L'IA aujourd'hui !

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'impact de l'IA sur les droits d'auteur, la régulation en Espagne, et les avancées dans la recherche scientifique. C’est parti !Commençons par l'impact de l'IA sur les droits d'auteur. OpenAI et Google font pression sur le gouvernement américain pour permettre à leurs modèles d'IA de s'entraîner sur du contenu protégé par des droits d'auteur. Ils soutiennent que cela est crucial pour maintenir l'avance des États-Unis en matière d'IA face à la Chine. Cependant, cette position suscite des controverses, notamment en raison des poursuites en cours contre OpenAI pour utilisation non autorisée de contenu protégé. Google, de son côté, appelle à des "règles de droit d'auteur équilibrées" pour faciliter l'accès aux données nécessaires au développement de l'IA.Passons maintenant à l'Espagne, qui prend des mesures décisives pour encadrer l'intelligence artificielle. Un projet de loi prévoit des sanctions sévères pour les entreprises ne signalant pas correctement les contenus générés par IA, avec des amendes pouvant atteindre 35 millions d'euros. Cette législation vise à lutter contre les deepfakes et les manipulations numériques, en imposant un étiquetage obligatoire des productions IA. L'Espagne se positionne ainsi comme un précurseur en matière de régulation de l'IA au sein de l'Union européenne, avec la création d'une agence nationale de surveillance de l'IA pour assurer le respect de ces nouvelles règles.En parallèle, un événement marquant dans le domaine de la recherche scientifique : un article entièrement généré par une intelligence artificielle, The AI Scientist-v2, a réussi à passer le processus de révision par les pairs lors d'un atelier de l'ICLR 2025. Bien que l'article ait été retiré avant publication, cet événement soulève des questions sur l'avenir de la recherche scientifique et le rôle potentiel des IA dans la production de connaissances.Enfin, explorons les avancées technologiques avec Manus, un agent d'IA développé par Monica.ai en Chine. Contrairement aux chatbots traditionnels, Manus peut gérer de manière autonome des tâches complexes comme la recherche immobilière ou l'analyse de CV. Cette innovation s'accompagne de nouveaux outils d'OpenAI pour la création d'agents, offrant aux développeurs la possibilité de créer des applications multi-agents sophistiquées.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui ! Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'exactitude des modèles d'IA, les innovations en robotique, et les avancées open-source. C’est parti !Commençons par une étude du Tow Center for Digital Journalism qui met en lumière des problèmes d'exactitude avec les modèles d'IA génératifs utilisés pour les recherches d'actualités. Sur huit outils testés, plus de 60 % des réponses étaient incorrectes. ChatGPT Search a mal identifié 67 % des articles, et Grok 3 a atteint un taux d'erreur de 94 %. Les versions payantes de ces outils n'ont pas fait mieux, souvent plus confiantes mais tout aussi erronées. Les chercheurs ont aussi relevé des problèmes de citations et de fabrication d'URL, ce qui pose des défis pour les éditeurs de contenu.Passons maintenant à Google DeepMind, qui a lancé Gemini Robotics, un modèle capable de comprendre et d'agir dans des situations nouvelles. Ce modèle améliore l'interactivité et la dextérité des robots, leur permettant d'accomplir des tâches complexes comme plier du papier. Un autre modèle, Gemini Robotics-ER, aide à comprendre des environnements dynamiques, facilitant des tâches comme préparer une boîte à lunch. Google DeepMind met l'accent sur la sécurité avec une approche par couches pour évaluer la sûreté des actions.En parlant de modèles d'IA, Cohere a dévoilé Command A, un modèle génératif pour entreprises, efficace et abordable. Avec un coût de formation inférieur à 30 millions de dollars et fonctionnant avec seulement deux GPU, Command A se positionne comme une alternative économique aux solutions d'OpenAI. Cohere mise sur le multilinguisme, supportant 32 langues, et se concentre sur des modèles adaptés aux besoins spécifiques des clients.Dans le domaine open-source, OLMo 2 32B et Gemma 3 représentent des avancées significatives. OLMo 2 32B, un modèle de classe GPT-4, surpasse GPT-3.5 grâce à des améliorations en données et architecture. Gemma 3, de Google, se distingue par ses capacités multimodales et son support linguistique étendu. Ces modèles open-source offrent une transparence accrue et favorisent l'innovation, bien que des défis juridiques subsistent.Enfin, Simon Willison a intégré des descriptions générées par IA sur son site, utilisant Claude 3.7 Sonnet pour documenter 78 outils. L'un d'eux, "CSV marker map", crée des cartes interactives à partir de données CSV. Cette initiative montre comment l'IA peut enrichir la documentation technique, rendant les outils plus accessibles.