Organisé pour la première fois en 2017, le Zalo AI Summit est un événement qui réunit des experts de renom dans le domaine de l'IA. Placé sous le thème « Le Vietnam à l'ère de l'IA », le Zalo AI Summit 2025 présentera des solutions pour intégrer l'IA au quotidien, anticipera les tendances du secteur et mettra en lumière les réalisations de Zalo pour rendre l'IA plus accessible aux utilisateurs.
Dans son discours d'ouverture, M. Nguyen Minh Tu, directeur technique de Zalo, a déclaré que l'ère de l'IA avait commencé à émerger en 2018-2019 avec les premiers modèles de type Transformer. Cependant, ce n'est qu'avec l'apparition de GPT-3.5 et ChatGPT en 2022 que ces modèles de langage ont atteint un haut niveau de qualité et sont devenus accessibles à un public plus large.
« C’est à ce moment-là que l’ère de l’IA a commencé, lorsque les gens ont commencé à utiliser ChatGPT », a souligné M. Tu.
Signal positif pour le Vietnam
Alors que des entreprises comme Google, Anthropic et DeepSeek améliorent de plus en plus la modélisation du langage à grande échelle (LLM), le marché de l'IA connaît un tournant appelé IA agentique.
Contrairement à l'IA conventionnelle, qui ne peut résoudre que des tâches isolées, l'IA agentielle est un système autonome capable de connecter plusieurs agents pour gérer des problèmes complexes.
« L’IA agente fonctionne comme nos employés. Elle peut analyser, raisonner, exécuter des tâches et rédiger des rapports en fonction de nos instructions », a ajouté M. Tu.
Au Vietnam, Zalo est l'une des entreprises qui intègrent de nombreuses fonctionnalités d'intelligence artificielle pour offrir ses services aux utilisateurs. D'ici 2025, le nombre d'utilisateurs de ces services devrait dépasser les 17 millions, soit une augmentation de plus de 200 %. Plus de 7,5 millions de personnes utilisent la fonction de dictée vocale (transformation de la parole en texte).
« Cette fonctionnalité a changé la façon dont beaucoup de gens utilisent Zalo. Au lieu de saisir du texte, l'utilisation de la voix est beaucoup plus rapide et plus pratique », a souligné M. Tú.
La fonctionnalité de traduction des messages du vietnamien vers l'anglais a également séduit de nombreux utilisateurs. M. Tu a annoncé que la traduction instantanée pour les appels Zalo sera bientôt disponible.
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M. Nguyen Minh Tu, directeur de la technologie chez Zalo. |
Au-delà de son utilité pour les utilisateurs finaux, l'IA soutient également les opérations de Zalo. L'entreprise a développé un chatbot de service client, contribuant à résoudre les problèmes de montée en charge lors des pics d'activité, lorsqu'il est difficile de recruter du personnel supplémentaire.
Après trois mois de mise en œuvre, le système de chatbot de Zalo a atteint un taux de réponse de 90 %, supérieur à celui des humains. Seuls 2 à 3 % des cas ont nécessité une intervention humaine du chatbot.
Un représentant de Zalo a reconnu que l'application interne de l'IA présente encore des défis, notamment en matière de confidentialité et de sécurité. C'est pourquoi la plateforme privilégie une approche flexible, en utilisant un modèle développé en interne pour les données sensibles et en faisant appel à des chatbots externes pour les données moins sensibles.
M. Tú a également évoqué le Zalo AI Challenge 2025, un concours visant à développer des applications d'IA pour la vie quotidienne. Outre les jeunes et les étudiants, le concours de cette année a attiré plusieurs lycéens, dont certains se sont même hissés parmi les cinq premiers.
« Cela montre que l'IA a imprégné tous les secteurs de la société, jusque dans les écoles où les enfants y sont exposés dès leur plus jeune âge. C'est un signe positif pour le Vietnam à l'ère de la transformation numérique induite par l'IA », a souligné un représentant de Zalo.
