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Apple dépense des millions par jour pour créer son IA et tuer ChatGPT

Afin de rattraper ses rivaux, Apple a augmenté ses dépenses dans l’intelligence artificielle à hauteur de plusieurs millions de dollars par jour. Son but ? Créer une IA capable de surpasser ChatGPT…

Depuis le lancement triomphal de ChatGPT fin 2022, les GAFAM se livrent une course à l’intelligence artificielle sans merci.

Craignant de perdre leur hégémonie sur le monde numérique, les géants de la tech font tout pour rattraper OpenAI et son chatbot IA.

En tant qu’investisseur majeur de l’entreprise, Microsoft a flairé le bon filon et dépensé 10 milliards de dollars pour obtenir le droit d’utiliser ChatGPT et de l’incorporer à ses services comme le navigateur Bing ou la suite Office 365.

La stratégie de Meta est de lancer de nombreuses IA comme MusicGEN pour créer de la musique, ou Make A Video pour créer des vidéos à partir de prompts.

De son côté, Google a créé son propre rival Bard. C’est aussi l’un des principaux fournisseurs de puissance de calcul pour l’IA, avec notamment ses puces TPU donc la cinquième version vient d’être dévoilée.

Même si Amazon n’a pas encore d’assistant conversationnel, elle propose de nombreux services d’intelligence artificielle sur son Cloud AWS. Toutes ces entreprises pourraient donc faire partie des bénéficiaires à long terme du boom de l’IA générative, selon la firme d’investissement Needham Securities.

En revanche, le cinquième GAFAM, Apple, fait figure de cinquième roue du carrosse. À la traîne, la Pomme de Cupertino risque de se faire dépasser en bourse par ses concurrents.

L’erreur du CEO Tim Cook est de s’être focalisé sur le métavers et la réalité mixte avec son casque Apple Vision, alors même que cette technologie n’intéresse pas le grand public contrairement à l’IA.

Le contexte est particulièrement tendu pour Apple, puisque son action vient également de chuter de 3% à cause des inquiétudes sur la place de l’iPhone en Chine.

Vers un nouveau Siri dopé à l’intelligence artificielle

Toutefois, la firme californienne est bien décidée à rattraper son retard. Selon The Information, elle aurait augmenté ses dépenses dans l’intelligence artificielle conversationnelle à hauteur de « millions de dollars par jour ».

Le but principal serait de mettre à jour Siri, le célèbre assistant vocal, pour lui permettre d’égaler voire même de surpasser ChatGPT.

Voilà maintenant plusieurs années que le directeur de l’IA John Giannandrea, ancien de Google, dirige une petite équipe de 16 personnes dénommée Foundational Model pour entraîner un LLM (large modèle de langage) similaire au GPT d’OpenAI.

Toutefois, face à l’engouement déchaîné par ChatGPT, Apple a décidé de mettre les bouchées doubles. Elle envisage d’utiliser les chabots IA en interne, mais aussi de commercialiser son propre produit.

Deux nouvelles équipes ont ainsi été créées pour développer des modèles IA. L’une travaillera sur un logiciel permettant de créer des images, des vidéos ou des scènes 3D, et l’autre est focalisée sur le développement d’une IA multimodale capable de reconnaître et de produire des images ou des vidéos.

Toujours selon The Information, l’un de ces LLM pourrait « éventuellement interagir avec les clients qui utilisent AppleCare ». Par ailleurs, l’équipe Siri prévoit d’incorporer ces modèles de langage pour simplifier l’intégration de raccourcis complexes.

Apple est convaincu de pouvoir détrôner ChatGPT

Confiantes, les équipes IA d’Apple sont convaincues que leur modèle de langage le plus avancé, Ajax GPT, pourrait même surpasser le GPT 3.5 d’OpenAI. Toutefois, OpenAI a déjà lancé GPT 4 et pourrait dévoiler GPT 5 en fin d’année 2023

Un autre obstacle freinant Apple est sa tradition d’exécuter les logiciels localement sur ses appareils pour améliorer les performances et la confidentialité. Or, les meilleurs modèles de langage ne peuvent qu’être basés sur le cloud pour exploiter toute sa puissance.

Ainsi, Ajax GPT entraîné sur plus de 200 milliards de paramètres ne pourrait être exécuté sur un simple iPhone. La seule solution serait de réduire ces larges modèles au point qu’ils puissent fonctionner sur un appareil mobile…



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