L'Allen Institute for Artificial Intelligence, communément appelé AI2, est un institut de recherche à but non lucratif en intelligence artificielle basé à Seattle, dans l'État de Washington. Il a été fondé en 2014 par Paul Allen, cofondateur de Microsoft, qui avait auparavant financé l'Allen Institute for Brain Science et cherchait à appliquer une ambition philanthropique similaire à la recherche en IA. Oren Etzioni a été le premier directeur général de l'institut depuis sa fondation jusqu'en 2022.
Histoire
AI2 s'est positionné dès le départ comme un contrepoids axé sur la recherche face aux laboratoires d'IA commerciaux émergents dans la Silicon Valley. Les premiers projets comprenaient Semantic Scholar, un moteur de recherche académique gratuit qui applique le apprentissage automatique et le traitement du langage naturel à la littérature scientifique, et AllenNLP, une bibliothèque open source basée sur PyTorch pour la recherche en TAL. L'institut a également incubé PRIOR, un groupe de vision par ordinateur, et a soutenu des entreprises dérivées issues de groupes de recherche internes. La mort de Paul Allen en 2018 n'a pas mis fin à l'institut ; il a continué sous la dotation de sa succession et sous une direction ultérieure, notamment celle d'Ali Farhadi.
OLMo et recherche ouverte
La contribution la plus visible d'AI2 au paysage plus large des grands modèles de langage est venue avec OLMo (Open Language Model), publié à partir de 2024. Contrairement à la plupart des modèles de pointe issus de laboratoires comme OpenAI, Anthropic et Google DeepMind, OLMo a été publié avec ses données d'entraînement complètes (le corpus Dolma), le code d'entraînement et d'évaluation, ainsi que des points de contrôle intermédiaires, et pas seulement les poids finaux. Cela en a fait l'un des rares modèles véritablement à poids ouverts où les chercheurs pouvaient étudier l'ensemble du processus d'entraînement plutôt que seulement l'artefact final, une distinction qu'AI2 a défendue comme essentielle pour une science reproductible et pour l'étude des capacités émergentes et des effets des données d'entraînement. Les versions ultérieures d'OLMo ont amélioré les performances sur les benchmarks tout en maintenant la philosophie de publication entièrement ouverte, et AI2 a publié des recherches complémentaires sur la curation des données, le fine-tuning et l'ajustement par instructions.
Réception et impact
L'approche entièrement ouverte d'AI2 a été citée par des chercheurs et des décideurs politiques comme point de référence dans les débats sur l'gouvernance de l'IA et la transparence des données d'entraînement utilisées par les laboratoires commerciaux, dont plusieurs font face à des poursuites pour droits d'auteur concernant des corpus d'entraînement non divulgués. Étant donné que les modèles OLMo sont généralement en retrait par rapport aux modèles propriétaires de premier plan et même aux meilleurs modèles à poids ouverts comme Llama ou Qwen sur de nombreux benchmarks, la contribution d'AI2 est souvent présentée moins comme une revendication concurrentielle de capacité de pointe que comme un projet d'infrastructure et de transparence pour la communauté de recherche au sens large. L'institut continue de fonctionner comme une organisation à but non lucratif aux côtés des laboratoires d'IA à but lucratif, finançant des outils, des ensembles de données et des modèles ouverts que les chercheurs en aval et les petites entreprises peuvent utiliser sans restrictions de licence.