La vague d'agents IA
Lors de la première session, Quan Thanh Tho, professeur associé à l'Université de technologie de Hô Chi Minh-Ville, a soulevé la question de l'impact de l'IA multimodale sur le monde . Il a soutenu que le modèle LLM avait atteint ses limites et que la tendance technologique s'orientait progressivement vers les systèmes multi-agents (SMA).
Le professeur agrégé a partagé l'avis de M. Tu concernant l'importance de l'introduction de GPT-3.5 dans le cadre du LLM, soulignant que l'objectif commun des chatbots est d'imiter les humains le plus fidèlement possible. Le concept d'agents d'IA existait déjà, mais n'a véritablement pris son essor que dans le cadre du LLM.
« L’architecture Agent est assez classique et, combinée à LLM, elle permet la communication entre les modèles », a déclaré M. Tho. Les mots-clés « Agents IA » et « IA agentique » figurent parmi les termes les plus recherchés sur Google Trends de fin 2024 à aujourd’hui.
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Professeur agrégé Dr Quan Thanh Tho, chef du département d' informatique et d'ingénierie, Université de technologie de Hô Chi Minh-Ville. |
Un professeur associé a expliqué que l'IA multiagent est un système composé de plusieurs agents collaborant. À la réception d'une commande de l'utilisateur, les agents analysent la requête, attribuent des tâches, sélectionnent les outils appropriés et les exécutent étape par étape, ce qui permet d'obtenir une efficacité supérieure à celle d'un modèle unique.
M. Tho a également présenté des applications concrètes des systèmes multi-agents (SMA) dans des entreprises nationales. En particulier, les agents d'IA peuvent traiter simultanément des fichiers PDF, des images et des documents, améliorant ainsi l'efficacité de 40 à 60 %. Dans le secteur des assurances, cette technologie permet aux entreprises d'automatiser 20 à 40 % de leur charge de travail.
De plus, les agents d'IA ont la capacité de collecter des informations en temps réel, permettant ainsi de fournir instantanément les prix du marché. Le professeur agrégé [Nom] a indiqué que le système d'agents d'IA agit comme un assistant intelligent, capable de répondre aux questions scolaires des parents et des élèves. Dans le domaine de l'éducation , les agents d'IA contribuent à la création de modèles d'apprentissage personnalisés, adaptés au parcours de chaque élève.
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Le Zalo AI Summit 2025 a attiré un grand nombre de participants intéressés par le domaine de l'IA. |
Globalement, l'avantage des systèmes multi-agents réside dans leur capacité à traiter simultanément de multiples problèmes complexes. Grâce à leur processus de raisonnement, les agents peuvent traiter l'information indépendamment, apprendre les uns des autres et de l'utilisateur afin de réduire les erreurs et de produire des résultats précis et personnalisés.
Les architectures d'agents modernes sont souvent proposées sous forme d'outils et de plateformes dotés d'interfaces conviviales, ce qui les rend plus accessibles au grand public.
S’appuyant sur ces avantages, M. Tho a souligné l’importance d’intégrer la technologie et d’adapter les processus internes des entreprises. Selon le professeur associé, dans le contexte de la forte dynamique d’innovation mondiale, les entreprises doivent accorder une attention particulière à cette tendance.
Que viendra après l'IA agentielle ?
Récemment, les robots humanoïdes sont devenus une tendance qui attire l'attention dans le monde de la technologie. Il s'agit également de l'application la plus courante de l'intelligence artificielle physique.
Partageant ses réflexions sur ce sujet, le Dr Tran Minh Quan, développeur technologique senior chez Nvidia Vietnam, a souligné que l'IA physique représente le développement le plus avancé dans les tendances de l'IA, après l'ère de l'IA générative ou de l'IA agentielle.
« Ces modèles d'IA sont capables de recevoir des commandes ou des données d'entrée, puis de produire des actions spécifiques qui affectent les moteurs ou les composants de contrôle de robots tels que les bras robotisés, les véhicules autonomes, les usines, etc. », a expliqué M. Quan, donnant un aperçu de l'IA physique.
