Avec GPT-4o, OpenAI a mis au point une IA multimodale, capable d’accomplir des tâches diverses – lecture, dialogue, vision – avec une ambition claire : tendre vers une intelligence artificielle générale. Cette approche préconise une structure monolithique pour les applications qui mobilisent l’intelligence artificielle. Plutôt qu’utiliser plusieurs modèles spécialisés, il faudrait s’appuyer sur une seule IA pour tout faire. Cette vision monolithique s’oppose cependant à l’architecture logicielle traditionnelle qui recommande une structure modulaire. Faut-il donc déconstruire l'IA monolithique et la décomposer en IA modulaires ?

Avec ce talk, nous explorerons différentes significations du verbe "déconstruire" pour mieux saisir les enjeux actuels de l'IA. Nous examinerons les avantages et les inconvénients de l'architecture monolithique par rapport à une architecture modulaire dans le contexte de l'IA à travers des exemples d’applications. En passant de modèles spécialisés à une IA monolithique, on transfère la complexité du code vers l'IA elle-même. C’est pourquoi, nous viendrons ensuite déconstruire ou plutôt démonter une IA pour décrypter son architecture complexe.