L'IA est le Computer

L'IA est le Computer

Nous avons récemment lancé Perplexity Computer. Cette publication explique notre démarche à ce sujet.

Toutes les quelques semaines, un nouveau produit d'IA est lancé et déclenche une panique sur le marché. Qu'il s'agisse d'une nouvelle initiative, d'un agent ou de quoi que ce soit d'autre, je peux vous dire une chose qu'il ne peut pas faire.

Même avec le meilleur modèle d'IA au monde, il ne peut pas accomplir son meilleur travail pour vous.

Comment le sais-je ? Parce que l'état des modèles de pointe est devenu si avancé que pour en tirer le meilleur parti, vous avez besoin de différents modèles travaillant ensemble. La plus grande faiblesse de Claude est qu'il ne collabore qu'avec Claude.

Aucune famille de modèles ne peut fonctionner à son plus haut niveau sans les talents des autres. À mesure que les modèles gagnent en puissance, nous constatons leur spécialisation. Le futur de l'IA réside dans le fait que votre meilleur travail sera accompli lorsque différents modèles travailleront ensemble.

En IA, nous appelons cela l'« orchestration » ou parfois le « harnais ». Quoi qu'il en soit, la performance supérieure de l'orchestration multi-modèle surpasse largement tout ce qu'une famille de modèles individuelle peut accomplir.

La prochaine phase de l'IA doit être massivement multi-modèle. C'est Perplexity Computer. Dix-neuf modèles sont disponibles en arrière-plan, et les résultats m'ont impressionné plus que tout autre chose en IA depuis un moment.

Voici comment cela a vu le jour.

Comment Computer a été conçu

Au début, nous avions nommé notre expérience ASI. Cela ne signifiait pas grand-chose, mais nous l'appelions parfois « Artificial Super Intelligence » (Superintelligence artificielle). (Cela aurait pu signifier « Another Slack Integration » [Une autre intégration Slack], car c'est là qu'elle résidait au départ.)

Nous le concevions comme un travailleur numérique. Vous envoyez une tâche au travailleur sur Slack, et il se met au travail. Il délègue, crée des sous-agents pour différentes tâches, fabrique des fichiers pour s'aider lors de la prochaine étape, trouve des informations essentielles et fait le point occasionnellement, uniquement si nécessaire. Vous pouviez aller vous coucher et vous réveiller avec des semaines de travail accomplies. Ou vous pouviez lui demander de travailler pendant des semaines, et il continuerait de manière fiable et répétée.

Pendant ce temps, le monde a découvert Clawdbot, devenu OpenClaw. C'était intéressant, si vous aimez que des logiciels malveillants lisent vos textes. Nous pouvions voir que l'ASI était plus sûre et infiniment plus performante : elle disposait d'un système de fichiers, était connectée à des centaines d'outils, pouvait lire et écrire dans des fichiers, écrire du code, utiliser des outils CLI, naviguer sur Internet et était capable d'orchestrer chaque tâche vers les bons sous-agents utilisant le meilleur modèle adapté à cette tâche. Le tout au sein d'un bac à sable de développement sécurisé dans le nuage.

En fait, l'ASI n'était pas vraiment un travailleur numérique distant. Avec l'accès à un système de fichiers, un shell pour exécuter du code en toute sécurité et un navigateur pour accéder aux applications Web et aux connecteurs, l'ASI était essentiellement un ordinateur. Votre ordinateur. L'ordinateur.

Nous l'avons donc officiellement nommé Perplexity Computer.

Pourquoi le Web est important

En 2011, Google a eu l'idée qu'on pouvait lancer un ordinateur avec seulement Internet, des fichiers et un terminal bash. Il s'appelait le Chromebook. Google a eu raison de comprendre que l'élément le plus important de l'ordinateur est qu'il dispose d'un accès au Web.

Le Web est l'endroit où nous travaillons et communiquons. C'est également notre dispositif de stockage, au sens propre comme au figuré. Il contient de vastes quantités de données, d'informations et de connaissances. Certaines partagées, d'autres personnelles.

