Ma vision sur l'IA et la puissance de calcul (sur les 5 prochaines années)
Cette vidéo explore comment la puissance de calcul s'inscrit dans l'évolution des systèmes complexes de l'univers, et pourquoi elle pourrait devenir l'actif le plus précieux de notre époque, au point de redéfinir l'économie et la société.
SYNTHÈSE STRUCTURÉE
L’échelle de l’intelligence cosmique
L’intervenant s’appuie sur les travaux d’Éric Chisson sur la densification des systèmes diffusifs. Ces systèmes absorbent de l’énergie et de la matière pour les transformer, luttant ainsi contre l’entropie. Le graphique clé montre l’évolution de la complexité des systèmes à travers le temps, mesurée par la quantité d’énergie traversant un système par unité de masse. “Ce graphique fait partie de ceux qui m’ont durablement marqué” confie-t-il, car il révèle une trajectoire étonnamment régulière sur 13,8 milliards d’années.
L’entropie et la production d’information
La deuxième loi de la thermodynamique condamne l’univers à une mort thermique, mais les systèmes diffusifs peuvent créer de l’ordre localement au prix d’une augmentation globale de l’entropie. L’information est définie comme de la “nég-entropie” : produire de l’information permet de réduire le désordre local. L’intervenant donne l’exemple de l’essence transformée en mouvement : “une partie de cette énergie initiale finit en fumée, en chaleur”, illustrant le prix thermodynamique de toute création d’ordre.
L’intelligence comme mesure énergétique
L’intervenant propose une définition personnelle : l’intelligence est “la capacité d’un système diffusif à augmenter sa quantité d’énergie dissipée par unité de masse durablement”. Cette définition permet de placer les GPU sur le même graphique que les étoiles, les planètes et les êtres humains. Une explosion n’est pas de l’intelligence car elle n’est pas durable, mais un data center qui transforme stablement de l’électricité en calcul l’est.
La prédiction de Hans Moravec
En 1988, Hans Moravec prédit dans “Mind Children” que l’intelligence artificielle atteindrait le niveau humain entre 2020 et 2030. Sa méthode ? Une approximation très grossière appelée “équivalence rétinienne” : il estime qu’une rétine humaine traite environ 1 milliard de calculs par seconde, multiplie par un rapport de complexité de 10 000 pour le cerveau, et obtient un seuil de 10 000 milliards de calculs par seconde. “Il vaut mieux avoir grossièrement raison que précisément tort” résume l’intervenant, soulignant le caractère audacieux de cette prédiction.
La confirmation de Ray Kurzweil
En 1999 et 2005, Ray Kurzweil affine ces trajectoires dans “The Age of Spiritual Machines” et “The Singularity Is Near”, confirmant l’échéance des années 2020-2030 pour l’AGI. L’intervenant raconte avoir lu ce livre en 2005 en pensant : “Je ne sais pas ce qui prend à ce gars-là, mais c’est de la bonne”. Aujourd’hui, il constate que les prédictions se réalisent : “des voitures Waymo se baladent sans chauffeur” à Miami et des robots de livraison autonomes circulent sur les trottoirs.
Les GPU comme systèmes diffusifs modernes
Un GPU est un système diffusif : il absorbe de l’énergie, nécessite de la matière pour être créé, dégage de la chaleur et traite de l’information entre les deux. L’intervenant souligne que “plus le temps passe, plus les GPU concentrent une puissance de calcul croissante dans une masse et un volume limité”, ce qui représente une amélioration continue de l’efficacité de ces systèmes à la pointe de notre époque.
L’auto-adoption de l’IA
L’intervenant distingue deux catégories d’utilisateurs : la majorité qui utilise l’IA comme un “super Google” et une minorité qui en tire une rentabilité folle. Il cite l’exemple d’une société de saisie comptable automatisée qui “avale des GPU comme des petits bonbons” car chaque GPU ajouté lui permet de traiter plus de factures et de prendre des parts de marché. “Ce qui limite la croissance de cette société, c’est sa capacité à accéder à des GPU”, explique-t-il, illustrant le phénomène d’auto-adoption : la technologie s’adopte elle-même car ceux qui ne l’utilisent pas sont disruptés.
La menace sur les métiers traditionnels
L’intervenant cite Dario Amodei, patron d’Anthropic, qui affirme que les versions actuelles de Claude sont “écrites à 80 % par Claude” et que d’ici moins d’un an, Claude s’écrira “pratiquement tout seul”. Il évoque aussi l’interview d’un curé de la Silicon Valley qui reçoit les confessions de développeurs en panique face à la crise d’identité de l’humanité. Les métiers comme la comptabilité pourraient être absorbés par les IA, car “les compétences métiers pour produire de tels logiciels sont bien plus proches des compétences que l’on trouve chez Anthropic que des compétences de comptabilité”.
La commoditisation inversée
Contrairement à l’intuition économique classique, l’intervenant spéculé que ce ne sont pas les GPU qui vont se commoditiser (voir leur prix baisser), mais potentiellement l’économie elle-même. “Ce ne seront peut-être pas les GPU qui vont se commoditiser, dont le prix va baisser, parce que cette commoditisation va s’opérer ailleurs, potentiellement sur l’économie.” Il observe déjà que le prix horaire de nombreux GPU est reparti à la hausse, y compris sur des modèles plus anciens, car chaque type de GPU correspond à un segment économique avec une rentabilité donnée.
CONCEPTS CLÉS
Système diffusif : Construction qui absorbe de l’énergie et de la matière pour les transformer de façon efficiente afin de lutter contre l’entropie. Exemples : étoiles, plantes, animaux, sociétés humaines, GPU.
Entropie : Grandeur physique mesurant la dispersion de l’énergie et le nombre de configurations microscopiques possibles d’un système. La deuxième loi de la thermodynamique stipule qu’elle ne peut qu’augmenter dans un système isolé.
Nég-entropie : Information considérée comme de l’entropie négative, permettant de réduire le désordre local au prix d’une augmentation globale de l’entropie.
Équivalence rétinienne : Approximation de Hans Moravec comparant la capacité de traitement de l’œil humain à celle des calculateurs de son époque pour estimer la puissance de calcul nécessaire à l’intelligence artificielle générale.
AGI (Intelligence Artificielle Générale) : Intelligence artificielle équivalente à l’intelligence humaine dans sa généralité, capable de réaliser toute tâche cognitive qu’un humain peut effectuer.
Commoditisation : Phénomène par lequel un produit voit son prix et ses marges se réduire à mesure que la production augmente et que la concurrence s’intensifie.
SPV (Special Purpose Vehicle) : Société dédiée permettant de regrouper des investisseurs pour un projet spécifique, ici l’investissement dans des data centers et de la puissance de calcul.
CONCLUSION
Le message principal est que la puissance de calcul s’inscrit dans une trajectoire cosmique de 13,8 milliards d’années d’évolution des systèmes diffusifs. Les prédictions de Moravec et Kurzweil, longtemps jugées fantaisistes, se réalisent sous nos yeux. L’intervenant en tire une conviction : la puissance de calcul pourrait devenir “notre actif le plus précieux”, et ceux qui la possèdent détiendront un avantage comparable à celui des propriétaires terriens à l’ère agricole ou des industriels à l’ère manufacturière. La question n’est pas de savoir si l’IA va transformer l’économie, mais qui possédera l’infrastructure qui rend cette transformation possible.