Il y a un an, le monde découvrait ChatGPT, une technologie révolutionnaire d’intelligence artificielle conçue par OpenAI. Depuis, ChatGPT a profondément influencé de nombreux domaines, de la communication quotidienne à des applications professionnelles complexes.
Depuis, les grands noms de la Big Tech, dont Google, tentent de développer des IA comparables. On a vu notamment Bard, ou encore plus récemment Grok, l’IA développée pour le réseau social 𝕏 et les voitures Tesla. Apple s’intéresse également à la technologie et devrait prochainement faire des annonces.
Toutefois aucune IA conversationnelle n’égale vraiment pour le moment la technologie développée par OpenAI. Alors que, récemment, la firme éditrice de ChatGPT s’est infligée une véritable séquence de drames à rebondissements – qui aurait pu voir la fin de l’aventure arriver beaucoup plus tôt que prévu, un tournant s’est engagé : OpenAI devrait désormais embrasser une orientation plus commerciale qu’à l’origine, avec une influence accrue des investisseurs, en particulier Microsoft.
Voici quelques chiffres qui permettent de mesurer l’ampleur de la révolution opérée par OpenAI et ChatGPT :
Déjà plus de 180 millions d’utilisateurs directs (et beaucoup plus via Bing entre autres…)
ChatGPT a été le service qui a connu la croissance la plus rapide de son nombre d’utilisateurs, dépassant même TikTok sur ce point en écopant de plus de 1 millions d’utilisateurs en moins de deux semaines. Depuis la firme n’a pas publié de chiffres officiel. Mais le site Similarweb estime que OpenAI a stabilisé sa base d’utilisateurs directs mensuels autour de 180 millions.
Toutefois pour réellement estimer le nombre de personnes qui utilisent ChatGPT, il est nécessaire d’inclure aussi tous les internautes qui utilisent le service via des entreprises tierces, notamment Microsoft qui a déployé la technologie GPT-4 sur Bing, et est en train de l’intégrer dans nombre de ses autres services et logiciels.
Plus de 2 milliards de requêtes en 12 Mois
En seulement 12 mois, ChatGPT a traité plus de 2 milliards de requêtes. Cette utilisation massive s’accompagne d’un coût significatif en termes de ressources informatiques et d’énergie. Chaque requête nécessite une quantité considérable de calculs, ce qui se traduit par des coûts d’exploitation élevés pour maintenir les serveurs et l’infrastructure nécessaires au fonctionnement de l’IA.
C’est d’ailleurs dans ce contexte que le PDG actuel de OpenAI, Sam Altman, a rapidement donné une tournure plus commerciale à la firme et ses filiales. Acceptant notamment un partenariat majeur avec Microsoft qui détiendrait désormais près de la moitié des parts de l’entreprise. Le coût quotidien estimé pour le fonctionnement de ChatGPT est d’environ 694 444 dollars par jour, en moyenne, à date.
Les entreprises font déjà des économies énormes grâce à ChatGPT
Un article sur Notta affirme qu’aux États-Unis, les entreprises qui font le choix d’utiliser ChatGPT réalisent des économies énormes. En moyenne, l’économie serait dans la fourchette 50 000 $ – 70 000 $ depuis le lancement du service. ChatGPT peut faire gagner un temps énorme sur des tâches chronophage et répétitives.
Par exemple, dans le secteur juridique, ChatGPT peut accélérer de façon significative la recherche d’articles de loi et de décisions pertinentes. Il faut toutefois relever que le modèle n’est pas encore parfait et que les erreurs factuelles sont encore fréquentes dans les réponses de l’IA, même en utilisant le modèle GPT-4.
GPT 3 vs 4 : on passe de 175 milliards à 100 000 milliards de paramètres
Ce n’est pas un hasard si le modèle GPT-4 donne les réponses les plus précises dans un style moins facile à distinguer de textes écrits par des humains. OpenAI a entrainé GPT-3 comme GPT-4 sur une vaste quantité de données. Toutefois la masse de paramètres d’entrainement est 100 fois plus élevée avec GPT-4.
Au total, GPT-3 a été entraîné sur 175 milliards de paramètres. Pour GPT-4 on parle plutôt de 100 000 milliards de paramètres. Evidemment, tous les regards sont désormais tournés vers GPT-5 dont la phase de développement a commencé – et qui devrait reposer sur une quantité de données d’entraînement encore bien plus vaste.
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