RechercheLe Monde Pixels12sem· 1 min de lecture

« Que deviendront les intelligences artificielles si elles doivent sans cesse utiliser les mêmes données ? »

L'essor fulgurant des modèles d'intelligence artificielle générative soulève une question critique pour l'avenir du secteur : que se passe-t-il lorsque ces systèmes commencent à s'entraîner sur des données qu'ils ont eux-mêmes produites ? Le phénomène, désigné par les chercheurs sous le terme d'« effondrement de modèle » (model collapse), menace de dégrader progressivement la qualité et la diversité des sorties générées par les IA.

Le problème est structurel. Internet, principale source d'entraînement des grands modèles de langage, se remplit à vitesse accélérée de contenus synthétiques — textes, images, vidéos — générés par des outils comme ChatGPT, Midjourney ou Sora. À mesure que la proportion de données artificielles augmente dans les corpus d'entraînement, les modèles de nouvelle génération risquent d'amplifier les biais et les erreurs de leurs prédécesseurs, dans une boucle de rétroaction négative. Pour l'ensemble du secteur, cela soulève des interrogations sur la soutenabilité à long terme des stratégies actuelles de collecte de données.

Des recherches publiées par des équipes d'Oxford, d'Edinburgh et de Toronto ont documenté ce phénomène : lorsqu'un modèle est entraîné sur des données générées par un autre modèle, les distributions statistiques s'appauvrissent à chaque itération. Les queues de distribution — ces cas rares mais essentiels à la richesse et à la nuance — disparaissent progressivement. La vidéo générée par IA mettant en scène une bagarre spectaculaire entre Brad Pitt et Tom Cruise illustre précisément ce type de contenu synthétique qui prolifère désormais en ligne, difficile à distinguer d'une source humaine authentique.

Face à ce défi, plusieurs pistes émergent : la mise en place de registres de provenance des données, le développement de techniques de détection de contenu synthétique, ou encore la constitution de corpus certifiés d'origine humaine. Des acteurs comme Google DeepMind et Meta AI investissent dans ces directions, mais la course entre la production de contenu artificiel et les mécanismes de filtrage reste, pour l'heure, largement ouverte.

Impact France/UE

Les chercheurs et régulateurs européens s'interrogent sur la durabilité des modèles entraînés sur des données synthétiques, un enjeu clé pour les politiques d'IA de l'UE.

Dans nos dossiers

Google DeepMind Meta IA Sora

Cet article vous a été utile ?

Vu une erreur factuelle dans cet article ? Signalez-la. Toutes les corrections valides sont publiées sur /corrections.

À lire aussi

1Le Big Data

Le Québec mobilise des fonds pour faire de Montréal un leader mondial de l’intelligence artificielle

Le gouvernement du Québec a annoncé un investissement de 36 millions de dollars en faveur de Mila, l'Institut québécois d'intelligence artificielle basé à Montréal. Ce financement s'inscrit dans une stratégie d'innovation quinquennale dotée d'un budget total de 7,5 milliards de dollars, dans le cadre de laquelle Québec s'était engagé à verser jusqu'à 80 millions de dollars à Mila sur cinq ans à compter de 2018. Au total, depuis 2017, la province a injecté plus de 700 millions de dollars dans la recherche, le développement et l'intégration de l'IA dans divers secteurs économiques. En parallèle, ScaleAI, une supergrappe fédérale installée à Montréal, a mobilisé des fonds supplémentaires pour accélérer l'adoption de l'IA par les entreprises locales, notamment en augmentant les capacités de calcul et en attirant des chercheurs internationaux. Cet engagement financier positionne Montréal comme prétendant sérieux au titre de capitale mondiale de l'IA, aux côtés de San Francisco, Londres et Singapour. Pour Mila, l'un des pôles de recherche en apprentissage automatique les plus réputés au monde, ce financement représente la possibilité de renforcer son rôle d'institut de recherche de référence et d'intensifier son accompagnement des entreprises québécoises dans leur transformation numérique. Au-delà de la recherche pure, les retombées sont concrètes : l'IA est déjà intégrée dans la finance, les services publics, la santé et d'autres secteurs stratégiques. L'écosystème montréalais bénéficie également d'une offre de formation en expansion, d'un réseau académique solide et de la capacité à recruter des talents étrangers, trois atouts que cet investissement est destiné à amplifier. Montréal n'est pas novice dans la course à l'IA. La ville s'est imposée dès les années 2010 comme un centre mondial en apprentissage automatique, portée notamment par les travaux de Yoshua Bengio, cofondateur de Mila et figure pionnière du deep learning. La stratégie québécoise s'appuie sur cet héritage académique pour construire une filière industrielle complète, alliant recherche fondamentale, formation de haut niveau et déploiement sectoriel. L'ambition est clairement géopolitique : dans un contexte où les États-Unis, la Chine et l'Union européenne se livrent une concurrence féroce pour dominer l'IA, le Québec entend faire valoir sa spécificité, notamment son approche ancrée dans l'éthique et la recherche ouverte. Les prochaines années seront déterminantes pour savoir si Montréal parvient à transformer ses avantages académiques en leadership économique durable face à des écosystèmes disposant de ressources financières bien supérieures.

UELa montée en puissance de Montréal comme concurrent direct des hubs européens de recherche en IA intensifie la pression sur l'UE pour consolider ses propres écosystèmes et éviter une fuite des talents vers l'Amérique du Nord.