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui ! Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'impact des modèles d'IA sur la recherche d'actualités, les avancées en robotique, et les défis du droit d'auteur dans l'IA. C’est parti !Commençons par une étude du Tow Center for Digital Journalism qui met en lumière les problèmes d'exactitude des modèles d'IA génératifs dans la recherche d'actualités. Huit outils ont été testés, révélant que plus de 60 % des réponses étaient incorrectes. Par exemple, ChatGPT Search a mal identifié 67 % des articles, et Grok 3 a atteint un taux d'erreur de 94 %. Les chercheurs ont noté que ces modèles préfèrent fournir des réponses spéculatives plutôt que de s'abstenir de répondre. Les versions premium de certains outils, comme Perplexity, ont même montré des taux d'erreur plus élevés que leurs versions gratuites. Cette situation pose un dilemme pour les éditeurs, qui doivent choisir entre bloquer les robots d'IA ou accepter une réutilisation non contrôlée de leur contenu.Passons maintenant à Google DeepMind, qui a lancé Gemini Robotics, un modèle capable de comprendre et d'interagir avec le monde réel. Ce modèle, basé sur Gemini 2.0, améliore la généralité, l'interactivité et la dextérité des robots. Il peut accomplir des tâches précises comme plier du papier ou ouvrir des bouteilles. Google DeepMind a également introduit Gemini Robotics-ER, qui permet aux robots de mieux comprendre et interagir avec leur environnement. Ces avancées promettent de rendre les robots plus utiles et adaptables.En parallèle, OpenAI se retrouve au cœur d'une bataille juridique concernant le droit d'auteur. Leur nouveau modèle, impressionnant pour l'écriture créative, soulève des questions sur l'utilisation de contenus protégés pour l'entraînement des IA. Le New York Times et d'autres auteurs poursuivent OpenAI pour violation de droits d'auteur. Au Royaume-Uni, le gouvernement envisage de permettre l'entraînement des IA sur des matériaux protégés sans autorisation, suscitant l'opposition des industries créatives. Cette situation met en lumière les tensions entre innovation technologique et protection des droits d'auteur.Enfin, Cohere, une entreprise torontoise, a dévoilé Command A, un modèle d'IA générative pour les entreprises. Ce modèle se distingue par son coût de formation réduit et sa capacité à fonctionner avec seulement deux GPU. Cohere vise à offrir une IA performante et abordable, adaptée aux besoins spécifiques des entreprises. Command A prend en charge 32 langues, ce qui en fait un atout pour les entreprises internationales. Cette approche pragmatique pourrait séduire celles cherchant à intégrer l'IA sans exploser leur budget.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui ! Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'exactitude des modèles d'IA, les innovations en robotique, et les défis du droit d'auteur. C’est parti !Commençons par une étude récente du Tow Center for Digital Journalism qui met en lumière les problèmes d'exactitude des modèles d'IA génératifs dans les recherches d'actualités. Sur huit outils testés, plus de 60 % des réponses étaient incorrectes. ChatGPT Search a mal identifié 67 % des articles, et Grok 3 a atteint un taux d'erreur de 94 %. Les chercheurs ont découvert que ces modèles préfèrent fournir des réponses spéculatives plutôt que de s'abstenir. Les versions premium de certains outils, comme Perplexity Pro, ont même montré des taux d'erreur plus élevés que leurs versions gratuites. Cette situation pose des défis pour les éditeurs, qui doivent choisir entre bloquer les robots d'exploration d'IA ou accepter une réutilisation non contrôlée de leur contenu.Passons maintenant à Google DeepMind, qui a lancé Gemini Robotics, un modèle capable de comprendre et d'agir dans des situations nouvelles. Basé sur Gemini 2.0, ce modèle améliore l'interactivité et la dextérité des robots, leur permettant d'effectuer des tâches précises comme plier du papier. Un autre modèle, Gemini Robotics-ER, aide les robots à comprendre des environnements complexes, comme préparer une boîte à lunch. Google DeepMind met également l'accent sur la sécurité, en formant ses modèles à évaluer la sûreté des actions potentielles.En parallèle, OpenAI a