L'IA Alliance : Croissance Rapide

Une Approche Collaborative qui a Alimenté une Croissance Rapide

L’AI Alliance, lancée en décembre 2023 par IBM et Meta, aux côtés de 50 autres membres fondateurs, a connu une croissance remarquable. En un peu plus d’un an, le nombre de ses membres est passé à plus de 140 organisations dans le monde entier, englobant des entreprises, des organisations à but non lucratif et des institutions universitaires de toutes tailles. Ce groupe diversifié est uni par un engagement commun à favoriser un écosystème d’IA robuste et ouvert. L’AI Alliance est rapidement devenue une force importante dans la démocratisation de l’IA, et ses réalisations de la première année méritent d’être examinées.

Une Transformation de l’IA Open Source

Historiquement, le développement de l’IA open source était une entreprise fragmentée, aboutissant souvent à des modèles sous-performants. Avant 2023, peu d’entités à but non lucratif possédaient les ressources nécessaires pour former des modèles d’IA avec des capacités approchant même celles de GPT-2. Les grandes entreprises technologiques dominaient le paysage de l’IA propriétaire, tandis que l’IA open source était largement reléguée à des applications de niche.

L’année 2023 a marqué un tournant. Plusieurs nouveaux modèles de base avec des licences permissives ont été publiés, suivis par la publication révolutionnaire par Meta de son modèle Llama 2 open source en partenariat avec Microsoft. Cet événement a déclenché une vague d’activité, avec plus de 10 000 modèles dérivés créés en six mois. Une nouvelle ère de développement de l’IA open source avait commencé.

Des Objectifs Ambitieux et un Comité Directeur Distingué

Dans ce contexte, l’AI Alliance a défini un ensemble impressionnant d’objectifs dès sa création. Ces objectifs comprenaient :

• Favoriser une collaboration ouverte.
• Établir une gouvernance et des garde-fous pour l’IA.
• Développer des outils d’analyse comparative et des positions politiques claires.
• Donner la priorité à de vastes initiatives éducatives.
• Entretenir des écosystèmes matériels robustes.

La force de l’Alliance est également soulignée par le calibre de son comité directeur, qui compte une liste d’organisations commerciales et d’universités renommées.

Critères d’Adhésion : Un Engagement envers l’Ouverture et la Collaboration

Pour devenir membre de l’AI Alliance, une organisation doit répondre à quatre critères clés :

1. Alignement avec la mission : Le membre potentiel doit s’aligner sur la mission de cultiver la sécurité, la science ouverte et l’innovation.
2. Engagement envers les projets : Les membres doivent être déterminés à travailler sur des projets importants qui correspondent à la mission de l’Alliance.
3. Diversité des perspectives : Les membres potentiels doivent être disposés à contribuer à la diversité des perspectives et des cultures au sein des membres mondiaux, qui dépassent actuellement 140 organisations et devraient continuer à croître.
4. Réputation : L’AI Alliance recherche des membres ayant une réputation reconnue en tant qu’éducateurs, constructeurs ou défenseurs au sein de la communauté open source de l’IA.

Catégorisation des Membres : Constructeurs, Facilitateurs et Défenseurs

Les membres de l’Alliance appartiennent généralement à l’une des trois catégories suivantes :

• Constructeurs (Builders) : Ces membres sont responsables de la création de modèles, de jeux de données, d’outils et d’applications qui utilisent l’IA.
• Facilitateurs (Enablers) : Ces membres promeuvent l’adoption des technologies d’IA ouvertes par le biais de tutoriels, de cas d’utilisation et d’un soutien général à la communauté.
• Défenseurs (Advocates) : Ces membres mettent l’accent sur les avantages de l’écosystème de l’AI Alliance et favorisent la confiance et la sécurité du public parmi les dirigeants d’organisations, les acteurs de la société et les organismes de réglementation.

