#397 - Yann Le Cun - Chief AI Scientist chez Meta - L'Intelligence Artificielle Générale ne viendra pas de Chat GPT
Génération Do It Yourself
Défis des Véhicules Autonomes
Ce chapitre examine les défis techniques et éthiques des systèmes de conduite autonome, en se concentrant sur la détection des obstacles et l'apprentissage des réseaux neuronaux. Il met en lumière les limitations des technologies actuelles et les différences d'apprentissage entre les humains et les intelligences artificielles.
L’IA en chatbot (LLM), c’est (déjà) le passé.
Yann Le Cun, scientifique en chef et fondateur du pôle IA chez Meta est l’une des divinités de l’IA au même titre que Sam Altman, Laurent Alexandre et compagnie.
Une question l’anime : quel est le mystère de l’intelligence ?
Considéré comme l’inventeur du Deep Learning, Yann est l’un des pères fondateurs de l’IA et des réseaux cognitifs.
Il a publié plus de 180 articles scientifiques et travaille pour Meta depuis 2013.
Yann repose les bases de la technologie phare du XXIème siècle.
Il dévoile quelles seront les prochaines vagues pour une fenêtre sur le futur et une exploration des défis occupant les plus grands scientifiques de notre temps :
- Pourquoi les LLM étaient des jeux d’enfants à côté des modèles multimodaux et sensoriels ?
- Devons-nous nous préparer à un siècle des lumières amplifié ou bien à une société à la Big Brother ?
- Pourquoi “l'histoire de l'IA est jonchée de cadavres” ?
- Pourquoi un enfant de 4 ans est “plus intelligent” que ChatGPT ?
- Quelle est la stratégie de Meta à court-moyen terme ?
- Comment travailler dans le secteur de l’IA ? Les formations, les prochaines innovations, les évolutions de marchés…
- Pourquoi le casque Apple Vision Pro est un raté et à quoi ressembleront les lunettes du futur ?
- Quel est le vrai danger de l’IA ?
TIMELINE:
- 00:00:00 : Petit vocabulaire du XXIème siècle : LLM, Deep Learning
- 0 0:09:09 : Comment entraîner une IA : les différentes méthodes
- 00 :15:04 : La génération par LLM : une intelligence factice ?
- 00:19:18 : Le chou, la chèvre, le loup et les limites du langage
- 00:27:38 : L'intelligence artificielle générale (IAG ou AGI) : où en est-on ?
- 00:37:02 : Les LLM c’est (déjà) le passé
- 00:43:56 : Llama, le modèle IA open source
- 00:47:57 : La réalité augmentée arrive : les “wearables” de Meta
- 00:52 :01 : Comment se former à l’IA pour tirer profit ?
- 00:56:26 : Ce que les LLM ne comprennent pas
- 01:10:30 : Comment évolue la recherche : philosophie, capteurs sensoriels, raisonnements logiques…
- 01:19:15 : Voitures autonomes : « Oh my God, je vais renverser ce vélo »
- 01:24:13 : Un siècle des lumières amplifié ou l’ère de Big Brother ?
- 01:36:41 : Le couple gagnant : internet et IA
Les anciens épisodes de GDIY mentionnés :
- #219 - Bob Sinclar - DJ - Mélanger des sons pour faire danser les gens
- #327 - Laurent Alexandre - Auteur - ChatGPT & IA : “Dans 6 mois, il sera trop tard pour s’y intéresser”
- #381 - Marjolaine Grondin - Jam - Travailler mieux et devenir libre grâce à l’IA
- #396 - Gérard Saillant - Institut du Cerveau - Le chirurgien de Ronaldo, Schumacher, du PSG et de la FIA
- #238 - Clément Delangue - Hugging Face - Démocratiser le machine learning pour impacter des milliards d’individus
- #353 - Stanislas Polu - Dust - La vérité sur ce que l’IA nous réserve
- #321 - Georges-Olivier Reymond - Pasqal - Et si le leader mondial du Quantum Computing était Français ?
Avec Yann, nous avons parlé de :
- LLM = Large Language Model
- Lex Fridman avec Yann round 1
- Lex Fridman avec Yann round 2
- Lex Fridman avec Yann round 3
- Ray-Ban Meta
- Galactica, l’IA générative scientifique de Meta
- Seamless Communication
- Conjecture de Goldbach ("Tout nombre pair supérieur à 2 est la somme de deux nombres premiers.”)
- Facebook Artificial Intelligence Research (FAIR)
- Mistral AI
- Cours Deep Learning de Yann à NYU (sous-titres en français)
- PyTorch
- Meta Llama 3
- Hugging Face
- JEPA : Joint Embedding Predictive Architecture
- General Problem Solver : programme informatique par Herbert Simon, Cliff Shaw et Allen Newell
- DINO
Les recommandations de lecture :
- QED: The Strange Theory of Light and Matter (en)
- Lumière et matière - Une étrange histoire (fr)
- La Plus Belle Histoire de l'intelligence: Des origines aux neurones artificiels : vers une nouvelle étape de l'évolution
- Quand la machine apprend: La révolution des neurones artificiels et de l'apprentissage profond
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