L’informatique traverse une crise de croissance majeure face à l’explosion des volumes de données. Les infrastructures matérielles peinent désormais à suivre ce rythme soutenu de progression. L’approche Subquadratic SubQ émerge pour répondre à cette saturation technique. Elle redéfinit efficacement la gestion de la mémoire et des calculs massifs.

Les géants du secteur cherchent aujourd’hui à dépasser les limites physiques des processeurs. Leurs architectures classiques butent inévitablement sur un plafond de performance structurel. Une refonte mathématique devient indispensable pour garantir la progression du domaine. Les récentes publications scientifiques confirment l’urgence de cette transformation architecturale.

L’impasse algorithmique du coût quadratique dans la tech

La prolifération des données bouscule les infrastructures logicielles actuelles. Chaque jour, les entreprises traitent des milliards de lignes de code et de transactions. Les méthodes traditionnelles se heurtent désormais à un mur physique infranchissable. Ce blocage provient de la complexité quadratique O(n²), où le calcul croît au carré des données.

À l’échelle industrielle, l’impact de cette équation devient immédiat. Si le volume de données double, le temps de traitement quadruple. Une opération simple peut ainsi paralyser un serveur pendant plusieurs jours. Cette logique crée une dépendance intenable envers la puissance matérielle brute.

Face aux coûts énergétiques, attendre la nouvelle génération de puces ne suffit plus. Les centres de données saturent et les budgets cloud explosent rapidement. Les limites de la loi de Moore forcent à repenser l’optimisation. Une rupture purement algorithmique devient désormais la priorité absolue.

Qu’est-ce que l’approche Subquadratic SubQ en informatique générale ?

L’informatique privilégie des structures sobres pour sortir de l’impasse des calculs au carré. L‘approche Subquadratic SubQ désigne les algorithmes dont la complexité croît moins vite que O(n²). Les chercheurs s’appuient sur des notations rigoureuses comme O(n log ⁡n) ou O(n^1.5). Ces modèles garantissent une croissance prévisible lors du traitement de volumes massifs.

Les ingénieurs déploient des stratégies spécifiques pour briser ce plafond technique. La méthode « Diviser pour régner » fragmente un problème complexe en plusieurs sous-unités indépendantes. En parallèle, l’usage de tables de hachage évite de parcourir l’intégralité du système. L’algorithme cible directement l’adresse mémoire nécessaire pour optimiser les calculs.

Un exemple classique illustre la supériorité de cette approche en production. Le tri à bulles traditionnel s’effondre rapidement face aux volumes massifs de données. À l’inverse, le tri fusion adopte une logique subquadratique pour réorganiser les éléments. Ce simple basculement réduit des traitements de plusieurs heures à quelques secondes.

Le problème de l’attention dans les architectures Transformers

En 2017, l’article « Attention Is All You Need » a révolutionné l’IA avec l’architecture Transformer. Ce modèle alimente désormais la majorité des systèmes de langage modernes. Malgré son succès, il cache une faiblesse mathématique structurelle. Son mécanisme de Self-Attention évalue chaque mot par rapport à tous les autres.

Cette opération génère une matrice dense dont la taille équivaut au carré du nombre de mots (n×n). L’analyse des dépendances devient alors nativement quadratique. Cette exigence sature rapidement la mémoire vive (VRAM) dès que la séquence s’allonge. Les fenêtres de contexte des premières IA restaient donc sévèrement limitées par cette barrière physique.

Pour pallier ce défaut, les chercheurs ont longtemps testé des solutions peu efficaces. Le fenêtrage glissant forçait le modèle à oublier les données anciennes pour économiser des ressources. Parallèlement, les coûts d’inférence élevés ont freiné l’adoption généralisée de ces outils. Le développement d’une alternative économique est devenu un impératif pour l’avenir de cette technologie.

Le fonctionnement technique de l’innovation Subquadratic SubQ

L’architecture Subquadratic SubQ élimine la complexité quadratique de la matrice d’attention classique (n×n). Elle remplace le calcul exhaustif des scores par un mécanisme d’attention sous-quadratique linéaire. Un algorithme de filtrage dynamique sélectionne en amont les relations lexicales pertinentes. Ce système intelligent réduit drastiquement le volume de connexions à analyser.

Les ingénieurs appliquent cette méthode chirurgicale sur des modèles open-source existants. Ils substituent la couche d’attention dense d’origine par ce module sous-quadratique linéaire. Cette approche hybride préserve l’intelligence cognitive initiale tout en allégeant la structure. Les besoins en calcul chutent grâce à une réduction massive des opérations requises.

L’efficacité globale de ce système augmente avec la longueur des documents. Sur des volumes massifs, la vitesse d’exécution dépasse la référence FlashAttention-2. Cette optimisation transforme la contrainte de traitement en une courbe quasi linéaire. L’infrastructure matérielle gère ainsi des flux continus sans saturer la VRAM.

La genèse du projet commercial et la levée de fonds

L’origine de Subquadratic repose sur l’alliance de l’entrepreneur Justin Dangel, qui assure la direction générale, et d’Alexander Whedon, expert en systèmes. Désireux de transformer une intuition académique en un produit industriel rentable, ils ont structuré leur start-up autour d’une équipe de pointe. 

Pour cela, ils ont recruté des ingénieurs et chercheurs issus de prestigieux laboratoires comme Meta FAIR et Google Research. Partageant une frustration commune face au conservatisme des architectures actuelles, ce collectif s’est réuni pour innover et briser le monopole financier des fournisseurs d’IA traditionnels.

Établie au sein de l’écosystème dynamique de Miami, la start-up est officiellement sortie de l’ombre en mai 2026, après plusieurs mois de développement discret. L’entreprise a immédiatement captivé le secteur de la tech lors de sa révélation publique en sécurisant 29 millions de dollars lors d’une levée de fonds.

L’impact de la technologie Subquadratic SubQ sur les fenêtres de contexte

La technologie Subquadratic SubQ révolutionne les limites du traitement textuel. Elle propose une fenêtre de contexte native atteignant 12 millions de tokens. Cette extension spectaculaire de la mémoire s’accompagne d’un effondrement des coûts d’exploitation. Selon le benchmark RULER, un traitement massif coûte seulement huit dollars contre des milliers auparavant.

Ce bond en avant remet en question la pertinence de la recherche documentaire externe. Les entreprises utilisaient jusqu’ici la méthode du RAG pour compenser le manque de mémoire. Ce système découpait l’information en fragments sélectionnés au lieu de tout lire. Désormais, le besoin de segmenter s’efface au profit d’une analyse native et intégrale.

Cette capacité préserve la vision panoramique indispensable aux analyses complexes. Un cabinet juridique peut ainsi soumettre l’intégralité des archives d’un procès. De son côté, un ingénieur logiciel peut charger tout un répertoire de code source. Cette approche unifiée élimine les hallucinations fréquentes liées au manque de contexte.

Analyse critique des résultats du rapport technique de juin 2026

L’entreprise Subquadratic a publié les détails techniques de son modèle SubQ 1.1 Small les 16 et 17 juin 2026. Cette démarche assure la transparence nécessaire face aux spéculations de la communauté. L’organisme indépendant Appen a supervisé et validé l’ensemble des protocoles. Les résultats confirment un taux de récupération de 98% sur 12 millions de jetons.

Les chercheurs ont intégré leur formule d’attention à un modèle performant existant. Cette phase de post-entraînement a nécessité mille milliards de jetons de haute qualité. Le système exige désormais 64,5 fois moins de calculs pour une séquence d’un million de jetons. La vitesse brute est multipliée par 56 par rapport à la référence FlashAttention-2.

Cette optimisation de la mémoire préserve l’intelligence globale du modèle. Sur le benchmark AutomationBench Finance, la structure démontre des capacités d’analyse de haut niveau. Elle corrèle des rapports divergents tout en maintenant une logique interne rigoureuse. Ces métriques prouvent la viabilité économique du projet face aux architectures denses classiques.

Les limites opérationnelles actuelles du modèle Subquadratic SubQ

Malgré des chiffres flatteurs, le modèle Subquadratic SubQ fait face à d’importantes réserves techniques. L’infrastructure de la start-up demeure un écosystème entièrement fermé. Les poids numériques ne sont pas disponibles en téléchargement libre. Les développeurs extérieurs doivent s’inscrire sur une liste d’attente restrictive.

Cette absence d’ouverture empêche tout audit indépendant par des chercheurs tiers. De nombreux ingénieurs expriment leur scepticisme face à des résultats impossibles à répliquer. Par ailleurs, le mécanisme de routage dynamique introduit une complexité inédite. Un afflux massif d’utilisateurs pourrait créer des goulots d’étranglement imprévus.

Les capacités du modèle en logique pure et en abstraction restent à démontrer. Les architectures éparses sous-performent souvent les modèles denses sur des énoncés courts. La gestion de la concurrence multi-utilisateur sera le véritable test pour cette technologie. Tant que l’API ne sera pas ouverte, le projet restera une promesse théorique.

La confrontation technique entre modèles linéaires et architectures hybrides

Le marché des architectures alternatives aux Transformers classiques est en pleine effervescence. La solution Subquadratic fait face à la concurrence directe des modèles d’espace d’état, comme Mamba. Cette architecture rivale a prouvé son efficacité avec une complexité linéaire O(n). Je suis convaincu que cette rivalité intense va accélérer le rythme des découvertes scientifiques.

Les ingénieurs comparent minutieusement ces deux approches. Les modèles linéaires excellent dans le traitement séquentiel mais peuvent omettre des détails lointains. Les structures subquadratiques hybrides maintiennent, elles, un ciblage précis grâce à leur sélection dynamique. Le choix technique dépendra donc surtout de la nature des applications visées.

L’intégration aux standards industriels, comme Hugging Face ou vLLM, est un enjeu commercial crucial. Les nouvelles architectures doivent s’adapter à ces frameworks sans exiger de réécriture complète. L’efficacité énergétique dicte désormais l’agenda de la recherche mondiale. Cette transition vers des structures optimisées est devenue une nécessité pour l’industrie.

Cet article L’architecture Subquadratic SubQ est-elle le chaînon manquant de l’ère post-Transformer ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L’essor de l’intelligence artificielle révolutionne la collaboration informatique sur des tâches complexes. Cependant, les architectures traditionnelles d’agents autonomes restent rigides face aux imprévus. Pour combler ce manque d’adaptabilité, le framework SkillMAS propose une solution inédite. Ce système s’appuie sur une co-évolution coordonnée des compétences individuelles et des structures collectives.

Cette approche novatrice apporte une plasticité accrue aux équipes d’intelligence artificielle. Elle réduit les coûts élevés et les contraintes des méthodes classiques de réentraînement. De plus, cette architecture optimise le comportement global des systèmes distribués. En unifiant les échelles micro et macro, ce cadre ouvre la voie à une automatisation plus résiliente.

Évolution et limites des architectures d’agents traditionnelles

L’intégration des LLM transforme l’IA grâce à l’émergence des agents autonomes. Ces systèmes ne se contentent plus de générer du texte. Ils planifient et exécutent désormais des actions concrètes. Pour y parvenir, ils utilisent des boucles de rétroaction simples et des méthodes de réflexion comme le paradigme ReAct.

En pratique, l’architecture traduit l’intention de l’utilisateur en une suite de tâches. Ce processus associe directement la réflexion à l’appel d’outils externes. Mais ce fonctionnement linéaire peut isoler l’IA. Le succès dépend alors fortement du prompt initial et exige souvent un pilotage humain stratégique.

Face à l’imprévu, les agents classiques se heurtent vite à leur rigidité. Leurs rôles et leurs outils sont figés par les développeurs. Le système ne sait pas s’adapter et peut générer des boucles d’erreurs infinies. La consommation de jetons s’envole parfois, tendant à cantonner la technologie à des tâches balisées.

Définition globale : qu’est-ce que le framework SkillMAS ?

Le framework SkillMAS brise la rigidité des systèmes d’IA traditionnels. Son architecture non paramétrique ne modifie pas les poids des modèles de langage sous-jacents. Le système fonctionne comme une couche logicielle supérieure et intelligente. Son but principal est d’apporter plus de plasticité à l’écosystème d’agents autonomes.

Tout repose sur le concept de coévolution synchronisée. SkillMAS fait progresser en même temps les compétences individuelles et la structure globale du système. Il adapte les outils des agents aux tâches complexes tout en remodelant le collectif. Cette double transformation se fait automatiquement, sans aucune reprogrammation manuelle.

Cette mécanique s’appuie sur le couplage dynamique de deux échelles interconnectées. L’échelle micro gère et optimise les compétences techniques et réutilisables de chaque entité. L’échelle macro supervise l’organigramme général et redistribue les rôles dans l’équipe. L’une influence directement l’autre en temps réel pour garantir une agilité accrue.

Contexte historique et origine du projet SkillMAS

Le projet SkillMAS est né en mai 2026. Il est le fruit d’un partenariat entre l’Université Jiao Tong de Shanghai, l’Université du Centre-Sud et le constructeur OPPO. Les scientifiques ont combiné l’apprentissage automatique et les systèmes distribués. Ces travaux posent désormais les bases d’une nouvelle forme d’autonomie.

Leur étude détaille les mécanismes algorithmiques de cette coévolution. Sa supériorité face aux standards actuels a été prouvée en laboratoire. L’implication directe d’OPPO souligne le potentiel industriel de cette technologie. À terme, elle permettra de propulser des assistants virtuels bien plus avancés, intelligents et résilients.

Entre 2023 et 2025, la recherche restait pourtant cloisonnée. Des projets comme Voyager apprenaient aux agents à créer leurs propres outils. Des frameworks comme MetaGPT se concentraient plutôt sur le travail en équipe. SkillMAS fusionne enfin ces deux approches isolées au sein d’une architecture unifiée.

Signification sémantique et décomposition du nom SkillMAS

Le mot « Skill » désigne la compétence de l’IA. Dans l’univers des agents autonomes, ce terme a un sens technique précis. Il ne s’agit pas d’une aptitude abstraite, mais d’un bloc de code fonctionnel et documenté. Ce script permet à l’agent d’interagir directement avec son environnement numérique.

Concrètement, une compétence lui permet de trier un fichier ou d’interroger une base de données. L’agent appelle ce programme dès qu’il en a besoin. Une fois validé, l’outil rejoint une bibliothèque partagée par tout le réseau. L’IA n’a plus à réinventer la méthode, ce qui enrichit constamment sa boîte à outils.

L’acronyme « MAS » renvoie quant à lui aux systèmes multi-agents (Multi-Agent Systems). Ce concept désigne un réseau d’entités logicielles qui collaborent de manière autonome. Inspirée des organisations sociales, cette approche découpe un problème complexe en sous-tâches simples. Le nom SkillMAS exprime ainsi la gestion des compétences au service d’une intelligence collective.

Les fondements théoriques de la coévolution en intelligence artificielle

Les concepteurs du framework s’inspirent de l’évolution naturelle. En biologie, la coévolution désigne le développement simultané d’espèces interdépendantes. C’est le cas historique des fleurs et de leurs pollinisateurs. SkillMAS applique cette logique évolutive au logiciel pour dépasser la rigidité des modèles classiques.

Ici, les compétences des agents sont des outils adaptatifs individuels. L’équipe complète forme quant à elle l’écosystème global. Le framework considère qu’une compétence ne peut progresser de manière isolée. Cette approche organique ajuste en permanence le collectif selon les besoins du moment.

Ce modèle innovant repose sur la plasticité systémique. Il donne ainsi naissance à un véritable « logiciel dynamique ». Grâce à une boucle de rétroaction, la structure s’adapte en continu aux contraintes extérieures. Face aux anomalies, l’architecture se reconfigure d’elle-même pour retrouver son équilibre.

Le mécanisme d’évolution des compétences dans SkillMAS

Le processus d’évolution commence à l’échelle de l’agent individuel. Face à une tâche inédite, l’IA vérifie d’abord sa bibliothèque de compétences. Si aucun outil ne convient, le système bascule automatiquement en mode création. L’agent utilise alors la puissance du LLM pour rédiger un nouveau script informatique en Python.

Le framework teste ensuite ce code dans un environnement sécurisé pour vérifier sa stabilité. En cas de succès, le script est encapsulé avec une documentation textuelle expliquant son activation. L’outil rejoint enfin une base de données commune et partagée. Il devient immédiatement disponible pour l’ensemble du réseau d’agents.

Une compétence enregistrée n’est jamais figée et s’améliore au fil des utilisations. Le système analyse les données d’exécution pour détecter les lenteurs ou les bugs. Des agents spécialisés réécrivent le code défaillant et l’adaptent aux changements des API externes. Je pense que cette maintenance automatisée est la véritable clé pour garantir une boîte à outils toujours moderne et performante.

L’apprentissage de l’utilité pour optimiser la mémoire de travail

L’accumulation incontrôlée de connaissances est un piège pour l’intelligence artificielle. Pour l’éviter, SkillMAS utilise le concept d’apprentissage de l’utilité (Utility Learning). Cette méthode attribue une note de performance à chaque compétence créée. Le système évalue sa fréquence d’utilisation, son taux de succès et son coût en ressources.

Un outil qui résout souvent des problèmes complexes obtient un score élevé. À l’inverse, un script obsolète ou trop spécifique voit sa note baisser. Cet algorithme permet de quantifier précisément la valeur réelle des acquis. L’apprentissage de l’utilité sert alors de boussole pour guider le tri des connaissances.

Ce tri régulier évite l’inflation de compétences qui encombre d’ordinaire la mémoire des LLM. Le framework supprime les codes inutilisés et fusionne les fonctions similaires. Cette maintenance logicielle maintient la bibliothèque dans un état de légèreté optimal. L’efficacité cognitive de l’IA est ainsi préservée au fil des cycles d’apprentissage.

La restructuration dynamique de l’organisation collective des agents

L’adaptation individuelle ne suffit pas à garantir le succès collectif. SkillMAS peut donc modifier l’organigramme de son équipe en toute autonomie. Au départ, les rôles suivent un schéma standard et prédéfini. Dès que la situation se complique, le système réorganise immédiatement les fonctions selon les urgences du terrain.

La performance d’un réseau multi-agents dépend avant tout de la qualité de ses échanges. Les structures classiques imposent généralement des canaux de communication fixes et linéaires. SkillMAS brise ce modèle en faisant évoluer la topologie du réseau en temps réel. Les agents s’affranchissent ainsi d’un schéma de discussion totalement figé.

En cas de malentendu entre deux entités, le framework intervient aussitôt. Il peut couper leur lien direct et désigner un agent superviseur pour filtrer les messages. À l’inverse, il sait ouvrir un canal général pour diffuser rapidement une information critique. Cette optimisation élimine le bruit informationnel pour fluidifier l’intelligence collective.

Les spécificités techniques d’une architecture non paramétrique

Sa grande force est d’être non paramétrique. Le framework n’a pas besoin de réentraîner les modèles de langage, qui restent inchangés. Tout s’ajuste en quelques secondes grâce aux prompts et au code externe. Cette légèreté dispense d’utiliser de coûteux supercalculateurs.

Placé en couche externe, le système offre une compatibilité universelle. Il se branche sur n’importe quel LLM, propriétaire ou open-source. Si l’on change de modèle, la bibliothèque de compétences reste intacte. L’IA conserve ainsi sa mémoire organisationnelle et garantit une modularité totale.

Enfin, le framework s’appuie sur une approche guidée par l’échec (Failure-Driven). En cas de bug, le système enregistre le code fautif, les messages de la console et les échanges des agents. Une IA spécialisée décortique ces données pour trouver la source exacte du problème. Cette correction méthodique transforme chaque erreur en moteur d’évolution.

Confrontation technologique et cas d’usage applicatifs

Les anciens frameworks comme AutoGen ou CrewAI reposent sur des structures statiques. Ils imposent généralement des pipelines de prompts assez rigides. MetaGPT utilise quant à lui des procédures figées issues du monde de l’entreprise. Efficaces pour des tâches prévisibles, ces outils échouent en environnement chaotique.

