SpaceX étudie une piste pour le moins inhabituelle afin d’améliorer l’intelligence artificielle d’Elon Musk. En interne, l’entreprise discute de l’achat de données clients et d’informations opérationnelles auprès de start-up en difficulté financière ou ayant déjà cessé leurs activités.

Ces données pourraient notamment servir à entraîner Grok. La société d’IA de Musk cherche ainsi de nouveaux moyens, potentiellement moins coûteux, d’accéder à des données d’entraînement de valeur.

SpaceXAI lorgne les données de start-up en difficulté

Selon Bloomberg, les discussions au sein des équipes de SpaceXAI restent pour l’instant informelles. Rien ne garantit donc qu’un accord soit effectivement conclu. Les sources de l’agence de presse ont souhaité garder l’anonymat, les projets n’étant pas publics. SpaceX n’a pas répondu à une demande de commentaire.

L’idée est relativement simple. Des start-up qui font faillite ou mettent fin à leurs activités peuvent laisser derrière elles d’importants volumes d’informations sur leurs clients et leur fonctionnement interne. Pour une entreprise d’IA, ces données peuvent être précieuses, car elles permettent d’entraîner des modèles sur des tâches spécifiques.

SpaceXAI s’intéresserait surtout aux données opérationnelles et aux informations clients. Une partie d’entre elles pourrait, selon les sources, être utilisée pour poursuivre le développement de Grok.

Google a déjà suivi une stratégie comparable. Le groupe avait proposé 10 millions de dollars pour acquérir les données d’entreprise de Spirit Airlines, compagnie aérienne américaine qui a cessé ses activités. Cette offre avait également suscité des inquiétudes en matière de protection de la vie privée, notamment parmi d’anciens salariés.

Musk cherche de nouveaux leviers dans la bataille de l’IA

L’éventuel achat de jeux de données externes s’inscrit dans la concurrence croissante autour de l’intelligence artificielle. Les activités spatiales, de communication par satellite et d’IA de Musk sont réunies au sein d’un groupe qui tente de réduire son retard sur des acteurs comme OpenAI et Anthropic.

L’enjeu ne se limite pas à disposer d’ordinateurs toujours plus puissants. La qualité des données d’entraînement est elle aussi déterminante. Plus les informations utilisées pour entraîner un modèle d’IA sont exploitables et spécifiques, plus le modèle apprend efficacement à accomplir certaines tâches.

Pour SpaceXAI, cette approche marquerait un changement. L’entreprise, auparavant connue sous le nom de xAI, s’appuyait jusqu’ici notamment sur des données issues du réseau social X. Elle travaille aussi avec ses propres entraîneurs d’IA, chargés d’aider à améliorer les modèles.

Des données d’entreprise externes ajouteraient ainsi une nouvelle source d’information. Les données issues du fonctionnement quotidien des sociétés peuvent être particulièrement intéressantes pour des modèles appelés, à terme, à servir des clients professionnels.

Dans le même temps, l’équipe chargée des données d’entraînement connaît des changements. Ce groupe interne d’entraîneurs d’IA aide notamment les ingénieurs à améliorer les modèles sur des sujets comme la finance, la science, voire l’humour.

Ce département a récemment été confronté à des départs et à des changements stratégiques. SpaceXAI a temporairement suspendu, plus tôt cette année, le recrutement de nouveaux entraîneurs d’IA. La direction de l’équipe a ensuite également été modifiée.

Jack Garabedian, qui a travaillé pendant plusieurs années chez Starlink, le service d’Internet par satellite, en a désormais pris la tête. Il a remplacé le jeune ingénieur Diego Pasini.

Selon les sources, Garabedian cherche depuis à mettre davantage d’ordre dans l’organisation. De nouveaux processus et de nouvelles réunions ont été instaurés, tandis que des objectifs plus clairs ont été fixés pour les données servant à entraîner les systèmes d’IA.

Reste à savoir si des données clients de start-up en faillite finiront par en faire partie. D’après Bloomberg, les discussions internes n’en seraient encore qu’à un stade préliminaire.

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