RechercheOpinion

1 source

2IEEE Spectrum AI

L'intelligence artificielle fête ses 70 ans

L'intelligence artificielle fête cette année ses 70 ans en tant que discipline scientifique formelle. C'est en août 1955 que John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester et Claude Shannon ont déposé la proposition du Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, qui s'est tenu l'été suivant, en 1956. Ce projet a officiellement fondé l'IA comme champ de recherche autonome et introduit le terme même d'intelligence artificielle. Minsky la définissait alors comme la science de faire accomplir aux machines des tâches qui exigeraient de l'intelligence si elles étaient réalisées par des humains, une formulation qui reste d'une précision remarquable. Depuis, l'IA a connu une diffusion sans précédent dans l'histoire des technologies, pénétrant les secteurs de l'éducation, de la finance, de la santé, de l'industrie et de la défense. Ces sept décennies ne se sont pas déroulées en ligne droite. Les racines intellectuelles de l'IA précèdent l'ordinateur moderne : dès 1943, le neurophysiologiste Warren McCulloch et le logicien Walter Pitts avaient modélisé mathématiquement des neurones artificiels, démontrant que des réseaux de neurones pouvaient effectuer des calculs logiques. En 1950, Alan Turing posait la question fondatrice "Les machines peuvent-elles penser ?" et proposait le test de Turing comme critère d'évaluation. La même année, Claude Shannon publiait un programme théorique pour jouer aux échecs. John McCarthy développa en 1958 le langage Lisp, qui devint l'outil dominant de la recherche en IA, et Arthur Samuel introduisit le terme machine learning en 1959. Dans les années 1980, les systèmes experts à base de règles, comme MYCIN pour le diagnostic médical, connurent un essor avant de buter sur leurs limites structurelles. Comprendre ce parcours en dents de scie est aujourd'hui stratégique, car l'IA ne constitue plus un horizon lointain mais une infrastructure critique déjà déployée à grande échelle. Son adoption dépasse en vitesse tous les précédents technologiques, ce qui amplifie autant ses bénéfices potentiels que ses risques. Les questions sur ses limites actuelles, les biais qu'elle reproduit, son impact sur l'emploi et les enjeux éthiques qu'elle soulève restent largement ouvertes. Des organisations comme l'IEEE, dont les contributions à l'avancement de l'IA sont documentées sur l'ensemble de ces 70 ans, jouent un rôle croissant dans l'établissement de standards et de repères pour orienter son développement. L'anniversaire est autant une célébration qu'une invitation à prendre la mesure de ce que cette technologie transforme, de manière souvent imprévisible, dans nos sociétés.

RechercheOpinion

1 source

3Siècle Digital

Qu’est-ce que l’AGI (intelligence artificielle générale) ? Définition

L'AGI (intelligence artificielle générale) est un concept ambitieux dans la recherche en IA, cherchant à développer une intelligence artificielle capable de comprendre, apprendre et s'adapter à une large gamme de tâches, comme un humain. Bien que des modèles génératifs prospèrent, l'AGI reste une idée discutée parmi les chercheurs et les leaders de la technologie.

RechercheOpinion

1 source

4FrenchWeb

CuspAI, ou la promesse d’une science accélérée par l’intelligence artificielle

CuspAI, startup britannique fondée en 2024 par Chad Edwards, s'est imposée comme l'un des acteurs les plus prometteurs de l'IA appliquée à la découverte de matériaux. La société développe une plateforme d'intelligence artificielle capable de modéliser et prédire les propriétés de nouveaux matériaux en une fraction du temps qu'exigerait l'expérimentation classique en laboratoire. Après avoir levé plusieurs dizaines de millions de dollars auprès d'investisseurs spécialisés dans les deeptech, CuspAI entend accélérer des cycles de R&D qui s'étendent habituellement sur une décennie. L'enjeu est considérable : la découverte de nouveaux matériaux conditionne des secteurs entiers, des batteries pour véhicules électriques aux semi-conducteurs, en passant par les panneaux solaires et les matériaux de construction à faible empreinte carbone. En réduisant de plusieurs années le délai entre l'idée et le prototype validé, CuspAI pourrait déverrouiller des goulots d'étranglement qui freinent la transition énergétique et l'industrie manufacturière mondiale. Pour les laboratoires et les industriels, il s'agit d'un changement de paradigme comparable à ce que la simulation numérique a représenté dans les années 1980. Cette ambition s'inscrit dans une vague plus large d'IA scientifique, dite « AI for science », portée aussi bien par DeepMind avec AlphaFold que par des startups comme Insilico Medicine dans le médicament ou Orbital Materials dans les matériaux avancés. CuspAI se différencie par sa focalisation sur les matériaux solides et sa volonté de s'intégrer directement dans les flux de travail industriels, visant des partenariats avec de grands groupes chimiques et énergétiques plutôt qu'une approche purement académique.

UELes industriels européens engagés dans la transition énergétique (batteries, panneaux solaires, matériaux bas carbone) pourraient bénéficier directement de la plateforme CuspAI pour accélérer leurs cycles de R&D.

RecherchePaper

1 source

Recevez l'essentiel de l'IA chaque jour

Une sélection éditoriale quotidienne, sans bruit. Directement dans votre boîte mail.

Recevez l'essentiel de l'IA chaque jour

Gratuit · 1 email le matin, rédigé par un humain · désinscription en un clic