Il a manqué une idée en 2017, l'accès en 2022, la mémoire en 2025, et aujourd'hui l'autorisation de se brancher au réseau électrique
En 2017, ce qui manquait était une idée : personne ne savait faire lire un texte entier d'un coup à une machine. En 2022, l'idée existait dans des laboratoires et ce qui manquait était l'accès : personne, hors de ces laboratoires, ne pouvait s'en servir. En 2025, l'accès existait et ce qui manquait était la mémoire rapide, les puces qui nourrissent le calcul en données à la vitesse où il les consomme, produites par trois entreprises au monde, SK Hynix et Samsung en Corée, Micron aux États-Unis. En 2026, la mémoire arrive et ce qui manque est le droit de brancher les machines au réseau électrique, parce qu'un centre de calcul tire autant de courant qu'une ville et que le réseau n'est pas tenu de l'accepter. Cette page suit ce déplacement. Elle est datée, et elle vieillira.
2 ans3 ans3 ans
Juin 2017, Google
Publication de l'article "Attention Is All You Need" par huit chercheurs de Google, Ashish Vaswani en tête. Jusque-là, une machine lisait un texte mot après mot, dans l'ordre, et perdait le début en chemin. L'architecture décrite dans cet article lit tous les mots d'un coup et calcule lesquels comptent les uns pour les autres. Elle porte le nom de transformer et devient le socle de toute l'IA générative, celle qui produit du texte et des images, des dix années suivantes.
Quatre verrous physiques, un logiciel. Un verrou est un maillon que très peu d'acteurs savent fournir et sans lequel tout s'arrête. Aucun n'est fixe : cette carte est valide dix-huit mois, pas plus.
1Mémoire rapidetrois fournisseurs au monde, SK Hynix, Samsung, Micron
2Assemblageempile puce et mémoire dans un même boîtier, une entreprise dominante, TSMC
3Machines de gravureune seule entreprise au monde, ASML
4Raccordement électriquele courant existe, mais un centre tire autant qu'une ville et l'autorisation de s'y brancher se décide région par région
5Logicielles programmes sont écrits pour les puces Nvidia, avec son outil CUDA, et les réécrire coûte cher