Comment réussir votre projet d'IA — Argentum AI
En bref
Clark Alexander, directeur de l'IA chez Argentum, a partagé avec Kelvin Sparks à Hack Seasons Singapore : « On ne peut pas gagner une course dès le premier tour, mais on peut la perdre là. » Dans les projets d’IA, les startups ou toute entreprise complexe, la survie est la première et la plus importante étape.
Lors de la conférence Hack Seasons à Singapour, Clark Alexander, directeur de l'IA chez Argentum AI, s'est installé confortablement et a ri en racontant ses aventures dans la ville. « Singapour est géniale », a-t-il déclaré. « Je suis allé dans tous les stands de vente ambulante, j'ai mangé autant que possible. J'ai peur de rentrer chez moi avec plusieurs kilos de plus. Et puis, la Formule 1 est là, c'est vraiment génial aussi. »
Mais lorsque la discussion s’est portée sur le titre de la conférence,Comment réussir votre projet d'IA— Clark a immédiatement admis. « Je ne suis pas là pour vous dire comment réussir. Je suis là pour vous dire comment ne pas échouer. » Il a comparé les projets d'IA à son expérience d'entraîneur d'une équipe de football de 12 ans et moins à Chicago.
Il y a deux façons de gagner un match : marquer plus de buts ou en encaisser moins. Si vous avez investi en actions, c'est pareil. Le marché peut rester irrationnel plus longtemps que vous ne pouvez rester solvable. Votre premier objectif est de survivre assez longtemps pour jouer.
Il a illustré cela avec une citation de The Art of Racing in the Rain:
« On ne peut pas gagner une course au premier tour, mais on peut la perdre là. »
En IA, a-t-il expliqué, de nombreux projets échouent prématurément parce que les équipes se précipitent sans comprendre les limites pratiques de leurs ambitions. La survie est l'objectif premier.
Limites physiques et possibilités théoriques
Clark a illustré la différence entre ce qui est mathématiquement possible et ce qui est physiquement réalisable avec une analogie simple : les Legos.
Quelle hauteur peut-on construire une tour ? Les mathématiques disent l'infini. La physique dit que la gravité finit par l'emporter. Il y a une réponse mathématique, et il y a une réponse physique. En informatique, c'est la même chose. Il existe un obstacle physique majeur à l'IA. Les contraintes énergétiques rendent impossible l'IAG via les modèles LLM actuels.
Comprendre ces limites est crucial. Des solutions théoriques existent peut-être, mais des contraintes physiques et financières existent. defice qui peut réellement être accompli.
Éviter les erreurs précoces
Le timing, la séquence et l'approche comptent plus que l'ambition brute. Clark a averti :
Ne choisissez pas votre pile technologique avant d'avoir résolu le problème. Vous risqueriez de vous retrouver à insérer des chevilles carrées dans des trous ronds, résolvant ainsi le problème de quelqu'un d'autre plutôt que celui de votre client. Ne soyez pas trop agressif trop tôt. Assurez-vous de survivre au premier tour pour être compétitif plus tard.
Pour lui, la survie est étroitement liée à la diversification.
Anticiper le marché est extrêmement difficile. La stratégie repose sur la diversification. Il faut être présent sur le marché pour saisir les opportunités lorsqu'elles se présentent. Impossible de les saisir si l'on est hors jeu.
Diversifier les problèmes et les ressources
Clark a décrit l'approche d'Argentum : exploiter le calcul inactif pour s'attaquer à un large éventail de problèmes, de la formation de l'IA à l'optimisation de la découverte d'énergie et de médicaments.
Nous recherchons des petits acteurs qui ont besoin d'aide pour gérer un modèle d'IA, ainsi que des acteurs majeurs effectuant des calculs massifs comme les prévisions météorologiques. Diversifiez vos problématiques et vos ressources, et vous serez prêt à saisir les opportunités.
Il a partagé un exemple du secteur de l’énergie : le problème du flux de puissance optimal en courant alternatif (ACOPF).
Une amélioration de 1 % de ce modèle peut représenter 1 milliard de dollars par jour. C'est le type de problème que nous souhaitons résoudre grâce au calcul inactif. L'IA n'est qu'une application parmi d'autres. Nous souhaitons également gérer les simulations moléculaires, les graphiques vidéo et les problèmes d'optimisation dans tous les secteurs.
Leçons tirées du risque et de la récompense
En réfléchissant au risque, Clark a établi des parallèles avec l’entrepreneuriat et le monde universitaire :
Créer une entreprise représente le plus grand risque. Rester dans le monde universitaire est un risque différent. Il faut trouver le juste équilibre entre risque et rentabilité.
Même des questions théoriques complexes, comme celle de savoir si un ordinateur peut résoudre un problème sans données finies, alimentent sa philosophie plus large : la survie, la préparation et la résolution intelligente des problèmes sont ce qui distingue les projets qui échouent de ceux qui prospèrent.
Ne perdez pas dès le premier tour. Diversifiez-vous pour saisir les opportunités qui se présentent. Résolvez d'abord le problème, puis construisez les outils. C'est ainsi que vous éviterez l'échec et, au final, que vous gagnerez.
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A propos de l'auteur
Victoria est une écrivaine sur une variété de sujets technologiques, notamment Web3.0, IA et crypto-monnaies. Sa vaste expérience lui permet d’écrire des articles perspicaces destinés à un public plus large.
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