- il y a 12 heures
Marc Zakher, vice-président et directeur général de Cerebras, était l'invité de François Sorel dans Tech & Co, la quotidienne, ce lundi 6 juillet. Il s'est penché sur la direction que Cerebras a prise pour servir des besoins de l’IA, sur BFM Business. Retrouvez l'émission du lundi au jeudi et réécoutez la en podcast.
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00:05J'ai le plaisir d'accueillir Marc Zacher. Bonsoir Marc.
00:08Bonsoir François.
00:09Merci d'être avec nous. Vous êtes le vice-président et directeur général de Cerebras.
00:13Vous vous occupez je crois de tout ce qui est Middle East, Turquie, de cette société qui est américaine.
00:20Et vous êtes ici à l'occasion du salon Raze qui se déroule à Paris.
00:25Merci de prendre quelques minutes et de venir nous parler de ce que vous faites parce que Cerebras est de
00:29la boîte qui monte.
00:31C'est l'un des concurrents les plus crédibles face à Nvidia.
00:36Et autant vous dire que c'est compliqué quand même d'être un concurrent crédible face à Nvidia parce que
00:41vous avez en plus une spécificité technique.
00:44Et vous allez nous expliquer au lieu d'assembler des GPU sur une seule carte, vous vous fabriquez une carte
00:51prête à être utilisée finalement.
00:54C'est ce qu'on appelle le Waffer Scale Engine. C'est bien ça ?
00:57C'est tout à fait ça. C'est tout à fait ça François.
01:00Merci déjà de m'accueillir. Effectivement Cerebras a pris une direction complètement différente pour servir les besoins de l'intelligence
01:07artificielle.
01:08Pour faire simple, il y a deux processus importants dans le monde de l'intelligence artificielle.
01:13Il y a le training, c'est-à-dire la création d'un modèle d'intelligence artificielle.
01:17Et longtemps jusqu'à 2025, ça a été la partie la plus importante, la création des modèles d'intelligence artificielle
01:24qui aujourd'hui sont utilisés ou de plus en plus utilisés.
01:28Cette utilisation de l'intelligence artificielle s'appelle l'inférence.
01:31Et cette inférence a des besoins qui sont complètement différents du monde du training.
01:36Et effectivement, nous avons pris le parti.
01:39L'inférence, c'est quand par exemple je tape une question sur Chagipiti et qu'elle arrive, que j'ai
01:43la réponse.
01:44C'est ça l'inférence ?
01:45C'est l'utilisation des modèles d'intelligence artificielle.
01:47Alors que le training, ça va être une IA qui va se nourrir de tout ce qu'elle trouve pour
01:52après nous sortir une réponse la plus pertinente possible.
01:55Tout à fait. Donc effectivement, les GPU, les processeurs graphiques, que ce soit Nvidia ou les autres, ont été très
02:01adaptés.
02:02Effectivement, une architecture très adaptée à ce training de l'intelligence artificielle.
02:07L'inférence crée des challenges qui sont complètement différents.
02:11Et nous pensons que l'architecture d'un grand processeur permet de résoudre l'un des problèmes les plus importants,
02:18qui est la rapidité de l'utilisation de l'intelligence artificielle.
02:22Vous savez, François, quand vous posez une question, par exemple, à ChatGPT ou à un autre modèle, tout type de
02:26modèle.
02:26Que ce soit Claude, Jiminy.
02:27Exactement. Et vous avez le temps d'aller boire trois cafés avant d'obtenir votre réponse.
02:31C'est à cause de cette architecture, effectivement, vous avez des centaines, voire des milliers de plus qui doivent se
02:36coordonner pour pouvoir répondre à votre question avec des déplacements de données assez importants.
02:41Après, ça ne prend pas quelques minutes, ça prend quelques secondes.
02:44Les cafés, il faut les boire vite quand vous dites deux ou trois cafés quand même.
02:46Ça va dépendre de votre question.
02:47Si vous faites du type...
02:48Ah oui, bien sûr.
02:49Si on pose une question, on va dire, basique, c'est relativement rapide.
02:53Exactement.
02:53Les questions basiques, ça va assez vite.
02:54Sinon, si vous posez une question assez compliquée ou que vous faites de l'agentique, par exemple, AI, ce qui
03:02devient le plus important.
03:03Bien sûr. Là, ça prend plus de temps.
03:05Là, ça peut aller à plusieurs minutes.
03:06Et c'est là où vous tirez votre épingle du jeu, avec la structure de vos processeurs, c'est ça
03:10?
