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La bulle dont tout le monde parle n’est pas celle de l’IA dans son ensemble, mais bien celle des grands modèles de langage.
Clem Delangue, PDG et cofondateur de Hugging Face, a pris la parole mardi lors d’un événement organisé par Axios à New York. Il a livré un diagnostic selon lequel les LLM vivent leur moment de surchauffe… Et l’éclatement pourrait arriver dès l’année prochaine, sans pour autant menacer l’avenir de l’IA. Après quoi, laissant la place à des modèles plus petits, spécialisés et à de nouvelles avancées hors du texte.
Les LLM au cœur de la surchauffe
Les modèles comme ChatGPT, Gemini ou Claude captent actuellement l’essentiel des investissements, des talents et de l’attention médiatique. Des centaines de milliards de dollars s’injectent dans la course à la puissance brute.
Pourtant, Clem Delangue estime que cette frénésie repose sur une illusion. Croire qu’un seul modèle gigantesque pourra résoudre tous les problèmes humains et professionnels. Il prédit même que cette bulle spécifique des IA dites LLM pourrait éclater dès l’année prochaine.
Il explique que les grands modèles restent coûteux à entraîner et à faire fonctionner. Leur taille les rend lents et énergivores. Pour beaucoup d’usages concrets, ils représentent une réponse disproportionnée.
Un chatbot bancaire, par exemple, n’a pas besoin de philosopher sur le sens de la vie. Un modèle plus léger, spécialisé et exécutable en local suffit largement.
Une IA plus diverse et réaliste, un réel besoin
Le patron de Hugging Face voit l’avenir ailleurs. Il anticipe l’émergence massive de modèles plus petits, adaptés à des domaines précis : biologie, chimie, imagerie médicale, audio, vidéo.
Ces outils seront moins gourmands, plus rapides et souvent open source. Hugging Face, généralement comparée au « GitHub de l’IA », se positionne déjà comme la plateforme idéale pour héberger et partager ces nouveaux modèles.
Au-delà du texte, une autre révolution se prépare : les « world models ». Ces systèmes apprennent la physique, la gravité, les interactions entre objets en observant des vidéos ou des simulations.
Ils promettent de doter l’IA d’une véritable compréhension du monde réel, essentielle pour la robotique, les jeux vidéo ou la conduite autonome. Des chercheurs comme Yann LeCun ou Fei-Fei Li y travaillent déjà activement. Des entreprises chinoises et émiraties accélèrent aussi sur ce terrain.
Hugging Face joue la carte de la prudence face à la bulle de l’IA
Pendant que certains concurrents brûlent des milliards chaque trimestre, Hugging Face conserve encore la moitié des 400 millions de dollars levés lors de ses dernières levées de fonds.
Clem Delangue revendique cette gestion rigoureuse. Il refuse la panique ambiante et préfère construire une entreprise durable plutôt que courir après la dernière mode.
Il rappelle avoir observé plusieurs cycles dans l’IA au cours des quinze dernières années. Chaque vague a connu son pic d’euphorie puis son retour à la réalité.
Toutefois, il rassure que l’éclatement éventuel de la bulle des LLM ne signerait pas la fin de l’IA. Au contraire, il libérerait des ressources et de l’attention pour des approches plus variées et plus utiles.
La bulle de l’IA que tout le monde craint est juste un feu de paille linguistique qui cache la forêt. Ce que nous vivons ressemble davantage à une fièvre passagère autour des grands modèles de langage.
Une fois l’excès retombé, l’IA continuera son chemin, plus modeste peut-être, mais aussi plus concrète et plus largement répartie.
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