, l'IA sera portée à la fois par de meilleurs modèles et par de meilleures infrastructures qui les entourent.

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