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Le Dr Tran Minh Quan de Nvidia a partagé ses réflexions sur les tendances en matière d'IA physique. |
D'après les représentants de Nvidia, l'IA physique pourrait devenir un secteur pesant mille milliards de dollars. Son potentiel est immense, compte tenu de l'infrastructure matérielle mondiale actuelle qui comprend environ 2 milliards de caméras industrielles, 10 millions d'usines, 200 000 entrepôts et 1,5 milliard de véhicules, sans compter les milliards de robots humanoïdes qui pourraient être déployés à l'avenir.
« Si chaque appareil était équipé d'un "cerveau" d'IA pour gérer la charge de travail actuelle, les tâches qui pourraient être prises en charge à une échelle très différente de celle d'aujourd'hui », a ajouté M. Quan.
Le besoin en IA physique découle d'une pénurie de personnel dans de nombreux secteurs. Les emplois hautement qualifiés dans des environnements difficiles, comme la soudure dans des espaces confinés et sombres, s'avèrent de plus en plus complexes pour l'être humain.
Les robots constituent désormais une solution permettant d'équilibrer les coûts de personnel et d'exploitation. Les coûts peuvent être optimisés car les robots sont maintenant capables d'apprendre de nouvelles tâches de manière autonome, au lieu de se contenter d'effectuer des tâches répétitives.
« C’est pourquoi le “moment ChatGPT” pour la robotique pourrait arriver cette année ou l’année prochaine », a souligné M. Quan.
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L'IA physique est considérée comme la prochaine étape après l'IA générative et l'IA agentielle. |
Pour concrétiser cette vision, les représentants de Nvidia ont proposé un modèle à trois ordinateurs, correspondant à trois étapes clés du développement de l'IA physique.
La première phase consiste donc à établir les bases du modèle sur le serveur. Après l'entraînement, le modèle peut être placé dans un environnement de simulation pour appréhender les interactions causales, ce qui lui permettra d'adopter un comportement plus réaliste dans le monde réel.
La simulation permet aux robots de reconnaître précisément les objets et de savoir comment les manipuler. Plus important encore, elle permet à plusieurs robots de travailler simultanément, en testant des scénarios de collision sans avoir à investir dans du matériel physique. Enfin, elle permet un déploiement direct sur le matériel.
Le défi du déploiement de l'IA à grande échelle.
Le processus d’« IA-isation », qui consiste à intégrer la technologie dans les opérations quotidiennes pour améliorer l’efficacité et faciliter la prise de décision, s’accélère à l’échelle mondiale.
Selon le Dr Chau Thanh Duc, directeur de recherche chez Zalo AI, le rythme de développement de l'IA au Vietnam s'explique par de nombreux facteurs, notamment le développement des modèles d'IA, l'amélioration rapide des infrastructures matérielles et de données, et le processus de transformation numérique.
Le Vietnam est considéré comme l'un des pays présentant un fort potentiel de développement en intelligence artificielle, comme en témoignent ses programmes d'acquisition de talents, la mise en place d'une communauté technologique et le soutien gouvernemental. De plus, les citoyens vietnamiens sont perçus comme étant très préparés à la transformation numérique.
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Dr Chau Thanh Duc, directeur de la recherche chez Zalo AI. |
Dans le cadre de cette transformation, Zalo a lancé de nombreuses fonctionnalités liées à l'IA, comme l'assistant virtuel Kiki. L'entreprise vise à développer des outils qui améliorent l'efficacité au travail et sont particulièrement faciles à utiliser pour tous. Les outils de Zalo prennent en charge un large éventail de tâches, du codage, de la programmation et de la recherche aux activités quotidiennes telles que la communication, la traduction et la recherche d'images.
Cependant, les experts estiment que ce n'est qu'un début et que la transformation par l'IA présente encore de nombreux défis. Le Dr Nguyen Truong Son, directeur scientifique de Zalo AI, explique que ces défis sont liés à la sécurité, aux coûts et aux exigences élevées des utilisateurs. Ces difficultés concernent non seulement Zalo, mais aussi les utilisateurs et les entreprises.