dévoilé un modèle d'IA spécialisé dans l'écriture créative, suscitant des débats sur le droit d'auteur. Le modèle, bien que non public, a impressionné par sa capacité à produire des textes littéraires. Cependant, l'utilisation de contenus protégés pour l'entraînement de ces modèles soulève des questions juridiques, avec des poursuites en cours contre OpenAI et Meta. Au Royaume-Uni, le gouvernement envisage de permettre l'entraînement des IA sur des matériaux protégés sans autorisation, une proposition qui inquiète les industries créatives.Enfin, Bito transforme le développement logiciel avec des agents d'IA intégrés dans les flux de travail des développeurs. Leur agent de révision de code, propulsé par Claude, améliore la productivité en fournissant des analyses détaillées et des suggestions architecturales. Des entreprises comme PubMatic et OBDS ont constaté des gains significatifs en efficacité, avec des cycles de demandes de tirage accélérés de 89 % et un retour sur investissement de 14 $ pour chaque dollar dépensé.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui ! Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'impact de l'IA sur la littérature, les innovations de Deevid AI, les avancées de Manus et Gemma, et l'IA générative au service des personnes handicapées. C’est parti !Commençons par le monde littéraire, où OpenAI a récemment dévoilé un modèle d'IA conçu pour exceller dans l'écriture créative. Sam Altman, PDG d'OpenAI, a exprimé son étonnement face à la qualité des textes produits, notamment une nouvelle sur l'IA et le deuil, démontrant une profondeur émotionnelle inattendue. Bien que cette IA ne remplace pas les auteurs, elle pourrait devenir un assistant précieux pour structurer des intrigues ou explorer de nouveaux styles. Cependant, la question demeure : peut-on vraiment émouvoir sans être humain ?Passons maintenant à Deevid AI, qui a lancé deux nouveaux outils : le Générateur d'Images par IA et le Générateur de Publicités par IA. Ces outils permettent de créer rapidement des visuels et des publicités percutantes, même pour ceux sans expérience en design. En utilisant des algorithmes sophistiqués, Deevid AI aide à concevoir des publicités optimisées pour diverses plateformes, renforçant ainsi son rôle de plateforme tout-en-un pour la création de contenu visuel.En Chine, la startup Monica.ai a développé Manus, un agent d'intelligence artificielle générale qui surpasse les offres d'OpenAI sur certains benchmarks. Manus utilise un système multi-agents intégrant des modèles comme Claude d'Anthropic, illustrant un passage vers des architectures modulaires. Cette approche permet une interaction plus large avec les logiciels via des interfaces graphiques, élargissant le champ de l'automatisation.Gemma 3, la dernière version de la famille de modèles ouverts Gemma, introduit la multimodalité avec des capacités améliorées en mathématiques, raisonnement et chat. Disponible en plusieurs tailles, Gemma 3 prend en charge jusqu'à 128 000 tokens et plus de 140 langues. Grâce à un encodeur de vision basé sur SigLIP, il peut analyser des images et vidéos, offrant ainsi une flexibilité accrue pour divers cas d'utilisation.Brian Solis, de ServiceNow, souligne que la transformation numérique ne réside pas seulement dans la technologie, mais dans son implémentation. Il met en garde contre la perte d'humanité dans la quête d'efficacité, affirmant que l'IA ne peut remplacer l'empathie ou la créativité. Solis recommande de se concentrer sur l'impact émotionnel des messages et de développer des lignes directrices éthiques pour l'IA.Enfin, l'IA générative transforme la vie de nombreuses personnes, y compris celles vivant avec un handicap. Thierry, autiste sans déficience intellectuelle, utilise l'IA pour mieux comprendre le second degré, tandis que Cécile, atteinte de maladies neurologiques, s'en sert pour évaluer la nécessité de consulter un médecin. Bien que ces technologies offrent un soutien précieux, elles ne remplacent pas les efforts pour une véritable inclusion sociale.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui ! Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'utilisation des modèles de langage pour coder, les défis juridiques autour des données d'entraînement, les innovations de Google avec Gemini 2.0, les critiques envers OpenAI et les avancées de Safe SuperIntelligence. C’est parti !Commençons par l'utilisation des modèles de langage de grande taille pour aider à écrire du code. Bien que ces outils soient souvent perçus comme des assistants puissants, leur utilisation efficace nécessite une compréhension approfondie de leurs limites. Les LLM, ou modèles de langage de grande taille, ne sont que des autocomplétions sophistiquées. Ils peuvent être très utiles pour assembler des séquences de code, mais ils ne remplaceront pas l'expertise humaine. Il est crucial de tester rigoureusement le code généré pour éviter les erreurs, parfois subtiles, qu'ils peuvent introduire.Passons maintenant aux questions juridiques entourant l'entraînement des modèles d'IA sur des données protégées par le droit d'auteur. Des affaires judiciaires se penchent sur la question de savoir si cela constitue une violation. Les modèles peuvent parfois reproduire des données d'entraînement, soulevant des préoccupations sur la fuite de données personnelles. Cependant, les avocats se concentrent sur les œuvres protégées, tandis que les chercheurs s'inquiètent des informations sensibles. Les modèles plus grands ont tendance à mémoriser davantage de données, ce qui complique encore le débat.En parlant d'innovations, Google a introduit le "Mode IA" dans son moteur de recherche, utilisant le modèle Gemini 2.0. Cette fonctionnalité permet de poser des questions complexes et d'obtenir des réponses précises et interactives. Actuellement en phase de test, elle vise à renforcer la position de Google face à la concurrence croissante. Le Mode IA offre une meilleure capacité de raisonnement et de traitement multimodal, transformant ainsi l'expérience utilisateur.OpenAI, de son côté, fait face à des critiques après le lancement de GPT-4.5. Bien que présenté comme une avancée, ce modèle est jugé décevant par rapport à son prédécesseur, GPT-4. Les coûts élevés et les performances limitées ont suscité des réactions mitigées. La stratégie marketing d'OpenAI a également été critiquée pour son incohérence, ce qui a érodé la confiance des utilisateurs. Les modèles open source émergent comme des alternatives viables, offrant des performances comparables à moindre coût.Enfin, Ilya Sutskever, cofondateur de Safe SuperIntelligence, a levé 2 milliards de dollars, portant la valorisation de l'entreprise à 30 milliards. Cette levée de fonds alimente les spéculations sur la découverte de nouvelles lois d'échelle pour l'IA. Pendant ce temps, la startup chinoise Monica a développé Manus, un produit multi-agent utilisant des modèles existants pour accomplir des tâches complexes. Ces innovations offrent des opportunités passionnantes pour l'avenir de l'IA.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui ! Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'impact de l'IA dans les médias, les avancées de Microsoft et Google, les agents spécialisés d'OpenAI, et bien plus encore. C’est parti !Commençons par le LA Times, qui a récemment remplacé certains de ses journalistes par un outil d'intelligence artificielle nommé Insights. Cet outil, conçu pour évaluer l'orientation politique des articles et générer des points de vue opposés, a suscité la controverse en semblant défendre le Ku Klux Klan. Cette situation intervient alors que le journal réduit ses effectifs, reflétant une tendance plus large dans l'industrie des médias où l'automatisation remplace le travail humain. Cela soulève des questions sur la qualité de l'information et l'impact sur l'emploi dans le journalisme.Passons maintenant à Microsoft, qui accélère son développement interne en IA pour réduire sa dépendance à OpenAI. Après qu'OpenAI a refusé de partager des détails techniques, Microsoft a développé ses propres modèles d'IA avancés, capables de rivaliser avec ceux d'OpenAI. En parallèle, Microsoft explore d'autres options, testant les modèles d'entreprises comme xAI et Meta. Cette diversification montre la volonté de Microsoft de maintenir un écosystème flexible et compétitif.De son côté, Google a annoncé le modèle Gemini Embedding, disponible via l'API Gemini. Ce modèle surpasse son prédécesseur et se classe en tête du classement Massive Text Embedding Benchmark Multilingue. Conçu pour être polyvalent, il offre des performances exceptionnelles dans divers domaines sans nécessiter d'ajustement fin. Les développeurs peuvent déjà explorer ses capacités, bien qu'il soit encore en phase expérimentale.OpenAI, quant à elle, se prépare à lancer des agents d'IA spécialisés pour des tâches de niveau expert. Ces agents, proposés avec des frais d'abonnement élevés, visent des secteurs professionnels spécifiques. Cette stratégie marque un changement par rapport aux modèles antérieurs plus généralistes, et soulève des questions sur l'accessibilité des technologies avancées d'IA, potentiellement