{"id":1718421,"date":"2025-09-09T00:10:18","date_gmt":"2025-09-08T21:10:18","guid":{"rendered":"https:\/\/teknomers.com\/fr\/la-chine-ne-se-contente-plus-de-seloigner-de-nvidia-son-prochain-pas-le-coeur-de-lia-avec-un-systeme-revolutionnaire\/"},"modified":"2025-09-09T00:10:23","modified_gmt":"2025-09-08T21:10:23","slug":"la-chine-ne-se-contente-plus-de-seloigner-de-nvidia-son-prochain-pas-le-coeur-de-lia-avec-un-systeme-revolutionnaire","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/teknomers.com\/fr\/la-chine-ne-se-contente-plus-de-seloigner-de-nvidia-son-prochain-pas-le-coeur-de-lia-avec-un-systeme-revolutionnaire\/","title":{"rendered":"La Chine ne se contente plus de s’\u00e9loigner de NVIDIA. Son prochain pas : le c\u0153ur de l’IA avec un syst\u00e8me r\u00e9volutionnaire."},"content":{"rendered":"\n
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En 2017, le papier \u201cAttention Is All You Need<\/a>\u201d de Google a r\u00e9volutionn\u00e9 le domaine de la g\u00e9n\u00e9ration de langage. Les Transformers<\/a> ont permis de traiter de longues s\u00e9quences en parall\u00e8le, rendant possible l’escalade de mod\u00e8les \u00e0 des tailles auparavant jug\u00e9es invivables. Cette voie d’escalade a entra\u00een\u00e9 le d\u00e9veloppement d’architectures telles que GPT et BERT et a fait de l’auto-attention la pierre angulaire de l’IA g\u00e9n\u00e9rative<\/strong> contemporaine.<\/p>\n

Cependant, cet approche novateur s’est accompagn\u00e9e de co\u00fbts croissants en m\u00e9moire et en \u00e9nergie lorsque le contexte s’allonge, une limitation qui a motiv\u00e9 des recherches pour d\u00e9velopper des alternatives. Le mod\u00e8le SpikingBrain-1.0 vise \u00e0 briser ces contraintes.<\/p>\n

Du \u201cAttention Is All You Need\u201d au cerveau : la nouvelle promesse de l’IA<\/h2>\n

Un groupe de chercheurs de l’Institut d’Automatisation de l’Acad\u00e9mie Chinoise des Sciences a r\u00e9cemment pr\u00e9sent\u00e9 SpikingBrain-1.0<\/a>. Ce projet se concentre sur une famille de mod\u00e8les espig\u00e9s con\u00e7us pour r\u00e9duire les donn\u00e9es et le calcul requis pour les t\u00e2ches avec des contextes tr\u00e8s longs. Les experts passent par deux approches : SpikingBrain-7B, une architecture lin\u00e9aire ax\u00e9e sur l’efficacit\u00e9, et SpikingBrain-76B, qui combine une attention lin\u00e9aire avec des m\u00e9canismes Mixture of Experts (MoE) offrant une capacit\u00e9 sup\u00e9rieure.<\/p>\n

Les chercheurs soulignent que le d\u00e9veloppement et les tests ont principalement \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9s sur des clusters GPU MetaX C550, avec des biblioth\u00e8ques et des op\u00e9rateurs sp\u00e9cifiquement con\u00e7us pour cette plateforme. Ce projet repr\u00e9sente une avanc\u00e9e non seulement \u00e0 l’\u00e9chelle logicielle, mais \u00e9galement une d\u00e9monstration des capacit\u00e9s du hardware national<\/strong>. Ce point est particuli\u00e8rement pertinent dans le contexte des efforts de la Chine pour r\u00e9duire sa d\u00e9pendance envers NVIDIA, d\u00e9j\u00e0 visible avec DeepSeek 3.1.<\/p>\n

