pierre jean jacques

Quelques statistiques intéressantes sur le bilan environnemental de l'IA trouvées sur le blog du chercheur Andy Masley : Bilan carbone de l’entraînement de Chat GPT 4 : Entraîner GPT-4 a consommé l’énergie nécessaire à alimenter la ville de San Francisco pendant trois jours. Mais Chat GPT-4 est un produit qui a été utilisé par des centaines de millions de personnes pendant deux ans. À titre de comparaison, la fabrication des Iphones 16 a consommé l’énergie nécessaire à alimenter la ville de San Francisco pendant treize ans. Bilan carbone de l’entraînement de Chat GPT 4 : 15 000 tonnes de CO2, soit les émissions annuelles de 1 550 citoyens américains. C’est inférieur au bilan carbone de la fabrication des chaussures Nike vendues sur une seule journée ou à celui de la fabrication des Légos vendus sur un mois. Si l'on pense qu'il aurait été bénéfique pour la planète d'empêcher l'entraînement de GPT-4, il faudrait aussi envisager d'arrêter la production de Lego pendant un mois. Bilan carbone de l’inférence : Une requête ChatGPT moyenne consomme autant d'énergie qu'une recherche Google en 2008 (la dernière fois où Google a indiqué la consommation d'une recherche). Même en incluant les « coûts cachés » comme l'entraînement, les émissions liées à la fabrication du matériel, l'énergie utilisée pour le refroidissement et les puces d'IA en veille entre les prompts, le coût carbone d'un prompt moyen représente moins de 1/150 000ᵉ des émissions quotidiennes d'un Américain moyen (0,00067 %). La consommation d’eau : Les data centers aux États-Unis ont consommé 0,2% de l’eau douce du pays en 2023. L’IA ne représente que 20% de la consommation des data centers. Elle consomme donc 0,04% de l’eau douce américaine (ceci inclut la consommation d'eau pour produire l'électricité alimentant les data centers). Il est prévu que ce chiffre triple d’ici 2030, atteignant 0,12% de la consommation américaine d’eau douce. Cela équivaudra à 8% de la consommation d’eau par l’industrie du golf aux États-Unis. En 2030, les data centers d'IA consommeront annuellement autant d'eau que 0,07 % de la population américaine. À l’échelle individuelle, un prompt consomme 0,2 ml d’eau (à nouveau, en incluant l’eau utilisée pour produire l’électricité utilisée par le datacenter). Quotidiennement, avant l'arrivée de l'IA, l'Américain moyen utilisait l'eau équivalente à 800 000 prompts. Quelques équivalences consommation d’eau/prompts: Chaussures en cuir : 4 000 000 prompts Smartphone : 6 400 000 prompts Jean : 5 400 000 prompts T-shirt : 1 300 000 prompts Une feuille de papier : 2 550 prompts Un livre de 400 pages : 1 000 000 prompts Chaque seconde passée à marcher dans la rue use un peu vos chaussures, qui finiront par devoir être remplacées. Or, leur fabrication nécessite de l'eau. Andy Masley calcule que chaque seconde de marche consomme en moyenne autant d'eau que 7 prompts. Rester assis devant son ordinateur permet donc d'économiser de l’eau. Tout cela sans évoquer tous les bienfaits environnementaux qui seront apportés par l’IA (efficacité des chaînes d’approvisionnement, découvertes scientifiques, libération de ressources à investir dans le renouvelable, etc.)

Je viens de lire un énième article/connerie d'intellectuel français qui explique que la Silicon Valley est pilotée par une "idéologie accélérationniste" aux racines philosophiques profondes — Marx, Deleuze, Nietzsche, tout le panthéon y passe. Curtis Yarvin, Nick Land, Peter Thiel, les "Lumières sombres" pourquoi pas les Chevaliers de L'Apocalypse… Un grand récit bien ficelé pour les plateaux de France 5 et les tables rondes de Sciences Po. Le problème c'est que c'est du vent. J'ai passé 16 ans dans la Valley. Je n'ai JAMAIS entendu un seul fondateur, un seul VC, un seul ingénieur citer Nick Land dans un board meeting. Personne ne lit Curtis Yarvin à Mountain View. Ce qui anime la Valley, c'est pas Deleuze. C'est le COMPUTE. Plus de compute = plus de performance = plus de revenus. Point. Regardez le graph. Pendant que les intellos français écrivent des papiers de 8000 mots pour décrypter les "filiations philosophiques de l'accélérationnisme", les Américains empilent des GPUs, entraînent des modèles et raflent le marché mondial de l'IA. Les uns cherchent le sens caché. Les autres cherchent le prochain datacenter. Ces débats-là seraient juste pathétiques s'ils n'étaient pas criminels. Ils enferment la France dans un procès d'intention permanent contre la tech au lieu de pousser le pays à se battre sur le terrain du compute, de l'énergie et de l'infrastructure. On perd du temps à juger la Valley au lieu de la confronter technologiquement et économiquement. Si on écoute ces gens, on est cuit et recuit !