Six Domaines d’Intervention Clés : Une Approche Holistique de l’Écosystème de l’IA

L’AI Alliance définit ses priorités à long terme dans six domaines d’intervention clés. Cependant, il est important de noter que l’Alliance adopte une approche holistique de l’ensemble de l’écosystème de l’IA, encourageant les membres de la communauté et les développeurs à participer à un ou plusieurs domaines et à s’adapter à l’évolution des intérêts ou des priorités.

Voici un aperçu plus détaillé des six domaines d’intervention clés :

Compétences et Éducation

Ce domaine est dédié à fournir des connaissances sur l’IA à un large public, y compris les consommateurs et les chefs d’entreprise évaluant les risques de l’IA, ainsi que les étudiants et les développeurs construisant des applications d’IA. Il vise à simplifier le processus de recherche de conseils d’experts dans des domaines spécifiques et comprend une initiative d’évaluation de modèle.

En 2024, l’Alliance a publié le Guide to Essential Competencies for AI, une ressource complète résultant d’une vaste enquête visant à identifier les rôles clés dans l’IA et les compétences requises pour ces rôles. Bien qu’il ait été publié récemment, le guide a déjà fait l’objet de neuf révisions, et une enquête de suivi est prévue pour résoudre les problèmes identifiés dans l’enquête initiale.

Confiance et Sécurité

Ce domaine critique explore les éléments essentiels de la confiance et de la sécurité nécessaires au succès de toutes les applications d’IA. Des benchmarks, des outils et des méthodologies sont utilisés pour garantir que les modèles et les applications sont de haute qualité, sûrs et dignes de confiance. Cela inclut le soutien à l’évolution des normes de conduite et des réponses efficaces aux risques.

Le groupe de travail dans ce domaine rassemble les meilleurs concepts liés à la confiance et à la sécurité et met les utilisateurs en relation avec l’expertise dont ils ont besoin. L’enquête State of Open Source AI Trust and Safety — End of 2024 Edition, publiée sur le site web de l’AI Alliance, a mis en évidence à la fois les besoins et les succès dans ce domaine. Les lacunes en matière de recherche et d’environnement sont comblées par des efforts de recherche et de développement menés par de nombreux membres de l’AI Alliance.

Applications et Outils

Ce groupe se concentre sur l’exploration d’outils et de techniques pour construire des applications efficaces et robustes basées sur l’IA. Il développe également un laboratoire d’IA pour faciliter l’expérimentation et le test des applications d’IA, accélérant ainsi l’innovation.

Activation du Matériel (Hardware Enablement)

Ce domaine est dédié à la promotion d’un écosystème d’accélérateurs matériels d’IA robuste en garantissant que la pile logicielle d’IA est indépendante du matériel. Des technologies comme MLIR et Triton sont des outils logiciels cruciaux pour atteindre une portabilité matérielle haute performance. Ces outils permettent aux organisations de tirer parti de leur matériel préféré, augmentant ainsi la flexibilité et les performances tout en réduisant la dépendance aux systèmes propriétaires.

Modèles de Fondation et Jeux de Données

Ce domaine se concentre sur les modèles pour les zones mal desservies, y compris les domaines multilingues, multimodaux, des séries chronologiques, de la science et autres. Par exemple, les modèles scientifiques et spécifiques à un domaine ciblent le changement climatique, la découverte moléculaire et l’industrie des semi-conducteurs.

Des modèles efficaces et des architectures d’applications d’IA nécessitent des jeux de données utiles avec une gouvernance et des droits d’utilisation clairs. L’Open Trusted Data Initiative clarifie les exigences pour de tels jeux de données et construit des catalogues de jeux de données conformes. Cette initiative vise à éliminer largement les préoccupations concernant les questions juridiques, de droit d’auteur et de confidentialité.

Plaidoyer (Advocacy)

Le plaidoyer en faveur de politiques réglementaires est essentiel pour créer un écosystème d’IA sain et ouvert. Toutes les politiques et réglementations en matière d’IA devraient représenter des points de vue équilibrés, plutôt que biaisés.