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SpikingBrain-1.0 s’inspire directement du fonctionnement de notre cerveau. Au lieu de neurones qui sont constamment \u201callum\u00e9s\u201d en calculant, ce mod\u00e8le utilise des neurones espig\u00e9s : des unit\u00e9s qui accumulent des signaux jusqu\u2019\u00e0 ce qu\u2019ils d\u00e9passent un seuil et d\u00e9clenchent un pic (spike). Entre deux pics, elles ne font rien, ce qui permet d’\u00e9conomiser des op\u00e9rations et, th\u00e9oriquement, de l’\u00e9nergie. La cl\u00e9 r\u00e9side dans le fait que non seulement le nombre de pics importe, mais aussi le moment exact et l’ordre dans lequel ils se produisent : cela porte une information, comme c’est le cas dans le cerveau.<\/p>\n

Pour que ce design fonctionne dans l’\u00e9cosyst\u00e8me actuel, l’\u00e9quipe a d\u00e9velopp\u00e9 des m\u00e9thodes pour transformer des blocs d’auto-attention traditionnels en versions lin\u00e9aires, plus facilement int\u00e9grables dans leur syst\u00e8me espig\u00e9, et a cr\u00e9\u00e9 une sorte de \u201ctemps virtuel\u201d qui simule les processus temporels<\/strong> sans ralentir le rendement des GPU. De plus, la version SpikingBrain-76B inclut des Mixture of Experts (MoE), un syst\u00e8me qui \u201cr\u00e9veille\u201d seulement certains sous-mod\u00e8les lorsqu’ils sont n\u00e9cessaires, un concept d\u00e9j\u00e0 pr\u00e9sent dans GPT-4 et GPT-5.<\/p>\n

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\n \"Architecture
\n \"Architecture\n <\/div>\n<\/div>\n

Les auteurs sugg\u00e8rent plusieurs applications o\u00f9 la longueur du contexte est cruciale : analyse de grands dossiers juridiques, dossiers m\u00e9dicaux complets, s\u00e9quen\u00e7age de l’ADN et ensembles massifs de donn\u00e9es exp\u00e9rimentales en physique des hautes \u00e9nergies, entre autres. Ces applications sont justifi\u00e9es dans le document, pr\u00e9cisant que si l’architecture maintient son efficacit\u00e9 avec des contextes de millions de tokens, cela r\u00e9duirait les co\u00fbts et ouvrirait des possibilit\u00e9s dans des domaines actuellement limit\u00e9s par l’acc\u00e8s \u00e0 des infrastructures de calcul co\u00fbteuses. Toutefois, la validation en conditions r\u00e9elles en dehors des laboratoires reste \u00e0 r\u00e9aliser.<\/p>\n

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Le groupe a rendu disponible sur GitHub le code de la version avec 7 milliards de param\u00e8tres<\/a>, ainsi qu’un rapport technique d\u00e9taill\u00e9. Il propose \u00e9galement une interface web similaire \u00e0 ChatGPT pour interagir avec le mod\u00e8le<\/a>, lequel, selon les auteurs, est enti\u00e8rement d\u00e9ploy\u00e9 sur du mat\u00e9riel national. Cependant, l’acc\u00e8s est limit\u00e9 \u00e0 des utilisateurs chinois<\/strong>, compliquant son usage en dehors de ce cadre. Cette proposition est ambitieuse, mais son v\u00e9ritable impact d\u00e9pendra de la capacit\u00e9 de la communaut\u00e9 \u00e0 reproduire les r\u00e9sultats et \u00e0 effectuer des comparaisons dans des environnements homog\u00e8nes \u00e9valuant la pr\u00e9cision, la latence et la consommation d’\u00e9nergie dans des conditions r\u00e9elles.<\/p>\n

Images | Xataka avec Gemini 2.5 | aboodi vesakaran<\/a> <\/p>\n

En Xataka | OpenAI croit avoir d\u00e9couvert pourquoi les IA hallucinent : elles ne savent pas dire \u201cje ne sais pas\u201d<\/p>\n<\/div>\n


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F1-ES<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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