Il est mainteneur du noyau Linux, pas chercheur en machine-learning... Mais ce problème d'efficacité coûte très cher aux fournisseurs de LLM donc à côté de la méthode brute-force actuelle, ils ont des chercheurs qui bossent sur l'efficacité. On peut le voir avec les MoE de DeepMind ou certains modèles chinois entraînés pour une fraction du coût de leurs homologues américains.
rendement bénéfice / coût loin d'être positif sur le long terme jusqu'à preuve du contraire.
Ça fait 35 ans que le gars maintient son logiciel à la main, écrit (moins maintenant) et relit (toujours) du code. C'est pas un techbro qui vibe-code un truc pour attirer les venture capitalist là... Quand il dit « "is it useful" is no longer one of those questions. Anybody who doubts that clearly hasn't actually used it. » j'aurai tendance à le croire. (Et je n'oserais pas faire remarquer à Linus Torvalds qu'il ne sait pas ce qu'il fait quand il s'agit du code du noyau.)
[^] # Re: An Engineering Disaster
Posté par Faya . En réponse au lien Linus Torvalds à propos de l'utilisation des LLM. Évalué à 4 (+4/-2). Dernière modification le 16 juillet 2026 à 16:11.
Il est mainteneur du noyau Linux, pas chercheur en machine-learning... Mais ce problème d'efficacité coûte très cher aux fournisseurs de LLM donc à côté de la méthode brute-force actuelle, ils ont des chercheurs qui bossent sur l'efficacité. On peut le voir avec les MoE de DeepMind ou certains modèles chinois entraînés pour une fraction du coût de leurs homologues américains.
Ça fait 35 ans que le gars maintient son logiciel à la main, écrit (moins maintenant) et relit (toujours) du code. C'est pas un techbro qui vibe-code un truc pour attirer les venture capitalist là... Quand il dit « "is it useful" is no longer one of those questions. Anybody who doubts that clearly hasn't actually used it. » j'aurai tendance à le croire. (Et je n'oserais pas faire remarquer à Linus Torvalds qu'il ne sait pas ce qu'il fait quand il s'agit du code du noyau.)