L’idée qu’il faille absolument le plus gros modèle pour atteindre son but est défaitiste. Avoir moins de ressources peut être un avantage dans la recherche pour découvrir de nouvelles façons de faire, des moyens plus efficaces. Il n’y a pas une unique manière de s’y prendre.
Et voilà.
À partir d'un innocent changement conceptuel pour des algorithmes qui pourrait rendre possible l’entraînement d'un modèle IA sur un banal ordiphone au lieu de le faire avec une armée de serveurs énergivores et spécialisés (donc hyper cher à investir et pas évident à revendre passé le panurgisme initial), on remet radicalement en cause les fondations technico-commerciales des Big Techs qui ont misé sur le mauvais cheval de LLM les yeux fermés au point de se mettre en danger de faillite.
Pour ces grands groupes qui ont pris religieusement pour doctrine "Move Fast and Break Things" et se font piéger par leur médiocre investissement en R&D, je n'ai plus qu'une réaction à exprimer :
# Ce n'est pas la taille qui compte
Posté par volts (Mastodon) . En réponse au lien Que sont les « TRM » ? Après les LLM, comprendre la future révolution de l’IA . Évalué à 10. Dernière modification le 14 novembre 2025 à 11:52.
La citation qui tue de l'interview :
Et voilà.
À partir d'un innocent changement conceptuel pour des algorithmes qui pourrait rendre possible l’entraînement d'un modèle IA sur un banal ordiphone au lieu de le faire avec une armée de serveurs énergivores et spécialisés (donc hyper cher à investir et pas évident à revendre passé le panurgisme initial), on remet radicalement en cause les fondations technico-commerciales des Big Techs qui ont misé sur le mauvais cheval de LLM les yeux fermés au point de se mettre en danger de faillite.
Pour ces grands groupes qui ont pris religieusement pour doctrine "Move Fast and Break Things" et se font piéger par leur médiocre investissement en R&D, je n'ai plus qu'une réaction à exprimer :