Distillation : La technique secrète qui permet aux petites intelligences artificielles de copier les géants ! 🤖

Vous demandez-vous pourquoi, récemment, certains modèles émergent out of nowhere pour proposer des performances aussi bluffantes que ChatGPT ?

Derrière ces prouesses se cache souvent une technique puissante (et controversée) : la distillation.

Cette méthode permet à des chercheurs et startups de rendre la pareille aux grandes IA… en les copiant ! Mais après tout, ces grandes IA n’ont-elles pas elles-mêmes copié tout Internet pour se construire ?

Focus sur cette technique qui bouscule les monopoles et pose une question éthique : qui copie vraiment qui dans le monde de l’IA ?

Distillation : une technique efficace mais controversée

La distillation des modèles d’IA est au cœur d’un débat passionnant, notamment depuis que des chercheurs de Stanford ont réussi à distiller cette semaine une IA pour obtenir un résultat proche de celui de ChatGPT pour seulement 50 $. Cette prouesse a été réalisée grâce à la distillation, une méthode qui permet d’entraîner un petit modèle (student) en lui faisant imiter les réponses d’un grand modèle (teacher), plutôt qu’en le réentraînant sur l’ensemble des données d’origine.

Le principe de la distillation est simple :

1. Un grand modèle d’IA (comme GPT-4 d’OpenAI) est utilisé pour générer des réponses sur un ensemble de données.

2. Un modèle plus petit est ensuite entraîné à reproduire ces réponses, en apprenant de la manière dont le grand modèle réfléchit.

3. Résultat : un modèle plus léger, moins coûteux, mais toujours performant.

C’est ainsi que les chercheurs de Stanford ont pu, pour une somme dérisoire, recréer un modèle de raisonnement avancé similaire à GPT-4-turbo d’OpenAI. Ils en ont fait l’annonce cette semaine. Cette approche remet en question le monopole des grandes entreprises de l’IA, qui investissent des centaines de millions de dollars dans l’entraînement de modèles massifs.

DeepSeek vs OpenAI : l’hypocrisie du débat sur la distillation

OpenAI accuse actuellement DeepSeek, un laboratoire chinois, d’avoir utilisé la distillation pour créer son propre modèle. Modèle extrêmement efficace et conçu avec à peine 7 millions de dollars. Cette accusation soulève un paradoxe évident : les IA se reprochent de se copier entre elles, alors qu’elles ont elles-mêmes été entraînées en absorbant massivement le contenu du web sans autorisation.

En effet, les modèles d’IA comme GPT-4 et Gemini ont été nourris avec des données issues de sites web, de livres, de forums et même de code open source… souvent sans compensation ni consentement explicite des auteurs. Il est donc ironique que ces mêmes entreprises dénoncent aujourd’hui des concurrents qui utilisent leurs modèles pour en créer des versions optimisées.

Pourquoi la distillation dérange-t-elle autant ?

• Réduction des coûts : Les entreprises investissent des centaines de millions de dollars pour entraîner leurs modèles, tandis que la distillation permet d’obtenir des résultats similaires pour une fraction du prix.

• Menace pour les Big Tech : Si des laboratoires indépendants peuvent distiller des modèles aussi puissants que ceux d’OpenAI ou Google pour quelques dizaines de dollars, cela remet en cause leur domination.

• Zone grise légale et éthique : OpenAI et d’autres défendent leur travail en affirmant que la distillation revient à du vol de propriété intellectuelle. Mais si l’on considère que leurs propres modèles ont été entraînés sur des données sans consentement, la frontière morale devient floue.

Vers une démocratisation de l’IA ?

L’affaire Stanford et la controverse DeepSeek montrent que la distillation pourrait jouer un rôle clé dans la démocratisation de l’IA. Si des modèles open source puissants peuvent être créés avec des moyens modestes, cela pourrait permettre à des chercheurs, entreprises et gouvernements d’accéder à une IA avancée sans dépendre des géants de la tech.

Mais les grandes entreprises, qui ont investi massivement dans le développement de ces modèles, ne comptent pas se laisser faire. On peut s’attendre à voir émerger des batailles juridiques et des tentatives de régulation pour limiter la diffusion de ces techniques.

En tout état de cause, la distillation met en lumière un paradoxe fascinant : les géants de l’IA accusent les petits acteurs de les copier, alors qu’eux-mêmes se sont nourris du travail de milliards d’internautes sans leur demander leur avis. 

La distillation n’est-elle qu’un juste retour des choses, une manière de rendre l’IA à tous, plutôt que de la laisser entre les mains de quelques entreprises ?

Pour en savoir plus sur Eliosor et nos offres de coaching dirigeant, formation d’équipes et conseil en intelligence artificielle, ça se passe par ici