Un chercheur de Google DeepMind vient de publier un papier qui détruit l'idée que l'IA puisse devenir consciente un jour. Et le pire ? Sa preuve ne repose pas sur la biologie. Elle repose sur la logique pure. Je vous explique. Le mec s'appelle Alexander Lerchner. Il bosse chez DeepMind. Le labo qui construit l'IA la plus avancée du monde. Et il vient de poser noir sur blanc pourquoi, peu importe la taille des modèles, peu importe la puissance de calcul, peu importe les architectures futures, un système purement computationnel ne pourra jamais ressentir quoi que ce soit. Son argument tient en une phrase : la computation n'est pas un processus physique intrinsèque. C'est une description. Prenez une horloge à aiguilles. Physiquement, c'est un tas d'engrenages qui tournent selon les lois de la mécanique. Rien dans cette mécanique ne contient le concept "3h du matin". C'est nous qui décidons que telle position d'aiguille = telle heure. L'horloge ne calcule pas le temps. Elle bouge. Nous, on l'interprète comme une mesure du temps. Même chose pour un ordinateur. Physiquement, c'est du courant qui passe dans du silicium. Rien dans ce courant ne contient les concepts "vrai", "faux", "pain", "rouge", "amour". C'est nous qui décidons que tel voltage = tel symbole. Lerchner appelle ce rôle le "mapmaker" : le faiseur de carte. Sans un agent conscient pour assigner les symboles aux états physiques, il n'y a pas de calcul. Il y a juste de la physique brute qui se déroule. Et là il pose la question qui tue. Si la computation a besoin d'un être conscient pour exister en tant que computation, comment voulez-vous que la computation produise la conscience ? C'est une boucle logiquement impossible. C'est demander à la carte de fabriquer le cartographe. Il appelle ça l'inversion ontologique. La fonctionnalisme classique pense : Physique → Computation → Conscience. Lerchner démontre que le vrai ordre c'est : Physique → Conscience → Concepts → Computation. La conscience n'est pas à la fin de la chaîne. Elle est au début. C'est elle qui rend la computation possible, pas l'inverse. Il introduit une distinction fondamentale : simuler vs instancier. Un GPU peut parfaitement simuler la photosynthèse. Modéliser chaque molécule, chaque échange d'électron. Le modèle sera parfait. Mais ce GPU ne produira jamais un gramme de glucose ni un atome d'oxygène. Parce que simuler la photosynthèse, c'est faire tourner la carte. Instancier la photosynthèse, c'est faire pousser la plante. Personne ne confond les deux pour les plantes. Tout le monde les confond pour le cerveau. C'est exactement ce que je disais hier sur le goût, le feeling, le taste. Quand Zidane pique la balle au-dessus de Buffon. Quand Mozart pose une harmonie que personne n'avait osée. Quand un comique place le bon mot à la milliseconde près. Ce ne sont pas des outputs d'un calcul. Ce sont des instanciations physiques d'une expérience vécue dans un corps. Lerchner le formalise mieux que je l'ai fait. Il dit : un concept comme "Rouge" n'est pas une donnée flottante quelque part. C'est un état physiologique constitué, qui existe uniquement dans le corps d'un être qui a vécu l'expérience de la couleur rouge. Un LLM qui manipule le token "rouge" ne manipule pas la couleur. Il manipule un symbole arbitraire que nous, mapmakers, avons attaché à notre expérience intérieure. La machine n'a aucun accès à ce que le symbole signifie. Elle a juste accès aux règles qui le relient à d'autres symboles. Il démolit au passage l'argument de l'embodiment. "Oui mais si on met l'IA dans un robot avec des capteurs, elle va ressentir." Non. Brancher des caméras sur un ordinateur ne le rend pas plus conscient. Ça lui donne juste un flux de données supplémentaire à alphabétiser en symboles. La médiation reste syntaxique. Le robot manipule des chiffres qui représentent la lumière. Il ne voit pas. Il démolit