limitées aux grandes entreprises.En parallèle, un document de politique propose un vocabulaire pour se retirer de l'entraînement des IA. Ce vocabulaire vise à créer des normes robustes et interopérables pour les réservations de droits lisibles par machine, répondant aux besoins des titulaires de droits et des développeurs de modèles d'IA.Enfin, Google explore l'intégration de publicités dans son nouveau mode IA, Google AI Mode. Ce mode, capable de réaliser plusieurs recherches simultanément, est en version bêta. Bien que les publicités ne soient pas encore disponibles, Google prévoit d'utiliser les enseignements des "aperçus IA" pour informer son approche future de la publicité.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui ! Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'essor des sites d'information générés par IA, les innovations de Google dans la recherche en ligne, et les avancées des modèles d'IA. C’est parti !Commençons par l'enquête menée par Next sur la prolifération des sites d'information générés par intelligence artificielle. Depuis le début de 2024, ces plateformes ont explosé, passant de quelques centaines à plusieurs milliers. Ces sites, souvent référencés sur Google Actualités, ne sont pas le fruit de journalistes, mais d'algorithmes d'IA. Next, en collaboration avec CheckNews de Libération et des contributeurs de Wikipédia, a découvert que ces articles sont parfois utilisés comme sources sur Wikipédia sans vérification. Pour contrer cette tendance, Next a développé une extension de navigateur qui alerte les utilisateurs lorsqu'ils visitent un site généré par IA, protégeant ainsi les internautes des informations trompeuses.Passons maintenant à Google, qui innove dans la recherche en ligne avec le "AI Overview". Cette fonctionnalité remplace les résultats de recherche traditionnels par des résultats générés par IA, suivis de publicités. Le système Gemini 2.0 rédige des rapports sur les requêtes des utilisateurs, incluant des liens vers les sources. Cependant, pour obtenir des réponses précises, il est souvent nécessaire de poser des questions de suivi pour contourner les erreurs de l'IA. Cette approche semble avantager Google en augmentant le temps passé par les utilisateurs sur la page de recherche, détournant l'objectif initial de trouver rapidement une information.En parallèle, Google a lancé le "Mode IA", une expérience pour les abonnés Google One AI Premium. Ce mode, alimenté par Gemini 2.0, offre des réponses plus avancées et multimodales. Il permet de poser des questions de suivi et offre des informations en temps réel. Bien que ce mode inclue des liens vers des sites web, il soulève des questions sur l'avenir du web, car les utilisateurs pourraient ne plus cliquer sur les liens.Dans le domaine des modèles d'IA, Gemini a lancé un nouveau modèle d'incorporation de texte, gemini-embedding-exp-03-07, capable de traiter jusqu'à 8 000 jetons d'entrée. Ce modèle génère des vecteurs de taille 3072, mais nécessite beaucoup d'espace de stockage. Heureusement, il prend en charge l'apprentissage de représentation Matryoshka, permettant de tronquer les vecteurs pour économiser de l'espace.Enfin, les chercheurs se concentrent sur l'amélioration des capacités de raisonnement des grands modèles de langage. Des stratégies comme l'augmentation des ressources de calcul pendant l'inférence et l'ingénierie de prompt, comme le "chain-of-thought", sont explorées. Ces approches visent à améliorer la précision des modèles dans des tâches complexes, sans modifier les poids du modèle.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui ! Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'évolution des modèles de langage, les avancées matérielles de Cerebras, les défis des agents d'IA, et l'impact du "vibe coding". C’est parti !Commençons par les modèles de langage de grande taille, ou LLM. Ces modèles, comme GPT-3, utilisent un mécanisme d'attention pour comprendre le contexte des mots. En pratique, cela implique de transformer les mots en vecteurs multidimensionnels, permettant d'ajuster leur sens en fonction du contexte. GPT-3, par exemple, utilise 96 têtes d'attention pour traiter ces vecteurs en parallèle, optimisant ainsi la compréhension du langage. Cette technologie est essentielle pour générer du texte cohérent et pertinent, mais elle nécessite une puissance de calcul considérable.C'est là qu'intervient Cerebras Systems avec son Wafer Scale Engine, ou WSE. Contrairement aux processeurs traditionnels, Cerebras utilise une plaquette de silicium entière pour créer un processeur