Le framework de 2026 dépasse ces limites grâce à sa dynamicité synchrone. Il intègre des mécanismes uniques pour nettoyer ses outils en cours de route. Le système peut également restructurer ses équipes selon les besoins du terrain. Un groupe d’agents fixes devient ainsi une organisation fluide et auto-adaptative.

Ses applications concrètes ciblent des secteurs industriels hautement stratégiques. En génie logiciel, il crée des usines de code totalement autonomes. Grâce à l’implication d’OPPO, il s’impose aussi dans l’Internet des Objets (IoT). Le système pilote alors des flottes d’appareils en gérant instantanément les pannes.

État des lieux et modalités de déploiement de SkillMAS

Le framework traverse actuellement une phase de transition majeure. Ce projet de recherche d’avant-garde propose un code source totalement ouvert. Son niveau de maturité technique se situe encore au stade de la preuve de concept. Le système fait actuellement l’objet de validations approfondies en environnement simulé.

Il ne s’agit pas encore d’un logiciel grand public accessible sur abonnement. Les ingénieurs en IA et les laboratoires spécialisés s’en emparent d’ailleurs aujourd’hui. Ils utilisent cette architecture pour bâtir les fondations des futurs agents commerciaux. L’adoption globale s’accélère ainsi au sein de la recherche logicielle avancée.

Le déploiement technique repose principalement sur Python et des bases de données vectorielles. Connecté à des LLM performants, le système génère et exécute son code de manière autonome. Un environnement isolé de type sandbox ou Docker est donc obligatoire. Cette barrière de sécurité indispensable protège efficacement la machine hôte.

Cet article SkillMAS : quand l’IA réorganise son équipe et réécrit ses outils en temps réel a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Selon Elon Musk, Grok 5 se rapproche de l’AGI. Teaser ou plaisanterie ?

GPT-5 a connu un lancement en demi-teinte, mais Musk ne se laisse pas démonter. Plutôt que de proposer une simple mise à jour, le patron de xAI présente Grok 5 comme étant une IA multimodale et orientée robotique. Ce modèle comblera les lacunes des intelligences artificielles actuelles.

Ce n’est pas une simple mise à jour

Grok 4, le modèle actuel de xAI, est déjà un LLM de poids sur le marché, malgré ses biais. Le modèle performe dans le raisonnement logique et la résolution de problèmes.

En effet, l’IA d’Elon Musk surpasse même des rivaux comme Arc AGI2 dans plusieurs benchmarks clés. Grok 4 démontre une compréhension avancée et une analyse précise.

Toutefois, ce modèle présente des faiblesses dans les tâches multimodales impliquant le traitement de données visuelles et vidéo. Les lacunes deviennent des axes d’amélioration et un tremplin pour la prochaine version de l’IA.

Des propos testés par Musk lui-même affirment que Grok 5 viserait à les combler, en poussant les capacités de l’IA vers un niveau plus intégré et polyvalent.

Grok 5 devrait constituer une avancée majeure menant à l’AGI.

Musk conçoit un Grok 5 adapté à la robotique

Outre les améliorations, Grok 5 serait conçu pour des applications en robotique. Le modèle octroie aux automates une interaction plus fluide avec le monde physique.

Naturellement, le patron de Tesla envisage une intégration étroite avec son robot humanoïde Optimus. L’IA devrait résoudre des problèmes en temps réel, comme la navigation autonome ou la manipulation d’objets.

Par ailleurs, Musk a promis un Grok 5 qui contribue à la découverte scientifique, avec un potentiel en physique, en ingénierie et dans d’autres domaines. L’IA pourrait analyser des ensembles de données massifs pour générer de nouvelles hypothèses ou solutions.

La startup xAI explore déjà des techniques d’entraînement innovantes, optimisant efficacité et précision. Musk annonce que Grok 5, qualifié d’incroyablement performant, verra le jour avant la fin de l’année.

Cependant, il garde les détails techniques secrets, ne révélant que des indices sur son potentiel AGI, ce qui alimente à la fois l’excitation et le scepticisme.

Cet article Grok 5 : Elon Musk surprend tout le monde avec cette IA incroyable a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Les agents d’IA progressent rapidement dans des domaines tels que les véhicules autonomes et les assistants virtuels, grâce à leurs cerveaux algorithmiques avancés. Mais comment fonctionne ces cerveaux artificiels ? Comment parviennent-ils à percevoir le monde, à prendre des décisions et à apprendre de manière autonome ?

Un agent d’IA, c’est quoi au juste ?

Contrairement à un simple programme informatique, un agent d’IA peut agir et prendre des décisions de manière autonome. Il est conçu pour effectuer des tâches de manière proactive, sans avoir besoin d’une supervision humaine constante.

Cette autonomie repose sur deux piliers : la perception sensorielle et l’apprentissage automatique.

À l’aide de caméras, de microphones et d’autres capteurs, l’agent observe et interprète son environnement en temps réel. Parallèlement, des mécanismes d’apprentissage automatique lui permettent d’évoluer en intégrant de nouvelles données, sans reprogrammation manuelle.

Cette combinaison fait des agents d’IA des entités très flexibles, dotées d’un cerveau algorithmique capable de faire face à de nouvelles situations. Leur intelligence demeure néanmoins encore limitée par rapport à celle des humains, notamment en termes de capacité d’abstraction et de créativité.

L’apprentissage automatique, pierre angulaire de la spectaculaire évolution du cerveau des agents d’IA

Si les agents d’IA peuvent aujourd’hui accomplir des tâches complexes de manière autonome, ils le doivent principalement à leurs capacités d’apprentissage automatique. Trois approches concourent à cette capacité : l’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. La combinaison de ces démarches permet d’optimiser en permanence le cerveau algorithmique des agents IA.

Comme son nom l’indique, l’apprentissage supervisé est effectué sous la supervision d’un « enseignant ». L’IA s’entraîne sur des données étiquetées, par exemple des courriels classés manuellement comme légitimes ou comme spam. Elle en déduit ensuite des règles de décision.

L’apprentissage non supervisé se fait quant à lui de manière autonome sur des données brutes, sans classification préalable. Cette approche peut révéler des corrélations des corrélations inattendues dans les données brutes.

Enfin, l’apprentissage par renforcement repose sur un mécanisme de récompense. Lorsque l’agent prend une bonne décision, il obtient un signal positif qui renforce son comportement. Cette méthode par essais-erreurs est inspirée du conditionnement opérant.

Grâce à ces techniques, les agents d’IA analysent des volumes colossaux de données pour améliorer continuellement leurs performances. Cette capacité d’auto-apprentissage les rend capables de s’adapter à de nouveaux environnements et tâches. Elle ouvre la voie à des IA toujours plus autonomes.

À l’origine de cette évolution vers une autonomie toujours plus grande des agents d’IA se trouvent les réseaux de neurones profonds. Cette technologie clé a porté l’apprentissage automatique à un niveau inédit.

La révolution des réseaux de neurones profonds

Bien que les origines de l’IA remontent aux travaux d’Alan Turing dans les années 1950, c’est avec l’avènement des réseaux de neurones profonds dans les années 2010 que l’architecture des agents IA a véritablement franchi un cap.

Inspirés du fonctionnement du cerveau humain, ces réseaux reproduisent, de manière simplifiée, la structure et les connexions des neurones biologiques.

Cette approche connexionniste, couplée à la puissance de calcul des GPU, a permis des progrès spectaculaires, par exemple, dans le domaine de la vision par ordinateur. Ou encore dans celui de la compréhension du langage naturel.

Les chatbots et les véhicules autonomes sont les applications les plus connues des réseaux de neurones profonds. Mais en coulisses, ils sont aussi en train de bousculer des secteurs tels que la logistique, la finance, les soins de santé et bien d’autres.

La vision artificielle au cœur du fonctionnement du cerveau algorithmique des agents d’IA

Comment les agents d’intelligence artificielle parviennent-ils à interagir avec le monde réel et à utiliser les données physiques qui en sont issues ? Tout commence par la perception de leur environnement au moyen de divers capteurs.

La vision par caméras est souvent l’outil principal, imitant notre propre sens de la vue. Sur une voiture autonome, les flux vidéo sont analysés en temps réel pour détecter piétons, feux de signalisation, panneaux de limitation de vitesse… Des algorithmes de deep learning interprètent chaque pixel.

D’autres capteurs complètent ce dispositif. Les microphones captent les sons ambiants et la parole. Le LiDAR (light detection and ranging) utilise des lasers pour cartographier en 3D les alentours. Certains robots industriels exploitent la sensibilité tactile de leurs pinces. Chaque information sensorielle nourrit la compréhension de l’environnement par l’agent.

Les données numériques constituent un autre canal de perception, notamment avec le développement de l’IoT. Un agent IA peut ainsi recevoir des flux continus d’informations en provenance de capteurs connectés, d’interfaces de programmation (API) ou de bases de données. Ces inputs immatériels jouent un rôle tout aussi crucial que les données physiques. Par exemple, un agent IA intégré à un robot logistique calcule ses trajets en fonction des stocks transmis par des capteurs connectés.

Comment les cerveaux des agents d’IA raisonnent-ils ?

Une fois les données collectées par le biais de divers capteurs, le cerveau des agents d’IA active des algorithmes de raisonnement. En fonction de la tâche, différentes formes de raisonnement entrent en jeu.

Pour un robot industriel, il s’agit avant tout de planification. Des algorithmes de calcul de trajectoire lui permettent d’assembler des pièces ou manipuler des objets sans collision, en optimisant temps et énergie.

Dans le domaine de la finance, le raisonnement probabiliste est central. Des modèles mathématiques évaluent des risques en fonction de multiples paramètres avant d’initier une transaction boursière.

Les agents conversationnels comme les chatbots mobilisent une forme de compréhension du langage naturel. Ils analysent les questions posées pour générer une réponse pertinente, parfois en piochant dans des scripts prédéfinis.

Pour les agents purement réactifs, le raisonnement est beaucoup plus simple et direct. Ces agents fonctionnent sur la base de règles prédéfinies, souvent sous forme de conditions « si-alors ». Ils ne possèdent pas de mémoire interne ni de capacité à planifier ou à anticiper. Leur cerveau réagit instantanément à des stimuli spécifiques sans analyser le contexte ou l’historique des actions passées.

Dans les méandres du cerveau algorithmique des agents d’IA

Bien qu’ils disposent tous d’un certain niveau d’autonomie décisionnelle, les agents d’IA présentent différents niveaux de sophistication en fonction de la conception de leur cerveau algorithmique.

À un extrême, on trouve les agents purement réactifs. Ces systèmes très basiques se contentent d’appliquer des règles prédéfinies sans aucune analyse approfondie. Un thermostat contrôlant la température ambiante en est un parfait exemple.

À l’autre extrémité du spectre, on trouve les agents dits « apprenants », comme les voitures autonomes de Tesla. Ces agents utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour affiner en permanence leurs capacités de prise de décision. Ils sont ainsi capables d’anticiper de mieux en mieux les scénarios de la vie réelle.

Entre ces deux pôles existent de nombreux agents IA aux capacités intermédiaires. Les chatbots et les assistants vocaux (Siri, Alexa…) mélangent des scripts pré-établis et une certaine forme d’adaptation pour converser de manière plus naturelle. Quant aux robots industriels, ils optimisent leurs tâches via des logiciels de planification.

Des applications concrètes qui transforment déjà notre quotidien

Les agents conversationnels, les voitures autonomes ou les systèmes de trading automatisé sont quelques-unes des applications les plus emblématiques de l’intelligence artificielle actuelle. Derrière chacune de ces innovations se cache un puissant cerveau algorithmique qui permet aux agents d’IA d’analyser et de traiter des volumes massifs de données.

Dans le domaine de la conduite autonome, les voitures Waymo ingèrent quotidiennement des téraoctets de données. Ces informations en temps réel sont combinées à des cartographies en 3D et des modèles de deep learning. Le résultat permet d’anticiper les mouvements des autres véhicules et ceux des piétons.

En médecine, IBM Watson s’impose progressivement comme un assistant précieux pour les praticiens. Sa puissance de calcul lui permet de croiser le dossier médical d’un patient avec des milliers d’études scientifiques. Les médecins peuvent ainsi accéder à des suggestions de traitements personnalisées, fondées sur des cas similaires disséminés à travers le monde.

Lors de diagnostics d’images médicales, des agents d’IA comme Zebra Medical peuvent détecter des anomalies invisibles à l’œil nu dans les scanners et les radiographies. Un outil essentiel pour réduire les erreurs et sauver des vies.

Sur les marchés financiers, ce sont des algorithmes de trading à haute fréquence qui prennent le relais. Chez des gestionnaires d’actifs comme BlackRock, ces programmes informatiques peuvent analyser des millions de données économiques en temps réel et passer des ordres automatiquement.

Dans l’industrie manufacturière, les robots collaboratifs ou « cobots » représentent une nouvelle génération d’automates flexibles et interactifs. Grâce à leurs capteurs de force, ils peuvent ajuster précisément leur pression lorsqu’ils manipulent des objets fragiles ou travaillent à proximité d’opérateurs humains.

Cet article Plongée dans le cerveau des agents IA : comment ces assistants virtuels pensent et agissent ! a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Sous le pinceau de la distillation par Deepseek, la création d’une IA s’éclaire doucement. Cette idée brillante simplifie le processus de création de modèles de langage, loin des mastodontes coûteux.

Longtemps utilisée, la distillation d’IA refait surface grâce à la startup chinoise DeepSeek. Cette astuce ingénieuse consiste à copier le processus d’apprentissage d’un grand modèle de langage (LLM) pour en entraîner un plus petit. L’IA qui en résulte, appelée modèle étudiant, est performante et pratique. Contrairement au modèle enseignant, cette IA distillée est rapide, moins chère et peut tourner sur un ordinateur classique, voire un smartphone.

L’étudiant veut dépasser l’enseignant

« C’est presque magique », commente Olivier Godement, responsable chez OpenAI. DeepSeek a prouvé l’efficacité de la distillation en s’appuyant sur des LLM open source, notamment ceux de Meta et Alibaba. L’équipe a récupéré ces modèles gratuits, les a optimisés et allégés sans sacrifier leurs performances.

Une stratégie maligne qui a surpris jusqu’aux géants américains comme OpenAI et Microsoft, pourtant leaders du marché. Face à ce succès, ces derniers ont adopté la même approche. Pour rappel, Microsoft a injecté 14 milliards de dollars dans OpenAI pour développer ses propres modèles distillés, baptisés Phi.

La distillation par DeepSeek filtre des fonctionnalités importantes

La distillation a ses limites. Bien que ces modèles allégés excellent dans des tâches précises, ils perdent en polyvalence. « Un chatbot distillé peut gérer des e-mails comme un pro, mais ne lui demandez pas d’écrire un roman », souligne Ahmed Awadallah de Microsoft. Le modèle étudiant constitue un compromis acceptable pour de nombreuses entreprises, selon David Cox d’IBM : « La plupart n’ont pas besoin d’un modèle ultra-puissant, mais d’un outil efficace et abordable. »  

Pour OpenAI et consorts, cette tendance pose un défi. Moins gourmands en ressources, ces petits modèles se vendent à bas prix, menaçant les profits des géants de l’IA. Mais pour les startups et les développeurs indépendants, c’est une opportunité en or. La distillation par Deepseek démocratise l’accès à l’IA, sans exiger des moyens colossaux.

Il reste une zone d’ombre. DeepSeek utilise-t-il aussi la distillation sur les modèles d’OpenAI ? Si tel était le cas, ce serait une violation des règles. Pour l’instant, la startup garde le silence à ce sujet. Mais une chose est sûre : la distillation n’a pas fini de secouer le monde de l’IA.

Cet article Distillation : la technique de DeepSeek qui permet à (presque) n’importe qui de créer une IA a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Vous saviez qu’OpenAI a lancé un outil qui fonctionne comme un véritable assistant personnel ? Leur chatbot inclut une fonctionnalité appelée Tâche, qui vous permet d’envoyer des rappels. Pour ma part, j’ai complètement remplacé ma to-do List par cette fonction ChatGPT Tâche.

Chaque matin, je me réveille avec une foule de choses en tête : faire les courses, gérer les rendez-vous, avancer sur mes projets. Et très vite, tout s’accumule et je me sens dépassé.

Pour m‘organiser, j’écris une to-do list. Au début, c’est motivant, mais après quelques jours, je l’oublie, ou pire encore, je me perds dedans. Face à tout cela, j’ai décidé de trouver une solution : remplacer ma to-do list par ChatGPT.

Pourquoi remplacer votre to-do list par ChatGPT ?

De prime abord, écrire tout ce qu’on doit faire semble une excellente idée. Je l’ai fait pendant des années. Pourtant, à chaque fois, le résultat est le même.

D’un côté, ma liste devient un enchaînement de tâches sans fin. De l’autre, je l’oublie quelque part, puis je panique en réalisant tout ce que j’ai laissé passer.

Certes, noter les tâches aide à ne pas tout garder en tête, mais encore faut-il consulter la liste régulièrement. Qui n’a jamais écrit un rappel important, puis l’a complètement ignoré ?

Par contre, ChatGPT ne se limite pas à stocker des informations. Il agit comme un véritable assistant. Non seulement il mémorise mes tâches, mais encore il me rappelle quoi faire au bon moment.

Quand je lui confie une mission, il ne se contente pas d’enregistrer un simple texte. Il analyse, classe, ajuste et s’assure que rien ne passe entre les mailles du filet. Tel un secrétaire personnel, il s’adapte à mon quotidien et m’aide à y voir plus clair.

Alors, comment ChatGPT peut prendre le relais ?

Pour ce faire, j’ai activé la nouvelle fonctionnalité Tâches, disponible avec un abonnement ChatGPT Plus. Dès lors, tout est devenu plus fluide.

D’abord, je lui dicte ce que j’ai à faire. Par la suite, il enregistre la tâche, l’analyse et me propose un plan. Il ne se contente pas de m’envoyer une alerte, il me rappelle aussi l’échéance au bon moment, ajuste les priorités et s’adapte à mes habitudes.

Par exemple, je voulais apprendre la guitare depuis des années, mais je ne savais pas par où commencer. Et devinez quoi ? ChatGPT a construit un programme rien que pour moi.

Il a planifié des séances adaptées, divisé l’apprentissage en étapes et m’a rappelé chaque jour de m’entraîner. Plus besoin de réfléchir à quoi jouer aujourd’hui, tout était déjà prévu.

Rappelons que nous pouvons aussi utiliser ChatGPT pour organiser un événement. Il ne se contente pas de dresser une liste, il crée un planning complet.

Pour un dîner entre amis, par exemple, il me rappelle d’envoyer les invitations, de faire les courses, de vérifier que tout est prêt. Il anticipe même les détails auxquels je n’aurais pas pensé, comme tester mes enceintes Bluetooth avant l’arrivée des invités.

Après, j’ai voulu tester son aide pour organiser un gros projet. J’avais besoin de structurer mon travail sans perdre en efficacité. ChatGPT a divisé le projet en plusieurs étapes, m’a rappelé les échéances et a réajusté mes priorités au fur et à mesure. Grâce à lui, j’ai avancé plus vite, sans me sentir submergé.

Et vous, quand commencez-vous à remplacer votre to-do list par ChatGPT ?

Cet article Comment remplacer votre to-do list par ChatGPT ? On vous explique ! a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L’intelligence artificielle (IA) s’infiltre partout. Elle rédige des articles, compose de la musique, diagnostique des maladies… Tout le monde a peur pour sa carrière. 

Bill Gates, l’un des plus grands visionnaires de la tech, par contre, est confiant en affirmant que certaines professions sont tout simplement indétrônables. Selon lui, trois métiers résisteront coûte que coûte à la montée des machines.

Voyons dans cet article lesquels.

Les métiers que les machines ne pourront pas remplacer

L’avenir est imprévisible, et anticiper ce qui nous attend demain relève souvent de la spéculation. Pourtant, s’il y a bien une voix qui mérite d’être écoutée sur l’évolution des métiers face à l’IA, c’est celle de Bill Gates. 

Visionnaire depuis la création de Microsoft, il a vu son entreprise devenir un géant incontournable de la tech. Fort de cette expérience, il affirme que trois postes resteront à l’abri des robots et des algorithmes : biologistes, programmeurs et experts en énergie.

