Comme les modèles qu'ils entraînent, les géants de l'intelligence artificielle n'ont pas réponse à tout. Ils peuvent mal évaluer une situation, méconnaître un sujet, et bloquer. Mais jamais trop longtemps. Chez eux, l'apprentissage est rapide, une question de survie dans un milieu ultra-concurrentiel.
Une leçon venue de Houston
Fin mars, à la CERAWeek de Houston (Texas), la grand-messe annuelle du secteur de l'énergie, la leçon leur est venue de Laura Swett. Sur scène, la présidente de la Ferc, l'organisme fédéral chargé de la régulation et de la surveillance de l'énergie aux États-Unis, s'est montrée particulièrement franche.
Un manque de compréhension pointé du doigt
Elle a déploré le manque de compréhension des réalités du réseau électrique par les Big Tech, désireux d'y brancher leurs hyperscalers, ces data centers XXL. Et leur a reproché de ne pas venir plus souvent à sa rencontre.
Cette critique intervient alors que la demande énergétique des géants technologiques explose, avec des besoins colossaux pour alimenter leurs infrastructures. La Ferc insiste sur la nécessité d'un dialogue accru pour éviter des tensions sur le réseau.
Les entreprises d'IA doivent donc accélérer leur apprentissage, non seulement technologique, mais aussi réglementaire et infrastructurel, sous peine de freiner leur propre expansion.