03:10C'est ça. C'est-à-dire qu'on a créé, je l'ai ici, on a créé le processeur
03:13le plus grand au monde.
03:15C'est 57 fois plus grand que les plus graphiques, en moyenne.
03:20Et c'est 15 fois plus rapide que ces processeurs graphiques.
03:27Et donc, ça permet de répondre de façon quasiment instantanée.
03:30Et donc, pourquoi c'est important ?
03:31Parce que ça permet de débloquer pas mal de cas d'usages qui ne sont pas possibles.
03:34Effectivement, quand vous dites qu'on est chez nous et qu'on pose une question simple,
03:37de toute façon, que ça réponde en 5 secondes ou que ça réponde en 10 secondes ou en 8 secondes,
03:40il n'y a pas beaucoup de changements.
03:41Mais quand vous avez des applications qui doivent, justement, dans le monde de l'entreprise,
03:46révolutionner ou apporter des cas d'usage importants,
03:49on ne peut pas se permettre d'attendre plusieurs minutes entre chaque demande
03:54si elles sont utilisées des centaines de fois par jour.
03:56Et donc, ces processeurs-là, parce qu'ils sont beaucoup plus grands,
03:59ont 4 000 milliards de transistors dessus, 900 000 cores,
04:06et ce qui permet d'accélérer le computing de l'inférence
04:10jusqu'à 15 fois plus rapidement que les processeurs graphiques.
04:14Alors, vous êtes une société qui fait beaucoup parler d'elle,
04:18même si, finalement, vous n'êtes pas connu du grand public.
04:20C'est vrai que personne ne connaît, vous n'êtes pas aussi connu que Nvidia,
04:24mais vous sortez de l'ombre avec la plus grande IPO de l'histoire
04:27de l'industrie des semi-conducteurs.
04:28C'était en mai dernier, avec cette levée de fonds de 6,4 milliards de dollars.
04:32Et puis aussi, j'ai envie de dire surtout, c'est le deal avec OpenAI
04:36que vous avez signé il n'y a pas longtemps,
04:38cet accord pluriannuel pour déployer 750 mégawatts
04:42de capacité d'inférence au service d'OpenAI,
04:46et tout ça valorisé plus de 20 milliards de dollars.
04:48Donc, d'un coup, vous êtes arrivé dans la lumière
04:52en se disant, ah ouais, il n'y a pas que Nvidia, finalement.
04:55Il y a aussi Cerebras.
04:56Tout à fait. Nous sommes très fiers de l'IPO
04:58que nous avons réalisé au mois de mai.
05:00Et ça a été effectivement l'IPO, la plus grande IPO
05:03du monde des semi-conducteurs, de l'histoire des semi-conducteurs.
05:06Et nous avons également signé des accords très récemment
05:10avec des sociétés telles que OpenAI,
05:12qui est une société très importante dans le monde
05:13de l'intelligence artificielle, si ce n'est la plus importante.
05:16Et c'est pour nous un marqueur assez important
05:19parce que ça montre à quel point la rapidité et la vitesse
05:23devient extrêmement importante et est un élément concurrentiel
05:26dans le monde de l'intelligence artificielle.
05:29C'est la raison principale pour laquelle OpenAI
05:31a décidé de travailler avec nous sur ce contrat
05:33qui est le plus gros contrat qui n'a jamais été signé
05:35dans le monde de la Silicon Valley.
05:36C'est-à-dire que lorsque je poserai une question à Chagipiti,
05:39il se peut que bientôt, en fait, la réponse,
05:41les processeurs qui génèrent cette réponse
05:44soient des processeurs Cerebras.
05:46Le premier cas d'usage qui va être déployé
05:51via OpenAI sur Cerebras,
05:52et le modèle Codex qui est pour les développeurs
05:58qui va être justement une annonce
06:00qui a été faite récemment dans ce sens-là
06:03et qui va pouvoir justement fonctionner
06:06à peu près 1000 tokens par seconde
06:09pour que vous puissiez réaliser à quel point c'est rapide.
06:11Aujourd'hui, en moyenne, une intelligence artificielle
06:13basée sur des processeurs graphiques
06:17produit des réponses environ à 80 tokens par seconde.
06:20Ce modèle-là tournera environ à 1000 tokens par seconde.
06:24Donc, plus de 10 fois plus rapide
06:27que ce que vous auriez sur des processeurs
06:29de génération ancienne graphique.