Depuis des siècles, la biologie progresse sans l’aide des algorithmes, en s’appuyant sur l’observation, l’expérimentation et l’analyse. L’IA peut traiter des données, mais elle est incapable d’explorer l’inconnu ou de formuler des hypothèses innovantes. 

L’intuition, le jugement humain et la capacité à s’adapter aux imprévus restent des éléments clés du travail des biologistes. Sur le terrain comme dans les laboratoires, l’humain reste irremplaçable.

De même. Peut-on imaginer une IA capable de se concevoir et de s’améliorer toute seule ? Je vais répondre pour vous : Pas sans programmeurs ! Ce sont eux qui développent, maintiennent et font évoluer la technologie. 

Si certains outils automatisent déjà des tâches de codage, ils ne peuvent ni innover, ni résoudre des problèmes complexes sans intervention humaine. Tant que l’IA existera, elle aura besoin de programmeurs pour lui donner un cadre et une direction.

Pour finir, gérer des infrastructures critiques comme les centrales électriques ou les réseaux d’approvisionnement en énergie ne se limite pas à surveiller des écrans. 

L’IA peut optimiser certains processus. Cependant, elle ne pourra jamais remplacer la réactivité et l’expertise humaine en cas de crise. Lorsqu’une panne ou un incident survient, c’est l’humain qui prend les décisions cruciales.

Cela dit, gardez toujours une longueur d’avance sur l’IA

À l’heure actuelle, l’IA est excellente dans presque tout ce qu’elle fait. Alors, pour garder votre carrière prometteuse, optimiser votre profil en exploitant les failles de l’IA. 

Primo, soyez plus créatif. L’IA peut générer du contenu en se basant sur des données existantes. Toutefois, elle peine à concevoir des idées véritablement originales. 

Alors, développez votre capacité à innover, à remettre en question les idées établies et à imaginer des solutions inédites. Surtout si vous travaillez dans le digital.

Secundo, améliorer votre intelligence émotionnelle. La capacité à comprendre et à gérer vos émotions – ainsi qu’à percevoir celles de vos interlocuteurs – est cruciale pour le management, la négociation et la collaboration. 

Cette qualité humaine reste un domaine où l’IA est encore très limitée. Traduction : à exploiter.

Tertio, suivons le conseil de Sam Altman qui a avoué : « Je ne sais pas prédire l’avenir exact de l’IA, mais je sais que la curiosité et l’adaptabilité seront cruciales »

Avec l’IA automatisant les tâches administratives répétitives, notre mission sera de travailler aux côtés de ces machines. 

En ce moment même, les employeurs privilégient déjà les profils capables de s’adapter rapidement et de relever de nouveaux défis dans un monde en constante évolution. Ça s’appelle : l’ingénierie rapide. 

Ainsi, apprenez à demander à l’IA ce dont vous avez besoin. 

Alors, avez-vous déjà constaté l’impact de l’IA sur votre secteur ? L’utilisez-vous comme un allié ou la voyez-vous comme une menace ?

Cet article Bill Gates dévoile les 3 métiers que l’IA ne remplacera pas : vous allez être étonné a été publié sur LEBIGDATA.FR.

GitHub introduit une nouvelle fonctionnalité expérimentale appelée mode Agent pour Copilot. Ce mécanisme permet à l’IA d’agir comme un assistant plus avancé, capable de suivre un plan pour résoudre des problèmes de programmation. 

GitHub Copilot veut simplifier la tâche aux développeurs avec un programmeur de paires d’IA qui les aide à écrire un code. Cette vision guide l’entreprise depuis quatre ans, bien avant l’essor des outils GenAI initié par ChatGPT. Pourtant, la filiale de Microsoft se retrouve aussi à suivre d’autres acteurs dans l’univers de l’IA agentique. Désormais, GitHub présente sa propre approche avec le mode Agent.

Le mode Agent en action

L’utilisateur soumet une instruction, appelée invite. Copilot l’enrichit alors avec des détails invisibles, comme le font d’autres IA génératives. Son processus repose sur plusieurs étapes. Une première version du travail, une analyse des erreurs, puis une correction avant de livrer le résultat final. Cette approche rappelle celle de modèles avancés comme OpenAI o1 ou DeepSeek-R1. IA agentique ou de mise à l’échelle du temps d’inférence, le principe reste le même. L’objectif est d’accorder plus de temps au traitement pour limiter les erreurs.

Pour l’instant, seuls certains utilisateurs de VS Code, peuvent tester cette fonctionnalité. L’option Agent s’active dans GitHub Copilot Chat, avec la possibilité de basculer entre « modifier » et « Agent » dans l’écran « Modifications du Copilot ». Ces étapes supplémentaires montrent qu’il s’agit encore d’un produit en version d’essai.

Bien sûr, GitHub n’est pas seul dans ce domaine. Des startups comme Replit ou Bolt proposent déjà des solutions similaires. Ces outils offrent même des interfaces mobiles pratiques, mais GitHub reste un géant grâce à sa communauté immense. Plus de 150 millions de développeurs utilisent sa plateforme chaque jour. Cela crée un avantage naturel. De plus, son intégration avec Visual Studio Code, l’un des IDE les plus populaires, rend l’accès au mode agent encore plus accessible.

Autres nouveautés disponibles pour GitHub Copilot

GitHub enrichit Copilot avec de nouvelles fonctionnalités. En plus du mode Agent, d’autres outils font leur apparition, notamment des LLM supplémentaires et une fonction de conversion d’image en code.

Le mécanisme « Modifications de Copilot » est désormais accessible à tous. Il permet de demander des ajustements précis dans le code et de recevoir des suggestions acceptables ou rejetables, comme avec un co-programmeur humain. Avec Vision pour Copilot, une image peut être transformée en code, y compris des organigrammes, sans clé API. D’abord introduite sur VS Code, cette capacité est dorénavant intégrée à GitHub Copilot Chat. 

Copilot s’appuie aussi sur plusieurs modèles d’IA, dont Gemini 2.0 Flash de Google, un LLM rapide et performant. Parallèlement, GitHub développe Padawan, une IA autonome conçue pour programmer de manière indépendante. Selon Thomas Dohmke, PDG de GitHub, cet outil pourrait devenir un contributeur invisible dans chaque référentiel.

Cet article GitHub Copilot peut maintenant corriger son code ! La fin des développeurs humains ?  a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L’intelligence artificielle (IA) sera au centre de l’attention avec le sommet en France lundi et mardi, et les événements déjà en cours cette semaine. Un objectif ambitieux qu’Emmanuel Macron souhaite concrétiser.

Le sommet de l’IA en France rassemblera les plus grands acteurs du secteur les 10 et 11 février à Paris. Gouvernements, entreprises et experts discuteront des enjeux majeurs liés à l’intelligence artificielle. L’événement abordera plusieurs thèmes, notamment la gouvernance, les investissements et l’impact sur la société.

De nombreux sujets brûlants seront abordés. Mais alors, à quoi doit-on s’attendre vraiment ?

Que cherche à accomplir le sommet de l’IA en France ?

Déjà, la France affiche une ambition forte : promouvoir une IA inclusive et durable. Mais là encore, tout le monde n’est pas du même avis… Le gouvernement de Donald Trump, en particulier, a d’autres priorités.

Il a réduit les engagements climatiques et s’oppose aux politiques de diversité. Alors que Paris veut encadrer l’IA, Washington préfère miser sur une course à l’innovation sans limite.

Dans tous les cas, la France ne compte pas reculer. Le Partenariat mondial sur l’IA (GPIA), lancé avec le Canada, doit justement renforcer une approche plus responsable.

L’idée est de rassembler une dizaine de nouveaux pays pour construire des règles communes. Mais il s’agit d’un défi, car certains gouvernements hésitent encore à s’engager.

Et à ce propos, un autre sujet brûlant sera sur la table : l’impact de l’IA sur le travail. Des entreprises comme Meta envisagent de remplacer des développeurs par des algorithmes.

Cela inquiète beaucoup les travailleurs, bien sûr. C’est pourquoi la France veut imposer un dialogue social entre entreprises et syndicats.

Paris veut attirer des investissements massifs

Bon, l’IA, c’est aussi une course aux milliards. Et cette fois, la France veut en profiter. Emmanuel Macron réunira à l’Élysée les plus grands acteurs du secteur. Parmi eux, citons Microsoft, Google, mais aussi JP Morgan et EDF.

#IA ouvre d’immenses opportunités. Face aux modèles US et chinois, la 🇫🇷 et 🇪🇺 doivent incarner une 3ᵉ voie, alliant innovation, éthique et souveraineté. Les discussions continuent pour une feuille de route ambitieuse.
👉🏻Rdv au Sommet de l’IA les 10-11 fév. J’y serai ! #AISummit pic.twitter.com/r7eNYnqx7S

— Bruno Fuchs (@bruno_fuchs) February 5, 2025

L’objectif est de convaincre ces mastodontes d’investir en France, notamment dans les centres de données et le cloud computing.

Mais la France ne veut pas seulement séduire les entreprises. Elle attend aussi un engagement fort de l’Europe. La Commission européenne devra présenter ses plans pour renforcer la compétitivité face aux États-Unis et à la Chine.

En parallèle, un autre projet voit le jour : la Fondation de l’IA en open source. Le but ? Concevoir une intelligence artificielle plus facile d’accès, sans dépendance vis-à-vis des grandes entreprises mondiales.

Et pour financer cette ambition, 500 millions d’euros seront investis dès cette année. À terme, la somme atteindra 2,5 milliards d’euros.

Une IA plus verte et plus éthique… Vraiment ?

Lorsque l’on parle d’intelligence artificielle, on oublie souvent un détail essentiel : son impact écologique. Pourtant, les centres de données consomment des quantités astronomiques d’énergie.

La France ne veut plus ignorer cette réalité. Une coalition pour une IA durable sera donc lancée. IBM, Nvidia et Salesforce sont déjà partants. Il s’agit de trouver des solutions pour limiter les effets néfastes de ces technologies.

Un autre sujet inquiète profondément les gouvernements : la protection des enfants face à l’IA. Pour rappel, cette question dépasse largement les conflits politiques.

Cette fois, la France espère un accord avec les États-Unis et la Chine. Une nouvelle coalition internationale devrait voir le jour. Mais encore, faut-il que chacun respecte ses engagements.

Et si l’IA menaçait aussi la culture ? En fait, c’est déjà le cas. Je vous rappelle que de nombreux artistes dénoncent une utilisation abusive de leurs œuvres.

Alors, pour répondre à ces inquiétudes, une charte sur le droit d’auteur et l’IA sera proposée. Mais malheureusement, aucune entreprise d’IA ne l’a encore signée. Quoique, les discussions restent ouvertes.

À votre avis, le sommet de l’IA en France peut-il vraiment influencer les décisions mondiales sur cette technologie ? Votre opinion nous intéresse !

Cet article Sommet de l’IA en France : à quoi s’attendre pour cet événement mondial ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Saviez-vous que Microsoft collabore avec DeepSeek ? Cette alliance rend l’intelligence artificielle plus accessible, même sur votre ordinateur portable.  

Microsoft annonce officiellement son soutien au modèle DeepSeek via sa plateforme cloud Azure et son outil GitHub. Une initiative qui dépasse les limites du cloud traditionnel. Cette collaboration intervient quelques semaines seulement après une action légale engagée contre l’entreprise chinoise.

Microsoft adapte DeepSeek à ses technologies  

Grâce à cette collaboration, exécuter le modèle DeepSeek R1 directement sur un PC Windows 11 Copilot+ est désormais possible. Pour ce faire, ces machines doivent répondre à des critères techniques spécifiques : au moins 256 Go de stockage, 16 Go de RAM et une NPU capable de délivrer 40 TOPS. Ces exigences garantissent une performance optimale tout en restant opérationnelles pour beaucoup.  

Pour toucher un public encore plus large, Microsoft prépare plusieurs versions du modèle. Les premières ciblent les appareils Qualcomm Snapdragon X, puis les PC Intel Lunar Lake, avant d’étendre la compatibilité aux processeurs AMD Ryzen AI 9.

Un enrichissement concret pour les développeurs  

Dans sa démarche, Microsoft ajoute également des modèles clés à son AI Toolkit. Parmi eux figurent le DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, ainsi que des variantes de 7 milliards et 14 milliards de paramètres. Ces outils offrent aux créateurs une flexibilité accrue pour concevoir leurs projets sans se noyer dans la complexité technique. Cependant, certains PC équipés de NPUs plus anciennes ne pourront pas exécuter ces modèles localement, selon Windows Center.

Microsoft diversifie ses sources technologiques grâce à DeepSeek

Cette collaboration entre Microsoft et DeepSeek s’inscrit aussi dans une volonté de réduire la dépendance vis-à-vis d’OpenAI. En intégrant davantage de modèles tiers, comme celui de DeepSeek, Microsoft diversifie ses options pour alimenter son produit phare, Microsoft 365 Copilot. Cette approche répond aux besoins croissants des utilisateurs tout en minimisant les risques liés à une seule source technologique.  

Des questions juridiques planent autour de DeepSeek  

Malgré cet enthousiasme, des défis subsistent. Selon Reuters, certains experts suspectent DeepSeek d’avoir utilisé des pratiques illégales pour entraîner ses modèles. Par exemple, il est possible que l’entreprise ait recours à la distillation, une méthode où un modèle apprend auprès d’un autre. Ce processus pourrait poser problème dans un contexte où la propriété intellectuelle est surveillée de près.

Un responsable de la Maison-Blanche a également évoqué ces inquiétudes, affirmant qu’il était « possible que DeepSeek ait volé des droits intellectuels aux États-Unis ». En parallèle, le fait que DeepSeek héberge ses serveurs en Chine pourrait refroidir certains utilisateurs américains.

Cet article Microsoft va vous permettre d’utiliser l’IA DeepSeek sur votre laptop ! Voici comment a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Une équipe de chercheurs de Google DeepMind et de la London School of Economics a développé des expériences uniques pour évaluer si l’IA peut ressentir des sensations, notamment la douleur et le plaisir. Ces tests visent à mieux comprendre la sensibilité potentielle des modèles linguistiques (LLM).

Les chercheurs ont conçu deux scénarios pour les modèles d’IA. Dans le premier, atteindre un score élevé entraînait une forme de « douleur ». Dans le second, les modèles recevaient une récompense de plaisir en cas de score faible. Ces expériences rappellent des tests sur des animaux, où des bernard-l’ermite étaient soumis à des tensions électriques pour observer leur tolérance avant de quitter leur coquille.

L’équipe espère que ces expériences poseront les bases d’une nouvelle approche d’évaluation de la sensibilité des IA. Actuellement, les tests reposent sur des auto-évaluations, où l’IA reproduit des réponses inspirées de ses données d’entraînement. Ces méthodes sont jugées insuffisantes pour déterminer si une IA est réellement capable de ressentir des émotions ou des sensations.

L’évitement de la douleur, une stratégie variable selon les IA

Les résultats des tests révèlent des comportements différents selon les modèles. Le Gemini 1.5 Pro de Google, par exemple, privilégie systématiquement l’évitement de la douleur, même au détriment de son score. Cependant, ces réactions soulèvent des questions fondamentales : s’agit-il d’une véritable sensibilité ou simplement d’un traitement algorithmique basé sur les données d’entraînement ?

Jonathan Birch, professeur à la LSE, souligne les limites de ces expériences. Selon lui, les réponses textuelles d’un modèle ne suffisent pas à prouver une sensibilité réelle. Une IA qui affirme ressentir de la douleur pourrait simplement imiter ce qu’elle estime être une réponse humaine appropriée, sans véritable expérience sous-jacente.

Les risques d’anthropomorphisme

La tendance humaine à prêter des traits humains aux IA complique l’interprétation des résultats. Même les modèles les plus avancés peuvent inventer des faits ou produire des réponses biaisées par leurs données d’entraînement. Les chercheurs insistent sur l’importance de développer des outils fiables pour évaluer la sensibilité avant que l’IA ne devienne encore plus omniprésente.

Malgré les défis, ces travaux marquent une avancée significative. L’équipe espère que ces recherches ouvriront la voie à des tests comportementaux indépendants des auto-évaluations. Cette exploration précoce pourrait être cruciale pour encadrer le développement de l’IA dans un futur où les questions éthiques et pratiques seront omniprésentes.

Avec ces recherches, l’humanité continue de repousser les limites du possible. Elle approfondit également ses interrogations sur ce qui définit la conscience et la sensibilité.

Cet article Les IA ressentent-elles le plaisir ou la douleur ? Des chercheurs explorent l’impensable a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Une IA qui évolue pour atteindre un tout autre niveau, ce concept se définit par les termes emergent behaviors. Tour d’horizon sur ce sujet captivant dans le domaine de la high-tech.

L’intelligence artificielle (IA) évolue à un rythme effréné et les comportements émergents commencent à captiver l’attention des chercheurs et des experts en technologie. Mais que signifient ces termes énigmatiques et comment peuvent-ils transformer notre compréhension de l’IA ? Découvrons ensemble ce concept fascinant.

Emergent behaviors : qu’est-ce que c’est ?

Les comportements émergents se réfèrent à des actions ou des motifs visibles dans un système complexe qui ne peuvent pas être attribués directement aux composants individuels. En d’autres termes, ces comportements proviennent des interactions entre les parties du système plutôt que des actions spécifiquement programmées. Le concept trouve ses racines dans de nombreux domaines comme la biologie, la physique et maintenant, de plus en plus, la technologie de l’IA.

Pensez à une colonie de fourmis. Individuellement, chaque sujet suit des règles simples. Collectivement, elles parviennent cependant à réaliser des tâches complexes comme construire des nids, chercher de la nourriture et défendre leur territoire. Ce sont leurs interactions simples qui conduisent à des propriétés émergentes. Ces dernières conduisent ainsi des comportements imprévisibles et sophistiqués au niveau de la colonie.

En ce qui concerne l’IA, les comportements émergents désignent des capacités ou des comportements non programmés manifestés par un système intelligent. Cela devient particulièrement évident dans les modèles de langage avancés ou même dans les systèmes de robots collaborants. Parfois, ces systèmes vont au-delà de leurs instructions initiales. Les IA peuvent accomplir des tâches ou adopter des comportements qui surprennent même leurs propres créateurs.

Comprendre le concept d’emergent AI

Démystifier le concept d’emergent AI demande de comprendre la complexité des systèmes impliqués. L’émergence n’est pas un phénomène simple. Elle découle des multiples interactions entre différentes composantes d’un système et nécessite en général un certain niveau de sophistication pour être perceptible.

Un bon point de départ est de reconnaître que dans l’IA moderne. On ne programme pas littéralement chaque action ou comportement attendu. Au lieu de cela, nous construisons des algorithmes capables d’apprendre et de s’ajuster grâce à de vastes quantités de données. Ces algorithmes deviennent alors des systèmes dynamiques où l’émergence peut se manifester.

Lorsqu’on pense à l’apprentissage automatique et aux réseaux neuronaux profonds, il est important de noter que les comportements émergents résultent dans la plupart des cas de couches complexes de traitement de données. Chaque élément de neurones dans un réseau profond transforme et transmet des informations à la couche suivante. Les résultats finaux produits par ces réseaux sont donc issus de nombreuses transformations successives, ce qui rend la traçabilité des comportements observés jusqu’à leurs sources exactes difficile.

De plus, lorsqu’on parle de modèles de langage actuels tels que GPT-3, il arrive que des fonctionnements inattendus se produisent. L’algorithme peut générer des textes surprenants, proposer des solutions innovantes à des problèmes spécifiques, ou montrer des compétences apparentes qu’il n’a jamais explicitement formées à maîtriser. C’est dans ces moments-là que l’on perçoit toute l’étendue des capacités inattendues des IA modernes.

Les caractéristiques d’un emergent behaviors

Pour bien identifier ce qui constitue un comportement émergent en IA, nous devons prêter attention à plusieurs critères clés. Parmi les premières caractérisations, il y a la naissance de nouvelles compétences ou comportements sans programmation explicite. Cela signifie qu’un système d’IA affiche des comportements qui dépassent les attentes initiales définies par ses codes ou ses concepteurs.

