Si la question est laquelle des grandes technologies gagne la carrière de l'IA, la réponse est: aucune

Qui gagne la course AI? À ce stade, nous devons l'avoir plus ou moins clair. Nous l'avons eu lorsque Microsoft et Intel ont été profilés comme les dominateurs du monde PC ou quand Apple et Google ont triomphé de leurs smartphones. Mais quelque chose de curieux se produit avec l'IA: les choses sont très uniformes.

De, fait, trop.

Bien sûr, dans le domaine de la popularité d'Openai, il est le plus important avec le chatppt. Récemment, la société a présumé toucher les 700 millions d'utilisateurs hebdomadaires actifs, un chiffre vraiment remarquable qui laisse ses concurrents derrière. Cependant, cette métrique n'est pas définitive, surtout lorsque nous avons un grand inconnu pour élucider: quel est le meilleur modèle d'IA?

Il est impossible de savoir aujourd'hui quel est le meilleur modèle d'IA

Personne ne peut donner une réponse claire à cette question. Ni les entreprises, qui poitrine en permanence avec leurs nouvelles versions, ni les repères, qui sont devenus un outil utile mais imparfait lors de l'évaluation de la qualité de ces modèles.

Le fait que la réponse à cette question soit difficile est démontrée par Polymarket, cette plate-forme de prédiction unique dans laquelle les utilisateurs parient sur un résultat et le paient également en votant pour l'une ou l'autre conclusion. À la question de « quelle entreprise le meilleur modèle de l'IA a-t-il fin août?

Tout semblait sourire à Openai, mais après le lancement de GPT-5, le Batacazo: maintenant le favori clair est Gemini, le modèle Google, avec Openai s'est effondré à 16% des votes et encore plus derrière Grok (xai) avec 6,3% des votes et Claude (anthropique) avec un très bas (à mon avis) 1,5%.

Ce n'est pas que PolyMarket est un indicateur particulièrement fiable de cela (ou quoi que ce soit), mais il est clair que la perception du public de ces modèles peut être très différente de leur comportement réel dans des choses comme leur nombre d'utilisateurs, avec des tombes ouvertes à leurs concurrents – ou leurs performances de performance en tant qu'Arc-Agi 2 (où Grok 4 gagne tout le monde, y compris GPT-5).

Et cela nous rend encore plus clairs quelles sont les deux grandes raisons pour lesquelles c'est un vrai problème de savoir quel modèle d'IA gagne cette carrière. La première, que ces tests sont souvent très spécifiques et concrets, et se concentrent sur l'évaluation des aspects tels que la capacité de programmer ou de résoudre les problèmes mathématiques de ces modèles.

Et le second, que les modèles n'arrêtent pas d'améliorer et de surmonter ce que leurs rivaux avaient réalisé quelques jours, des semaines ou des mois auparavant. Nous n'arrêtons pas de voir comment les nouvelles versions des modèles sont (logiquement) quelque chose de meilleure programmation, générant du texte ou des images ou résolvant certains types de problèmes, mais il n'y a pas de forme consensuelle ou définitive de dire que « ce modèle est meilleur ».

Comme nous l'avons vu, chaque utilisateur a également sa propre perception personnelle (bonjour, polymarket) lors de leur utilisation. Certains préfèrent Claude à Program, d'autres Chatgpt pour des questions génériques, d'autres Gémeaux pour parler de divers sujets et apprendre, par exemple. Et aucun ne semble être le modèle final « pour tout ».

Cela nous amène à une réflexion: que cette intelligence artificielle générale (AGI) est loin d'arriver. Ces systèmes, qui sont censés être surmontés dans tous les domaines, ne sont même pas proches à distance de le faire et continuent de faire des erreurs même lorsque, par exemple, GPT-5 semble avoir considérablement atténué le problème des hallucinations. Des analystes comme Gary Marcus nous ont rappelé ces jours-ci qui ont dit la même chose depuis 30 ans: qu'avec ce type de techniques d'escalade, nous n'atteindrons pas un AGI et que la route doit être une autre.

Et cela nous laisse quelques idées intéressantes.

David Sacks – PayPal Co -fondateur, fondateur de Yammer, Investor – a analysé la situation de ce segment et a soulevé des conclusions frappantes. Les cinq principales entreprises qui développent des modèles fondamentaux – Openai, Google, Meta, Anthropic ou XAI – ne maîtrisent toujours pas le marché, mais c'est (ou cela peut être) une bonne nouvelle.

