Mustafa Suleyman : le développement de l'IA ne va pas stagner de sitôt, voici pourquoi
Mustafa Suleyman, PDG de Microsoft AI et cofondateur de DeepMind, affirme que le développement de l'intelligence artificielle n'est pas près de plafonner. Depuis ses débuts dans le domaine en 2010, la puissance de calcul consacrée à l'entraînement des grands modèles a été multipliée par mille milliards : on est passé d'environ 10¹⁴ opérations en virgule flottante pour les premiers systèmes à plus de 10²⁶ aujourd'hui. Les puces Nvidia ont vu leurs performances brutes multipliées par huit en six ans, passant de 312 téraflops en 2020 à 2 500 téraflops aujourd'hui. La mémoire à haute bande passante HBM3 triple le débit de données par rapport à sa génération précédente. Des interconnexions comme NVLink et InfiniBand permettent désormais de relier des centaines de milliers de GPU en supercalculateurs de la taille d'un entrepôt. Ce qui prenait 167 minutes sur huit GPU en 2020 prend aujourd'hui moins de quatre minutes sur du matériel moderne, soit une amélioration de 50x là où la loi de Moore n'en prédisait que 5x. Les dépenses des grands laboratoires en infrastructure de calcul croissent à un rythme d'environ 4x par an, et le parc mondial de calcul dédié à l'IA devrait atteindre l'équivalent de 100 millions de puces H100 d'ici 2027.
Résumé et traduction réalisés par Le Fil IA à partir de MIT Technology Review. Lire l'article original →
Ces chiffres ont des implications concrètes pour l'industrie : Suleyman estime qu'on pourrait voir encore 1 000x de puissance de calcul effective d'ici fin 2028. Parallèlement, les coûts d'inférence, c'est-à-dire d'utilisation des modèles, se sont effondrés d'un facteur allant jusqu'à 900 sur une base annualisée. L'IA devient donc radicalement moins chère à déployer, ce qui ouvre l'accès à des entreprises et des usages jusqu'ici inaccessibles économiquement. Selon les recherches d'Epoch AI, la quantité de calcul nécessaire pour atteindre un niveau de performance donné est divisée par deux environ tous les huit mois, un rythme bien supérieur aux 18 à 24 mois du cycle classique de Moore.
Les sceptiques prédisent régulièrement un essoufflement de la progression, invoquant le ralentissement de la loi de Moore, la raréfaction des données d'entraînement ou les contraintes énergétiques. Suleyman balaie ces arguments en montrant que la dynamique repose sur trois leviers simultanés et indépendants : des puces plus rapides, une mémoire plus efficace, et une mise en réseau massive des GPU. Son propre laboratoire chez Microsoft a lancé en janvier 2026 la puce Maia 200, qui offre selon lui 30 % de meilleures performances par dollar que tout autre matériel de leur flotte. Le tableau qu'il dresse est celui d'une révolution encore en pleine accélération, où les avancées matérielles et logicielles se renforcent mutuellement, une perspective qui tranche avec le pessimisme ambiant sur les limites supposées de l'IA générative.
Pas d'impact direct sur la France/UE.