Fin décembre 2022, Open AI a officiellement lancé ChatGPT et la folie autour de l’intelligence artificielle a éclaté dans le monde entier, y compris en Espagne. Ce premier aperçu de ce dont l’IA générative était capable a fonctionné comme une boule de neige qui s’est transformée en une avalanche désormais imparable. Mais il y a des chercheurs et des ingénieurs comme Francisco Muñoz Martínez qui, malgré leur jeunesse, y travaillent depuis des années, dans leur cas, développer des outils de simulation pour les processeurs d’IA.
Ce surfeur amateur né à Totana en 1995, qui travaille aujourd’hui comme ingénieur système chez Intel en appliquant le fruit de ses travaux de recherche, a reçu cette semaine l’un des Young Researchers Awards du VIIe édition des Prix de la Recherche, accordé par la Société Informatique Scientifique d’Espagne (SCIE) et la Fondation BBVA.
« Je suis fier qu’ils m’aient décerné ce prix, car Je prends cela comme une reconnaissance de toutes ces années d’efforts.. Une des choses que je n’aimais pas dans la recherche, c’était l’incertitude : je me demandais constamment si ce que je faisais allait avoir un impact, si cela allait être utile. Ce type de récompenses vous dit quelque chose comme : ‘Eh bien, vous avez bien fait' », explique-t-il, à mi-chemin entre humilité et émotion.
Francisco Muñoz entouré d’ordinateurs Fondation BBVA Omicrono
À l’heure où Intel lui-même voit sa suprématie sur le marché contestée par des concurrents comme Qualcomm, Apple ou Nvidia, Muñoz espère que cette concurrence servira à nous rapprocher d’un avenir meilleur : « en fin de compte, Cette course représente un grand élan de progrès et, en fin de compte, c’est l’utilisateur moyen qui en profite.« .
Pourquoi les processeurs sont-ils si importants dans notre vie quotidienne ?
Parce qu’ils sont utilisés dans des appareils que tout le monde connaît, comme les PC, les ordinateurs portables ou les téléphones portables, mais ils ont également atteint d’autres domaines, comme le système de traitement des voitures. De nos jours, tout appareil électronique que nous pouvons imaginer possède un processeur. Ils sont même utilisés sur le terrain, où différents capteurs se chargent de collecter des informations pour automatiser des tâches, mais aussi en laboratoire, pour la recherche scientifique… Le fait est qu’il faut de plus en plus de puissance de traitement, et c’est sur cela que nous travaillons. maintenant, en élargissant et en améliorant ce pouvoir et en le faisant en moins de temps.
En quoi un processeur normal est-il différent d’un processeur conçu pour les applications d’intelligence artificielle ?
Les processeurs des ordinateurs portables ou de bureau sont conçus pour tout faire : naviguer sur Internet, utiliser une application de calcul, rédiger un document… voire exécuter un programme d’intelligence artificielle. Pour ce faire, ces processeurs mettent en œuvre de nombreuses opérations différentes et c’est pourquoi ils sont appelés « à usage général ».
D’autre part, les intelligences artificielles sont des algorithmes mathématiques qui utilisent principalement des opérations de multiplication et d’addition. Pour gérer quelque chose comme ça, vous n’avez pas besoin de beaucoup d’opérations qu’un processeur normal effectue, car vous n’allez pas l’utiliser pour ouvrir un document Word, par exemple. Par conséquent, nous supprimons tout ce qui est inutile de la puce et, dans ce même espace, nous plaçons beaucoup plus d’unités de traitement de multiplication et d’addition, pour pouvoir effectuer plus d’opérations en parallèle en même temps. Ainsi, les données de l’IA peuvent circuler et s’exécuter de manière transparente, envoyant les résultats au point précis afin que le processus soit plus rapide et plus efficace.
Est-ce l’un des principaux défis posés par cette révolution de l’IA, la consommation énergétique ? Cette dépense peut-elle être réduite avec de nouvelles conceptions de processeurs ?
Oui, en fait, cela se fait déjà. Le cas de Google est paradigmatique. Jusqu’à récemment, ils utilisaient des GPU, qui sont des unités graphiques, pour faire fonctionner l’intelligence artificielle. Le problème est que ces processeurs consomment beaucoup d’énergie, car ils sont conçus pour faire autre chose. Constatant que leurs centres de données perdaient des millions de dollars à cause de toute cette consommation inutile, ils ont conçu un nouveau processeur, appelé TPU. Il est désormais largement utilisé et est conçu précisément pour gérer ces applications d’IA. Ainsi, Google a réussi à réduire drastiquement la consommation énergétique de ses centres de données et à augmenter les performances.
L’année dernière, une véritable révolution s’est produite avec l’intelligence artificielle générative et de nouveaux développements se produisent désormais presque chaque semaine. Mais ce n’est que le plus accessible, quel est son véritable potentiel dans les années à venir ?
Premièrement, les applications comme ChatGPT ou similaire peuvent être encore plus affinées, elles sont loin d’être leur meilleure version. Et deuxièmement, cette technologie va bien au-delà de ce que nous pouvons utiliser dans notre vie quotidienne. Par exemple, il est utilisé pour rechercher un traitement contre des maladies ou pour découvrir de nouveaux médicaments.