unique, le WSE-3, qui contient 4 trillions de transistors et 900 000 cœurs d'IA. Cette architecture permet des performances d'inférence jusqu'à 70 fois plus rapides que les GPU traditionnels, grâce à une mémoire SRAM intégrée de 44 gigaoctets. Cela élimine le besoin d'accéder à une mémoire externe, accélérant ainsi le traitement des modèles de langage.Passons maintenant aux agents d'IA, ces systèmes autonomes qui combinent compréhension du langage et prise de décision. Bien que prometteurs, ils rencontrent des obstacles lors de leur déploiement en conditions réelles. Les méthodes de test traditionnelles ne capturent pas toujours la complexité des interactions dynamiques. Pour y remédier, le cadre open-source IntellAgent propose des scénarios de test réalistes, permettant une évaluation plus fine des agents. Cela est crucial pour garantir leur fiabilité dans des secteurs comme le service client et la finance.En parallèle, le "vibe coding" gagne en popularité. Cette approche permet de coder en langage naturel, laissant l'IA traduire les instructions en code. Bien que cela facilite l'accès à la programmation, des questions se posent quant à la fiabilité du code produit. Le "vibe coding" est idéal pour des projets simples, mais il atteint ses limites avec des projets plus complexes, nécessitant une compréhension approfondie du code pour éviter les erreurs.Enfin, Google a récemment élargi sa fonctionnalité de résumés générés par IA dans son moteur de recherche. Bien que cela vise à améliorer l'expérience utilisateur, des préoccupations subsistent quant à la fiabilité des informations fournies. Les éditeurs craignent une baisse du trafic vers leurs sites, ce qui pourrait affecter leurs revenus publicitaires. Google assure que ces résumés incitent à la curiosité, mais les éditeurs restent sceptiques.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui ! Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'évolution des modèles de langage, les innovations matérielles de Cerebras Systems, les défis des agents d'IA, le "vibe coding" et les controverses autour des résumés IA. C’est parti !Commençons par les modèles de langage de grande taille, ou LLM. Ces modèles, comme GPT-3, utilisent un mécanisme d'attention pour comprendre le contexte des mots. Chaque mot est encodé en vecteurs multidimensionnels, permettant d'ajuster son sens. GPT-3, par exemple, utilise 96 têtes d'attention pour traiter ces vecteurs en parallèle. Ce processus complexe est optimisé pour produire le mot suivant dans une phrase, illustrant la puissance de l'algèbre linéaire dans l'IA.Passons maintenant à Cerebras Systems, une entreprise qui a transformé le matériel pour l'IA avec son Wafer Scale Engine. Le WSE-3, leur dernier modèle, intègre 4 trillions de transistors et 900 000 cœurs d'IA, offrant des performances d'inférence jusqu'à 70 fois plus rapides que les GPU traditionnels. Cette avancée est rendue possible grâce à l'intégration de 44 gigaoctets de mémoire SRAM directement sur le silicium, éliminant le besoin d'une mémoire externe. Cerebras cible des secteurs comme la santé et la finance, où la rapidité d'inférence est cruciale.En parlant de rapidité, les agents d'IA autonomes sont en plein essor. Ces systèmes combinent compréhension du langage et prise de décision pour exécuter des tâches complexes. Cependant, leur déploiement en conditions réelles pose des défis, notamment en termes de confiance et d'intégration. Pour surmonter ces obstacles, des outils comme IntellAgent offrent des solutions avancées de test et de diagnostic, garantissant une performance fiable à grande échelle.Abordons maintenant le "vibe coding", une approche introduite par Andrej Karpathy. Elle permet de coder en langage naturel, l'IA traduisant ensuite en code fonctionnel. Bien que cela facilite la création de logiciels, surtout pour les non-programmeurs, des risques subsistent, notamment en termes de qualité et de compréhension du code. Cette méthode, bien que pratique pour le prototypage, nécessite une vigilance accrue pour éviter les erreurs en production.Enfin, Google a récemment été critiqué pour un extrait en vedette tiré d'un résumé IA d'Amazon sur "Mein Kampf". Cet incident souligne les dangers des résumés IA, qui peuvent manquer de nuance et influencer les résultats de recherche. Google a réagi en ajoutant un aperçu plus nuancé, mais cet événement soulève des questions sur la fiabilité des systèmes automatisés pour traiter des sujets sensibles.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui ! Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.