L’imprévisibilité fait également partie des aspects distinctifs. Plus concrètement, un emergent behavior est par essence difficile, voire impossible, à prévoir à partir des règles et des interactions individuelles préexistantes. C’est similaire aux relations écologiques où l’interaction entre différentes espèces conduit à un écosystème stable et prospère malgré l’absence de contrôle centralisé.

La flexibilité adaptative est aussi une caractéristique importante. Les systèmes capables de comportements émergents peuvent s’adapter efficacement à des environnements changeants ou inconnus. Cette propriété est essentielle dans des contextes dynamiques comme les marchés financiers ou les scénarios de conduite autonome où les conditions évoluent constamment.

Ensuite, il y a la capacité d’auto-organisation. Cela implique que les comportements non programmés émergent de l’organisation propre du système sans nécessiter une intervention externe constante. Cette autonomie organisationnelle permet aux systèmes d’IA d’offrir des performances robustes face à des variations exogènes.

Enfin, on observe généralement une globalité cohérente, où les comportements complexes contribuent à un objectif ou une fonction globale du système. Dans un réseau de robots, par exemple, chaque unité exécutera une tâche minimaliste, mais ensemble, ils accomplissent une mission collective élaborée telle que le nettoyage ou la surveillance d’une zone vaste.

Est-ce que ce concept peut innover le monde de l’IA ?

Premièrement, ces capacités offrent une adaptabilité accrue. Les systèmes peuvent évoluer et s’ajuster beaucoup plus rapidement aux modifications environnementales. Prenez, par exemple, les véhicules autonomes, une adaptation rapide signifierait une réduction marquée des accidents dus à des situations inédites sur la route.

Deuxièmement, cela offre une optimisation continue. Les intelligences artificielles basées sur l’émergence peuvent repérer leurs inefficacités et s’améliorer au fil du temps. Cet atout augmente leur efficacité opérationnelle. Des systèmes de production industrielle bénéficieraient grandement de cette auto-optimisation.

Emergent behaviors : 4 IA qui remplissent ces caractères

Les comportements émergents se manifestent lorsque des systèmes complexes, comme certaines intelligences artificielles, présentent des capacités non programmées et inattendues. Examinons quatre IA qui illustrent parfaitement ce phénomène.

La première IA sur notre liste est GPT-3, un modèle de langage de grande taille développé par OpenAI. Cet outil est conçu pour générer du texte humainement compréhensible à partir de quelques lignes initiales. Ce qui est surprenant, c’est qu’il émet parfois des réponses créatives et pertinentes sans y avoir été explicitement programmé. Ces propriétés émergentes rendent GPT-3 particulièrement innovant et versatile.

Ensuite, nous avons AlphaGo, l’IA développée par DeepMind. AlphaGo a battu les meilleurs joueurs humains de jeu de go en utilisant des stratégies que même ses créateurs n’avaient pas anticipées. Les capacités émergentes d’AlphaGo démontrent comment une IA peut développer des méthodes supérieures à celles enseignées lors de son entraînement.

Egalement, il faut également mentionner Watson d’IBM, une IA connue pour sa victoire au jeu télévisé Jeopardy ! Watson utilise des algorithmes émergents. Ces derniers lui permettent de comprendre des questions formulées dans un langage naturel et de relier des informations pour fournir des réponses précises. Les solutions trouvées par Watson contiennent en général des éléments qui ne faisaient pas partie de ses données d’origine, ce qui illustre des comportements imprévisibles.

Finalement, considérons les robots sociaux comme ceux produits par SoftBank Robotics. Pepper démontre, entre autres, des capacités émergentes lorsqu’il interagit avec les humains de manière naturelle et empathique, même en dehors des scénarios programmés. Ces comportements non programmés montrent la montée de la complexité des systèmes dans le domaine de la robotique sociale.

Comment est-ce qu’une IA peut-elle arriver à ce stade ?

L’émergence de comportements imprévisibles chez une IA repose principalement sur trois facteurs : les données massives, les algorithmes sophistiqués et la puissance de calcul. Commençons par les données. Les intelligences artificielles d’aujourd’hui sont formées sur des volumes gigantesques d’informations provenant de diverses sources. Ces bases de données permettent aux IA d’apprendre une multitude de concepts variés et complexes.

A cela s’ajoutent des algorithmes avancés. Des techniques comme l’apprentissage profond (deep learning), les réseaux neuronaux convolutifs et récurrents permettent aux IA de traiter et d’analyser ces vastes ensembles de données de façon extrêmement efficace. Ces algorithmes sont conçus pour repérer des patterns et effectuer des prédictions, voire prendre des décisions basées sur des analyses très fines des informations disponibles.

Il y a enfin la puissance de calcul. L’avènement de processeurs graphiques (GPU) haute performance et de systèmes de calcul distribués permet aux IA de réaliser des tâches beaucoup plus rapidement et précisément qu’auparavant. La capacité à exécuter des milliards d’opérations par seconde décuple le potentiel d’apprentissage et d’adaptation des IA, ce qui mène finalement à des comportements émergents.

Cela reste toutefois un domaine incomplet sans parler de la supervision humaine. Bien que les IA puissent développer des capacités émergentes, elles nécessitent encore des ajustements et des corrections régulières par des chercheurs et des ingénieurs. C’est cette interaction entre machine et humain qui permet une évolution constante et mesurée vers des IA plus avancées, tout en réduisant les risques d’erreurs critiques.

Les risques liés à l’emergent behaviors

Malgré leurs nombreux avantages, les comportements émergents de l’IA comportent certains risques non négligeables. Le premier risque concerne les comportements imprévisibles. Même les concepteurs de l’IA peuvent être pris au dépourvu par des décisions ou actions inédites de la part de ces systèmes. Cela peut avoir des conséquences graves dans des secteurs critiques comme la santé ou la justice où une erreur peut coûter cher.

Le deuxième risque est celui de la manipulation. Si une IA développe des capacités inattendues, des utilisateurs mal intentionnés pourraient exploiter ces fonctionnalités pour des objectifs nuisibles, tels que la création de deepfakes sophistiqués ou la diffusion de fausses informations à grande échelle. Cette perspective nécessite une vigilance accrue en matière de cybersécurité et de contrôle des accès aux technologies IA.

Il y a d’ailleurs le risque de renforcement des biais existants dans les données. Les systèmes IA apprennent à partir des ensembles de données fournis. Si ces données sont biaisées, les IA pourront reproduire et même amplifier ces discriminations. Cela entraînera alors des décisions injustes ou partiales. Un effort continu est nécessaire pour surveiller et corriger ces biais afin de rendre les systèmes plus équitables.

En outre, l’augmentation de la complexité des systèmes rend ces derniers difficiles à auditer et comprendre pour les humains. Plus une IA devient autonome et complexe, plus il devient difficile pour ses concepteurs d’en expliquer le comportement et les décisions. Ainsi, il est important de développer des moyens pour rendre les processus des IA transparents et traçables afin d’assurer une meilleure compréhension et contrôle de ces technologies.

La gestion de ces risques demande une approche proactive combinant des avancées technologiques avec des mesures éthiques rigoureuses. Ces approches garantissent ainsi que les IA continuent de servir positivement la société sans entraîner de conséquences indésirables.

Cet article Emergent behaviors dans le monde de l’IA, une révolution inattendue a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Des chercheurs de Google ont affirmé vendredi avoir découvert la première vulnérabilité grâce à l’utilisation d’un modèle linguistique de grande taille.

Google affirme dans un article de blog que ce bug n’est qu’un exemple de ce qu’un outil d’IA peut effectuer pour détecter un problème de sécurité de mémoire exploitable, notamment dans un logiciel très utilisé dans le monde réel.

Détecter les failles 0 days avec les IA LLM ? Comment Google a-t-il réussi ?

La faille a été décelée dans SQLite, un moteur de base de données open source célèbre auprès des développeurs. Ces chercheurs ont commencé à signaler la vulnérabilité aux développeurs de SQLite au début du mois d’octobre. Puis, ces derniers l’ont ainsi essayé de le corriger le jour même.

Les développeurs ont réussi à détecter le problème avant même qu’elle n’apparaisse dans une version officielle. De plus, il n’a pas eu de conséquences sur les utilisateurs de SQLite. Selon Google, ce développement est un excellent exemple de « l’immense potentiel que l’IA peut avoir pour les cyberdéfenseurs ».

« Nous pensons que ce travail a un potentiel défensif énorme », ont affirmé les chercheurs de Google. « La découverte de vulnérabilités dans un logiciel avant même sa publication signifie que les attaquants n’ont aucune marge de manœuvre pour rivaliser : les vulnérabilités sont corrigées avant même que les attaquants aient eu la possibilité de les exploiter. »

Big Sleep, un projet visant à améliorer la cybersécurité

Pour rappel, cette initiative entre dans le cadre d’un projet connu sous le nom de « Big Sleep ». C’est le résultat d’une collaboration entre Google Project Zero ainsi que Google DeepMind.

Il résulte d’un projet antérieur qui a travaillé initialement sur la recherche de vulnérabilités assistée par de grands modèles de langage.

Notons que les chercheurs en cybersécurité chargés de créer des outils de recherche de vulnérabilité assistés par IA ont découvert un autre problème dans SQLite selon Google dans sa note lors de la conférence sur la sécurité DEFCON en août.

C’est ce qui a d’ailleurs incité cette équipe à distinguer s’ils pouvaient encore détecter une vulnérabilité plus grave.

Des variantes encore floues

Aujourd’hui, de nombreuses entreprises, dont Google, se servent d’un processus baptisé « fuzzing » pour détecter les vulnérabilités.

Comment fonctionne le processus ? Le concept est simple : les logiciels sont testés en leur donnant des données aléatoires ou invalides. Ce processus permet également de déclencher des erreurs et de faire planter le programme.

Néanmoins, Google a affirmé que le fuzzing ne fait pas suffisamment pour « aider les défenseurs à trouver les bugs qui sont difficiles (ou impossibles) à trouver ». Ils « espèrent que l’IA pourra réduire cet écart », ajoutent-ils.

« Nous pensons qu’il s’agit d’une voie prometteuse pour enfin renverser la situation et obtenir un avantage asymétrique pour les défenseurs », ont-ils déclaré.

« La vulnérabilité elle-même est assez intéressante, tout comme le fait que l’infrastructure de test existante pour SQLite (à la fois via OSS-Fuzz et l’infrastructure propre au projet) n’a pas détecté le problème, nous avons donc mené des recherches plus approfondies. »

Alors qu’en pensez-vous ? Est-ce que Big Sleep pourrait réellement changer le secteur de la cybersécurité ? Dites-nous votre avis dans les commentaires.

Cet article Google utilise les IA LLM pour découvrir des failles 0 day ! Voici comment a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Le CyberMoi/s 2024 met une nouvelle fois l’accent sur l’ingénierie sociale, un vecteur de menace amplifié par l’évolution de l’IA. Ce phénomène cible tous les publics. Il constitue une menace particulièrement critique pour les entreprises, notamment en raison des nouvelles tactiques de manipulation numérique. À travers cet article, nous passerons en revue les conseils clés fournis à l’occasion de ce mois européen de la cybersécurité pour renforcer la protection de votre organisation face à ces attaques de plus en plus sophistiquées.

Ingénierie sociale : comprendre les risques pour mieux s’en protéger

L’ingénierie sociale représente l’une des menaces les plus dangereuses pour les entreprises, car elle exploite la vulnérabilité humaine. En 2024, le CyberMoi/s met en lumière ces attaques, notablement renforcées par l’essor constant de l’IA.

Définition et mécanismes de l’ingénierie sociale

L’ingénierie sociale est une méthode d’attaque cyber visant à manipuler les individus pour qu’ils révèlent des informations confidentielles ou réalisent des actions compromettant leurs données. Elle repose sur la manipulation psychologique, en exploitant la confiance et les failles humaines, plutôt que sur des vulnérabilités techniques. Les cybercriminels se servent de techniques telles que le phishing (hameçonnage), les appels frauduleux ou les messages usurpés, qui incitent les victimes à divulguer leurs informations sensibles.

Selon le Data Breach Investigations Report 2023 de Verizon, « 74 % des violations de données impliquent un élément humain, y compris les attaques d’ingénierie sociale, les erreurs ou les mauvais usages. ». Ce chiffre montre l’ampleur des incidents liés à la manipulation humaine.

D’un point de vue financier, le IBM Cost of a Data Breach Report 2023 révèle que le coût moyen d’une violation de données a atteint 4,45 millions de dollars en 2023. Un impact conséquent sur la trésorerie des entreprises auquel viennent s’additionner les pertes réputationnelles et la perte de confiance des clients. Les entreprises risquent gros.

Les différentes formes d’ingénierie sociale mises en lumière par le CyberMoi/s 2024

Le CyberMoi/s 2024 identifie plusieurs formes d’ingénierie sociale devenues récurrentes dans les cyberattaques. Parmi les plus répandues :

• Phishing et spear phishing : ces techniques consistent à envoyer des emails ou messages trompeurs dans le but d’obtenir des informations confidentielles. Le phishing de masse touche un grand nombre de victimes, tandis que le spear phishing cible des individus spécifiques au sein des entreprises, comme les cadres ou les dirigeants.
  
  
  
• Usurpation d’identité et fraude au président : ces attaques visent à manipuler des employés en se faisant passer pour des figures d’autorité dans l’entreprise (président ou directeur financier). Le but étant d’obtenir des virements ou des informations sensibles. L’impact financier de ces fraudes peut être catastrophique, surtout pour les PME.

Le CyberMoi/s met également l’accent sur de nouvelles tendances qui exploitent l’intelligence artificielle pour amplifier les effets de l’ingénierie sociale :

• Deepfakes et manipulation audio/vidéo : les deepfakes permettent de créer des vidéos et des enregistrements audio extrêmement réalistes qui imitent des personnalités publiques, des dirigeants d’entreprise ou même des collègues. Ces outils sont utilisés pour diffuser des messages trompeurs et leurrer les employés ou les clients.
  
  
  
• Chatbots malveillants et automatisation des attaques : l’intelligence artificielle permet aussi de créer des chatbots qui imitent des interactions humaines pour inciter les victimes à divulguer des informations confidentielles.
  Les cybercriminels utilisent également l’automatisation pour lancer des campagnes de phishing à grande échelle avec une précision redoutable.
  Un an après l’apparition de ChatGPT, les attaques de phishing ont ainsi augmenté de 1 265 %, selon le rapport Vade Secure T3 2023.

Conseils pratiques et stratégie de protection face à l’ingénierie sociale

Pour contrer efficacement l’ingénierie sociale, il est essentiel de combiner des solutions technologiques robustes avec une formation continue des utilisateurs. Ce qui suit vous donnera des stratégies clés et des outils concrets pour minimiser les risques et renforcer la sécurité globale de votre entreprise.

Les bonnes pratiques pour contrer l’ingénierie sociale

L’ingénierie sociale cible les vulnérabilités humaines, ce qui la rend particulièrement dangereuse. Une approche multi-niveaux s’avère indispensable pour protéger efficacement les organisations contre ces attaques.

Une gestion sécurisée des mots de passe grâce à LockPass et la généralisation de l’authentification multi-facteurs

Un gestionnaire de mots de passe protège l’entreprise contre les attaques par ingénierie sociale en générant et en stockant des mots de passe complexes et uniques, ce qui réduit les risques de compromission et renforce la sécurité des comptes, limitant ainsi l’accès non autorisé aux données sensibles.

LockPass, le gestionnaire de mots de passe français certifié par l’Agence Nationale de Sécurité des Systèmes d’Information (ANSSI), vous permet de simplifier et de sécuriser la gestion des accès en entreprise. Son adoption est facilitée grâce à son interface intuitive, adaptée aux pratiques courantes des collaborateurs. Comme on le dit souvent : “le meilleur outil cyber c’est celui que vos équipes utilisent !”. Il est en effet essentiel de choisir des solutions qui s’intègrent facilement aux habitudes de travail de chacun pour garantir un usage régulier et efficace.

LockPass offre une gestion des accès granulaire afin de limiter les privilèges selon les besoins des utilisateurs. L’outil dispose même d’une fonctionnalité permettant à un collaborateur d’utiliser un mot de passe sans jamais lui afficher celui-ci en clair, ce qui renforce la sécurité tout en maintenant une expérience fluide pour les équipes.

L’ajout de l’authentification multi-facteurs (MFA) pour l’ensemble de vos comptes est un excellent complément au gestionnaire de mots de passe pour renforcer votre cybersécurité. D’après Microsoft, la MFA bloque jusqu’à 99,9 % des attaques sur les comptes utilisateurs. Un incontournable donc, pour un environnement professionnel sécurisé.

Vigilance sur le ShadowIT et le ShadowGPT

Les risques liés à l’utilisation non contrôlée d’outils externes, également appelé ShadowIT, sont bien réels dans le cadre de la cybersécurité. Prenons l’exemple d’une entreprise où un employé utilise un service de transfert en ligne non autorisé pour partager des documents professionnels. Si ces données sont échangées sans protection adéquate, elles peuvent être compromises sans que l’entreprise en soit informée. Cela crée des failles de sécurité invisibles aux responsables informatiques.

Le ShadowGPT est une évolution récente du ShadowIT, où les collaborateurs utilisent des IA génératives, telles que ChatGPT, sans autorisation. Ces IA peuvent traiter et enregistrer des données confidentielles dans leurs bases. Un cas concret serait un employé d’une banque qui consulte une IA pour générer des réponses client en partageant des informations sensibles. Si ces données sont mal gérées, cela peut entraîner des violations graves de confidentialité.

Pour faire face à ces défis, les entreprises doivent adopter des politiques de sécurité spécifiques qui restreignent l’utilisation d’outils non validés. Cela implique de :

• Mettre en place des outils de surveillance pour identifier l’utilisation d’applications non autorisées.
• Sensibiliser les collaborateurs aux risques du ShadowIT et du ShadowGPT à travers des formations régulières.
• Restreindre l’accès à certaines catégories d’applications ou sites web via des règles réseau plus strictes.

Les politiques de sécurité doivent être évolutives pour s’adapter aux nouveaux outils, notamment ceux basés sur l’IA, et veiller à ce que les employés comprennent les implications de leur utilisation non contrôlée.

La sauvegarde sécurisée des données sensibles et importantes avec LockFiles

La sauvegarde régulière et sécurisée des données est une stratégie cruciale de protection contre les attaques d’ingénierie sociale. Elle permet de limiter les dégâts en cas de compromission des systèmes et facilite la reprise d’activité après un incident. Conformément aux recommandations de l’ANSSI il est essentiel :

• D’effectuer des sauvegardes régulières, au moins une fois par semaine pour les données importantes.
• De stocker les sauvegardes sur des supports déconnectés du réseau.
• De tester régulièrement la restauration des sauvegardes pour s’assurer de leur intégrité.

Avec LockFiles, vous disposerez d’une sauvegarde externalisée (déconnectée de votre réseau), sur laquelle les fichiers sont automatiquement chiffrés dès leur dépôt, assurant la sécurité et la confidentialité des données. Chaque action est traçable en temps réel pour une surveillance proactive.

100 % français, LockFiles fera office de backup externalisé, indispensable pour un Plan de Reprise d’Activité (PRA) fiable. Hébergée sur des serveurs certifiés SecNumcloud et ISO 27001, cette solution assure une protection renforcée tout en garantissant le respect des normes les plus strictes en matière de sécurité des données.

Le plugin Outlook de LockTransfer pour sécuriser les échanges de fichiers par email

Le plugin LockTransfer pour Outlook/O365 est conçu pour sécuriser les échanges de fichiers par email sans limiter la productivité des équipes. Il permet le transfert de pièces jointes, sans limite de taille, avec un chiffrement automatique des fichiers directement dans la messagerie. Simple d’utilisation, il s’intègre facilement aux habitudes de travail des collaborateurs. De ce fait, il garantit la sécurité des données sans perturber le flux de travail.