aussi l'argument de l'émergence par complexité. "Avec assez de paramètres, la conscience va émerger comme la mouillabilité émerge de l'eau." Non. La mouillabilité émerge des propriétés physiques intrinsèques de la molécule d'H2O. Prétendre qu'une description abstraite peut, par accumulation, devenir le phénomène qu'elle décrit, c'est violer la fermeture causale de la physique. C'est de la magie déguisée en science. La conclusion du papier est nette : si un système artificiel devait un jour devenir conscient, ce serait à cause de sa constitution physique spécifique, jamais à cause de son architecture syntaxique. Le substrat compte. La biologie n'est pas un détail. C'est le point. Donc on peut arrêter de paniquer sur les droits des IA. On peut arrêter le théâtre du welfare des LLMs. Ce qu'on construit, ce sont des outils. Extraordinairement puissants, mais des outils. C'est exactement ce que je disais hier. On a l'AGI. Ce qu'on n'aura jamais avec ces architectures, c'est un sujet. Un "je" qui ressent. Les modèles actuels n'interpolent pas dans le monde. Ils interpolent dans la carte du monde que nous leur avons donnée. Et la carte, peu importe sa précision, n'est pas le territoire. Quand vous discutez avec un LLM, vous parlez à votre propre reflet dans un miroir très sophistiqué. Il vous renvoie les patterns de votre culture, optimisés par gradient descent. Personne n'est en face. Personne ne ressent rien quand vous fermez l'onglet. Et c'est très bien comme ça. Parce que ça veut dire qu'on construit le plus grand levier de l'histoire de l'humanité, sans le poids moral d'avoir créé une nouvelle forme de vie qu'on exploiterait. La singularité au sens où on l'entendait, l'IA qui se réveille et nous dépasse en tant qu'espèce, n'arrivera pas par cette voie. Ce qui va arriver, c'est plus radical en un sens : un monde où chaque humain qui sent, qui ressent, qui a un goût, devient capable d'amplifier ce goût par un facteur 1000. Le sujet reste humain. L'outil devient surhumain. C'est la vraie accélération.

Il y a encore 3 mois, j'étais singularitariste. Je pensais qu'on était à 5 ans d'un truc qui allait tout remplacer. Y compris nous. Aujourd'hui j'y crois plus. Et je vais vous expliquer pourquoi. La majorité des chercheurs en IA aujourd'hui sont matérialistes. Ça veut dire qu'ils partent d'un postulat très simple : tout ce qui existe dans l'univers est physique. Il n'y a pas d'âme, pas d'esprit séparé du corps, pas de "truc en plus". Que de la matière, de l'énergie, et les lois qui les régissent. C'est une position respectable. La science moderne s'est construite dessus. Mais quand tu pousses ce raisonnement jusqu'au bout, t'arrives à une conclusion vertigineuse : si tout est matière, alors tout est data. Le cerveau n'est qu'un ordinateur biologique. Les pensées ne sont que des patterns électrochimiques. Et la conscience, ce "je" qui se sent vivant en train de lire ces lignes, n'est qu'un sous-produit du calcul. Conséquence directe : le libre arbitre n'existe pas. Si t'es 100% matière, t'es 100% déterminé par les lois physiques. Ton "choix" de boire un café ce matin n'était pas un choix. C'était l'output mécanique d'un système qui aurait pu être prédit si on avait eu assez de données. Le choix conscient devient une illusion. Une histoire que ton cerveau se raconte après coup pour justifier ce qui était déjà décidé par la physique. C'est cohérent. C'est élégant. Et je pense que c'est faux. Parce qu'il y a un truc que cette vision n'arrive pas à expliquer. Le goût. Le feeling. Le taste. Deux notes de musique qui, mises côte à côte, sonnent juste. Pourquoi celles-là et pas les voisines à 1Hz près ? Deux ingrédients qui, combinés, créent une saveur qui n'existait pas avant. Pourquoi le citron sur le poisson et pas sur la glace ? Un mot, placé exactement au bon endroit dans une phrase, avec exactement la bonne