Si vous considérez le Web comme un système de stockage de connaissances, il a toujours été très performant pour la fonction ÉCRITURE. Le premier blogue a été publié au début des années 90, et la publication et le stockage de connaissances sur le Web n'ont cessé de croître depuis.

Ce que Google a sous-estimé avec le Chromebook, c'est que le plus grand problème du Web en tant que système de stockage est en réalité la fonction LECTURE. Pour lire les connaissances sur le Web, nous avons compté sur une recherche algorithmique qui n'a pratiquement pas changé depuis 28 ans.

Les moteurs de recherche, en tant que moyen d'accéder aux connaissances, n'ont jamais été capables d'effectuer une Recherche approfondie, de synthétiser ou de résumer. Les moteurs de recherche ne peuvent pas non plus se comporter comme un agent pour accéder à des connaissances sur le Web qui nécessitent une action pour être atteintes.

L'IA est ensuite arrivée. Perplexity a créé le premier moteur de réponses, et les autres ont suivi. Nous sommes restés concentrés sur une IA précise, en accordant une attention particulière à la Recherche approfondie. C'est parce que lorsque l'IA peut trouver, analyser, raisonner et présenter avec précision toutes les connaissances du Web ouvert, le problème de la LECTURE est enfin résolu.

Si Internet est le disque de stockage des connaissances de la Terre, Perplexity a résolu la fonction de lecture.

Une fois que le Web est un système de stockage en lecture/écriture entièrement fonctionnel, doté d'agents capables de naviguer et d'accomplir des tâches, la seule chose qui manque à l'ordinateur est tout ce qui est personnel.

La mémoire persistante rend un ordinateur personnel. Il possède des fichiers et des outils, qui sont vos fichiers et vos outils, privés et adaptés à vos préférences. L'ordinateur doit être capable de travailler avec eux pour vous, personnellement.

Les ordinateurs créent également. Ils fabriquent de véritables artefacts tels que du code, des documents et des fichiers. Ils stockent les fichiers, les récupèrent, en écrivent de nouveaux, y accèdent. L'IA peut faire toutes ces choses. Enfin, lorsque l'IA accomplit tout ce travail, vous devez avoir à disposition différents modèles de pointe pour les différentes tâches de l'ordinateur.

Tout ordinateur utile nécessite trop de compétences différentes pour qu'un seul modèle puisse toutes les maîtriser. L'orchestration est essentielle pour l'ordinateur.

Il est possible que cela signifie que le code strict du système d'exploitation devienne une protection moins solide pour les fabricants d'appareils à mesure que l'IA progresse. Je l'ignore. Ce que nous savons, c'est que l'ordinateur est le système d'orchestration.

Pourquoi l'orchestration est importante

Steve Jobs a dit : « Les musiciens jouent de leurs instruments. Je joue de l'orchestre. » L'IA est similaire. Un Stradivarius possède certaines caractéristiques, et nous sommes émerveillés par son son et son savoir-faire. Mais il ne peut toujours pas vous ébranler comme une grosse caisse, et la caisse ne peut pas vous émouvoir comme la Symphonie de Mahler.

Les créateurs de modèles sont les Antonio Stradivari de notre époque. Je ne dis pas cela de manière irrespectueuse. Je suis en admiration devant chaque nouvelle capacité des modèles et je soutiens passionnément le travail des laboratoires de pointe. Ils font avancer notre avenir.

Mais nous constatons désormais que les modèles se spécialisent au lieu de se banaliser. Lorsque vous construisez des agents avec eux, ils possèdent différents talents, comme n'importe quel travailleur. L'un est meilleur en raisonnement. Un autre en code. Un autre en rédaction créative. Ce qui importe, c'est la façon dont vous les orchestrez.