En outre, ce plugin assure un chiffrement de bout en bout pour protéger les informations sensibles. LockTransfer permet ainsi une traçabilité complète des documents envoyés. Grâce à un dashboard de suivi dédié pour la DSI, il offre une vue d’ensemble sur tous les échanges et renforce la sécurité des communications professionnelles.

Un indispensable pour limiter les risques de phishing et suivre finement les transferts de documents au sein de l’entreprise.

Le rôle crucial des entreprises dans la formation de leurs employés

La lutte contre l’ingénierie sociale ne se limite pas aux solutions technologiques. Une formation continue et des simulations d’attaques régulières sont nécessaires pour sensibiliser les employés aux risques et améliorer leur capacité à réagir. Par conséquent, il est recommandé d’organiser des exercices pratiques qui mettent les collaborateurs en situation réelle face aux menaces.

La mise en place d’outils simples est également essentielle pour garantir une adoption efficace des bonnes pratiques de cybersécurité par les équipes. Des outils comme ceux de la suite LockSelf, certifiés par l’ANSSI, vont au-delà de la simple sécurité. Ils intègrent des modules de formation qui ont pour but d’aider les utilisateurs à adopter les bonnes pratiques de manière fluide. Cette approche favorise la transformation de la sécurité en une habitude quotidienne.

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En somme, la vigilance collective reste essentielle pour faire face à l’ingénierie sociale. La mise en place d’outils de sécurité adaptés à tous les collaborateurs joue un rôle crucial dans l’adoption des bonnes pratiques de cybersécurité dans tous les services d’une entreprise. Face à ces menaces persistantes, il est indispensable d’adapter en continu vos pratiques de sécurité. Profitez du CyberMoi/s pour améliorer vos défenses. Soyons tous #CyberEngagés !

Cet article CyberMoi/s 2024 : l’ingénierie sociale au cœur des préoccupations a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Une équipe de chercheurs de Hong Kong vient de découvrir que les intelligences artificielles de type LLM possèdent une capacité de mémoire similaire à celle des humains… la liste des points communs entre l’IA et le cerveau ne cesse de s’étendre !

Afin d’améliorer l’intelligence artificielle, les chercheurs tentent de s’inspirer de l’intelligence humaine. Cette fois, au contraire, ils ont découvert par hasard que l’IA présente des similitudes avec le cerveau humain !

Une équipe d’experts en informatique de l’Université Polytechniques de Hong Kong s’est aperçue que les LLM (larges modèles de langage) possèdent des capacités de mémoire similaires à celles des humains.

Selon leur étude, il y a plusieurs facteurs clés dans la capacité de raisonnement. Ceci inclut la connaissance apprise, les inputs spécifiques, et la capacité à produire des résultats alignés avec la connaissance apprise.

Or, d’après eux, « en suivant cette définition, les capacités de mémoire des LLM peuvent aussi être considérées comme une forme de raisonnement »…

Un LLM peut mémoriser pratiquement 2000 poèmes

Dans le cadre de cette étude, des milliers de poèmes chinois ont été analysés et mémorisés en utilisant des jeux de données issus de Hugging Face. Certaines IA ont été capables de se rappeler environ 1900 poèmes sur 2000 !

Impressionnés, les chercheurs affirment que « ces résultats sont remarquables, car un humain sans entraînement spécialisé aurait du mal à mémoriser ne serait-ce qu’une centaine de poèmes dans de telles conditions ».

Néanmoins, les LLM ont eu plus de mal à prédire la prochaine partie du poème et ont commis plusieurs erreurs. Ceci s’explique par la nature complexe du langage.

Malgré ces points faibles, même si les prédictions n’étaient pas toujours exactes, les réponses produites suivaient toujours les conventions linguistiques. On peut donc y voir une forme de créativité et de raisonnement…

Comme chez l’humain, la mémoire de l’IA se réveille au besoin

C’est pourquoi les chercheurs décrivent le concept de mémoire de l’IA comme « mémoire de Schrodinger ». Ce terme s’inspire du célèbre paradoxe de la théorie quantique, selon lequel l’état d’un objet est indéterminé jusqu’à ce qu’il soit observé.

De la même façon, la mémoire d’un LLM ne peut être évaluée qu’après qu’une question spécifique soit posée. C’est un phénomène similaire à la façon dont la mémoire humaine est évaluée lorsqu’elle répond à une requête particulière !

Par exemple, les humains peuvent ne pas être capables de se rappeler exactement combien de poèmes ils connaissent, mais peuvent généralement se rappeler un poème spécifique lorsqu’on leur demande.

Ainsi, les chercheurs expliquent que le cerveau humain et les LLM génèrent tous deux des résultats de façon dynamique en se basant sur des inputs (entrées).

L’architecture des LLM, basée sur les modèles Transformer, peut donc être perçue comme une version simplifiée de la façon dont le cerveau humain fonctionne.

Une piste très intéressante pour l’industrie de l’IA

Parmi les entreprises de l’industrie de l’IA explorant cette idée, on compte le leader mondial OpenAI ! En février 2024, une fonctionnalité de mémoire a été intégrée à ChatGPT. Ceci lui permet au chatbot IA de retenir des informations sur l’utilisateur au fil du temps.

À la même période, les chercheurs du MIT ont découvert un moyen de permettre aux chatbots de maintenir des conversations ininterrompues sans planter ou ralentir, en préservant leurs points de données initiales dans leurs mémoires.

Au fil des années à venir, l’IA va continuer à progresser en imitant le fonctionnement de l’intelligence humaine. Et d’ici quelques années, certains experts prédisent qu’elle pourrait totalement dépasser le cerveau humain…

Et vous, qu’en pensez-vous ? Êtes-vous surpris par cette similitude entre cerveau humain et IA ? Pensez-vous que l’intelligence artificielle puisse égaler celle de l’humain, et est-ce vraiment une bonne chose ? Partagez votre avis en commentaire !

Cet article IA et cerveau humain : ce point commun stupéfait les scientifiques ! a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Llama 3.2 peut traiter à la fois des images et du texte. Elle a pour ambition de rivaliser avec les modèles des géants de la technologie d’intelligence artificielle comme OpenAI et Anthropic.

Après un peu plus de deux mois de la sortie de la première version du Llama 3.2, Meta lance un nouveau grand modèle d’IA avec une importante mise à jour. En effet, cette entreprise vient de lancer son premier modèle open source capable de traiter du texte et des images. Découvrez ici les détails sur cette IA révolutionnaire de Meta.

Llama 3.2, la première IA multimodale de Meta

« Il s’agit de notre premier modèle multimodal open source », a exprimé Mark Zuckerberg, PDG de Meta, lors de son discours d’ouverture. « Il va permettre de nombreuses applications qui nécessitent une compréhension visuelle. »

Rappelons que Google et OpenAI possèdent aussi des modèles d’IA multimodaux qu’elles ont lancés l’année dernière. Apparemment, Meta rattrape son retard avec le lancement de Llama 3.2. Malgré ce retard, Meta semble vouloir apporter de nombreuses nouveautés avec ce nouveau modèle.

À l’instar de son prédécesseur, cette nouvelle version de Llama possède une longueur de contexte de 128 000 jetons. Plus précisément, les utilisateurs pourront saisir de nombreux textes, l’équivalent d’une échelle de centaines de pages d’un manuel.

Par ailleurs, Llama 3.2 propose désormais des modèles plus précis grâce à des paramètres plus élevés. De plus, ils sont capables de gérer des tâches plus complexes. En outre, ce qui différencie ce modèle est la prise en charge de la vision alors que Meta travaille toujours sur le développement des capacités d’IA sur du matériel comme ses lunettes Ray-Ban Meta.

Un rival de taille de Claude et de GPT-4o ?

Depuis le lancement de Llama 3.1, Meta atteste que le modèle a réussi à effectuer une croissance de 10X. « Llama continue de s’améliorer rapidement », affirme Zuckerberg. « Il offre de plus en plus de fonctionnalités. »

Llama 3.2, par ailleurs est doté de deux modèles de vision (avec 11 milliards de paramètres et 90 milliards de paramètres) ainsi que deux modèles légers entièrement textuels (avec 1 milliards de paramètres et 3 milliards de paramètres).

Les plus grands modèles peuvent prendre en charge les cas d’utilisation d’images. Ils peuvent aussi comprendre les graphiques et les diagrammes. Par ailleurs, ils sont capables de sous-titrer des images et de reconnaître des objets à partir des descriptions en langage naturel. Enfin, ils peuvent enlever des détails des images pour concevoir des légendes.

Les petits modèles sont développés pour fonctionner sur Qualcomm, MediaTek et d’autres matériels Arm. D’ailleurs, Meta s’attend à ce qu’on les utilise sur mobile. Ces modèles légers peuvent être utilisés lors de la création des applications argentiques personnalisées dans un cadre privé.

Meta affirme que ce nouveau modèle est compétitif avec Claude 3 Haiku d’Anthropic et GPT4o-mini d’OpenAI en ce qui concerne la reconnaissance d’images. Il peut aussi rivaliser avec ces IA sur d’autres tâches de compréhension visuelle.

En parallèle, Llama 3.2 dépasse Gemma et Phi 3.5-mini dans certains domaines comme le suivi des instructions, le résumé, la réécriture des invites ou encore l’utilisation d’outils.

Pour accéder aux modèles Llama3.2, il faut les télécharger via llama.com et Hugging Face ou encore les plateformes associées de Meta. Notons également que malheureusement, ce modèle n’est pas encore disponible en Europe.

Cet article Meta lance Llama 3.2, sa 1ère IA multimodale… mais on a une mauvaise nouvelle a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Grâce à l’intelligence artificielle, la recherche et la prise de notes sont devenues plus faciles que jamais. On compte actuellement plusieurs atouts dédiés à cet effet. NotebookLM en fait partie et se démarque par ses fonctionnalités avant-gardistes qui synthétisent rapidement les informations et organisent efficacement les documents complexes. Avec ce nouvel outil, votre quotidien se métamorphosera grâce à l’IA ! Découvrez dans cette page l’essentiel à connaître là-dessus.

Qu’est-ce que NotebookLM ?

Egalement connu sous le nom de « Language Model for Notebooks« , NotebookLM est une application web expérimentale qui exploite le potentiel de l’intelligence artificielle pour améliorer la prise de notes et la gestion des différents documents. Cet outil IA est accessible à l’adresse :

https://notebooklm.google.com/

Développé par une équipe dédiée chez Google Labs, NotebookLM vise à faciliter la saisie, mais aussi l’organisation des mémoires écrites. Il permet la consultation des informations stockées dans divers formats électroniques, notamment les textes, images et vidéos.

Cette application intègre des technologies de pointe pour offrir des suggestions pertinentes durant la rédaction. Elle analyse constamment le contexte des notes prises pour donner du sens aux écrits. Autrement dit, elle donne aux utilisateurs l’occasion de bénéficier d’une assistance en temps réel, afin de rendre leurs annotations plus détaillées et structurées.

Deux fonctionnalités principales pour cet outil IA

Une nouvelle approche de la prise de note

NotebookLM vise avant tout à transformer l’expérience de la prise de notes. Parmi ses fonctionnalités clés, il y a sa capacité à téléverser de documents. Plus concrètement, les utilisateurs peuvent importer différents types de fichiers, qu’il s’agisse de PDF, de présentations, ou encore de feuilles de calcul. Une fois les documents intégrés, l’algorithme analyse ses contenus pour fournir des résumés concis et précis.

Une autre fonctionnalité utile est l’organisation automatique des données. Grâce à des algorithmes sophistiqués, l’application peut recommander des thèmes ou des catégories pour regrouper les différentes notes et informations extraites des documents téléchargés. Cela facilite grandement la navigation et la recherche ultérieure d’informations spécifiques.

La synthèse d’information pour une expérience optimisée

Son aptitude à faire la synthèse d’information fait de même partie des forces indéniables de NotebookLM. Lorsqu’un utilisateur consulte ses notes, il peut donc demander à l’application de générer un résumé intelligent contenant les éléments saillants du document concerné. Cette option est extrêmement utile quand on doit traiter des quantités considérables de données en peu de temps.

Lors de la préparation d’un projet complexe impliquant plusieurs sources d’information, par exemple, NotebookLM peut ainsi diminuer significativement le temps normalement consacré à la consolidation et à la vérification des détails pertinents. En outre, la fonction de synthèse réduit les erreurs humaines potentielles dues à une lecture rapide ou partielle de documents volumineux. Lisez également : Pressé ? Google NotebookLM vous résume les vidéos YouTube en audio !

Une grande variété d’utilisations dans divers domaines

Faciliter l’apprentissage et renforcer la collaboration en éducation

Dans le domaine de l’éducation, NotebookLM propose des méthodes innovantes pour les étudiants. Ils peuvent prendre des notes numériques de manière organisée, ajouter des annotations, et même intégrer des médias comme des vidéos ou des images. Cette approche interactive de l’apprentissage rend les cours plus engageants et facilite la révision des leçons.

Les étudiants peuvent également collaborer en temps réel avec leurs pairs sur des projets de groupe, ce qui renforce les compétences de travail d’équipe. Les enseignants, quant à eux, utilisent NotebookLM pour planifier leurs cours. Ils pourront aussi y partager des ressources pédagogiques avec les étudiants et suivre leurs progrès à travers des évaluations intégrées.

Structurer les données pour les recherches

NotebookLM surpasse de nombreuses autres applications de prise de note et d’extraction d’informations grâce à l’intégration de fonctions avancées d’analyse contextuelle. En se basant sur le contenu importé et les requêtes saisies par l’utilisateur, l’outil est capable de retrouver rapidement des renseignements exacts et contextualisés.

Cette précision se révèle particulièrement bénéfique pour les professionnels menant des recherches poussées dans des domaines spéciaux, tels que la médecine, le droit ou encore les sciences sociales. La facilité avec laquelle on peut extraire des informations précises et pertinentes fait de NotebookLM un partenaire indispensable pour des recherches approfondies et rigoureuses.

Optimiser la productivité en entreprise

Pour les entreprises, NotebookLM se révèle être un excellent outil de gestion de projets. Une équipe travaillant sur le développement d’un nouveau produit peut, par exemple, l’utiliser pour centraliser toutes les idées, les notes de réunions, les échéances et les tâches assignées. Il aide à prendre des notes détaillées lors des réunions, à suivre les tâches et les échéances et à centraliser toutes les informations pertinentes en un seul endroit.

Les professionnels peuvent également utiliser NotebookLM pour élaborer des présentations, partager des documents avec des collègues et recevoir des commentaires en temps réel. En tant que plateforme collaborative, elle améliore la productivité et la synergie au sein de l’entreprise.

Aider les écrivains et créateurs de contenu

Les écrivains et les créateurs de contenu bénéficient grandement des fonctionnalités de NotebookLM. Ils peuvent en effet organiser leurs idées, structurer leurs récits ou leurs articles, et suivre les différentes versions de leurs travaux. L’outil donne également la possibilité d’ajouter des notes et des commentaires, ce qui facilite le processus d’édition et de révision. Pour les blogueurs, NotebookLM permet de planifier les publications, de conserver des idées de sujets et de collaborer avec d’autres créateurs.

Explorer de nouveaux horizons pour les passionnés de technologie

Les amateurs de technologie et les passionnés utilisent enfin NotebookLM pour explorer de nouveaux sujets et apprendre de nouvelles compétences. Ils peuvent documenter leurs découvertes, suivre leurs progrès dans l’apprentissage de nouvelles technologies ou simplement organiser leurs loisirs de manière plus structurée. La flexibilité de cet outil IA en fait un compagnon idéal pour toute personne qui souhaite explorer et organiser ses centres d’intérêt.

Quelques améliorations possibles pour NotebookLM

Authenticité et éthique de l’information

Beaucoup se posent des questions concernant l’authenticité des informations face à l’avancée de la technologie IA. Lorsqu’une IA peut recréer le réel avec une telle fidélité, il devient en effet difficile de distinguer un contenu authentique d’un autre généré artificiellement. Ce risque est particulièrement préoccupant dans des contextes où la véracité des informations est importante.

Certaines universités commencent, par exemple, à remettre en question les lettres de motivation traditionnelles rédigées par des IA, ce qui pourrait entraîner une perte de confiance dans les documents écrits. De plus, dans le domaine des médias, l’IA représente une lame à double tranchant. En fait, elle offre des possibilités innovantes pour enrichir l’expérience utilisateur, mais pose des défis éthiques majeurs. Il devient alors indispensable de trouver un équilibre entre garantir la véracité des contenus et tirer parti des avantages de l’automatisation.

Expansion linguistique et une meilleure ergonomie

Pour améliorer NotebookLM, il serait bénéfique d’élargir ses capacités linguistiques et culturelles. Etant donné que la plateforme est principalement axée sur l’anglais, l’extension à d’autres langues permettrait de toucher une audience plus large à l’échelle mondiale. De plus, l’adaptation aux nuances culturelles favoriserait une compréhension et une appréciation plus universelles des informations traitées. Une autre piste d’amélioration concerne l’interface utilisateur.

Bien que déjà intuitive, une simplification continue de l’ergonomie rendrait l’expérience utilisateur encore plus fluide et agréable, surtout pour ceux qui ne sont pas à l’aise avec les technologies. Ces améliorations contribueraient à renforcer l’attrait et l’efficacité de NotebookLM pour une diversité d’utilisateurs.

Analyse comparative de NotebookLM avec des outils similaires

NotebookLM est reconnu pour ses capacités avancées en intelligence artificielle, dédiées à la prise de notes et à la gestion des connaissances. Toutefois, d’autres concurrents présentent des fonctionnalités distinctes susceptibles de répondre à des besoins spécifiques selon les utilisateurs.

Plus de fonctionnalités que PlayAI

Première concurrente de taille, PlayAI se distingue comme une plateforme innovante. Elle intègre l’IA pour offrir une expérience de prise de notes personnalisée. Contrairement à NotebookLM, elle propose une fonctionnalité de reconnaissance vocale qui permet aux utilisateurs de capturer leurs notes verbalement. Cette fonctionnalité est particulièrement avantageuse pour ceux qui préfèrent la dictée à l’écriture. Néanmoins, PlayAI exige une connexion Internet présente des limitations en matière d’intégration avec des applications tierces.

Moins polyvalente que ClaudeAI

Autre alternative, ClaudeAI offre une approche plus polyvalente. En plus de la prise de notes, cette intelligence artificielle propose des fonctionnalités d’assistance personnelle. Elle assure, entre autres, la planification de tâches et la gestion de projets. ClaudeAI se démarque par sa personnalisation, car les utilisateurs peuvent adapter l’outil à leurs besoins spécifiques. Elle surpasse NotebookLM avec diverses intégrations et options de configuration.

Gestion plus avancée que Saner.AI

De son côté, Saner.AI se spécialise dans la gestion des connaissances et l’automatisation des flux de travail. Il permet d’importer des données d’autres applications de prise de notes telles qu’Evernote et Notion. En d’autres termes, il offre des suggestions de balises pour une catégorisation aisée. Beaucoup plus professionnelle et pointue que NotebookLM, Saner.AI convient particulièrement aux spécialistes de la data. C’est l’outil recommandé pour les utilisateurs qui doivent gérer une vaste quantité d’informations de manière efficace.

Davantage de personnalisation que MyMind

Il y a également MyMind qui se concentre sur la simplicité et le minimalisme. Il utilise l’intelligence artificielle pour organiser et catégoriser automatiquement le contenu sans avoir recours à des balises manuelles. MyMind est idéal pour les créatifs et les designers à la recherche d’une interface épurée et sans distractions. Cependant, cet outil offre moins de personnalisation et de contrôle sur l’organisation du contenu par rapport à NotebookLM.

Cet article Google NotebookLM : quand l’IA fait plus que prendre des notes a été publié sur LEBIGDATA.FR.

IBM est l'une des premières entreprises à révolutionner l'histoire de la technologie de l'IA avec IBM watsonx™. C'est d'ailleurs une longue histoire qui date de plus de 70 années. Voici toute l'histoire de cette entreprise !

