Selon Jensen Huang, il faudra plusieurs années avant d’éliminer les hallucinations de l’IA. Cela nécessitera une énorme puissance de calcul, pense-t-il.
Jensen Huang, PDG de Nvidia, pense que le problème des hallucinations de l’IA – situations dans lesquelles l’IA génère des informations incorrectes – restera un défi pour les années à venir. Selon M. Huang, la résolution de ce problème est un processus complexe qui nécessite une augmentation significative de la puissance de calcul. Il a tenu ces propos lors d’une interview à l’Université de Hong Kong à laquelle Tom’s Hardware a assisté.
Trois stades de développement
M. Huang a souligné que l’intelligence artificielle passe actuellement par trois grandes étapes de développement : le pré-entraînement, le post-entraînement et l’échelonnement de la durée des tests. Au cours de cette dernière étape, l’intelligence artificielle tente de résoudre les problèmes étape par étape. Bien que ces techniques permettent d’obtenir des réponses de plus en plus précises, la confiance dans les réponses de l’IA reste limitée. Les utilisateurs doivent souvent juger par eux-mêmes si les résultats de l’IA sont significatifs et fiables.
Il prévoit qu’il faudra encore des années au secteur pour atteindre un niveau où les réponses de l’IA seront totalement fiables. D’ici là, l’accent sera mis sur l’amélioration de la puissance de calcul et des techniques d’apprentissage.
Malgré ces limites, M. Huang considère que le rôle de Nvidia est crucial : « Nous avons réduit le coût marginal de la puissance de calcul d’un facteur d’un million. Par conséquent, l’apprentissage automatique est plus accessible que jamais ». Il s’agit d’une réalisation remarquable qui, selon M. Huang, a permis la croissance explosive de la technologie de l’IA.
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