Le Comité de coopération en matière de politique d'IA (Président Lim Woo-hyung, codirecteur de l'Institut de recherche sur l'IA de LG) sous l'égide de l'Association coréenne de l'industrie de l'intelligence artificielle et des logiciels (Président Cho Jun-hee, KOSA) a annoncé le jeudi 19 février avoir publié le « Rapport sur la stratégie d'utilisation des GPU du secteur public » contenant des plans de mise en œuvre spécifiques pour que la Corée devienne l'une des trois principales puissances mondiales en matière d'IA (G3).
Ce rapport présente, du point de vue industriel, des pistes pour optimiser l'utilisation des unités de traitement graphique (GPU) que le gouvernement acquerra d'ici 2030. Il souligne notamment la courte durée de vie des GPU (3 à 5 ans) et l'insuffisance de la demande au regard de l'envergure de l'infrastructure. Il met en garde contre le risque, si les taux d'utilisation ne sont pas maximisés dès le départ, que ces actifs, ayant fait l'objet d'investissements massifs, ne soient finalement que des rebuts. En conséquence, il recommande un changement radical d'orientation de la politique nationale, passant d'une course à la propriété des infrastructures à une course à leur utilisation industrielle.
Le Comité de coopération en matière de politique d'IA a présenté quatre stratégies clés dans son rapport.
Premièrement, l'État doit devenir le premier client et dynamiser le marché initial. Il a insisté sur la nécessité de lever l'incertitude du marché en imposant l'adoption d'une IA développée localement dans les secteurs publics tels que l'administration et la défense nationale. Il a également souligné l'importance de mettre en place un guichet unique accompagnant l'ensemble du processus, du diagnostic à la mise en œuvre, pour les PME manufacturières dont le taux d'adoption de l'IA est faible.
Deuxièmement, la structure budgétaire, actuellement fortement axée sur l'acquisition de matériel, doit être réformée afin de prendre en compte la valeur des logiciels et des données. Pour permettre aux entreprises de répondre rapidement aux besoins opérationnels, un processus d'évaluation continue des projets financés par l'État devrait être mis en place. Par ailleurs, un système de soutien pluriannuel devrait être instauré afin de garantir un environnement de recherche optimal pendant une durée maximale de trois ans (2+1 ans) pour les entreprises les plus performantes.
Troisièmement, afin d'améliorer l'efficacité de l'infrastructure, les phases d'apprentissage et d'inférence doivent être stratégiquement séparées. Tandis que les GPU NVIDIA devraient être massivement utilisés pour le développement de modèles complexes (entraînement), les NPU de fabrication locale devraient être mises à contribution pour le service public (inférence) afin de garantir des résultats préliminaires pour les puces produites localement.
Quatrièmement, nous devons former des ingénieurs en IA compétents et des « architectes de supercalculateurs ». Il a souligné la nécessité de perfectionner les compétences des professionnels chevronnés du secteur possédant des connaissances du domaine afin qu'ils acquièrent des capacités en IA, ainsi que de développer systématiquement des architectes capables de concevoir et d'exploiter de manière optimale des clusters GPU à grande échelle au niveau national.
Lim Woo-hyung, président du Comité de coopération en matière de politique d'IA et codirecteur de l'Institut de recherche sur l'IA de LG, a déclaré : « Maintenant que la sécurisation des GPU est devenue une évidence, le moment est idéal pour réaliser le bond en avant de l'IA G3 », et « La collaboration public-privé, où le secteur public prend l'initiative et le secteur privé répond par une ingénierie créative, est plus urgente que jamais. »
Le président de KOSA, Cho Jun-hee, a déclaré : « Nous devons garantir la compétitivité de nos exportations mondiales en développant une solution d'IA complète, s'appuyant sur les données de production de pointe de notre pays. » Il a ajouté : « L'association jouera un rôle moteur dans la création d'un écosystème sain où le budget de l'État ne se limite pas à l'achat de matériel, comme les GPU, mais reconnaît pleinement la valeur des logiciels, notamment par la prise en charge des coûts liés aux processus d'IA. »
Le rapport complet est disponible sur le site web de KOSA .
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