L'orchestration entre modèles et familles est la seule façon de construire un système suffisamment polyvalent pour gérer du travail réel. Lorsque vous avez besoin d'une Recherche approfondie pour étayer une décision, vous voulez un modèle optimisé pour la précision et la récupération. Lorsque vous devez écrire du code, vous voulez un modèle entraîné sur des milliards de lignes de bases de code de production.

Que vous managiez une équipe de personnes ou une symphonie de musiciens, un travail de haute qualité a toujours fonctionné ainsi. Les agents d'IA ne font pas exception.

Pour les flux de travail, l'élément différenciateur est le harnais. Un planificateur décompose les objectifs complexes en sous-tâches. Un orchestrateur assigne ces tâches aux bons agents, fait respecter les règles et gère l'exécution. Des sous-agents spécialisés effectuent des actions ciblées. La mémoire partagée stocke le contexte et les apprentisages pour assurer la continuité. En d'autres termes, l'intelligence est l'ordinateur.

La prochaine évolution de l'ordinateur

Il y a 400 ans, un « computer » était l'apprenti d'un astronome. (Les gens qui nommaient les comètes.)

Ensuite, l'ordinateur a été mécanique, puis électromécanique, puis numérique. Vers 1974, l'interface graphique (GUI) a fait son apparition. Grâce à l'interface graphique, nous avons pu travailler avec l'ordinateur de nouvelles manières. Nous pouvions lui déléguer des tâches et observer son travail. Plus tard, l'écran s'est replié sur le clavier pour devenir un ordinateur personnel et portable.

C'est un lieu commun de dire que la prochaine évolution de l'ordinateur a eu lieu lorsque Steve Jobs a placé l'ordinateur personnel dans la poche de tout le monde. Aujourd'hui, il semble plus exact de dire qu'il a placé un écran sous les yeux de tout le monde. Tout le monde fait défiler du contenu. Au cours des 49 dernières années, l'interface graphique a évolué, passant d'un moyen de contrôler l'ordinateur à un moyen par lequel l'ordinateur nous contrôle.

L'épuisement face à ce modèle ne cesse de croître. La ruée vers les Mac Mini lors de la mode d'OpenClaw en a été un parfait exemple. Les interfaces graphiques sont nécessaires, mais elles ne le sont pas toujours.

Les modèles d'IA sont enfin devenus assez avancés pour redonner à l'ordinateur sa véritable signification : travailler de manière autonome, précise et asynchrone, afin de nous libérer de l'obligation de le regarder travailler.

La souris, l'interface graphique et le clavier sont toutes des technologies importantes, mais ce sont des interfaces. Et à moins de vouloir un cheval entièrement autonome, vous devez admettre que l'interface n'a jamais eu autant d'importance que l'ordinateur.

L'avenir est Computer

Les modèles d'IA deviennent si performants que les produits conçus autour d'eux ont constitué un frein pour démontrer leur véritable potentiel. L'interface utilisateur de clavardage est idéale pour obtenir des réponses, et les agents le sont pour des tâches individuelles. Pendant ce temps, l'interface utilisateur pour des flux de travail entiers a toujours été l'ordinateur.

L'IA est désormais résolument multi-modale. Elle comprend et génère de nombreuses formes de données au sein d'un système cohérent unique. Jensen et d'autres ont affirmé que l'avenir de l'IA devait également être multi-modèle. Ils ont raison ; les modèles spécialisés doivent collaborer comme une équipe. Il serait peut-être plus exact de dire que l'avenir de l'IA est massivement multi-modèle.

À mesure que l'IA remplace une plus grande partie des fonctions de l'ordinateur lui-même, l'activité centrale de ce dernier sera l'orchestration massivement multi-modèle.

Et nous n'en sommes qu'au début. En 2025, un nouveau modèle de pointe est entré sur le marché, en moyenne, tous les 17 jours. À chaque nouvelle avancée des capacités de l'IA, un autre musicien monte sur scène pour prendre sa place dans la symphonie. Le chef d'orchestre tape de sa baguette. L'ordinateur se met au travail.

Essayez Computer dès aujourd'hui.