06:31Si on se projette un petit peu sur le futur, vers le futur,
06:34cette inférence ultra rapide
06:37ne va pas servir qu'à l'écrit,
06:39parce qu'on voit aujourd'hui, il y a la voix
06:41qui monte en puissance.
06:42Aujourd'hui, on peut poser des questions à Chagipiti,
06:44demain, on posera des questions à Siri,
06:47c'est déjà le cas avec Alexa+, etc.
06:49Il y a la robotique aussi qui arrive.
06:52Est-ce que vous avez des cartes à jouer aussi
06:54dans ces nouveaux usages liés à l'intelligence artificielle qui arrivent ?
06:58Absolument, il y a des cas d'usages
06:59qui sont extrêmement sensibles à la latence,
07:02à la rapidité de l'exécution de l'intelligence artificielle
07:04et qui ne peuvent être débloqués
07:05que si l'intelligence artificielle fonctionne très rapidement.
07:09François.
07:10Et donc, effectivement, la voix est un sujet
07:12qui est un très bon exemple.
07:16D'autres cas d'usages sont extrêmement sensibles
07:18à la latence et c'est là où, effectivement,
07:21nos clients accélèrent avec l'utilisation de CRS.
07:25Tout à l'heure, on évoquait dans le premier sujet de Tech&Co
07:27l'explosion du prix des tokens
07:29et aussi cette petite musique qui commence à arriver
07:32de certaines grandes industries américaines
07:35qui font ses têtes baissées vers l'IA
07:38et qui, parfois, rebrouchent chemin
07:41et réembauchent des gens, des ingénieurs
07:43alors qu'elle s'était dit
07:44que l'IA va complètement bouleverser ces métiers-là
07:47et va les faire disparaître.
07:49Est-ce que c'est un sujet qui vous intéresse
07:52et est-ce que, parfois, il y a des erreurs
07:54qui ont été faites sur l'IA, justement ?
07:55Il est possible, comme toute technologie,
07:57comme toute innovation,
07:58et les gens testent, essayent et découvrent les cas d'usage
08:01et, effectivement, il peut y avoir des erreurs qui sont faites.
08:03Ce que je peux vous dire, c'est que
08:05je ne pense pas que l'intelligence artificielle
08:07a juste pour but de remplacer du travail
08:09qui a été fait par l'humain.
08:11L'intelligence artificielle débloque des cas d'usage
08:13qui n'auraient pas été possibles si nous ne l'avons pas.
08:15Je vais vous donner un exemple.
08:17Netflix, c'est une société qui existe depuis très, très longtemps.
08:19Vous connaissez Netflix depuis, peut-être, les années 90.
08:21Qu'est-ce que faisait Netflix à l'époque ?
08:23Ils envoyaient des DVD, des films, dans des enveloppes.
08:28C'était le premier modèle économique de Netflix.
08:30Exactement.
08:31Vous avez peut-être connu ça, je m'en souviens aussi.
08:34C'était aux États-Unis.
08:35Je crois qu'ils ne sont jamais arrivés
08:37à lancer ce service en France.
08:39Je ne m'en souviens pas.
08:40Je crois que c'était aux US.
08:40J'étais beaucoup trop jeune.
08:41Bien sûr, c'est ça.
08:42Et puis après, ils ont pivoté.
08:45Ils sont intéressés au streaming.
08:47Exactement.
08:47Lorsqu'Internet est devenu rapide,
08:49qu'est-ce qui s'est passé pour Netflix ?
08:50Ils ne se sont pas mis à envoyer des DVD plus rapidement.
08:52Ce qu'ils ont fait, c'est qu'ils sont devenus
08:54un studio de movie.
08:57Est-ce qu'on a un movie studio ?
08:59Et donc, c'est ce qu'on pense
09:00qui va se passer avec l'intelligence artificielle.
09:02C'est-à-dire que plus vous allez avoir
09:03une intelligence artificielle rapide,
09:05plus il y aura des cas d'usage,
09:06plus il y aura des utilisations
09:07que vous n'aurez pas pu imaginer
09:09si l'intelligence artificielle n'était pas rapide.
09:11Et donc, c'est là où on va.
09:12Effectivement, l'innovation prend son temps
09:16pour arriver à ce moment-là.
09:18Marc, vous êtes français d'origine égyptienne.
09:21Vous vivez donc du côté de Dubaï, je crois, maintenant.
09:24Vous représentez la société Cérébrasse
09:26dans tout le Middle East.
09:28J'aimerais qu'on revienne en France.
09:31Qu'est-ce que vous pensez de notre avancée ou pas
09:35dans le domaine de l'intelligence artificielle ?
