Introduction
L'année 2025 a marqué un tournant pour l'industrie de la prédiction de tokens basée sur les modèles de langage (LLM), avec un passage de l'hype à la pragmatisme. Les modèles d'IA, considérés il y a quelques années comme des menaces potentielles pour l'humanité ou les germes de dieux futurs, sont maintenant perçus comme des outils très utiles mais imparfaits et sujets à des erreurs.
Contexte Technique
Les modèles d'IA actuels, tels que les LLM, sont capables de réaliser des tâches complexes comme la prédiction de tokens, mais ils sont loin d'atteindre l'intelligence artificielle générale (AGI) ou la superintelligence (ASI) promises. Les entreprises de technologie, comme OpenAI, doivent faire face à la réalité de devoir proposer des solutions pratiques et fiables pour générer des revenus. Les progrès techniques significatifs sont nécessaires pour atteindre les objectifs ambitieux fixés pour l'IA.
Analyse et Implications
L'année 2025 a été marquée par des juxtapositions saisissantes, avec des annonces de progrès spectaculaires comme la capacité de GPT-5.1 à utiliser les tirets de contractions correctement, mais pas toujours. Les géants de la technologie, comme Nvidia, ont atteint des valorisations record, tandis que les banques ont averti d'un potentiel risque de bulle spéculative. Les chercheurs ont continué à étudier les systèmes de raisonnement les plus avancés de l'industrie, révélant que les réalisations étaient souvent en deçà des promesses marketing.
Perspective
Il est essentiel de surveiller les limites et les inconnues de l'IA, ainsi que les conditions de succès pour les entreprises qui investissent dans ce domaine. Les signaux à suivre incluent les progrès techniques, les annonces de produits et les réactions du marché. Il est également important de distinguer les promesses marketing des réalisations concrètes, pour éviter les déceptions et les risques potentiels liés à l'hype autour de l'IA.