Chaque modèle est formé sur des tonnes de textes, d’images, de fichiers audio ou de tout autre tas de données. Cela leur permet d’interpréter, de réagir et de créer des déclarations en langage naturel, ainsi que de l’art, de la musique et tout autre type de contenu que vous trouvez sur Internet. Même si le capital-risque (CV) l’industrie soigne une gueule de bois géante après le récent crash technologique qui a mis fin à quelques années pétillantes, les entrepreneurs expérimentant avec générative IA n’ont aucun mal à attirer les investissements. En janvier, il a été signalé que Microsoft avait versé 10 milliards de dollars supplémentaires dans OpenIAla startup derrière ChatGoogle Tag, en plus d’un investissement antérieur de 1 milliard de dollars. Une feuille de calcul maintenue par Pete Flint à NFXun CV entreprise, répertorie désormais 539 générative-IA startups. Sans compter OuvertIA, ils ont jusqu’à présent levé collectivement plus de 11 milliards de dollars de capital (voir graphique). Mike Volpi d’Index Ventures, un autre CV firme, l’appelle une « explosion cambrienne ».

Plusieurs facteurs en sont à l’origine. Bien que les modèles de base existent depuis un certain temps, M. Volpi explique qu’il a fallu un service destiné aux consommateurs tel que ChatGoogle Tag pour captiver l’imagination du monde et des investisseurs. Cela s’est produit juste au moment où les capital-risqueurs déçus par le crash de la crypto-monnaie et le métaverse vide étaient à l’affût de la prochaine grande chose. De plus, encore plus que les navigateurs Web et les smartphones avant eux, les modèles de base facilitent la création de nouveaux services et applications. « Vous pouvez ouvrir votre ordinateur portable, créer un compte et commencer à interagir avec le modèle », explique Steve Loughlin d’Accel, encore un autre CV entreprise.

La question pour les investisseurs en capital-risque est de savoir quelle générationIA les plateformes rapporteront gros. Pour l’instant, c’est le sujet de beaucoup de casse-tête dans les cercles techniques. « Sur la base des données disponibles, il n’est tout simplement pas clair s’il y aura une dynamique à long terme, gagnant-gagnant, dans la génération IA», a écrit Martin Casado et ses collègues d’Andreessen Horowitz, un autre CV entreprise, dans un récent billet de blog. De nombreuses startups proposent des idées « moi aussi », dont beaucoup sont une fonctionnalité plutôt qu’un produit. Avec le temps, même les modèles de base à forte intensité de ressources pourraient devenir des produits à faible marge : bien que des modèles propriétaires tels que OpenIAc’est Google Tag-3.5, qui alimente le chatGoogle Tagsont toujours en tête, certains open-source ne sont pas loin derrière.

Une autre source d’incertitude est le champ de mines juridique sur lequel générative IA est sur la pointe des pieds. Les modèles de fondation se trompent souvent. Et ils peuvent dérailler. Le chatbot que développe Microsoft sur la base d’OpenIALes modèles de Microsoft pour son moteur de recherche Bing ont insulté plus d’un utilisateur et professé son amour à au moins un autre (Sydney, comme on appelle le chatbot de Microsoft, a depuis été maîtrisé). Génératif-IA les plateformes peuvent ne pas bénéficier de la protection juridique contre la responsabilité qui protège les médias sociaux. Certains détenteurs de droits d’auteur de contenus Web sur lesquels des modèles existants sont formés bon gré mal gré, sans demander la permission ni payer de compensation, sont déjà en colère. Getty Images, un dépositaire de photographies, et des artistes individuels ont déjà intenté des poursuites contre IA générateurs d’art tels que Stable Diffusion. Les agences de presse dont les articles sont pillés à des fins d’information peuvent faire de même. Stable Diffusion déclare : « Nous prenons ces questions au sérieux. Nous examinons les documents et répondrons en conséquence.