En 1971, l’ingénieur Gordon E. Moore a énoncé trois lois (en réalité deux. La troisième a été établie par un de ses collègues), se rapportant à la croissance exponentielle de la puissance de calcul des microprocesseurs sur une période donnée. Durant les 50 dernières années, la croissance de cette puissance de calcul a quelque peu suivi les « prévisions » des lois de Moore (la puissance des circuits intégrés double tous les 2 ans, puis ramenée à 18 mois), vu que les ordinateurs deviennent de plus en plus puissants. Mais depuis quelques années, on constate qu’elle s’est ralentie considérablement. La preuve, un MacBook Pro d’il y a trois ans affiche quasiment les mêmes performances qu’aujourd’hui. La décélération de la puissance de calcul constitue un gros problème, dont l’impact se répercute même dans le quotidien de chaque individu.

La société OpenAI, a publié dernièrement un chiffre qui montre comment la puissance de calcul utilisée par l'IA augmente, et montre qu'elle double tous les 3,4 mois, alors qu'elle double tous les 2 ans d'après la loi de Moore. Depuis 2012, cela reviendrait à 300.000 fois x7 avec la loi de Moore. Le ralentissement de la croissance de la puissance de calcul freine considérablement le développement de l’IA, au moment où elle en a grand besoin. Cette fois-ci, les investissements financiers aussi importants qu’ils sont n’y apporteront rien. Si les chercheurs ne trouvent pas une solution pour la remettre en marche, le progrès de l’AI et de l’apprentissage automatique vont devoir stagner pendant un certain temps.

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