Et c'est parce qu'il n'y a ni monopole ni un duopole de l'IA. Ce qu'il y a est une concurrence féroce non seulement parmi ces cinq entreprises nord-américaines, mais parmi elles et tous leurs concurrents chinois, auxquels de nombreuses startups sont ajoutées qui n'ont pas de ressources pour travailler dans des modèles fondamentaux – caressé – et au lieu de cela, ils essaient de résoudre une autre grande question: quelle est l'IA.

C'est là qu'il existe de grandes opportunités pour ces startups, qui peuvent résoudre des cas de réussite dans lesquels l'IA peut vraiment être une perturbation pour une industrie. C'est par exemple ce que les sociétés émergentes ont fait comme le curseur ou la planche à planaire, qui ont opté pour le boom codant de l'ambiance et suscitent beaucoup d'intérêt dans le segment des développeurs.

En fait, chaque fois que nous voyons comment même les grands de l'IA supposent que leur nouveau programme de modèles est particulièrement bien ou peut-être plus orienté que jamais pour résoudre des problèmes mathématiques. Le GPT-5 utilise précisément ces deux arguments pour se déclarer mieux que la concurrence, et bien que certaines références l'ont prouvé, la perception des utilisateurs déterminera s'ils répondent ou non aux attentes.

Mais il y a aussi ce grand débat entre les modèles propriétaires (tels que GPT-5) et les modèles open source. Comme le dit Sacks, le fait que les modèles open source puissent offrir 80 à 90% de la capacité avec un coût de 10 à 20% des modèles fondamentaux sont sensationnels pour certains utilisateurs.

Plus précisément, pour ceux qui hiérarchisent la personnalisation, le contrôle et les économies de coûts sur l'utilisation de modèles fondamentaux. La Chine va pour tous avec cette philosophie, bien que curieusement, c'était un objectif qui a enseigné la voie – qui semble maintenant avoir exclu – et Openai vient de le prendre comme plan B.

Un lauréat insoupçonné de la carrière de l'IA: Apple

Près de trois ans se sont écoulés depuis que OpenAI a lancé Chatgpt, et pendant tout ce temps, nous avons assisté au boom frénétique de l'IA. Les promesses et les attentes ont tout inondé, et bien que ces modèles se soient révélés très utiles et certainement surprenants dans certains scénarios, la vraie révolution n'est pas là.

Mais bien que cela se produise, presque toutes les grandes entreprises technologiques ont dépensé des sommes irrévérencieuses pour développer leurs modèles d'IA ou d'infrastructure avec lesquels soutenir la demande théorique d'un monde passionné pour parler avec leurs chatbots.

Et pourtant, tous perdent de l'argent. Les investissements ne sont toujours pas rentables et il n'est pas clair quand ils le seront (s'ils sont une fois), mais il y a une grande technologie qui est restée dans un fond surprenant: Apple.

Ce sont peut-être ceux qui ont décidé de perdre le train et de le prendre si cela était finalement logique de le faire. Ils peuvent le perdre en raison d'une négligence ou d'une erreur de calcul. Quoi qu'il en soit, Apple ne fonctionne pas dans de grands modèles fondamentaux ou pour créer un gigantesque réseau de centres de données.

Ainsi, au lieu de tout parier sur l'IA, dans Apple, ils restent dans un fond très discret – et décevant -, avec une très mauvaise implémentation des options d'IA dans ses systèmes d'exploitation et avec un fiasco clair et un retard dans le déploiement de la nouvelle version de Siri.

Au lieu de cela, Apple semble avoir confiance en créant celui de l'IA. Ce qui peut démontrer que cette technologie était une et ce qui compte, c'était de ne pas avoir le meilleur modèle fondamental, mais de savoir comment l'appliquer et en profiter.

L'approche de la société Cupertino semble claire: ils parient encore une fois pour la confidentialité et en étant en mesure d'exécuter ces modèles locaux. Cela, conjugué à l'obsession de Tim Cook pour les lunettes de réalité augmentée pourrait finir par prendre un résultat – un but Rayban avec beaucoup d'IA, mais Apple – mais aujourd'hui, tout est des cabales et des spéculations.

Si c'est vraiment le pari d'Apple, cela sera compliqué. D'autant plus que ce ne sera pas seul dans ce domaine. Google travaille dans ses propres lunettes de réalité augmentée avec l'IA, et bien sûr, un objectif prend du temps dans cette bataille et est une référence absolue (sans oublier l'alliance Openai-Jony Ive). Les sociétés technologiques chinoises ne manqueront pas leur opportunité, mais s'il y a une entreprise qui sait comment combiner des logiciels et du matériel de manière remarquable, c'est Apple.

Tout est sur le point de voir, mais ce qui est clair, c'est qu'aujourd'hui aucune entreprise ne gagne la course AI. Et il y a l'excitant.

Image | Simseo avec chatppt

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