ACTUALITÉS TECH – La nouvelle technologie d’OpenAI sera favorable à Intel comme à AMD, mais pour nous, cela signifiera une nouvelle fois une hausse des prix…
OpenAI n’a pas encore ouvert les « vannes » proverbiales de son tout dernier modèle d’IA GPT-6 Astra, mais les premières impressions apparues sur les réseaux sociaux suggèrent que le modèle a tendance à créer un grand nombre d’agents, renforçant encore le thème général de leur coordination et la demande accrue en CPU qui en découle. GPT-6 Astra, accessible à certains clients sélectionnés, représente un changement important par rapport au fonctionnement habituel des grands modèles de langage (LLM), et OpenAI insiste fortement sur le fait qu’avec Astra, les utilisateurs n’auront plus jamais besoin de cliquer avec une souris ou de taper sur un clavier. Surtout, plutôt que d’exiger des développeurs qu’ils fournissent des API distinctes pour chaque application qu’un agent d’IA doit utiliser, GPT-6 Astra est capable de naviguer dans n’importe quel logiciel comme le ferait un humain : il crée des agents capables de fonctionner dans des navigateurs, des tableurs, des sites web et des applications de bureau, de produire des documents et des présentations terminés, ainsi que d’exécuter des flux de travail en plusieurs étapes au lieu de simplement expliquer à l’utilisateur comment les accomplir.
Le moteur de raisonnement fondamental de GPT-6 Astra utilise une structure native multi-agents pour résoudre les problèmes complexes. Lorsqu’il fait face à une tâche complexe, l’agent coordinateur principal du modèle peut formuler une théorie et déployer des sous-agents distincts afin de tester des variantes et de valider les résultats en parallèle. Cette délégation native des tâches le rend extrêmement résistant aux « boucles mortelles » — lorsque le modèle reste bloqué dans des cycles d’erreurs répétitifs — et lui permet de déboguer lui-même son propre code et de modifier sa stratégie en cours de route. Alors que le cœur de GPT-6 Astra fonctionne dans le cloud, son rôle d’opérateur informatique natif crée directement sur l’appareil local une boucle nécessitant une importante puissance de calcul, transférant la charge vers les CPU de la machine hôte pour trois raisons principales :
1 : Étant donné qu’OpenAI insiste fortement sur la capacité de GPT-6 Astra à découvrir et enchaîner de manière autonome des failles de sécurité, les entreprises déploieront probablement le modèle dans des environnements virtuels locaux strictement isolés, des sandboxs et des conteneurs sécurisés (Docker, MicroVM), où la création, le maintien et l’arrêt en cours d’exécution de ces instances isolées constituent un processus extrêmement gourmand en CPU. 2 : Pour alimenter Astra avec leurs propres données, les entreprises devront exécuter sur les machines locales un framework de test ou du code de coordination, ce qui entraîne également une forte charge CPU. 3 : Lorsqu’Astra lance des sous-agents pour tester des variantes en parallèle ou déboguer localement un script de développement logiciel, le CPU local doit exécuter ces suites de tests. Si Astra décide d’exécuter une suite de tests unitaires, de compiler du code ou d’actualiser rapidement des processus de navigateur afin de vérifier un flux de travail, le CPU local supporte la plus grande partie de la charge d’exécution.
Tout cela signifie que la demande en CPU va exploser, ce qui pourrait être de bon augure pour Intel et AMD. GPT-6 Astra masque partiellement sa chaîne de pensée, ce qui rend son analyse extrêmement difficile. Cela rend également, du moins en théorie, encore plus difficile le rattrapage des modèles d’IA chinois à poids ouverts.
Source : WCCFTech
