« Sous Trump, il faut s’attendre à tout et son contraire dans l’IA »
François Manens
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L'investisseur et cofondateur de LinkedIn, Reid Hoffman.
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L'investisseur et cofondateur de LinkedIn, Reid Hoffman.
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Reid Hoffman est un homme très demandé. Cofondateur de LinkedIn (racheté par Microsoft en 2016) devenu investisseur à succès avec sa firme Greylock, l'homme d'affaires s'est imposé comme l'une des voix les plus respectées de la Silicon Valley. Nous le rencontrons jeudi après-midi au Collège des Bernardins, en plein centre de Paris, à peine deux heures après son atterrissage à l'aéroport. Il s'entretiendra sur scène quelques heures plus tard avec la star locale, le CEO de Mistral AI Arthur Mensch, dans le cadre de la XXIe édition des Entretiens. Le milliardaire ne s'éternisera pas dans la capitale : un rendez-vous est prévu avec Emmanuel Macron le lendemain, puis il prendra l'avion direction Londres.
On ne le reverra pas dans l'Hexagone avant le Sommet pour l'action sur l'IA organisé à Paris en février 2024, où la présence de ce membre du conseil d'administration de Microsoft et ancien membre de celui d'OpenAI, relève de l'évidence. Malgré la fatigue, c'est avec entrain que l'homme d'affaires, podcasteur assidu, répond aux questions de La Tribune sur sa vision de l'intelligence artificielle.
LA TRIBUNE- L'engouement pour l'intelligence artificielle générative s'appuie en grande partie sur l'idée qu'OpenAI et ses concurrents réussiront à créer régulièrement des modèles plus puissants. Mais une partie du secteur commence à remettre en cause la croyance qu'il suffit de toujours plus de données et de puissance de calcul pour obtenir de meilleurs modèles. Comment appréhendez-vous ce risque en tant qu'investisseur ?
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REID HOFFMAN- Je ne pense pas que nous ayons déjà atteint le plafond des lois d'échelle. Une des choses à garder à l'esprit est que cette révolution de l'intelligence artificielle s'appuie sur la faculté des chercheurs à transformer la puissance de calcul en systèmes d'apprentissage. Or, il reste beaucoup d'innovations relativement évidentes à faire pour améliorer ce processus. Par exemple, de nouvelles façons de produire de la donnée sont à explorer, tout comme de nouvelles méthodes pour apprendre à partir des données.
François Manens
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