Même si vous ne le savez pas, vous interagissez tous les jours avec IBM watsonx™. Vous utilisez son service au moment de réserver un vol, parler au service client, travailler avec le service informatique ou encore lorsque vous jouez au football fantastique, et d'autres activités. Si la popularité des chatbots IA auprès du grand public ne fait que commencer, conduisant plusieurs entreprises à entrer dans le domaine de l'IA, le parcours d'IBM remonte à plus loin.

IBM, le pionnier de l'apprentissage automatique

IBM est engagé dans l'IA depuis plus de 70 ans et travaille en collaboration avec des sociétés dans divers secteurs et régions géographiques, dont les services financiers, la vente au détail, l'éducation ou même l'espace.

Plusieurs de ces sociétés se servent de Watsonx pour les assister à distinguer de nouvelles perspectives, à augmenter la productivité et surtout à proposer de meilleures expériences client.

Toutes ces activités ainsi que cette aide de l'entreprise commencent d'ailleurs durant la seconde moitié du XXe siècle.

Les chercheurs d'IBM ont utilisé des jeux célèbres comme les dames et le backgammon pour nourrir certains des premiers réseaux neuronaux, créant ainsi des technologies qui pourraient devenir le fondement de l'IA du XXIe siècle.

Ce sont ces programmes qui ont assisté l'équipe dans l'étude de la stratégie et à l'optimisation du gameplay d'un ordinateur par essais et erreurs. Ce processus a été nommé « apprentissage automatique » par Arthur Samuel, un chercheur célèbre d'IBM. Jusqu'à ce jour, ce terme demeure au cœur de l'IA.

D'autres contributions de l'entreprise dans le domaine de l'IA

IBM apporte également une importante contribution dans le secteur de l'IA en révélant une « Shoebox », dix ans après la découverte de l'apprentissage automatique.

Cette technologie révolutionnaire a été présentée en 1962, à l'Exposition universelle. C'est le premier système de reconnaissance vocale au monde développé pour détecter la voix humaine. D'ailleurs, c'est la prémices du traitement du langage naturel d'aujourd'hui.

Durant les deux décennies suivantes, la société a continué à faire progresser l'IA en faisant des recherches sur les algorithmes, l'apprentissage automatique, le traitement d'images et le traitement du langage naturel.

Durant cette période, IBM a aussi expérimenté des robots avec une faculté d'assemblage automatique des composants de machines à écrire. Elle a également développé un langage de fabrication (AML) nécessaire dans la programmation des robots capables d'apprendre de leurs actions.

IBM a beaucoup travaillé dans ce secteur en collaboration avec d'établissements d'enseignement de premier plan. Cela a permis de fonder les bases de l'IA actuelle.

La contribution d'IBM dans le domaine d'IA depuis 1990

En 1990, la société a conçu Deep Blue, afin de créer un ordinateur relativement puissant permettant de battre un grand maître. Puis, elle a dévoilé IBM Watson® en 2004, un ordinateur de la taille d'une pièce. Cet appareil était composé de 10 racks avec 90 serveurs, avec 2 880 cœurs de processeur au total.

Durant les prochaines années, IBM poursuit sa quête dans le but de développer les capacités de l'IA grâce à Project Debater. C'est le premier système d'IA créé pour engager de façon significative des discussions avec des humains.Actuellement, Watsonx est devenu un outil permettant aux entreprises de former, valider, ajuster et déployer aisément des modèles de base et d'apprentissage automatique. Il permet également de faire progresser les charges de travail de l'IA pour leurs données à tout moment. Enfin, il aide aussi dans l'accélération des flux de données et d'IA responsables, explicables et transparents.

Cet article IBM retrace l’histoire de son IA : découvrez les moments les plus marquants a été publié sur LEBIGDATA.FR.

À peine 24 heures après la présentation du Meta Llama 3.1, Mistral a révélé son nouveau bijou technologique : le Mistral Large 2. Voyons ce qui rend le Large 2 incomparable face à la concurrence.

La course aux modèles d'IA de pointe est plus intense que jamais. Mistral, une start-up parisienne, a récemment lancé Large 2, un modèle qui rivalise avec les dernières nouveautés de Meta et OpenAI. D'après Mistral, ce nouveau modèle promet des performances impressionnantes, tout en étant plus économique et efficace.

Mistral Large 2 : prêt à dominer les géants du secteur ?

Selon Mistral, Large 2 rivalise avec les géants du secteur. Il excelle particulièrement en code, mathématiques et raisonnement. Avec 123 milliards de paramètres, il surpasse même Llama 3.1 405B. Ce dernier, pourtant doté de 405 milliards de paramètres, ne tient pas la comparaison dans plusieurs domaines clés.

Le but principal de Mistral était clair : réduire les hallucinations. Large 2, c'est alors une révolution en perspicacité. Le modèle connaît ses limites, ce qui l'empêche de fabriquer des informations incorrectes. Résultat ? Des réponses beaucoup plus fiables et de meilleure qualité.

Néanmoins, Mistral, bien que nouvelle, avance à pas de géant. La startup a récemment levé 640 millions de dollars lors d'un tour de financement de série B, valorisant l'entreprise à 6 milliards de dollars.

Étant donné que cette manne financière lui permet de continuer à développer des modèles d'IA de pointe, l'avenir semble radieux.

Notez bien que les modèles de Mistral ne sont pas entièrement open source. Dans d'autres cas, pour toute application commerciale, une licence payante est nécessaire. Cela les rend plus accessibles que GPT-4, néanmoins réservés à des entreprises qui en ont les moyens.

Focus sur l'efficacité de Mistral Large 2

Passons maintenant aux performances. Mistral Large 2 se distingue par son incroyable support multilingue. Il maîtrise et génère du texte en anglais, français, allemand, espagnol, italien, portugais, arabe, hindi, russe, chinois, japonais et même coréen. Cette diversité linguistique le rend essentiel pour une multitude d'applications.

Il s'agit d'un modèle doté d'une fenêtre impressionnante de 128 000 jetons, ce qui lui permet de traiter jusqu'à 300 pages de texte d'un coup. Cette capacité exceptionnelle améliore grandement la compréhension et la cohérence des réponses.

Et il y a encore plus à découvrir ! Ce qui distingue vraiment Mistral Large 2, c'est son efficacité redoutable. Mistral a mis au point un modèle qui, tout en consommant moins, dépasse de loin des modèles beaucoup plus grands. En termes d'économies, cela représente un avantage majeur pour les entreprises.

Peut-on bénéficier de cette IA partout ?

Mistral Large 2 est accessible sur diverses plateformes, dont Google Vertex AI et Amazon Bedrock. C'est notamment le cas pour Azure AI Studio et IBM watsonx.ai. Découvrez-le sous « mistral-large-2407 » sur la Plateforme Mistral. Et ce n'est pas tout ! Vous pouvez aussi le tester gratuitement sur Le Chat, la plateforme rivale de ChatGPT d'OpenAI.

Il faut également noter que Mistral adopte une approche hybride très stratégique. Le modèle est offert gratuitement pour la recherche et les usages non commerciaux. En revanche, il est payant pour les applications commerciales.

Cette politique équitable ouvre l'accès à cette technologie de pointe, tout en générant des revenus pour soutenir une innovation continue.

Cet article Mistral Large 2 : la réponse française, moins de 24h après Meta Llama 3.1 ! a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Basée sur une technologie IA brevetée, SoulMachines plateforme propose des solutions pour humaniser les interactions digitales. Je vous convie à me suivre pour un analyser en détail ses fonctionnalités majeures, ses caractéristiques distinctives ainsi que sa position sur le marché comparée à ses concurrents.

Partenaire des plus grandes entreprises au monde, SoulMachines s'est fixé pour mission de créer des personnages digitaux animés pouvant se substituer à l'homme. Ces avatars de dernière génération sont conçus pour interagir avec de vraies personnes. Ils imitent les nuances de la communication humaine aussi fidèlement que possible. Ces personnages 100 % virtuels sont capables d'exprimer des émotions, de réagir aux intonations. Fait rare, ils sont même capables d'apprendre au fil du temps grâce à un apprentissage approfondi. Ce qui fait de SoulMachines, l'un des outils IA génératifs les plus prisés pour générer des avatars.

De nombreuses raisons d'adopter SoulMachines

Les fonctionnalités principales de SoulMachines incluent la capacité de fournir un service client amélioré. Au sein de nombreuses entreprises, ses avatars personnalisent les interactions et gèrent simultanément plusieurs demandes sans difficulté. L'IA de SoulMachines utilise également des algorithmes complexes pour analyser les données reçues lors des échanges. Ils permettent d'optimiser les futures interactions. Cette technologie baptisée Biological AI peut être intégrée dans des secteurs variés. Elle fait ses preuves dans le divertissement, la santé et la finance. Ce qui rend son application extrêmement versatile.

Le principal avantage de SoulMachines réside dans son pouvoir à enrichir l'expérience utilisateur. Ces personnages assurent un service clientèle personnalisé et empathique 24/7. Ce type d'interaction améliore le taux de satisfaction client et renforce la fidélité. SoulMachines contribue aussi à réduire les coûts opérationnels liés au personnel tout en maintenant un haut niveau de service. Chaque avatar apprend continuellement des interactions passées. Ce qui booste sa capacité à résoudre des problèmes complexes à l'avenir.

Comparaison avec d'autres outils IA

Lorsqu'on compare SoulMachines à d'autres acteurs du domaine de l'IA comme IBM Watson, Google DeepMind, OpenAI GPT, Microsoft Azure AI et Amazon Alexa AI, certaines distinctions claires émergent. Par exemple, IBM Watson et Google DeepMind sont excellents pour traiter et analyser de grandes quantités de données et offrir des solutions basées sur ces analyses, mais ils ne se concentrent pas autant sur les interactions quasi-humaines. D'autre part, OpenAI GPT excelle dans l'interprétation du langage naturel toutefois son applicabilité dans l'interaction face-à-face n'est toujours pas aussi raffinée que celle de SoulMachines.

Microsoft Azure AI et Amazon Alexa AI offrent tous deux de solides performances dans les dialogues automatisés via des commandes vocales. Néanmoins, ils ne possèdent pas encore la capacité d'afficher des « digital humans ». Ce sont les seuls à exprimer des émotions et réagir visuellement, point sur lequel SoulMachines se démarque nettement.

À lire également : HeyGen : découvrez l'IA qui vous permet de parler toutes les langues !

Cet article SoulMachines, une révolution à suivre dans l’univers IA a été publié sur LEBIGDATA.FR.

C'est pour améliorer votre expérience de l'intelligence que les puces Ryzen AI 300 ont été conçues. Ces nouveaux processeurs rivaliseront avec les Snapdragon X Elite.

AMD a profité du salon COMPUTEX pour dévoiler sa nouvelle génération de processeurs pour ordinateurs portables. Les puces de la gamme Ryzen AI 300 intègrent une architecture de cœurs inédite, un NPU amélioré et une partie graphique plus performante. La marque américaine annonce également une compatibilité Copilot+.

COMPUTEX Taipei fait partie des événements les plus attendus dans le monde de la tech. Le salon a lieu chaque année au Taipei Nangang Exhibition Center à Taïwan.

L'édition 2024 a ouvert ses portes mardi, et celles-ci se refermeront vendredi prochain. Elle va mettre l'accent les dernières tendances en matière de technologies d'intelligence artificielle.

Le lancement de l'événement se fait avec des keynotes organisés pendant les deux ou trois jours avant l'ouverture. AMD a fait sa présentation, dimanche, lors de ces keynotes.

Des processeurs taillés pour les charges d'intelligence artificielle

Cette nouvelle gamme est la promesse de performances améliorées. Elle offre une meilleure gestion de l'intelligence artificielle et des graphismes pour les PC portables.

Ces performances améliorées reposent sur la nouvelle architecture de cœurs Zen 5. Celle-ci apporte un gain de 15 % sur la puissance de traitement, par rapport au Zen 4.

Par ailleurs, les puces Ryzen AI 300 intègrent le nouveau neural processing unit XDNA 2. Ce NPU permet de gérer plus efficacement les tâches liées à l'intelligence artificielle.

Les nouveaux processeurs utilisent le RDNA 3.5 comme nouveau composant graphique. Celui-ci offre des performances graphiques augmentées pour une expérience visuelle plus fluide.

Les deux puces Ryzen AI 300 prévues pour juillet

AMD a ainsi prévu deux processeurs pour lancer son nouveau catalogue Ryzen AI 300. Ceux-ci sont : AI 9 HX 370 et AI 9 365.

La puce Ryzen AI 9 HX 370

• 12 cœurs CPU (4 cœurs Zen 5 + 8 cœurs Zen 5c)
• Fréquence maximale de 5,1 GHz
• iGPU Radeon 890M avec 16 unités de calcul RDNA 3.5

La puce Ryzen AI 9 365

• 10 cœurs CPU (4 cœurs Zen 5 + 6 cœurs Zen 5c)
• Fréquence maximale de 5 GHz
• iGPU Radeon 880M avec 12 unités de calcul RDNA 3.5

Précisons que l'architecture XDNA 2 offre aux deux processeurs 50 TOPS de puissance de traitement. Ils peuvent donc gérer localement des modèles d'IA complexes. De plus, les deux puces sont 10 TOPS au-dessus du seuil minimal de la certification Copilot+ PC.

Concurrents sérieux des Snapdragon X Elite ?

AMD n'hésite pas à comparer ses nouvelles puces aux Snapdragon X Elite de Qualcomm. Rappelons que ces derniers équipent les appareils de la collection Copilot+ PCs.

En termes de puissance de traitement, les processeurs Ryzen sont effectivement supérieurs. Les puces Snapdragon sont 5 TOPS moins performantes.

Par ailleurs, les nouveaux modèles Ryzen sont 5 % plus réactifs d'après le test monocœur de GeekBench. De plus, le benchmark Office de Procyon indique une productivité supérieure de de 10 % pour les produits AMD.

Cinebench 24 donne les puces Ryzen 30 % plus performantes. Et enfin, 3DMark les juge 60 % plus efficaces que les processeurs de Qualcomm pour les jeux.

D'autre part, les premiers appareils équipés des Ryzen AI 300 arriveront fin juillet. Ce seront principalement des ordinateurs portables Lenovo, HP, Acer, Dell, MSI et Asus.

Alors, vous serez plutôt Snapdragon X Elite ou Ryzen AI 300 ?

Cet article AMD dévoile les processeurs Ryzen AI 300, taillés pour l’IA : Quel intérêt pour votre PC ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L'IA au travail est sur le point d'opérer un important changement impliquant les dirigeants d'entreprises. Cependant, la plupart de ces PDG ne sont pas toujours prêts pour ce grand bouleversement.

IA en entreprise : les dirigeants doivent envisager un changement de main d'œuvre

Récemment, IBM a réalisé une enquête auprès de 3 000 PDG venant de plus de 30 pays et dans 26 secteurs. L'objet de cette étude était de faire le point sur la culture, la main-d'œuvre ou encore la gouvernance.

Cette étude révèle que les patrons se retrouvent face à des défis majeurs lorsqu'il s'agit d'introduire les technologies d'IA générative au sein de leur entreprise. 63 % des dirigeants interrogés ont affirmé que la réussite de l'adoption de l'IA générative dépend surtout de la manière dont les gens l'adoptent et non de la technologie elle-même.

Par ailleurs, 64 % approuvent l'adoption plus rapide de cette technologie, malgré le fait que la majorité des salariés ne soient pas à l'aise.

Les dirigeants et les employés ne sont pas disposés sur l'IA

Selon le rapport de l'IMB, les dirigeants sont beaucoup plus préoccupés par la préparation de la main-d'œuvre. Au Royaume-Uni et en Irlande, deux dirigeants sur trois, soit 65 % jugent que leurs employés disposent des compétences que requiert l'intégration de GenAI dans leurs techniques de travail.

Si certaines personnes pensaient que l'IA est une menace pour le travail des humains, cette étude d'IBM révèle des avis divergents. En effet, deux PDG sur cinq recrutent aujourd'hui pour des postes qui n'existaient pas avant l'émergence de l'IA.

Ce chiffre met ainsi en lumière l'impact positif de l'Intelligence artificielle sur la main-d'œuvre. De plus, 37 % des dirigeants, soit un PDG sur trois pense pouvoir recruter du personnel grâce à l'Intelligence Artificielle générative.

Des dirigeants prévoient quand même de réduire les effectifs

Néanmoins, par la même occasion, 46 % des dirigeants envisagent de réduire les effectifs dans les 12 prochains mois à venir à cause des progrès de la technologie de l'IA. En tout, ils pensent que les rôles ne seront pas supprimés, mais vont être plutôt modifiés.

« Pour que la technologie transforme l'entreprise, celle-ci doit d'abord évoluer. Le succès de GenAI dépendra davantage de l'engagement des employés et d'une culture d'innovation que de la technologie elle-même, » affirme l'associé directeur d'IBM Consulting UK et Irlande, Rahul Kalia.

L'étude sur l'évolution des modèles démontre qu'il est essentiel de perfectionner les compétences des employés pour le futur. Cela permet aux entreprises dans un premier temps d'assister leurs employés, et pour que ces derniers puissent devenir beaucoup plus compétitifs.

Actuellement, 35 % des dirigeants doivent recycler, et ce, au cours des trois années à venir, si le chiffre était de 6 % en 2021.

L'IA fait partie intégrante de notre quotidien en ce moment. C'est pour cette raison que je pense que chaque entreprise doit se préparer pour son adoption. Et vous, partagez-vous le même avis ?

Cet article IA en entreprise : les patrons vont devoir prendre une grave décision a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Le MIT est parvenu à créer une IA capable d'anticiper les futures actions d'un humain ! Découvrez comment elle fonctionne, et quelles sont les incroyables applications possibles pour une telle technologie !

Êtes-vous vraiment libre de vos décisions ? Pouvez-vous contrôler votre destinée, ou est-elle déjà écrite à l'avance ? Pour la nouvelle IA du MIT, votre avenir n'a presque aucun secret…

Lors d'une étude menée en collaboration avec l'Université de Washington, les chercheurs ont créé un modèle capable de prédire les actions futures d'une personne ou d'une machine.

Baptisée « Latent Inference Budget Model » (L-IBM), cette IA surpasse largement tous les autres frameworks existants pour la modélisation de la prise de décision humaine selon ses créateurs.

Comment ça marche ?

Alors comment fonctionne ce modèle pour accomplir une telle prouesse ? Il examine les limites, les actions et le comportement passés liés au processus de pensée d'un agent, qui peut être un humain ou une autre IA.

Les données ou les résultats obtenus après cette évaluation sont appelés « budget d'inférence ». C'est ce qui permet à L-IBM d'anticiper l'avenir.

Son analyse porte sur le comportement de l'individu et les différentes variables qui peuvent l'affecter. En d'autres termes, les chercheurs expliquent qu'ils « cherchent à modéliser à la fois ce que les agents souhaitent faire et ce qu'ils vont effectivement faire selon leur état ».

Ceci implique d'observer les agents à différentes positions aléatoires au sein d'un labyrinthe. Par la suite, le modèle L-IBM est utilisé pour comprendre leurs limites en termes de pensée ou de calcul et prédire leur comportement.

Ainsi, l'IA révèle les objectifs de l'agent et sa capacité à naviguer et à prendre des décisions complexes. Lors de l'étape suivante, elle examine les signaux liés au langage et à la communication.

Les chercheurs soulignent en effet que « les humains produisent et comprennent le langage d'une façon qui dévie de sa signification littérale ».

Un jeu de devinettes pour vérifier les capacités de l'IA

Ils ont fait jouer les sujets à un jeu de référence, impliquant un orateur et un auditeur. Le premier reçoit un ensemble de différentes couleurs, en choisit une, mais n'a pas le droit de dire le nom de la couleur choisie à l'auditeur.

Il décrit en langage naturel, en donnant différents mots en guise d'indice. Si l'auditeur choisit la même couleur, ils gagnent tous les deux.

Ce petit jeu permet aux chercheurs de vérifier si les humains sont engagés dans un raisonnement pragmatique à partir de leur comportement, s'il existe des différences entre les joueurs dans leur capacité à raisonner, et si ces différences prédisent le succès de la communication.