Un Examen Approfondi de la Confiance et de la Sécurité : L’Initiative 2025

La confiance et la sécurité constituent un domaine important et vaste au sein de l’AI Alliance, avec de nombreux spécialistes travaillant sur des outils pour détecter et atténuer les discours haineux, les biais et autres contenus préjudiciables. L’Trust and Safety Evaluation Initiative est une entreprise majeure pour 2025, offrant une vue unifiée de l’ensemble du spectre de l’évaluation – non seulement pour la sécurité, mais aussi pour la performance et d’autres domaines où l’évaluation de l’efficacité des modèles et des applications d’IA est cruciale. Un sous-projet explore les priorités spécifiques en matière de sécurité par domaine, telles que la santé, le droit et la finance.

À la mi-2025, l’AI Alliance prévoit de publier un classement Hugging Face qui permettra aux développeurs de :

• Rechercher les évaluations qui correspondent le mieux à leurs besoins.
• Comparer les performances des modèles ouverts par rapport à ces évaluations.
• Télécharger et déployer ces évaluations pour examiner leurs propres modèles privés et applications d’IA.

Cette initiative fournira également des conseils sur les aspects importants de la sécurité et de la conformité de divers cas d’utilisation.

Soutenir l’IA sur Site : Piles Logicielles Indépendantes du Matériel

Toutes les invocations de modèles d’IA ne reposeront pas sur des services commerciaux hébergés. Certaines situations nécessitent des solutions isolées (“air-gapped”). Les appareils périphériques intelligents compatibles avec l’IA entraînent le déploiement de nouveaux modèles, petits et puissants, sur site, souvent sans connexion Internet. Pour prendre en charge ces cas d’utilisation et faciliter le service de modèles à grande échelle avec des configurations matérielles flexibles, l’AI Alliance développe des piles logicielles indépendantes du matériel.

Exemples Concrets de Collaboration : SemiKong et DANA

Deux exemples illustrent comment la collaboration ouverte entre les membres de l’Alliance apporte des avantages significatifs à tous :

SemiKong

SemiKong est le fruit d’une collaboration entre trois membres de l’Alliance. Ils ont créé un grand modèle de langage open source spécifiquement pour le domaine du processus de fabrication des semi-conducteurs. Les fabricants peuvent tirer parti de ce modèle pour accélérer le développement de nouveaux dispositifs et processus. SemiKong possède des connaissances spécialisées sur la physique et la chimie des dispositifs semi-conducteurs. En seulement six mois, SemiKong a attiré l’attention de l’industrie mondiale des semi-conducteurs.

SemiKong a été développé en affinant un modèle de base Llama 3 à l’aide de jeux de données sélectionnés par Tokyo Electron. Ce processus d’affinage a abouti à un modèle d’IA générative spécifique à l’industrie avec une connaissance supérieure des processus de gravure des semi-conducteurs par rapport au modèle de base générique. Un rapport technique sur SemiKong est disponible.

DANA (Domain-Aware Neurosymbolic Agents)

DANA est un développement conjoint d’Aitomatic Inc. (basée dans la Silicon Valley) et de Fenrir Inc. (basée au Japon). Il représente un exemple précoce de l’architecture d’agent désormais populaire, où les modèles sont intégrés à d’autres outils pour fournir des capacités complémentaires. Bien que les modèles seuls puissent obtenir des résultats impressionnants, de nombreuses études ont montré que les LLM génèrent souvent des réponses incorrectes. Une étude de 2023 citée dans l’article sur SemiKong a mesuré les erreurs typiques des LLM à 50 %, tandis que l’utilisation complémentaire par DANA d’outils de raisonnement et de planification a augmenté la précision à 90 % pour les applications cibles.

DANA emploie des agents neurosymboliques qui combinent les capacités de reconnaissance de formes des réseaux neuronaux avec le raisonnement symbolique, permettant une logique rigoureuse et une résolution de problèmes basée sur des règles. Le raisonnement logique, combiné à des outils de planification (tels que la conception de processus de chaîne de montage), produit des résultats précis et fiables qui sont essentiels pour les systèmes de contrôle qualité industriels et la planification et l’ordonnancement automatisés.