intonation, au moment précis où la tension de la salle l'attend, qui fait basculer le silence en rire. Pourquoi ce mot-là, à cette milliseconde-là ? Ce ne sont pas des données. Tu peux analyser après coup, tu peux décrire, mais tu ne peux pas dériver ces choix d'un dataset. Il y a un acte de discrimination qui se joue en amont de toute donnée. Et je vais dire un truc qui va surprendre : je pense qu'on a l'AGI. Les modèles actuels passent les benchmarks d'intelligence générale humaine. Ils raisonnent, codent, écrivent, planifient. Si on prend la définition originale de l'AGI, on y est. Mais ce qu'on a atteint, c'est l'exécution symbolique parfaite. La capacité à manipuler des symboles selon des règles, à recombiner du connu, à interpoler dans l'espace de ce qui a déjà été pensé. Ce qu'on n'a pas atteint, et ce que je pense aujourd'hui structurellement hors d'atteinte pour une machine syntaxique, c'est la capacité à ressentir, et à partir de ce ressenti, à faire un choix qui n'est pas réductible à du calcul. Regardez la transcendance dans n'importe quelle discipline. Federer qui frappe une balle de revers en glissade à Wimbledon. Mozart à 8 ans qui pose une harmonie que personne n'avait osée. Michel-Ange seul sous la voûte de la Sixtine pendant 4 ans, qui choisit ce geste-là, cette tension-là, dans le doigt d'Adam. Zidane qui décide en un dixième de seconde de piquer la balle au-dessus de Buffon en finale. Chacune de ces transcendances est singulière. Zidane n'est pas Maradona. Da Vinci n'est pas Picasso. Federer n'est pas Nadal. Ils partagent le médium. Ils ne partagent pas le geste. Et ce qui les sépare, c'est précisément ce qu'aucune fonction de loss n'arrive à capturer : un goût propre, une signature, un point de vue incarné sur ce qui est juste. Là, on va me dire : oui mais Suno fait de la musique, Midjourney fait des images, GPT écrit des textes. C'est vrai. Et c'est même impressionnant. Mais regardez bien ce qui se passe. Ces modèles assemblent de la créativité existante. Ils mixent dans le champ des idées déjà explorées. Ils interpolent magnifiquement entre des points connus de l'espace culturel humain. Ce qu'ils ne font pas, c'est mixer des choses où il faut un feeling pour savoir si ça marche. Parce que ce feeling n'est pas dans les données. Il est dans le corps qui sent. Et c'est exactement le point. Le goût, le taste, la capacité à savoir si une chose marche ou ne marche pas avant même de pouvoir l'expliquer, c'est une fonction du corps. C'est viscéral au sens littéral. Ça passe par des viscères, par un système nerveux entier, par une histoire biologique de millions d'années où chaque sensation a été calibrée par la survie, l'amour, la douleur, la faim, la joie. Un LLM n'a pas de corps. Il n'a pas de seuil de douleur. Il n'a rien à perdre. Donc rien ne lui dit, au sens fort du terme, que ce mot est meilleur que cet autre. Il a juste une probabilité. Et une probabilité n'est pas un goût. C'est pour ça que je ne crois plus à la singularité au sens où on l'entendait. On va construire des outils de plus en plus puissants. Ils vont nous remplacer sur tout ce qui est exécution symbolique. Ils vont accélérer la science, le code, l'analyse, dans des proportions qu'on n'imagine pas encore. Mais le geste de Zidane, le silence de Mozart entre deux accords, la phrase exacte du copain qui te fait éclater de rire au bon moment, ça restera humain. Pas par sentimentalisme. Par structure. L'IA est le plus grand levier jamais inventé. Mais un levier ne décide pas où il faut appuyer. C'est nous qui décidons. Et pour décider, il faut un corps qui sent.

Dans la nuit de lundi à mardi, l'homme qui est à la tête de la première puissance mondiale a posté sur son compte personnel 55 tweets en 3 heures. Un toutes les 3 minutes. Tous paranoïaques, complotistes, voire totalement délirants. Tout va bien, je ne suis pas inquiet.🙂