Son potentiel est énorme, notamment dans des domaines comme la médecine, la biologie ou encore la physique. Il s’agit de secteurs dans lesquels l’IA peut découvrir des modèles que les humains ne peuvent pas voir aussi facilement, en raison de la quantité de données qu’ils impliquent. L’amélioration de ce type d’algorithmes peut avoir un impact énorme dans de nombreux domaines de la société.
L’amélioration de ce type d’algorithmes d’IA peut avoir un impact énorme dans de nombreux domaines de la société.
Le revers de la médaille est l’inquiétude que suscite cette technologie en raison de la possible destruction d’emplois ou encore des conséquences catastrophiques de l’IA généralisée, comme le préviennent certains de ses « parrains »…
À mon avis, nous en sommes très loin et, du moins avec la technologie actuelle, il ne semble pas que nous puissions atteindre une sorte d’intelligence artificielle destructrice, comme on dit. Cela ne signifie évidemment pas que ces types d’applications de l’IA ont certaines implications juridiques et morales. Par exemple, avec la question des deepfakes, la génération de fausses images, voix et vidéos avec l’IA.
C’est une nouvelle ère. Le monde change, tout comme la révolution industrielle. Cela impliquera de nombreuses transformations, nous devrons nous adapter et nous subirons également des pertes d’emplois avec l’automatisation. Mais j’espère que cela ne sera pas préjudiciable à long terme. Je pense que ce sera quelque chose de très progressif, qui n’affectera pas grand-chose au quotidien, surtout au début. Nous ne réaliserons probablement pas ce qui se passe avant que le moment ne soit réellement venu.
Francisco Muñoz Martínez dans une salle de classe de l’Université de Murcie Fondation BBVA Omicrono
Malgré cette révolution vertigineuse de l’informatique, la loi de Moore est-elle toujours valable, qui soutient depuis 1965 que tous les 2 ans environ le nombre de transistors dans un microprocesseur double ?
En effet, la loi de Moore est toujours valable. Il suffit de regarder Intel et d’autres entreprises du secteur, qui ne cessent de le mentionner. En fait, ils continuent de s’en servir comme base pour affirmer que la prochaine plateforme qui va sortir aura une amélioration X grâce à la réduction de la taille du transistor.
Mais il est également vrai que, même si nous essayons d’épuiser les limites de la physique, nous atteindrons un point où il sera impossible de réduire davantage la taille du transistor, et nous nous en rapprochons déjà. Justement, cet essor des puces pour l’intelligence artificielle est dû au fait que la loi de Moore touche à sa fin. Nous avons besoin de plus en plus de puissance de calcul et pour cela nous devons créer un autre modèle, une autre manière de concevoir ces systèmes qui ne repose pas sur la loi de Moore. Nous devons transformer complètement le paradigme, et c’est l’une des choses que nous recherchons avec les puces d’intelligence artificielle, en particulier les dernières conceptions : changer complètement la façon dont les processeurs sont conçus.
Il y aura un point où il sera impossible de réduire davantage la taille des transistors, et nous nous en approchons.
Cela fait-il référence à de nouvelles architectures, de nouveaux matériaux… ?
Voilà. S’il y a une découverte perturbatrice dans de nouveaux matériaux, cela peut tout changer. Actuellement, avec le silicium et uniquement en fonction de la taille des transistors, la limite est très proche. La seule façon d’y remédier à l’heure actuelle est de repenser complètement l’architecture du processeur.
Avez-vous pensé à combiner votre carrière de chercheur avec un travail d’ingénieur chez Intel ?
J’ai étudié mon diplôme, ma maîtrise et mon doctorat à l’Université de Murcie, puis j’ai eu l’opportunité de travailler chez Intel. Maintenant, je travaille à distance depuis l’Espagne. J’ai beaucoup de pression au travail, mais quand tout se stabilisera, j’aimerais m’impliquer à nouveau dans des projets de recherche.
La raison pour laquelle je suis parti était principalement à cause de la précarité et de l’incertitude qui existent à l’université. Il a été très difficile d’obtenir un poste en Espagne et l’entreprise offre de nombreuses opportunités. Il y a aussi une autre raison et c’est qu’en travaillant directement sur des produits qui vont sortir prochainement, vous avez la possibilité de générer un impact très important et assez immédiat. J’aimerais le rendre compatible à l’avenir et, en tout cas, je n’exclus pas de retourner à l’université s’il y a une offre intéressante.
Vous avez également passé un an dans une université américaine, Georgia Tech, la différence avec l’université espagnole est-elle notable ?
Ce qui a le plus retenu mon attention lors de mes études là-bas, c’est le lien étroit qu’ils entretiennent avec les entreprises privées. Grâce à des contacts aussi étroits avec l’industrie, il y a beaucoup de transfert de connaissances. D’un autre côté, en Espagne, les deux mondes sont très déconnectés et la recherche reste malheureusement souvent un papier.
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