La révolution de l’IA : le défi d’INTEL

Pour les professionnels, les étudiants, les entreprises et tous ceux qui sont passionnés par la technologie et souhaitent s’immerger dans le futur proche, levant ainsi un coin de ce grand voile qui sépare le présent du futur du printemps technologique qui nous attend, il ne reste plus qu’à pour participer au prochain rendez-vous : Le Salon International de l’Innovation et du Numérique. Un événement de 3 jours où seront les protagonistes : plus de 100 événements, formations, rencontres B2B, networking, culture, concerts, spectacles et animations. Alors, notez cette date et ce lieu : 13-14-15 juin 2024, Bologne Fiere.

Intel

Revenant au “Festival de l’Intelligence Artificielle”, un point de vue important a été exprimé par Walter Riviera (Responsable technique de la société Intel EMEA). Riviera, chez Intel depuis 2017 en tant qu’AI TSS (Technical Solution Specialist), s’occupe de l’IA et notamment des “projets d’intelligence artificielle dans le secteur Data Center” dans la zone EMEA (Europe, Moyen-Orient et Afrique). Vingt minutes pendant lesquelles l’ingénieur de Intel discuté de l’impact révolutionnaire que l’IA aura et de la manière dont Intel entend relever ce défi.

Concernant l’IA, l’attention s’est immédiatement portée sur le monde macro (LLM). Acronyme qui signifie grand modèle de langage (Big Language Models, basés sur l’apprentissage automatique). Un modèle d’apprentissage automatique spécialisé dans la compréhension et la génération de texte naturel. Ce modèle de langage est à la base de l’intelligence artificielle générative telle que ChatGPT De OpenAI.

Mais comment tout cela est-il arrivé ? Modèles de langage étendus (LLM), le machine learning, l’intelligence artificielle générative ont été créés juste dans le but de nous faire poser des questions à ChatGPT ? Proposez-nous des recettes ? Ou nous aider à étudier ?

Au début c’était la ligne de commande

Ces applications représentent la pointe de l’iceberg de la révolution qu’apportera l’intelligence artificielle. Mais prenons du recul. Au début, c’était la ligne de commande ; en “quelques” années nous sommes passés de : PC gérés en ligne de commande avec des curseurs scintillants clignotant sur des moniteurs au phosphore vert et de vieilles voitures avec des tableaux de bord d’instrumentation analogiques à des ordinateurs et des voitures gérés par des panneaux avec interface graphique (Interface graphique). Vous pourriez demander : pourquoi ? La réponse semble évidente mais elle ne l’est pas ! L’objectif principal était de faciliter l’interaction visuelle homme-machine afin que ces outils touchent le plus grand nombre de consommateurs possible. Pour atteindre cet objectif, il était nécessaire de permettre même à des personnes sans compétences spécialisées d’utiliser facilement un PC. Lui permettant d’exploiter toute la puissance de la machine. Même ceux qui n’avaient pas de connaissances particulières en informatique disposaient d’un moyen supplémentaire d’interagir avec un PC, lui permettant ainsi de faire un travail. Une évolution donc dictée par la nécessité d’élargir la cible à laquelle sont destinés les appareils électroniques.

De la ligne de commande à l’intelligence artificielle

Et aujourd’hui? Sachant que nous sommes passés des interfaces graphiques aux commandes vocales, vous vous demandez peut-être à quoi servent le clavier et la souris ? Elles resteront probablement mais pas comme avant, mutatis mutandis, ces innovations visent à élargir encore davantage la base de consommateurs. Pensez simplement aux personnes âgées qui ne sont pas familiarisées avec les périphériques d’entrée. Dans des cas similaires, ces innovations pourraient permettre d’envoyer un email en utilisant uniquement des commandes vocales. Mais le champ d’application pourrait être encore élargi, comme par exemple l’assistance. Prise en charge des personnes non autonomes, en les surveillant à distance grâce à l’utilisation de toute une série de capteurs gérés par l’IA et capables d’envoyer toute une série de messages d’alerte au bon moment.

Prochaine frontière

A ce jour grâce à (LLM) nous pouvons faire lire, interpréter et écrire aux machines du texte naturel (ChatGPT), mais la prochaine frontière concerne le multimodalité. Avec la multimodalité, il sera possible d’accepter de nouveaux types de données en entrée. Données telles que : images, vidéos et audio. Cela ouvre un univers illimité de nouvelles possibilités. Cela suggère que l’IA est bien plus que ce pour quoi elle est utilisée aujourd’hui. L’IA est un outil qui peut enrichir tous les aspects de nos vies.

Références selon Intel

Pour Intel, l’IA n’est pas une réponse au « Quoi » mais au « Comment ». Qu’est-ce que tout cela signifie? Intel le décompose en quatre points clés :

• Accélérer l’innovation: une dynamique toujours croissante vers l’innovation et une plus grande maximisation de la valeur.
• Maximiser la valeur: Que veut dire Intel par maximiser la valeur ? Les données bouleversent le concept de valeur. Parce qu’elle doit être inviolable, l’information est si importante que les infrastructures se construisent autour des données. Cette perspective introduit un nouveau concept, un nouveau paradigme.
• L’IA partout
• IA responsable

Il Apprentissage fédéré

Ces algorithmes créent une collaboration entre différents acteurs donnant vie à un modèle fédéré. Pour apprendre de manière autonome, l’intelligence artificielle doit s’entraîner en utilisant d’énormes quantités de données. Cette énorme quantité de données peut être distribuée et donc extraite de différentes sources. Le déplacement et l’utilisation d’informations provenant de bases de données existantes posent des problèmes de confidentialité et de sécurité.

Par exemple : l’utilisation d’informations médicales sensibles. La technique du modèle tente de remédier à ce type de problème Apprentissage fédéré. Un paradigme collaboratif. Avec cette méthode, ce ne sont plus les données qui voyagent et s’échangent, mais les corrélations, les paramètres appris par les modèles entraînés sur les données possédées par chaque Entité. Puisque les données ne sont plus échangées et ne quittent pas l’endroit où elles appartiennent, elles bénéficient d’une protection et d’une sécurité accrues. Mais même cette technique n’est pas sans problèmes.

Intel, l’IA est un PC

En réponse aux besoins de confidentialité et de sécurité, compte tenu de la nécessité de former l’IA avec d’énormes quantités de données, voire de devoir les déplacer à distance, Intel a lancé en décembre dernier leAI PC. Un ordinateur personnel contenant trois unités de calcul (CPU, GPU intégré, NPU). Dans le NPU (Neural Processing Unit) résidera. Parmi les différentes tâches de ce logiciel, il y a celle de vérifier si des données sensibles sont partagées par inadvertance au cours d’activités normales. Ces fonctions sont appelées : «Garde de protection». Ici, la direction tracée, laL’IA partout. L’IA au service de la cybersécurité.

De plus, dans cette architecture, certains des processus exécutés en arrière-plan lors des opérations de commande ne consommeront plus les ressources de calcul du CPU ou de GPU mais ils exploiteront ceux des NPUcontinuant à fonctionner en arrière-plan mais géré plus efficacement. Intel s’est engagé dans une voie véritablement déterminante IA responsabledans lequel le fabricant de microprocesseurs s’engage à faire progresser la technologie IA de manière responsable en limitant les utilisations potentiellement nocives. La création de est attribuable à cet objectif FauxCatcher une technologie qui permet de vérifier l’authenticité des vidéos dans lesquelles des personnes apparaissent. Ou la C2PA consortium dont Intel fait partie et qui a développé un protocole pour l’authenticité du contenu en ligne.