Le Modèle o3 d’OpenAI Révolutionne l’IA Mais à Quel Coût ?

L'intelligence artificielle ne cesse de progresser à pas de géant, repoussant sans cesse les limites de ce qui semblait impossible il y a encore peu. La dernière prouesse en date ? Le modèle o3 dévoilé par la startup OpenAI, qui vient d'établir de nouveaux records de performance sur les benchmarks les plus exigeants. Mais cette puissance inédite a un coût : une consommation en ressources informatiques astronomique, qui soulève des questions sur l'avenir de l'IA. Décryptage.

o3, Le Nouveau Champion de l'IA Créé Par OpenAI

Spécialiste reconnu de l'intelligence artificielle, la startup OpenAI vient de créer la surprise avec son dernier modèle baptisé o3. Fruit d'une nouvelle approche appelée "mise à l'échelle du temps de test", o3 obtient des scores impressionnants sur les benchmarks de référence comme ARC-AGI, avec 88% de réussite contre seulement 32% pour son prédécesseur o2.

Comment un tel bond en avant a-t-il été possible ? Les ingénieurs d'OpenAI ont misé sur l'utilisation massive de ressources de calcul pendant la phase d'inférence, c'est-à-dire quand le modèle répond à une requête. Concrètement, o3 mobilise beaucoup plus de puces informatiques, ou les fait tourner plus longtemps, avant de fournir sa réponse, pour une durée pouvant aller jusqu'à 10-15 minutes dans certains cas.

Un Coût Faramineux en Ressources Informatiques

Mais cette puissance a un prix : pour obtenir son score de 88% sur ARC-AGI, o3 a englouti plus de 10 000 dollars de ressources informatiques. C'est 170 fois plus que la version "efficiente" du même modèle, qui atteint déjà 76% avec seulement 50 dollars de calcul.

Vous pourriez payer un humain environ 5 dollars pour résoudre les tâches d'ARC-AGI, tout en ne consommant que quelques centimes d'énergie.

François Chollet, créateur du benchmark ARC-AGI

Quels Usages Pour Ces IA Superpuissantes ?

Avec un tel coût à chaque inférence, difficile d'imaginer o3 utilisé au quotidien comme ChatGPT ou Google. Des requêtes basiques comme "Comment les Browns de Cleveland peuvent-ils se qualifier pour les playoffs 2024 ?" semblent hors de portée. En revanche, pour des questions stratégiques comme "Comment faire des Browns une équipe de Super Bowl en 2027 ?", ce type d'IA pourrait s'avérer pertinent, à condition d'en avoir les moyens.

• Certaines institutions comme le milieu académique, la finance ou l'industrie pourraient y trouver leur compte malgré le coût, si les réponses sont suffisamment fiables et précises.
• OpenAI a déjà lancé un abonnement à 200$ pour une version performante d'o2, et envisagerait des formules jusqu'à 2000$ pour o3.

La Course Aux IA Toujours Plus Puissantes, Mais à Quel Prix ?

Si la performance d'o3 impressionne, elle soulève aussi des inquiétudes. François Chollet souligne que malgré sa puissance, o3 échoue encore sur des tâches triviales pour un humain, loin d'une réelle intelligence artificielle générale. Les modèles de langage actuels restent sujets aux hallucinations et approximations.

Certains y voient pourtant l'avenir de l'IA, pariant sur des puces dédiées toujours plus performantes ou économes pour démocratiser ces approches. Mais jusqu'où ira cette fuite en avant ? Quels en seront les coûts écologiques ? Des questions cruciales pour le futur de l'IA, entre progrès spectaculaires et conséquences qui restent à évaluer.