Le premier obstacle consiste à choisir un modèle d'IA garantissant un certain niveau d'autonomie. Les modèles tiers offrent souvent de meilleures performances et une meilleure qualité de résultats, tandis que les modèles internes, bien qu'offrant un contrôle accru de l'information, sont limités en termes de stabilité et d'efficacité.
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Information communiquée par les représentants de Zalo AI. |
De plus, la plupart des modèles actuels présentent des faiblesses communes, telles qu'une précision incomplète et des résultats incohérents. De nombreux chatbots ont une capacité limitée à comprendre et à traiter le vietnamien, ce qui les empêche de répondre à des exigences ou des contextes spécifiques.
Pour remédier à ce problème, les experts de Zalo ont proposé plusieurs solutions, comme l'application de technologies avancées de modélisation et la combinaison de sources de données fiables lors de l'entraînement du chatbot. Parallèlement, l'équipe de développement a évalué en continu le modèle grâce à des tests internes.
Un autre défi consiste à trouver un équilibre entre coût, performance et sécurité. Selon le Dr Nguyen Truong Son, l'utilisation d'un modèle réduit pour traiter des requêtes complexes peut augmenter le temps de traitement et les coûts d'exploitation, et inversement.
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Dr Nguyen Truong Son, directeur scientifique chez Zalo AI. |
Il a soutenu que l'optimisation peut commencer dès la saisie des commandes. Les utilisateurs peuvent réduire les coûts liés aux jetons en limitant les longueurs inutiles et en fournissant un contexte clair et concis au chatbot.
Au niveau du système, l'équipe Zalo met en œuvre diverses solutions telles que la suggestion de commandes appropriées et le déploiement de couches de contrôle pour garantir la sûreté et la sécurité des informations des utilisateurs.
Globalement, le Vietnam est considéré comme bien préparé à la vague mondiale de l'IA. Zalo fait partie des pionniers de cette transformation et s'attache à relever les défis liés aux coûts, à la qualité et à la sécurité lors du déploiement à grande échelle de l'IA.
La féroce course aux puces
L'essor de l'IA est dû aux progrès réalisés dans le domaine du matériel informatique, notamment des puces. Le Dr Pham Hy Hieu d'OpenAI souligne que l'émergence de ChatGPT a révolutionné les puces, permettant à Nvidia de connaître une croissance fulgurante en un temps record.
Lors de son lancement, ChatGPT fonctionnait presque entièrement grâce à des puces Nvidia. Cela a entraîné une forte augmentation des achats de matériel auprès de géants technologiques comme Anthropic et Meta.
Cependant, la compétition n'est pas réservée à Nvidia. Des concurrents comme AMD et Google proposent également des solutions matérielles optimales pour les développeurs de modèles d'IA.
« Les flux de puces et de capitaux liés aux puces ont également un impact sur les flux économiques, du moins sur la croissance de l'économie américaine. »
De plus, les entreprises qui souhaitent développer l'IA ambitionnent également de concevoir leurs propres puces, car le coût d'achat de ces dernières ne cesse d'augmenter ; même une petite économie représente donc un avantage considérable. « C'est pourquoi chaque entreprise aspire à l'autosuffisance en ressources de semi-conducteurs », a ajouté M. Hieu.
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Dr Pham Hy Hieu, représentant OpenAI. |
Le marché des puces d'IA se divise actuellement en deux grandes catégories selon leur usage prévu. La première catégorie concerne les puces d'entraînement, qui nécessitent la capacité d'effectuer des multiplications matricielles de grande taille, une dimensionnalité uniforme et une bande passante élevée pour connecter simultanément des milliers de puces.
Le second type est la puce d'inférence, qui nécessite un nombre plus modeste de liaisons (environ 50 à 100 puces) et se concentre sur les problèmes de matrices de petite taille et de forme irrégulière. Cependant, les puces d'inférence requièrent une optimisation énergétique poussée pour un fonctionnement durable.
Si l'on se penche sur l'historique du développement, la période 2019-2023 s'est concentrée sur l'entraînement et la compression des données pour les modèles GPT, à partir de 2024, l'accent est mis sur les capacités de raisonnement. Cette évolution engendre une demande accrue en puces d'inférence.
