L’intelligence artificielle (IA) est en plein essor, et les startups dans ce domaine attirent de plus en plus d’investissements. C’est le cas d’Inception, une entreprise qui développe des modèles de diffusion pour l’IA et qui vient de lever 50 millions de dollars en financement initial. Cette entreprise, dirigée par le professeur Stefano Ermon de Stanford, vise à appliquer les modèles de diffusion à un large éventail de tâches, allant au-delà des systèmes d’images.
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Qu’est-ce que les modèles de diffusion ?
Les modèles de diffusion sont une approche différente de l’IA, qui se distingue des modèles auto-régressifs dominants dans les services d’IA basés sur le texte. Alors que les modèles auto-régressifs comme GPT-5 et Gemini travaillent de manière séquentielle, en prédisant chaque mot ou fragment de mot suivant en fonction du matériel traité précédemment, les modèles de diffusion adoptent une approche plus holistique. Ils modifient la structure globale d’une réponse de manière incrémentale jusqu’à ce qu’elle corresponde au résultat souhaité. Cette approche est particulièrement intéressante pour les tâches qui nécessitent de traiter de grandes quantités de texte ou de gérer des contraintes de données.
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Les avantages des modèles de diffusion
Les modèles de diffusion offrent plusieurs avantages par rapport aux modèles auto-régressifs. Tout d’abord, ils sont plus rapides et plus efficaces en termes de latence et de coût de calcul. En effet, ils peuvent traiter plusieurs opérations simultanément, ce qui permet de réduire considérablement le temps de réponse pour les tâches complexes. De plus, les modèles de diffusion sont plus flexibles dans leur utilisation du matériel, ce qui est particulièrement important dans le contexte de l’IA, où les exigences en termes d’infrastructure sont de plus en plus élevées. Selon Stefano Ermon, les modèles de diffusion d’Inception peuvent traiter plus de 1 000 jetons par seconde, ce qui est nettement supérieur aux performances des technologies auto-régressives existantes.
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Les applications des modèles de diffusion
Les modèles de diffusion d’Inception ont déjà été intégrés à plusieurs outils de développement, tels que ProxyAI, Buildglare et Kilo Code. L’entreprise a également publié une nouvelle version de son modèle Mercury, conçu spécifiquement pour le développement de logiciels. Les modèles de diffusion ont le potentiel de révolutionner de nombreux domaines, de la génération d’images à la génération de code. Avec son financement initial, Inception est bien positionnée pour poursuivre ses recherches et développer de nouvelles applications pour ses modèles de diffusion. L’avenir de l’IA s’annonce donc très prometteur, avec des entreprises comme Inception qui poussent les limites de ce que l’on peut faire avec l’intelligence artificielle.