Après avoir adopté GPT 6 Astra, je peux vous dire que le monde du code agentique a été secoué par sa puissance.
Malgré les communiqués qui vont dans le sens du ralentissement par crainte de créer un outil incontrolable, OpenAI a tout de même annoncé le successeur d'Astra pour le mois prochain.
Vers un GPT encore plus puissant ?
On peut en parler... Ca fait plus de 20 ans que je code et pourtant, GPT 6 est vraiment un outil qui m'a surpris.
Puissant, avenant, il semble presque tout voir et intercepter d'avance. Je vous avoue que je suis assez choqué après utilisation.
Pourtant, est-ce raisonnable d'aller encore plus loin avec une mise à jour de ce qui marche déjà très bien ?
On est plusieurs à se poser la question et à mon avis, il faudrait arrêter la sur enchère, du moins pour un instant et commencer à optimiser... Comme le fait la Chine.
La Chine n'a pas d'autre choix que de tout optimiser à chaque fois. Ayant moins accès aux ressources matérielles, elle a dû se débrouiller pour produire elle même et proposer des outils puissants, tout en restant compétitif sur les prix et frugal sur le matériel.
Si on pense que cette démarche est subie de sa part et que celle-ci n'en fait pas un modèle, détrompez-vous.
Lorsque l'on trace une courbe de la consommation en ressource dans le temps, on peut prendre une trajectoire exponentielle, comme semble le faire les Etats-Unis.
Tout est plus puissant... mais plus cher à produire, encore et toujours plus.
Donc gagner de la puissance revient inévitablement à consommer et payer plus pour du matériel nouveau.
La Chine de l'autre côté adopte un modèle Jugaad. Mais loin d'être juste low-cost, je dirai que c'est plutôt cost efficient.
Et à terme, le pays qui aura la plus belle courbe de progression risque forcément d'être la Chine. Parce qu'un modèle obèse n'est pas viable dans la durée.
Maintenant, si je veux répondre à la question: est-ce qu'on attend un GPT 7 encore plus puissant ?
Je répondrai que j'attends un GPT 7 qui est plus optimisé: qui demande moins de tokens pour effectuer une tâche ou qui a besoin de moins de ressources dans les datacenter pour fonctionner.
Parce que le gain serait plus profitable à terme qu'un modèle encore plus puissant mais qui coûte toujours plus à faire tourner...
