Je suis récemment tombé sur une ressource fascinante : une chronologie interactive qui retrace l’évolution des grands modèles de langage (LLMs), de Transformer (2017) jusqu’aux modèles les plus récents. Cette chronologie sur https://llm-timeline.com/ est une excellente façon de prendre du recul sur l’évolution de l’IA générative et de mesurer le chemin parcouru depuis 2017.

Depuis plusieurs années, Nvidia domine le marché des puces pour l’IA avec ses GPU captant plus de 80 % des parts de marché dans les data centers. Cette année 2026 marquerait un tournant, car le paysage évolue rapidement. L’inférence, le processus où un modèle (ChatGPT, Mistral) entraîné utilise de nouvelles données pour produire une réponse, est le terrain de jeu d’une bataille qui s’annonce féroce. Et pour cause : elle représente jusqu’à 90 % des coûts opérationnels des grands modèles de langage.