La polyvalence de DANA s’étend à plusieurs domaines. Par exemple, dans la prévision financière et la prise de décision, DANA peut comprendre les tendances du marché et faire des prédictions basées sur des théories complexes, en utilisant à la fois des données structurées et non structurées. Cette même capacité peut être appliquée à la récupération et à l’évaluation de la littérature médicale et des informations de recherche, garantissant que les diagnostics et les traitements respectent les protocoles et pratiques médicaux établis. En substance, DANA peut améliorer les résultats pour les patients et réduire les erreurs dans les applications critiques pour les patients.

Une Base Solidepour une Croissance Continue

L’AI Alliance a commencé 2025 dans une position forte, avec des membres répartis dans 23 pays et de nombreux groupes de travail axés sur les principaux défis de l’IA. L’Alliance compte plus de 1 200 collaborateurs de groupes de travail engagés dans plus de 90 projets actifs. Sur le plan international, l’AI Alliance a participé à des événements organisés dans 10 pays, touchant plus de 20 000 personnes, et a publié cinq guides pratiques sur des sujets importants de l’IA pour aider les chercheurs et les développeurs à construire et à utiliser l’IA.

L’AI Alliance a publié des exemples d’utilisation de l’IA sur des modèles tels que la famille Granite d’IBM et les modèles Llama de Meta. Sa collection croissante de “recettes” tire parti des bibliothèques et modèles ouverts les plus populaires pour les modèles d’application courants, y compris RAG, les graphes de connaissances, les systèmes neurosymboliques et les architectures émergentes de planification et de raisonnement d’agents.

Mise à l’Échelle : Des Plans Ambitieux pour 2025 et au-delà

En 2025, l’AI Alliance s’engage à décupler sa portée et son impact. Deux de ses nouvelles initiatives majeures, évoquées précédemment, sont l’Open Trusted Data Initiative et l’Trust and Safety Evaluation Initiative. L’AI Alliance prévoit également d’établir un laboratoire communautaire standard de l’industrie pour le développement et le test des technologies d’application de l’IA. Ses initiatives de modèles spécifiques à un domaine continueront d’évoluer. Par exemple, le nouveau groupe de travail sur le climat et la durabilité prévoit de développer des modèles de fondation multimodaux et des outils logiciels open source pour relever les principaux défis du changement climatique et de son atténuation.

D’ici 2030, l’IA devrait contribuer à hauteur d’environ 20 000 milliards de dollars à l’économie mondiale. D’ici là, il est prévu que 70 % des applications d’IA industrielles fonctionneront sur de l’IA open source. La pénurie de professionnels de l’IA devrait également devenir encore plus aiguë qu’elle ne l’est aujourd’hui. Les membres de l’AI Alliance pourraient être en mesure d’atténuer ce défi en collaborant avec d’autres membres pour accéder à une expertise diversifiée et au partage des ressources.

L’AI Alliance suit une trajectoire de croissance similaire à celle d’autres organisations open source prospères, telles que la Linux Foundation, l’Apache Software Foundation et l’Open Source Initiative. Ceux-ci inclus:

• Programmes complets d’éducation et de compétences en IA.
• Plaidoyer mondial pour une IA responsable.
• Création d’outils pour garantir la sécurité et la fiabilité de l’IA, ainsi que la facilité de développement et d’utilisation.
• Recherche collaborative avec des institutions académiques.

Le leadership de l’AI Alliance continuera d’attirer des développeurs et des chercheurs, ainsi que des chefs d’entreprise et de gouvernement. La direction de l’AI Alliance a établi la mise à l’échelle de la collaboration mondiale comme sa mission primordiale pour 2025. Tout bien considéré, l’AI Alliance a les bases pour devenir une force mondiale dominante qui façonne, améliore et innove l’avenir de l’intelligence artificielle.