Début novembre, Microsoft a rendu publique une demande de brevet qui envisage, avec le consentement de l'utilisateur, de confier des tâches d'entraînement d'IA aux ordinateurs et téléphones lorsqu'ils sont inactifs. La rémunération prendrait la forme d'argent, de crédits sur la boutique de logiciels ou d'un accès prioritaire aux modèles.
Le brevet s'intitule « Opportunistic Micro-training on Edge Devices Using Spare GPU Utilization » (micro-entraînement opportuniste sur des appareils en périphérie grâce au GPU disponible), numéro de publication US-20260349820-A1, publié le 5 novembre. Le service de recherche de brevets Patentlyze a été le premier à le remarquer, puis des médias tech comme TechSpot et Insider Gaming l'ont relayé.
Ce que dit le brevet
Selon la description, l'appareil participant doit d'abord être autorisé par l'utilisateur. Le système relève en continu le taux d'occupation du CPU et du GPU, l'utilisation de la mémoire, la température, la consommation électrique, la bande passante de la mémoire vidéo et la profondeur de la file de calcul, afin de déterminer quand l'appareil est inactif et quelle puissance de calcul il peut libérer.
Les tâches d'entraînement sont découpées en « microtâches », réparties selon le degré d'inactivité de l'appareil et la précision de ses résultats antérieurs. Le réseau d'entraînement du schéma du brevet représente à la fois des serveurs, des ordinateurs de bureau et des smartphones : les téléphones sont donc bien dans le périmètre.
Le brevet contient un autre détail : lorsque le GPU est occupé ou que la température est élevée, le système réduit la fréquence de ses vérifications pour déranger moins l'utilisateur. Le brevet affirme qu'il faut éviter de ralentir les applications, d'épuiser la batterie trop vite ou de faire surchauffer l'appareil.
Côté rémunération, trois formes sont prévues : de l'argent, des crédits logiciels, ou l'usage des modèles auxquels on a soi-même contribué. Selon l'interprétation d'Insider Gaming, ceux qui utiliseraient cette puissance pour entraîner des modèles pourraient être des tiers manquant de ressources de calcul, Microsoft jouant les intermédiaires.
Des initiatives comparables existent depuis plus de vingt ans
L'idée de mettre en commun des ordinateurs inutilisés pour calculer est ancienne. Folding@home, lancé par Stanford en 2000, permettait à des volontaires de simuler le repliement des protéines avec leurs ordinateurs personnels ; la plateforme BOINC de Berkeley a étendu la même méthode à toute une série de projets scientifiques en astronomie, en climatologie et ailleurs. Ces projets reposaient sur le volontariat et ne payaient rien.
Des versions payantes sont apparues ensuite. Des plateformes comme Salad rémunèrent les joueurs au temps passé, en louant leurs cartes graphiques inactives pour de l'inférence et du rendu ; certains projets récompensent aussi en cryptomonnaie ceux qui apportent de la puissance de calcul.
Le brevet de Microsoft se distingue de ces initiatives sur deux points. D'abord, ce qui est calculé, c'est de l'entraînement de modèles, avec des exigences plus fortes de synchronisation entre appareils et de vérification des résultats ; le brevet mentionne expressément une répartition des tâches selon la « réputation de précision des résultats ». Ensuite, Microsoft détient elle-même des portes d'entrée comme Windows et Xbox, au parc installé immense, ce qui rendrait le démarrage bien plus facile que pour une petite plateforme.
Le moment et les interrogations
Le moment où le brevet apparaît est assez troublant. Quelques jours plus tôt seulement, le PDG d'OpenAI, Sam Altman, a déclaré publiquement qu'il est « très mauvais » de laisser de la mémoire inutilisée dans les ordinateurs personnels, et qu'elle serait mieux placée dans les centres de données ; ces propos ont suscité de nombreuses critiques. Le contexte de cette discussion est que les centres de données d'IA absorbent une grande partie de la capacité de production de mémoire et de cartes graphiques, ce qui fait grimper le prix du matériel grand public.
Le brevet laisse aussi plusieurs zones d'ombre : la façon d'isoler les données de l'utilisateur et celles d'entraînement, la part de GPU mobilisée à chaque fois et le mode de conversion de la rémunération ne sont pas détaillés dans le document. Microsoft n'a pas réagi publiquement à ce brevet, et une demande de brevet ne signifie pas qu'elle débouchera sur un produit.
Sources : TechSpot, Insider Gaming, CocoLoop, documents publics de l'Office américain des brevets et des marques ; les éléments vérifiés sont le titre du brevet, le numéro de publication, les indicateurs surveillés et les formes de rémunération.