Le chercheur d’Anthropic Andrej Karpathy distingue quatre strates d’usage des modèles de langage, dont une élite de quelques milliers de personnes exposées à des systèmes internes très avancés. Tandis que la majorité ne voit que des chatbots, des témoignages chiffrés suggèrent des performances bien supérieures, surtout en programmation et en mathématiques.
Des signaux concrets d’un écart qui se creuse
Karpathy indique qu'environ 5 000 individus dans le monde disposent d'un accès à des systèmes internes avancés, lesquels opèrent tels des réseaux de milliers d'agents collaborant sur de vastes projets logiciels, capables de générer des zero days, de réaliser des offensives et défenses cybernétiques à la vitesse des machines, et de participer à des avancées scientifiques et mathématiques. Selon lui, l'analyse et l'assimilation par l'humain commencent à prendre du retard, en particulier face aux 722 manuscrits de mathématiques avancées à analyser. Dans le même esprit, Sam Altman, PDG d'OpenAI, a déclaré début septembre lors du G20 Innovation Ministerial qu'un outil de codage IA actuel pourrait accomplir en 17 minutes ce qu'une startup avait construit en trois mois, ajoutant que le monde n'a pas encore compris ce que cela va signifier.
Quatre strates d’usage, des milliards aux milliers
Karpathy répartit l'accès aux grands modèles de langage en quatre groupes : environ 75 % de la population mondiale, soit près de six milliards de personnes, n'ont que peu ou pas de contact avec ces outils. Entre un et deux milliards de personnes les utilisent occasionnellement via des services gratuits, principalement comme outils d'écriture ou de recherche. Un troisième groupe, composé d'environ 20 millions de professionnels (0,2 % de la population), utilise des LLM de pointe pour des tâches en mathématiques et en programmation, où des agents peuvent créer, dupliquer, traduire ou décompiler des applications à partir de binaires sur simple instruction. Enfin, environ 5 000 personnes (0,00006 % de la population mondiale) disposent d'un accès à des systèmes internes très avancés.
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Où les LLM excellent et comment ils sont perçus
Pour la majorité du public, les modèles de langage sont principalement perçus comme des instruments d'aide à la rédaction ou à la recherche, tandis que les systèmes internes les plus avancés s'attaquent déjà à des missions qui demanderaient des années même aux meilleurs spécialistes. Karpathy souligne que nombre de personnes poursuivent l'analyse de l'incident OpenAI-HF survenu plusieurs mois plus tôt et décrit un contexte où l'on observe à la fois une interaction limitée du public, une perception de progrès modéré chez la plupart des professionnels, et, pour une minorité, un sentiment d'accélération très prononcé. Il précise que les capacités actuelles des LLM atteignent leur sommet dans des domaines numériques, vérifiables et économiquement précieux, ce qu'il relie à l'apprentissage par renforcement sur des récompenses vérifiables et à l'orientation des ressources de formation des entreprises vers les secteurs les plus rémunérateurs, aujourd'hui la programmation et les mathématiques.