« Quel rôle le Vietnam joue-t-il dans le secteur de la fabrication de puces ? Bien que ce secteur représente mille milliards de dollars, nous n'avons pas besoin d'investir des dizaines de milliards pour y participer. Les Vietnamiens peuvent contribuer de multiples façons à l'essor des puces pour l'IA », a déclaré M. Hieu.
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Perspectives du Dr Pham Hy Hieu sur le matériel dans l'infrastructure de l'IA. |
Les représentants d'OpenAI ont proposé deux orientations principales. Au lieu de se lancer dans la production de puces pour les modèles de langage à grande échelle, le Vietnam pourrait se concentrer sur le développement de puces basse consommation pour les automobiles, les smartphones ou les dispositifs médicaux implantables. Ces segments de marché présentent un fort potentiel de croissance et des coûts d'investissement moindres.
Deuxièmement, il y a l'intégration du matériel et du logiciel. Des contributions comme l'algorithme Flash Attention 2 démontrent comment une combinaison astucieuse de programmation et de matériel peut permettre des avancées majeures sans nécessiter d'investissements massifs.
« L’avenir est entre les mains de ceux qui osent voir les opportunités, oser prendre des risques et oser affronter les dangers », a conclu M. Hieu.
Équipes exceptionnelles du Zalo AI Challenge 2025
Suite aux présentations des intervenants, de nombreuses solutions pratiques pour l'application de l'IA ont été présentées lors du Zalo AI Challenge 2025. Lancé fin octobre, le concours a attiré plus de 1 000 équipes participantes.
Cette année, le concours Zalo AI Challenge est divisé en deux catégories : RoadBuddy (utilisation d’algorithmes pour identifier les panneaux de signalisation) et AeroEyes (conception d’une IA pour drones permettant de reconnaître les objets au sol). Les équipes gagnantes recevront un prix total de 12 000 $ ainsi que des cadeaux des sponsors.
D'après les organisateurs, les questions d'examen de cette année étaient toutes pratiques, démontrant le potentiel de l'IA en dehors des environnements de recherche pour résoudre des problèmes concrets.
Dans le cadre du défi RoadBuddy, les participants devaient traiter des données provenant de caméras embarquées. Les équipes devaient analyser des séquences vidéo de 0 à 15 secondes, enregistrées dans diverses conditions. Le modèle d'IA devait identifier avec précision les éléments tels que les panneaux de signalisation, les feux tricolores et le marquage au sol présents dans la vidéo.
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Distribution et remise des prix du Zalo AI Challenge 2025. |
Avec un ensemble de données comprenant 1 500 échantillons d'entraînement, 500 échantillons de test publics et 500 échantillons de test privés, les équipes concurrentes ont été évaluées sur la base de deux critères : la précision et le temps de réponse.
D'après l'évaluation de M. Nguyen Truong Son, les candidats ont utilisé des techniques avancées telles que le modèle de langage visuel (VLM). Le processus général consiste à extraire des images de la vidéo comme données d'entrée, puis à les combiner avec des modèles comme Qwen ou YOLO pour identifier les objets et effectuer une analyse logique.
Au final, l'équipe CtelAI a pris la première place avec un taux de précision de 71,3 %, suivie de BitterSweet avec 70,5 %.
Sous le thème AeroEyes, les équipes ont participé à une épreuve de qualification avant d'accéder à la finale. Lors de cette finale, les candidats devaient programmer des modèles directement sur des drones, définir des trajectoires de vol et contrôler des caméras en conditions réelles afin de détecter des objets.
En raison de la difficulté du sujet, le nombre d'équipes répondant aux exigences était limité. Les organisateurs ont donc introduit un sujet supplémentaire. Les équipes participantes ont rapidement adapté leurs modèles pour satisfaire aux exigences. L'équipe AIO_C3A a ainsi remporté la compétition grâce à sa grande efficacité. La deuxième place a été partagée par les équipes IUH_Alers_K16 et AEB.
Source : https://znews.vn/ai-se-di-xa-den-dau-post1613033.html
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