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Comment le quantique va faire passer l’IA générative au niveau suivant

Comment surmonter les limites de l’IA générative ? Comment rendre cette puissante technologie suffisamment abordable et réduire son lourd impact sur l’environnement ? Découvrez comment l’informatique quantique pourrait tout changer dans un avenir proche !

L’IA générative, et notamment les LLM (larges modèles de langage) comme ChatGPT connaissent actuellement une croissance explosive.

Selon un récent sondage de McKinsey Global, plus d’un quart des entreprises utilisent déjà cette technologie et 40% prévoient d’accroître leurs investissements face aux progrès réalisés.

Ces modèles d’intelligence artificielle permettent de générer tout type de contenu tel que du texte, des images ou de l’audio. Ils sont déjà utilisés dans de nombreux domaines tels que la santé, l’éducation, le divertissement et bien d’autres.

Toutefois, à l’heure actuelle, les avantages de l’IA générative sont contrebalancés par les défis financiers et environnementaux qui l’accompagnent.

Quels sont les défis de l’IA générative ?

Par exemple, ChatGPT coûte environ 100 000 dollars par jour à OpenAI. Et au-delà de cet aspect, l’entraînement d’un modèle LLM émet près de 300 tonnes de CO2.

Son utilisation en elle-même est très énergivore. Par exemple, générer 1000 images en utilisant une IA comme Stable Diffusion équivaut à parcourir près de 7 km en voiture en termes d’empreinte carbone.

Selon un rapport publié par l’Université de Harvard, les Data Centers sur lesquels repose l’IA générative représentent ainsi déjà 2 à 3% des émissions mondiales de gaz à effet de serre.

Ces défis sont principalement liés à l’architecture intensive de l’IA générative, qui incorpore des milliards de paramètres entraînés sur des jeux de données intensifs.

Ce processus repose sur du puissant hardware, notamment des GPU et TPU, optimisé spécifiquement pour le traitement parallèle.

Cet équipement spécialisé améliore l’efficacité de l’entraînement et de l’utilisation des modèles d’IA générative, mais mène à des dépenses importantes en termes de fabrication, de maintenance et d’énergie requise pour son exploitation.

Les solutions envisagées pour surmonter ces limites

C’est la raison pour laquelle l’industrie tente actuellement d’améliorer la viabilité économique et environnementale de l’IA générative.

L’une des principales stratégies consiste à réduire les paramètres des modèles d’IA, mais cette approche risque d’impacter leurs performances.

Une autre possibilité est de surmonter le goulot d’étranglement de Von Neumann dans les systèmes informatiques, à savoir la séparation entre le traitement et le mémoire causant une surcharge de communication.

Toutefois, l’IA générative est aussi restreinte par le paradigme de l’informatique classique. La représentation des données complexes en chiffres binaires peut limiter la précision et impacter les calculs pour l’entraînement des larges modèles d’IA générative.

De même, le traitement séquentiel lié à ce paradigme introduit des goulots d’étranglement dans le parallélisme. Ceci prolonge les temps d’entraînement et accroît la consommation d’énergie.

Face à ces limites, un nouveau paradigme émerge comme la solution idéale. Vous l’avez deviné ? Il s’agit de l’informatique quantique !

L’informatique quantique, c’est quoi ?

Rappelons les bases : l’informatique quantique est un paradigme émergent qui s’inspire du comportement des particules à la plus petite échelle.

Dans l’informatique classique, les informations sont traitées en utilisant des bits existants dans un des deux états 0 ou 1.

De leur côté, les ordinateurs quantiques utilisent les bits quantiques ou qubits capables d’exister simultanément dans de multiples états. Ce phénomène est appelé superposition.

Pour mieux comprendre, imaginons un ordinateur classique comme un interrupteur. Il peut être soit allumé (1) ou éteint (0). L’ordinateur quantique, lui, peut être représenté par un variateur de lumière pouvant exister simultanément dans diverses positions représentant de multiples états.

Cette capacité permet aux ordinateurs quantiques d’explorer différentes possibilités en une seule fois, ce qui les rend extrêmement puissants pour certains types de calcul.

Outre la superposition, l’informatique quantique exploite un autre principe fondamental : l’étranglement. On peut le décrire comme une connexion entre deux particules.

Si deux qubits deviennent étranglés, changer l’état de l’un affecte instantanément celui de l’autre indépendamment de la distance physique entre eux.

Ce sont ces deux propriétés, la superposition et l’étranglement, qui permettent aux ordinateurs quantiques d’effectuer des opérations complexes en parallèle. Ceci offre un avantage majeur par rapport aux ordinateurs classiques pour les problèmes spécifiques… notamment l’IA générative.

Une solution idéale pour l’IA générative ?

En effet, l’informatique quantique a le potentiel pour relever les défis de l’IA générative en termes de coût et de respect de l’environnement.

Entraîner les modèles d’IA générative implique d’ajuster de nombreux paramètres et de traiter de larges jeux de données.

Or, l’informatique quantique peut simplifier l’exploration simultanée de multiples configurations de paramètres. Il peut donc accélérer massivement l’entraînement.

Contrairement à l’informatique numérique, propice aux goulots d’étranglement dans le traitement séquentiel, le quantique permet le traitement parallèle des ajustements de paramètres.

C’est ce qui permet un entraînement beaucoup plus rapide. De plus, les techniques inspirées par le quantique comme les réseaux tensors peuvent compresser les modèles génératifs, comme les transformers, via la « tensorization ».

Ceci pourrait permettre de réduire les coûts et l’empreinte carbone, rendant les modèles génératifs plus accessibles, permettant le déploiement sur les appareils edge, et profiter aux modèles complexes.

Les modèles génératifs tensorisés ne se contentent pas de compresser, mais augmentent aussi la qualité des échantillons et impactent donc la résolution de problèmes de l’IA générative.

Cerise sur le gâteau : le machine learning quantique, en tant que discipline émergente, pourrait offrir de nouvelles approches de manipulation de données.

Les ordinateurs quantiques peuvent aussi fournir la puissance de calcul requise pour les tâches d’IA générative complexes comme la simulation de larges environnements virtuels ou la génération de contenu en haute définition en temps réel.

C’est la raison pour laquelle cette technologie est porteuse de nombreuses promesses pour accroître l’efficacité et les capacités de l’IA générative !

De nombreux obstacles restent à surmonter…

Malgré les avantages potentiels de l’informatique quantique, il reste d’importants obstacles à surmonter. Le développement d’ordinateurs quantiques n’en est encore qu’à ses balbutiements.

La stabilité des qubits est un véritable défi technique compte tenu de leur fragilité, ce qui empêche de maintenir des calculs stables. Une autre complexité est de parvenir à éviter les erreurs des systèmes quantiques pour un entraînement précis de l’IA.

Néanmoins, l’industrie avance très vite et les chercheurs du monde entier réalisent très régulièrement des avancées majeures. Dans un avenir proche, l’informatique quantique pourrait donc enfin libérer tout le potentiel de l’IA générative

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