Rapport 2025 sur l'indice de l'intelligence artificielle d'IA-HAI de Stanford
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Rapport 2025 sur l'indice de l'intelligence artificielle d'IA-HAI de Stanford
L'intelligence artificielle est plus efficace, plus accessible et plus abordable ; en outre, les Asiatiques sont plus optimistes à son égard.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Stanford HAI (Institut d'intelligence artificielle de Stanford)
Traduction : Felix, PANews
Stanford HAI a récemment publié son « Rapport 2025 sur l'indice de l'intelligence artificielle », un document de 456 pages. Voici quelques points clés concernant les tendances actuelles en matière d'IA :
1. L’intelligence artificielle devient bien plus puissante que prévu
Dans de nouveaux benchmarks tels que MMMU, GPQA et SWE-bench, les performances des systèmes d’IA ont considérablement progressé, avec des gains respectifs de 18,8 %, 48,9 % et 67,3 %. Au-delà des benchmarks, les IA ont fait des avancées majeures dans la génération de vidéos de haute qualité, et dans certains cas, les grands modèles linguistiques (LLM) surpassent même les humains dans des tâches de programmation soumises à des contraintes de temps.
Note :
MMMU est un nouveau benchmark soigneusement conçu pour évaluer la compréhension et le raisonnement multimodaux multidisciplinaires au niveau universitaire, visant à mesurer la capacité des modèles fondamentaux à atteindre un niveau expert dans une large gamme de tâches multimodales.
GPQA est un jeu de données exigeant composé de 448 questions à choix multiples de haute qualité, rédigées par des experts dans divers domaines. Les experts détenant ou poursuivant un doctorat dans leur domaine n’atteignent qu’un taux de précision de 65 %, tandis que des vérificateurs très compétents mais non experts obtiennent seulement 34 % de bonnes réponses, malgré un temps moyen supérieur à 30 minutes et un accès illimité à Internet.
SWE-bench est un benchmark utilisé pour évaluer la performance des grands modèles linguistiques (LLM) sur des problèmes logiciels du monde réel extraits de GitHub.
2. L’intelligence artificielle devient plus efficace, accessible et abordable
Les petits modèles d’IA, comportant moins de paramètres, gagnent continuellement en puissance : en deux ans seulement, le nombre de paramètres a été réduit d’environ 100 fois, tout en maintenant un score supérieur à 60 % au test MMLU (Multitask Language Understanding à grande échelle).
L’écart entre les modèles open source et fermés se réduit également : dans certains benchmarks, il est passé de 8 % à seulement 1,7 %.
Par ailleurs, entre novembre 2022 et octobre 2024, le coût d’inférence des systèmes atteignant le niveau de GPT-3.5 a chuté de plus de 280 fois. Sur le plan matériel, le coût diminue de 30 % par an, tandis que l’efficacité énergétique progresse de 40 % annuellement.
Le seuil d’accès aux IA avancées baisse rapidement. Sans parler du développement de modèles épars comme DeepSeek, qui, selon l’architecture « Mixture of Experts » (MoE), n’active que les paramètres pertinents pour répondre aux requêtes des utilisateurs, rendant ainsi l’ensemble du processus plus efficace.
En effet, avec l’apparition constante de modèles d’IA plus petits mais plus performants, les exigences pour entraîner ces modèles diminuent, et l’entraînement distribué à haut rendement coûts devrait devenir dominant au cours des dix prochaines années. Actuellement, plusieurs projets de pointe mènent des recherches fondées sur différents cadres théoriques.
3. L’intelligence artificielle s’intègre de plus en plus dans la vie quotidienne
En 2023, la Food and Drug Administration (FDA) américaine a approuvé 223 dispositifs médicaux assistés par l’IA, contre seulement 6 en 2015. Sur les routes, les véhicules autonomes ne sont plus expérimentaux : Waymo, l’un des principaux opérateurs aux États-Unis, assure désormais plus de 150 000 trajets autonomes par semaine, tandis que la flotte de taxis sans conducteur Apollo Go de Baidu est déjà opérationnelle dans plusieurs villes chinoises.
4. Les entreprises investissent massivement dans l’IA, stimulant des niveaux record d’investissements et d’applications
L’utilisation de l’IA dans le secteur privé s’accélère également : en 2024, 78 % des organisations utilisent l’IA, contre 55 % l’année précédente. Parallèlement, un nombre croissant d’études confirment que l’IA améliore la productivité et contribue à combler les écarts de compétences au sein de la main-d’œuvre.
En réalité, l’IA faisant grimper exponentiellement les attentes des clients, les solutions existantes deviennent obsolètes du jour au lendemain, privant les entreprises traditionnelles de toute chance de s’adapter, ce qui rend les ruptures de correspondance produit-marché de plus en plus fréquentes.
5. Bien que l’optimisme mondial envers l’IA augmente, les Asiatiques adoptent une vision particulièrement positive
Dans des pays comme la Chine (83 %), l’Indonésie (80 %) et la Thaïlande (77 %), la majorité de la population estime que les produits et services d’IA apportent plus d’avantages que d’inconvénients. En comparaison, dans des pays comme le Canada (40 %), les États-Unis (39 %) ou les Pays-Bas (36 %), cet optimisme reste nettement inférieur.
Cependant, cette perception évolue : depuis 2022, des nations auparavant sceptiques connaissent une forte hausse de l’optimisme, notamment l’Allemagne (+10 %), la France (+10 %), le Canada (+8 %), le Royaume-Uni (+8 %) et les États-Unis (+4 %).
6. L’IA renforce son influence dans la recherche scientifique, devenant un moteur clé du progrès scientifique
L’importance croissante de l’IA se reflète dans les grands prix scientifiques : deux prix Nobel ont été attribués à des travaux ayant contribué au deep learning (physique) et à son application au repliement des protéines (chimie), tandis que le prix Turing a récompensé des contributions pionnières dans le domaine de l’apprentissage par renforcement.
Il est clair que l’IA évolue à une vitesse exponentielle et imprévue, ce qui a des implications profondes pour la majorité des gens. Par conséquent, la sécurité de l’IA devient de plus en plus cruciale. Si l’IA facilite la falsification, la cryptographie, elle, la rend plus difficile. Nous attendons avec intérêt les projets cryptographiques capables d’exploiter les propriétés natives de la blockchain — vérifiabilité et transparence — pour construire des solutions pratiques dans ce domaine.
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