09:37On a des sommités dans l'IA, mais bon, on a Mistral.
09:40Mais à part ça, on n'a pas grand-chose.
09:43Est-ce que, finalement, voir passer comme ça
09:46ces innovations entre la Chine et les États-Unis,
09:48vous, en tant que Français,
09:49travaillant dans une boîte américaine,
09:51quel est votre point de vue là-dessus ?
09:52Je pense que la France a une position
09:54extrêmement importante à jouer.
09:56Elle a la capacité et toujours la possibilité
09:58de jouer un rôle très, très important.
10:00Je vais vous expliquer mon point de vue.
10:02Je pense que la souveraineté,
10:04en tout cas dans l'intelligence artificielle,
10:05c'est l'inverse de la dépendance.
10:07Et concrètement, on pourrait résumer ça.
10:09Est-ce que je loue ou est-ce que je possède
10:12mes infrastructures ?
10:13Et on vulgarise beaucoup l'intelligence artificielle
10:16et on la diminue souvent au modèle,
10:18effectivement, au modèle d'intelligence artificielle.
10:21Certes, nous avons un champion français
10:23et tout le monde est fier d'avoir ce champion français
10:25dans le monde des modèles d'intelligence artificielle Mistral.
10:28Mais l'intelligence artificielle ne se résume pas
10:30qu'à cette couche-là.
10:31C'est plusieurs couches
10:33qui va du data center à l'énergie.
10:36Oui, aux API, aux logiciels, etc.
10:39Aux infrastructures.
10:41Et la souveraineté,
10:42c'est le fait de pouvoir maîtriser
10:44non seulement ses capacités,
10:46mais également ses technologies
10:48et également ses innovations.
10:51Et donc, la France a des talents,
10:54elle a de l'énergie,
10:55elle a tout ce qu'il faut pour pouvoir construire ça.
10:56Il y a une chose qui fait
10:57que certaines autres régions du monde
10:59avancent peut-être un petit peu plus vite
11:00sur le pouvoir de décision.
11:02C'est-à-dire que l'énergie, ils l'ont,
11:05la vision, ils l'ont,
11:06mais ils vont un petit peu plus vite
11:07sur la prise de décision.
11:08Donc, la France pourrait aller
11:10prendre une part très importante
11:12si la décision allait beaucoup plus vite.
11:14Donc, à votre avis,
11:14plus de data center, c'est ça ?
11:16Plus de...
11:17Nous avons la capacité de l'avoir.
11:19C'est-à-dire que l'énergie,
11:20les data centers,
11:21le frein aujourd'hui au data center,
11:24c'est essentiellement la ressource,
11:25c'est de l'énergie.
11:26Nous avons la chance d'avoir justement...
11:28Une énergie abondante
11:29et décarbonée en plus avec le nucléaire.
11:32Donc, la construction de ces data centers
11:33est très importante.
11:35Ensuite, la maîtrise des infrastructures
11:36sur notre sol est très importante.
11:39C'est-à-dire de ne pas aller chercher
11:40cette infrastructure
11:41et de la louer à l'extérieur.
11:43C'est un deuxième point.
11:45La maîtrise des modèles
11:47d'intelligence artificielle,
11:48que ce soit des modèles propriétaires,
11:51que ce soit Mistral
11:51ou des modèles open source,
11:53de les avoir sur notre territoire
11:54et de maîtriser ce que fait
11:55ce modèle-là sur ces infrastructures.
11:57Ces couches-là sont importantes.
11:59Il n'y a pas une couche
12:00plus importante que l'autre.
12:01Le fait de pouvoir maîtriser
12:02toutes ces couches de l'intelligence artificielle
12:04fait qu'une nation sera souveraine ou pas.
12:06Le fait de pouvoir avancer vite
12:08permettra de prendre une avance ou pas
12:10par rapport aux autres.
12:10Et c'est d'ailleurs un peu la stratégie de Mistral
12:12d'être sur toutes les couches
12:13de cette intelligence artificielle
12:15on va dire de l'IA pur
12:17mais aussi dans le stockage des données
12:19etc.
12:20Merci beaucoup Marc.
12:21Merci d'être passé par le plateau Tech & Co.
12:23Merci à vous.
12:24Marc Zacher, vice-président
12:26et directeur général de Cérébrass
12:27pour tout ce qui touche le Midaliste.
12:30Et à très bientôt.
12:32Voilà, on va suivre en tous les cas
12:32Cérébrass de près.
12:34Merci.
12:34Merci François.
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