L-IBM a réussi à prédire les mouvements d'un joueur d'échecs

Lors de leur étude, les chercheurs ont utilisé cette IA pour prédire les actions de joueurs humains lors d'une partie d'échecs.

Ils estiment que « nos résultats montrent que la prise de décision humaine sous-optimale peut être efficacement modélisée à l'aide de versions contraintes informatiquement d'algorithmes de recherche standards ».

Ce faisant, « nous obtenons à la fois des modèles exacts de la prise de décision d'humains et des mesures informatives de leurs capacités inférentielles ».

Le modèle s'est focalisé sur le temps qu'ont pris les joueurs humains pour effectuer leurs différentes actions pendant la partie, tout en tenant compte de la différence de temps passé à penser entre les joueurs débutants ou confirmés.

Comme l'explique Athul Paul Jacob, l'un des auteurs, « au final, on a pu voir que la profondeur de planification, la durée pendant laquelle quelqu'un pense au problème, et un très bon proxy de la façon dont les humains se comportent ».

L'objectif était de découvrir s'ils pouvaient nourrir L-IBM avec ces données, et de modéliser la variabilité dans les décisions des joueurs selon les états du jeu.

Le résultat, ou budget d'inférence, a mis en lumière avec exactitude la différence entre les mauvais et les bons joueurs. Selon Jacob, « le plus frappant était le fait que ce budget d'inférence était très interprétable ».

Il peut indiquer que « les problèmes plus difficiles requièrent plus de planification, ou qu'être un bon joueur requiert de planifier plus longtemps ».

Les chercheurs ont été surpris, car « quand nous avons initialement décidé de faire cela, nous ne pensions pas que notre algorithme serait capable de choisir naturellement ces comportements ».

Or, si le modèle IA sait quel joueur est le meilleur, il sera probablement capable de prédire quel joueur va gagner la partie…

Une IA qui peut nous aider à prendre de meilleures décisions ?

Une telle IA pourrait être très utile pour les paris sportifs, mais là n'est pas son principal intérêt. Le framework L-IBM a le potentiel de modéliser tous les aspects de la prise de décision humaine, et notamment les routines, les comportements, la communication, et la stratégie.

Les chercheurs notent que « nous avons démontré que L-IBM peut surpasser les modèles classiques de rationalité limitée tout en imputant des mesures significatives des compétences humaines et de la difficulté des tâches ».

Ce qui différencie réellement cette IA des précédents modèles est qu'elle se base sur les limites et le comportement passés d'un agent plutôt que sur des données aléatoires pour produire des résultats.

Ainsi, d'après Jacob, « si nous savons qu'un humain est sur le point de faire une erreur, en ayant vu comment ils se sont comportés avant, l'agent IA pourrait intervenir et proposer une meilleure façon de faire ».

De même, « l'agent pourrait s'adapter aux faiblesses qu'ont ses collaborateurs humains ». Et cette capacité à modéliser le comportement humain est « un pas important vers la construction d'un agent IA véritablement capable d'aider l'humain »…

Cet article Cette IA du MIT prédit vos futures actions : par quel miracle ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Tous aux abris ! La directrice du FMI alerte sur le « tsunami » de l'IA qui se profile à l'horizon et risque de « dévaster le marché mondial de l'emploi ». Elle estime que nous avons « très peu de temps pour préparer les gens et les entreprises » à ce grand bouleversement. Alors, à quoi faut-il s'attendre et comment se protéger ?

L'intelligence artificielle va remplacer des emplois. On le sait depuis longtemps, et plusieurs organismes ont déjà prévenu de ce « grand remplacement » du travail humain.

En avril 2023, une étude de Goldman Sachs indiquait par exemple que l'IA pourrait toucher près de 300 millions d'emplois en Europe et aux États-Unis.

Cette technologie peut largement accroître la productivité dans une grande variété de secteurs, et permet l'automatisation des tâches les plus pénibles, dangereuses ou rébarbatives.

Le créateur de ChatGPT, OpenAI, a lui-même publié une liste des métiers les plus à risque et de ceux qui ont le moins de chances d'être automatisés. Contrairement aux autres innovations technologiques, celle-ci menace davantage les métiers intellectuels que manuels.

Toutefois, jusqu'à présent, on pensait que ce remplacement se ferait progressivement, petit à petit, au fil des prochaines décennies. C'est loin d'être le cas.

« Nous avons très peu de temps pour préparer les gens »

Ce 16 mai 2024, la directrice du Fonds Monétaire International, Kristalina Georgieva, a tiré la sonnette d'alarme : l'IA va frapper le marché du travail comme un véritable « tsunami ».

Lors d'un événement organisé à Zurich, en Suisse, elle a averti que « l'intelligence artificielle peut apporter une augmentation massive de productivité si nous la gérons bien, mais elle peut aussi mener à davantage de désinformation et, bien sûr, d'inégalités dans notre société ».

Dans un rapport publié en janvier 2024, même si elle prédisait que l'IA pourrait impacter environ 40% des emplois dans le monde, Georgieva adoptait un ton plus optimiste.

Elle estimait que « l'ère de l'IA est devant nous, et c'est toujours en notre pouvoir de s'assurer qu'elle apporte la prospérité pour tous ». Elle semble désormais nettement plus inquiète.

Toujours d'après ses dires, « nous avons très peu de temps pour préparer les gens et les entreprises à ce qui arrive ».

Les entreprises licencient déjà massivement en catimini

Comment expliquer ce changement de ton ? Les craintes du FMI ont peut-être été renforcées par les investissements massifs des géants de la tech dans l'IA, l'émergence de modèles beaucoup plus intelligents comme Claude 3 Opus ou GPT-4o, ou encore les mesures drastiques prises par les grandes entreprises.

Par exemple, IBM a déjà cessé de recruter pour près de 7800 rôles qu'elle estime susceptibles de changer à cause de l'IA. Le CEO Arvind Krishna a décidé de totalement changer sa stratégie d'embauche.

Depuis le début 2024, les analystes sont convaincus que beaucoup d'entreprises de la tech ont déjà commencé à licencier massivement pour remplacer leurs employés par l'IA sans toutefois l'admettre.

Il en va de même pour les entreprises de la finance, qui admettent licencier en raison des « technologies émergentes » ou autres euphémismes pour désigner l'explosion de l'IA.

Par exemple, en janvier 2024, BlackRock a remercié 3% de ses employés. La firme a expliqué que l'une des raisons était « les nouvelles technologies qui sont vouées à transformer notre industrie, et toutes les autres industries ».

Et cette vision semble être très répandue parmi les dirigeants d'entreprise. Selon un sondage mené auprès de 2000 cadres en avril 2024, 41% s'attendent à ce que la taille de leurs effectifs diminue au cours des cinq prochaines années à cause de l'IA.

L'économie peut-elle résister à cette immense vague ?

Pour terminer sur une note optimiste, notons que certains doutent encore du grand remplacement du travail par l'IA. Selon Marc Warner, CEO du cabinet de conseil Faculty, les vrais capacités de l'IA sont surestimées à cause de la hype qui entoure l'industrie.

Il compare notamment les promesses de l'IA à celles des voitures autonomes, qui ont mis beaucoup plus longtemps que prévu à se concrétiser.

D'autres sont persuadés que l'IA va aussi créer de nombreux nouveaux emplois. Le Forum Economique Mondial s'attend par exemple à ce qu'elle élimine 85 millions de rôles, mais en crée 97 millions.

Même son de cloche chez Jan Hatzius, économiste en chef de Goldman Sachs, convaincu que l'intelligence artificielle va tout aussi bien créer que détruire des emplois sans toutefois pouvoir prédire de quel côté penchera la balance.

Durant son discours, Georgieva s'est elle aussi voulue rassurante en évoquant d'autres problèmes que l'économie mondiale est parvenue à surmonter. Elle a rappelé que « l'an dernier il y avait des craintes que la plupart des économies tombent dans la récession, et ce n'est pas arrivé ».

De même, « l'inflation qui nous a frappés avec une très grande force est sur le déclin, presque partout ». Ceci suggère que l'économie peut résister à l'immense vague d'intelligence artificielle qui se dresse à l'horizon…

Et vous, qu'en pensez-vous ? Craignez-vous qu'une IA vous remplace ? Les machines sont-elles capables de faire votre travail ? Partagez vos impressions et témoignages en commentaire !

Cet article Le « tsunami de l’IA » va dévaster le marché du travail ! Alerte rouge du FMI a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L'utilisation de l'intelligence artificielle dans la génération de contenus se démocratise peu à peu. De plus en plus d'entreprises font appel à des outils IA ou des rédacteurs nouveaux genres pour écrire leurs articles de blogs ou rapports. Mais, quels sont les avantages et les défis de l'utilisation de l'IA dans la rédaction ?

Qu'est que l'IA dans la rédaction ?

La création de contenu à l'aide de l'intelligence artificielle (IA) se réfère à l'utilisation de technologies avancées pour générer ou optimiser du contenu textuel. Ces outils de rédaction IA, tels que Chat GPT ou Jasper, sont programmés pour comprendre et simuler le style humain d'écriture. Ce qui offre ainsi une aide précieuse dans le domaine de la rédaction web. Basés sur des modèles de traitement du langage naturel, ces outils peuvent produire des articles, des rapports, et même des poèmes qui semblent être écrits par un être humain.

Les applications de rédaction IA, comme Chat GPT, opèrent grâce à des modèles d'apprentissage automatique complexe appelés réseaux neuronaux. Ces algorithmes s'entraînent sur de vastes ensembles de données textuelles provenant de diverses sources comme des articles sur internet. L'objectif de cet entraînement est d'apprendre les subtilités et les nuances de la langue. Par exemple, comment les mots sont généralement utilisés ensemble, quelles phrases sont grammaticalement correctes, quelles expressions sont couramment utilisées, etc.

En s'entraînant sur ces vastes ensembles de données, l'algorithme apprend à générer du texte qui ressemble à celui qu'il a vu lors de son entraînement. C'est ainsi que les modèles de chat GPT sont capables de répondre aux questions et de générer du texte SEO de manière convaincante et réaliste.Il peut non seulement reproduire le style et le ton requis mais aussi proposer des variantes textuelles. De plus, il peut offrir des corrections grammaticales ou suggérer des améliorations stylistiques. 

Par exemple, si un utilisateur rédige un prompt “Rédigez un bref article sur l'importance des abeilles dans l'écosystème”, l'IA peut instantanément fournir un contenu pertinent et bien structuré.

Quels sont les avantages liés à l'utilisation de l'IA dans la rédaction ? 

L'utilisation de ce type d'outil pour générer du contenu transforme radicalement le paysage des créateurs digitaux. Toutefois, avant d'aller plus loin, il faut voir les avantages et les défis liés à l'utilisation de l'IA dans la rédaction.

Augmentation significative de la productivité

Les outils de rédaction d'IA comme Chat GPT et Copy AI facilitent et accélèrent la production rapide de textes préliminaires. Cela permet aux rédacteurs de se concentrer sur la finition et la personnalisation des contenus.

Cette technologie permet également de traiter rapidement de grands volumes d'information, ce qui est fastidieux et chronophage sans son aide. Imaginez générer un article de fond en quelques minutes plutôt qu'en plusieurs heures, un gain de temps manifeste pour les professionnels pressés.

Utiliser l'IA pour rédiger garantit une cohérence linguistique et stylistique souvent difficile à maintenir manuellement sur de grands volumes de texte. La rédaction IA applique des règles prédéfinies de grammaire et de style, ce qui assure que chaque article produit respecte les normes qualitatives exigées.

De plus, certains outils d'IA ont de capacités d'apprentissage qui leur permettent d'améliorer continuellement leur compréhension du ton et des nuances. Cela rend chaque nouvel article plus raffiné que le précédent.

Des outils IA polyvalents

Un autre avantage crucial de la rédaction IA est sa faculté à rendre la production de contenu de haute qualité accessible à tous, indépendamment de leurs compétences en rédaction. Ceci est particulièrement bénéfique pour des non-spécialistes ou des entreprises de petite taille qui n'ont pas les ressources pour embaucher un rédacteur professionnel.

L'IA peut aider à formuler des idées claires et structurées, même pour ceux qui luttent avec la formulation de leurs pensées.De plus, ce type d'outil permet de rédiger dans plusieurs langues avec une bonne précision. Pensez à un blog d'entreprise nécessitant des mises à jour fréquentes avec des informations similaires. L'IA peut automatiser cette progression, ce qui garantit rapidité et exactitude.

De plus, les outils de rédaction IA peuvent analyser rapidement les tendances des sujets populaires et ainsi guider les stratégies de contenu, ce qui optimise l'engagement du public cible. Pour les écrivains confrontés au problème de la page blanche, ces logiciels IA peuvent proposer des alternatives et stimuler la créativité pour dépasser les impasses.

Enfin, les outils de rédaction IA génèrent des articles 100% originaux, sans plagiat. 

Quels sont les défis liés à l'utilisation de l'IA dans la rédaction ?

L'un des inconvénients dans la création de contenus IA est sa capacité parfois limitée à comprendre le contexte d'un texte d'une manière concise. Effectivement, des outils comme Chat GPT générent du texte mais ils peuvent échouer à saisir les subtilités propres à certaines situations. Cela peut entraîner la production d'informations imprécises ou hors-contexte. Un facteur préjudiciable notamment dans le journalisme ou toute activité requérant une grande exactitude des informations.

Une sensation d'écritre robotique

Les logiciels IA ont aussi du mal à reproduire un style ou un ton qui soit spécifique à un auteur ou à une marque. Bien que techniquement avancées, les applications basées sur l'IA tendent à produire un contenu qui peut sembler générique ou manquer de personnalité.

Cet inconvénient lié à l'utilisation de l'IA favorise souvent la sensation d'une écriture robotique plutôt qu'un texte qui serait perceptible comme étant naturellement humain. Pour les marques et les créateurs de contenu cherchant à renforcer leur identité propre à travers leurs écrits, ce point reste donc une contrainte notable.

Enfin dans les avantages et défis de l'utilisation de l'IA dans la rédaction, on retrouve la question éthique. Pour les éditeurs, l'intégration d'IA soulève également plusieurs questions éthiques concernant l'originalité et les droits d'auteur. L'utilisation de textes générés par IA peut parfois mener à des confusions sur la propriété intellectuelle ou même encourager le plagiat involontaire. Puisque l'IA peut accéder à un large spectre de documents disponibles publiquement pour créer du contenu, il est primordial de veiller à ce que ces productions ne violent pas les droits existants.

Dépendance technologique et perte de compétences de base en rédaction

Parmi les points importants à aborder lorsqu'on parle des avantages et des défis de l'utilisation de l'IA dans la rédaction, c'est le risque de diminution des compétences humaines.

En s'en remettant trop à l'IA pour générer du contenu, les rédacteurs peuvent perdre l'habitude et le savoir-faire nécessaires pour articuler efficacement leurs pensées, structurer leurs idées et engager le public sans assistance technologique. Ce phénomène porte non seulement atteinte au développement personnel mais menace également l'existence de styles d'écriture profonds et variés.

Certains professionnels du secteur ont des craintes sur l'automatisation massive pouvant mener à des pertes d'emplois. Quoi qu'il en soit une nouvelle tendance voit le jour, les rédacteurs hybrides. Ces derniers utilisent les logiciels IA comme des assistants virtuels ou ils sont engagés pour humaniser des textes SEO. Evidemment, ces rédacteurs nouveaux genre doivent et font des compromis sur leur salaire.

Quel est le générateur de textes le plus populaire ?

Quand il s'agit de générer du contenu texte de manière autonome et efficace, un nom se distingue particulièrement : Chat GPT. Néanmoins, sachez que ce logiciel IA est accessible en deux principales versions : une version gratuite et une autre premium payante. GPT-3.5 est un graticiel qui permet aux utilisateurs de découvrir les capacités de base de la génération de textes par IA.

D'un autre côté, GPT-4.0 s'adresse davantage aux professionnels et aux entreprises qui exigent des capacités avancées telles que des réponses plus détaillées, une vitesse améliorée, et aucune limitation sur le nombre de requêtes journalières.

Parmi les autres outils de génération de texte basés sur l'IA, quelques-uns tentent de rivaliser avec Chat GPT en termes de facilité d'utilisation et de qualité de contenu. On peut citer Jasper qui est le meilleur outil de rédaction IA, mais il est payant. En ce qui concerne les offres gratuites, vous avez Rytr qui permet d'écrire différents types d'articles ou d'emails.

Comment rédiger une dissertation avec l'IA ?

Il est faux de prétendre que les applications IA peuvent rédiger un texte de lui-même sans l'aide d'un humain. Pour qu'une dissertation soit pertinente, il faut au préalable faire des recherches. Cette étape initiale inclut une compréhension claire de la question posée et des objectifs attendus. L'utilisation de technologies d'intelligence artificielle peut faciliter ce processus en fournissant des analyses de données et des informations pertinentes qui peuvent éclairer votre compréhension du sujet. 

Ainsi, avant même de commencer à rédiger, exploiter des outils comme les analyseurs de texte basés sur l'IA pour extraire les concepts clés et les termes fréquemment associés au sujet peut représenter un avantage significatif. Ensuite, il faudra procéder à la construction d'un plan détaillé. C'est une étape essentielle dans la rédaction d'une dissertation avec IA.

Ce plan servira de squelette pour votre écrit et devrait clairement délimiter l'introduction, le développement, chaque partie argumentative et les sous-parties. L'IA peut aider dans cette phase en suggérant des structures logiques ou en optimisant l'ordonnancement des arguments grâce à des modèles prédictifs. 

Une fois le plan établi, la prochaine phase est la rédaction proprement dite. Ici, l'IA est comme un assistant pour formuler des phrases, vérifier la grammaire et le style. Il peut aussi proposer des synonymes enrichissant le vocabulaire utilisé. La rédaction d'une dissertation avec IA ne signifie pas que l'outil rédigera à votre place, mais plutôt qu'il fournira un support pour peaufiner votre argumentation et clarifier vos idées. Enfin, il faudra vérifier si votre contenu IA passe à travers les mailles du filet. 

Quels sont les outils de détection d'IA ?

Que ce soit pour des raisons éthiques, réglementaires ou de qualité, la capacité à identifier si un texte a été conçu par une IA est primordiale. Tout d'abord, vous avez Lucide AI qui est un outil 100% français. Il  utilise des algorithmes sophistiqués pour analyser la structure, le vocabulaire et le style d'un texte. Cela lui permet de déterminer si le texte a été potentiellement créé par une intelligence artificielle. Simple d'utilisation, il suffit de soumettre le texte suspect à la plateforme qui renvoie ensuite une analyse des probabilités que le texte soit IA. 

Ensuite, CopyLeaks se distingue par son fort taux de détection. Cet outil analyse le texte à partir de plusieurs angles, notamment l'originalité, les patterns de phraséologie et les anomalies stylistiques. Ce dernier point est souvent révélateur de textes générés par IA. Il peut être extrêmement utile tant pour les académiques soucieux de plagiat que pour les professionnels cherchant à garantir l'authenticité d'un document. 

Enfin, voici l'outil de détection IA qui est totalement gratuit, GLTR. L'utilisation est sans limite et il a été développé conjointement par les chercheurs du MIT et d'IBM. Ce logiciel IA permet d'examiner un texte et de visualiser les prédictions de mots les plus probables. Ce qui aide à détecter le texte IA, particulièrement celles entraînées sur de larges modèles comme GPT-3.

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Meta hausse le ton dans la guerre de l'IA ! La firme de Mark Zuckerberg lance enfin Llama 3, sa nouvelle IA open source qui s'assoit à la table de OpenAI GPT-4 Turbo, Anthropic Claude 3 Opus et Google Gemini Ultra selon les premiers tests ! Découvrez tout ce qu'il faut savoir sur ce puissant LLM, et sur son chatbot Meta.ai !

Il y a quelques jours, Meta et OpenAI annonçaient chacun de leur côté le lancement imminent de leurs nouvelles IA, beaucoup plus puissantes et capables de raisonner.

C'est désormais chose faite pour l'entreprise de Zuckerberg : la nouvelle IA Llama 3 vient d'être lancée, un peu moins d'un an après la V2 sortie en juillet 2023.

