Baidu affirme que son propre système d'IA a contribué à bâtir son prochain modèle
Baidu donne l’aperçu le plus clair à ce jour de l’ampleur de l’automatisation qu’il introduit dans le développement de ses propres modèles. Le 9 novembre, son équipe ERNIE a fait état d’avancées dans ce que le secteur appelle la RSI — l’auto-amélioration récursive — et a nommé le système qui fait le travail : ERNIE Evolve, un outil de recherche automatisé qui a participé au développement du prochain modèle ERNIE 5.5 Flash.
Selon l’entreprise, ERNIE Evolve est conçu pour travailler à partir d’un objectif et d’un ensemble de contraintes plutôt que d’un script figé. Il propose de lui-même des pistes de recherche, mène des expériences, vérifie les résultats et capitalise ce qu’il apprend. Baidu affirme que le système peut continuer à affiner un axe de travail existant, mais aussi bifurquer vers de nouvelles directions lorsque les preuves le suggèrent — la différence entre ajuster une recette connue et décider quelle recette essayer ensuite.
Cette révélation est une première pour Baidu, qui a généralement décrit ses modèles en termes de scores aux benchmarks et de dates de sortie plutôt que par le processus qui les sous-tend. Présenter ERNIE Evolve comme un acteur du développement réel de modèles, et non comme une démonstration de laboratoire, est un signal que l’entreprise veut être vue dans la même conversation que les laboratoires étrangers qui ont parlé ouvertement d’une IA qui aide la recherche en IA.
L’expression auto-amélioration invite au scepticisme, et à juste titre. Les systèmes qui proposent et testent leurs propres idées dépendent toujours d’objectifs fixés par des humains, de budgets de calcul et du jugement sur ce qui compte comme un progrès. Ce que Baidu semble décrire, c’est une boucle plus rapide pour les essais-erreurs qui consomment déjà une bonne partie du temps d’une équipe de modèles, et non un système qui fixe son propre programme sans supervision.
La position plus large de Baidu donne du poids à l’affirmation et ajoute de la pression. L’entreprise a été l’un des premiers grands constructeurs de modèles en Chine, mais elle a passé l’année écoulée à se battre pour attirer l’attention face à des rivaux dotés d’applications grand public plus solides et de moyens plus profonds. Son activité de recherche reste son principal canal de distribution, et la direction ne cesse de repositionner l’entreprise autour de l’infrastructure et des modèles d’IA plutôt que de la seule publicité.
Le calendrier compte aussi. ERNIE 5.5 Flash est présenté comme une sortie à venir, et Baidu a déjà ouvert aux développeurs externes la base d’un modèle ERNIE 5.5 Flash antérieur — un système de 280 milliards de paramètres. Une gamme Flash est généralement conçue pour la vitesse et le coût plutôt que pour la capacité brute, ce qui en fait un terrain pertinent pour vérifier si la recherche automatisée peut apporter des gains d’efficacité visibles sur la facture.
Pour le lecteur international, l’essentiel tient moins à un modèle qu’à une méthode. Si les systèmes de recherche automatisée raccourcissent réellement l’écart entre une idée et une expérience fonctionnelle, les laboratoires qui les adoptent en premier pourraient itérer plus vite que des rivaux disposant de grappes de calcul plus importantes. C’est la logique concurrentielle derrière la révélation de Baidu, et c’est l’affirmation qui mérite d’être mise à l’épreuve.
Ce qu’il faut surveiller est concret : si ERNIE 5.5 Flash arrive dans les délais que l’entreprise a laissé entendre, et si Baidu publie des preuves que les contributions d’ERNIE Evolve ont été intégrées au modèle livré. D’ici là, l’annonce est une promesse sur le processus — la partie du développement de l’IA la plus difficile à vérifier de l’extérieur.