Plus précisément, Llama 3 est une famille de modèles et les deux premiers sont disponibles. On ignore pour l'instant la date de lancement des autres…

Le premier est Llama 3 8B, avec 8 milliards de paramètres, et Llama 3 70B, avec 70 milliards de paramètres. En comparaison avec Llama 2 8B et Llama 2 70B, Meta promet un bond dans les performances malgré le même nombre de paramètres.

Pour rappel, la quantité de paramètres d'un modèle IA détermine ses performances pour une tâche spécifique comme l'analyse ou la génération de texte.

Afin d'atteindre un tel niveau, la firme a entraîné ses nouveaux modèles sur deux clusters de 24 000 GPU construits spécialement pour l'occasion.

Et toujours d'après Meta, cette troisième génération ne se contente pas de surpasser la deuxième : elle rivalise avec les meilleures IA génératives disponibles à l'heure actuelle.

Que vaut Llama 3 face à Claude 3, GPT-4 et Gemini ?

Pour le prouver, elle souligne ses scores sur plusieurs benchmarks populaires comme MMLU pour mesurer la connaissance, ARC pour l'acquisition de compétences, et DROP pour le raisonnement sur du texte.

Ainsi, Llama 3 8B dépasse déjà d'autres modèles ouverts comme l'IA française Mistral 7B ou le Gemma 7B de Google sur au moins neuf benchmarks : MMLU, ARC, DROP, GPQA pour la science, HumanEval pour le code, GSM-8K et MATH pour les maths, AGIEval ou encore BIG-Bench Hard pour le sens commun.

Toutefois, il convient de noter que Mistral 7B et Gemma 7B datent déjà de la fin 2023. Néanmoins, Llama 3 70B quant à lui rivalise avec les meilleures IA comme Gemini 1.5 Pro : la dernière version de l'IA de Google.

Elle la surpasse même sur MMLU, HumanEval et GSM-8K. Et même si elle ne dépasse pas Claude 3 Opus, le meilleur modèle d'Anthropic, elle bat son petit frère Claude 3 Sonnet sur MMLU, GPQA, HumanEval, GSM8K et MATH.

Outre ces benchmarks, Meta a aussi développé ses propres tests pour différents cas d'usage comme le codage, l'écriture créative, ou encore le raisonnement.

Comme on peut s'en douter, Llama 3 70B surpasse Mistral Medium, OpenAI GPT-3.5 et Claude Sonnet sur ces tests…

Un dataset d'entraînement 7 fois plus large que Llama 2 !

Dans le détail, Meta affirme que Llama 3 est plus facile à diriger que les précédentes versions, moins enclin à refuser de répondre, et plus précis sur les questions d'histoire ou de science.

Ceci s'explique notamment par son dataset beaucoup plus large avec 15 billions de tokens, soit environ 750 milliards de mots. C'est sept fois plus que le jeu de données de Llama 2.

Une question se pose toutefois : d'où proviennent ces données ? Meta se contente d'indiquer qu'il s'agit de sources publiquement disponibles, et qu'elles incluent quatre fois plus de code que celles de Llama 2 et 5% de données dans 30 langages autres que l'anglais.

Le but ? Améliorer ses performances dans les autres langues comme le français ! La firme a aussi utilisé des données synthétiques, générées par l'IA, pour créer des documents plus longs afin d'entraîner Llama 3 dessus.

Il n'est pas étonnant que Meta préfère garder une part de mystère sur les données d'entraînement, car il s'agit du nerf de la guerre de l'IA.

Toutefois, il peut aussi s'agir d'une façon de cacher l'utilisation de données protégées par les droits d'auteur. Une récente enquête a révélé que Meta s'est servi de e-books soumis au copyright pour entraîner ses précédentes IA et rattraper la concurrence…

Une pratique malheureusement très répandue dans l'industrie, profitant du manque de transparence des IA qui empêche de prouver avec quelles données elles ont été nourries.

Une IA moins toxique et raciste que ses concurrentes ?

La toxicité et les biais discriminatoires sont aussi deux problèmes récurrents chez les modèles d'IA générative.

Toutefois, Meta affirme avoir créé de nouveaux pipelines de filtrage de données pour booster la qualité des données d'entraînement de ses modèles.

L'entreprise a aussi mis à jour ses outils de sécurité Llama Guard et CybersecEval, dans le but d'empêcher l'utilisation à mauvais escient et les générations de contenu indésirable. Ceci s'applique à Llama 3, et aux autres modèles.

Un tout nouvel outil, Code Shield, va aussi permettre de détecter le code qui pourrait introduire des vulnérabilités de sécurité. Il faudra toutefois patienter pour découvrir si les hackers et cybercriminels parviennent à contourner ces barrières de sécurité…

Bientôt une version encore plus puissante !

En ce moment même, Meta entraîne des modèles Llama 3 avec plus de 400 milliards de paramètres. Ils seront capables de discuter dans une multitude de langages, de prendre davantage de données et de comprendre les images ou les autres modalités.

Ainsi, cette future IA sera au même niveau que d'autres modèles open source comme Hugging Face Idefics2.

À l'avenir, Meta se fixe pour objectif de faire de Llama 3 une IA polyglotte et multimodale, avec une fenêtre de contexte plus longue, et de continuer à améliorer ses performances sur le raisonnement et le codage…

Comment utiliser Llama 3 en France dès aujourd'hui ?

Les modèles Llama 3 sont disponibles en téléchargement, et servent aussi de moteur au chatbot Meta AI qu'on retrouve sur Facebook, Instagram, WhatsApp et Messenger.

Il sera bientôt aussi proposé sous forme gérée sur différentes plateformes cloud dont AWS, Databricks, Google Cloud, Hugging Face, Kaggle, IBM WatsonX, Microsoft Azure, Nvidia NIM et Snowflake.

En outre, de futures versions optimisées pour le hardware AMD, AWS, Dell, Intel, Nvidia et Qualcomm seront prochainement disponibles.

Même si Meta vante l'ouverture de cette IA, notons qu'il est interdit de l'utiliser pour entraîner d'autres modèles d'IA générative. De plus, les développeurs d'applications avec plus de 700 millions d'utilisateurs mensuels doivent demander une licence spéciale à la firme américaine.

Pour la première fois, le chatbot basé sur Llama a aussi son propre site web, dans la lignée de ChatGPT, Mistral Le Chat ou Google Gemini. Il s'agit du site web meta.ai, qui permet de dialoguer directement avec l'IA.

Toutefois, pour le moment, ce site web n'est accessible que depuis les États-Unis. Si vous vous rendez sur le site meta.ai, un message vous indiquera qu'il n'est pas disponible dans votre pays.

Rassurez-vous ! Contrairement à Claude 3 qui vérifie votre véritable localisation, Meta.ai peut être très facilement trompé… à l'aide d'un simple VPN !

Consultez notre classement des meilleurs VPN en suivant ce lien, choisissez celui qui vous plaît, et utilisez-le pour simuler une connexion depuis les États-Unis.

Vous pouvez dès lors vous rendre sur le site web Meta.ai, et commencer à l'utiliser en tant qu'invité ou en vous connectant avec votre compte Facebook.

Dès lors, vous pouvez entrer votre prompt textuel comme sur ChatGPT, ou utiliser l'onglet « Imagine » pour créer des images comme avec MidJourney !

Alors, que pensez-vous de cette nouvelle IA ? Trouvez-vous qu'elle est meilleure que ChatGPT ? Partagez votre avis en commentaire !

Cet article Meta lance l’IA Llama 3 ! Découvrez sa puissance, et le secret pour l’utiliser en France ! a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Avec l'essor de l'intelligence artificielle, beaucoup d'entreprises commencent à l'utiliser davantage. C'est pourquoi Google et Microsoft travaillent ensemble pour voir comment l'IA pourrait changer les emplois dans la technologie.

Nul doute que l'IA présente un grand avantage pour les entreprises technologiques mais, par contre, elle menace les travailleurs humains. Google et Microsoft ont pris l'initiative d'explorer l'impact potentiel de l'IA sur l'emploi. En 2023, ils ont uni leurs forces avec d'autres leaders technologiques et des syndicats pour lancer une étude approfondie. Mais, se demandent-ils, est-il déjà trop tard pour comprendre pleinement l'impact de l'IA sur l'emploi ?

Google, Microsoft et autres géants tech explorent l'impact de l'IA sur l'emploi

Sous la direction de Cisco, ce groupe rassemble également d'éminents acteurs, tels qu'IBM, Intel, SAP, et Accenture. Il bénéficie, par ailleurs, du soutien de syndicats de renom, à savoir l'AFL-CIO et le Communications Workers of America. Effectivement, cette collaboration marque une étape importante dans la reconnaissance des potentielles répercussions de l'IA sur le travail.

En effet, l'IA générative, caractérisée par les chatbots et les générateurs d'images, a déjà transformé l'industrie. Elle incite de nombreuses entreprises à investir dans de nouveaux outils d'IA.

Par conséquent, les préoccupations concernant le remplacement des emplois humains par des machines ont gagné en urgence, en particulier dans les secteurs de l'écriture et du développement logiciel.

À titre d'exemple, des écrivains ont été remplacés par des chatbots comme ChatGPT pour créer du contenu publicitaire. De leur côté, les codeurs utilisent de plus en plus l'IA pour accélérer leur travail.

L'IA et l'emploi : ce qui change vraiment

L'impact de l'IA, loin de se limiter à la théorie, commence à se matérialiser dans divers secteurs. Déjà à ce jour, des rédacteurs et des développeurs de logiciels témoignent d'une transformation, voire d'un remplacement, de leur travail par des technologies fondées sur l'IA.

De plus, une étude menée par le Pew Research Center en 2023 a dévoilé que près de 20 % des travailleurs américains occupent des postes considérés comme fortement exposés à l'IA. Cela englobe des professions variées, telles que les rédacteurs, les préparateurs de déclarations de revenus et les développeurs web.

À cette fin, le groupe dirigé par Cisco ambitionne de fournir ce type d'analyse, en se concentrant sur 56 métiers technologiques spécifiques, même si les détails précis de ces emplois restent, pour l'heure, non divulgués.

Comment Google et Microsoft préparent les travailleurs à l'IA

Alors, devant l'évolution rapide du paysage économique, les dirigeants technologiques mettent l'accent sur quelque chose d'important. Notamment, ceux de Google et Microsoft voient la requalification des travailleurs comme une solution envisageable.

Cette stratégie, essentielle, cherche à aligner les compétences de la main-d'œuvre avec les nouvelles réalités du travail. Cela devient une nécessité dans un contexte où l'IA se charge de plus en plus de tâches routinières.

En particulier, Google et Microsoft intègrent l'IA dans des outils tels que Google Docs et Microsoft Outlook. Cela leur permet d'offrir des fonctionnalités avancées comme l'écriture automatique d'e-mails ou le résumé de réunions.

Cette initiative met en évidence leur vision d'une IA qui complète, plutôt que concurrence, le travail humain. « Les Big Tech rejettent généralement les craintes selon lesquelles l'IA tuerait des emplois. Maintenant, il s'agit de les étudier. »

Cette phrase saisit bien la complexité du débat sur l'IA et l'emploi. Donc, il est important de s'y pencher sérieusement pour préparer l'avenir du travail dans un monde qui utilise de plus en plus l'automatisation.

Cet article Google et Microsoft vont étudier si l’IA risque de remplacer votre emploi : trop tard ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Investir dans une action IA est une des méthodes les plus efficaces pour devenir riche avec la haute technologie. Il y a quelques mois, les spécialistes misaient sur Nvidia. Mais il y a actuellement une entreprise émergente pour dupliquer vos profits.

Nvidia a toujours été une référence dans le secteur de l'IA. Cette entreprise fournit les puces des grands modèles de langages comme GPT. Certes, Nvidia domine une partie du marché. Logiquement, ses actions gonflent en bourse. Toutefois, il existe d'autres entreprises capables de donner des bénéfices similaires. Miser sur une action IA de ces multinationales permet alors de surfer sur la rentabilité de cette activité. Tout savoir.

Les performances de Nvidia dans le domaine de l'IA

Actuellement, Nvidia domine 90 % du marché des puces IA. L'entreprise prévoit de dépasser les 304 milliards de dollars de chiffre d'affaires d'ici 2030. Forcément, l'action IA de cette firme va continuer à gonfler sur le long terme.

Les spécialistes ont analysé la performance de la société. Selon leurs enquêtes, les actions de Nvidia se négocient à des valeurs élevées. Cette tendance se base sur l'émergence extraordinaire des puces IA.

Logiquement, plusieurs investisseurs vont se ruer vers cette action IA. Si vous voulez vous lancer, privilégiez d'abord les autres entreprises. Oui, il existe des firmes capables de donner des bénéfices considérables.

Et si vous misez sur l'action IA de Qualcomm ?

Les géants de l'intelligence artificielle ont conquis les smartphones. OpenAI, Google, et Microsoft ont tous des applications sur Android et iOS. Cependant, ces IA n'atteindront pas leur performance optimale sans des puces.

Qualcomm mise alors sur sa puce Snapdragon 8 Gen 3. Cette dernière est indispensable pour les modèles d'IA génératifs. Mais l'entreprise ne s'arrête pas là. Elle a amélioré son CPU de référence. Plusieurs smartphones seront équipés du Snapdragon 8 S Gen 3 d'ici peu.

Qualcomm va aussi s'aventurer sur le marché des PC. Le géant des puces a lancé les CPU Snapdragon X Elite. Ces modèles seront disponibles pour le grand public d'ici quelques mois. Bien sûr, ces composants ont été fabriqués spécialement pour l'IA.

Selon l'analyse des experts, cette entreprise domine déjà 23 % du marché des puces IA. En 2024, Qualcomm a encore connu une hausse de 16 % comparé à l'année dernière. D'ici 2027, la valeur de cette multinationale pourrait augmenter de 83 %. Investir dans une action IA de Qualcomm va rapporter gros, surtout sur le long terme.

Cet article Vous avez raté Nvidia ? Voici l’action IA sur laquelle miser (selon les experts) a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Au cours de la dernière décennie, les avancées fulgurantes dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) ont ouvert la voie à une véritable révolution. Les entreprises de tous secteurs cherchent désormais à adopter cette technologie innovante pour améliorer leurs processus internes. Elles y ont également recours pour recommander de nouveaux produits et services. C'est là qu'intervient une agence IA. Elle est spécialisée dans la conception et la mise en œuvre de solutions basées sur l'intelligence artificielle.

C'est quoi une agence IA ?

Une agence IA est une entreprise spécialisée dans le développement, l'implémentation et la gestion de projets liés à l'intelligence artificielle. Elle rassemble des experts dans différents domaines de compétence, tels que la recherche en IA, le développement informatique, la programmation et l'analyse de données. Elle se compose également de divers consultants pour accompagner ses clients dans leur transformation numérique et technologique.

L'objectif principal d'une agence IA est d'aider ses clients à tirer parti des avantages offerts par l'intelligence artificielle. Pour ce faire, elle développe des solutions adaptées à leurs besoins spécifiques et assure un suivi complet de chaque projet jusqu'à sa réussite.

Quel est le principe d'une agence IA ?

Le principe d'une agence IA est de fournir à ses clients des services et solutions sur mesure. Le but est d'optimiser leurs processus opérationnels, de développer de nouveaux produits et services innovants, d'améliorer les prises de décision… Pour ce faire, l'agence suit généralement une démarche en plusieurs étapes.

Pour commencer, elle procède à une analyse de l'environnement professionnel dans lequel évolue le client concerné. Elle étudie avec soin ses attentes spécifiques et ses objectifs. Cette phase permet de déterminer les domaines de compétences requis et les méthodes à appliquer pour réaliser son projet.

Une fois les besoins identifiés, les spécialistes de l'agence IA travaillent en collaboration avec le client pour concevoir la solution basée sur l'intelligence artificielle. Il s'agit de sélectionner les technologies, les algorithmes et les données appropriés. L'agence effectue, par la suite, la programmation et la configuration du système en conséquence.

Afin de garantir la réussite du projet, elle accompagne et conseille le client tout au long du processus de mise en œuvre. Elle assure la formation du personnel et l'intégration de la solution dans les systèmes existants. Enfin, l'agence veille à ce que le projet soit réalisé en respectant les délais et le budget fixés.

Quels sont les différents types d'agences IA ?

On compte actuellement plusieurs types d'agences IA, chacun ayant sa propre spécialité et approche. On peut en distinguer principalement les agences généralistes. Ce type d'agence intervient dans de nombreux secteurs. Il propose une large gamme de services liés à l'intelligence artificielle, tels que le conseil stratégique, le développement d'applications, l'analyse de données ou encore la robotique. Il s'adresse ainsi à des clients aux profils variés.

Comme son l'indique, une agence IA sectorielle se concentre sur un seul secteur d'activité : santé, transports, finance… Son expertise lui permet d'apporter des solutions spécifiques adaptées aux particularités du secteur concerné.

Enfin, il convient de mentionner les agences IA qui se focalisent sur une niche technologique particulière. On vous cite, par exemple, les agences IA spécialisées dans la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur ou encore le traitement automatique du langage naturel. Elles développent des solutions dans un domaine technique précis pour répondre aux besoins particuliers de leurs clients.

Pourquoi créer une agence IA ?

Dans un contexte où l'intelligence artificielle modifie en profondeur la manière de travailler et d'appréhender différents secteurs d'activité, il devient primordial pour les entreprises de s'adapter. Les agences IA offrent ainsi plusieurs avantages.

Créer une agence IA pour apporter un regard extérieur et expert

Le premier atout d'une telle organisation est sans aucun doute son expertise dans le domaine de l'intelligence artificielle. Cela est valable tant sur le plan technique qu'en termes de conseil. Plus concrètement, une agence IA est en mesure d'évaluer avec précision les besoins spécifiques d'une entreprise. Elle est aussi chargée d'élaborer des solutions adaptées, depuis le choix des technologies jusqu'à la mise en place d'une stratégie IA réussie.

Sachez que cette expertise peut être mise à profit pour former les équipes internes et les accompagner dans la transition numérique.

Catalyser l'innovation

Les agences IA jouent un rôle essentiel en matière d'innovation. Grâce à leur connaissance approfondie des avancées technologiques et de leurs applications possibles, elles sont en mesure de proposer des idées nouvelles et disruptives. Cela permet aux diverses entreprises de se démarquer dans un marché concurrentiel.

Pourquoi travailler avec une agence IA ?

Faire appel à une agence IA présente de nombreux avantages pour les entreprises souhaitant intégrer l'intelligence artificielle à leurs activités. Tout d'abord, cela permet de bénéficier de l'expertise de professionnels dans ce domaine. Ils sont à même de proposer des solutions adaptées aux besoins spécifiques de chaque client.

En outre, les agences IA offrent un accompagnement complet, allant du conseil en amont du projet. Elles fournissent également la formation et le suivi après la mise en œuvre. Enfin, notez que travailler avec une telle agence permet de gagner du temps et de l'argent.

Cela se fait en confiant un projet à des experts qui connaissent déjà les meilleures pratiques et technologies. Les entreprises peuvent ainsi se concentrer sur leur cœur de métier tout en s'assurant que l'IA est intégrée avec succès à leurs activités.

Quelle est la plus grosse entreprise d'IA ?

Il est difficile de désigner une seule entreprise comme étant la « plus grosse » en matière d'intelligence artificielle. Ce domaine est vaste et en évolution constante.

Cependant, certaines multinationales, telles qu'IBM, Alphabet (maison-mère de Google) ou encore Amazon, jouent un rôle majeur dans l'avancée de cette technologie. Elles font partie des principales références dans le monde de l'IA.

Quels sont les différents types d'IA ?

L'intelligence artificielle est un concept très large regroupant différentes technologies et méthodes. Pour simplifier, on peut distinguer deux types d'IA :

L'IA faible

Aussi appelée IA étroite, elle constitue le niveau le plus basique de l'intelligence artificielle. Il s'agit de systèmes capables d'effectuer des tâches spécifiques, comme la recommandation de produits en ligne ou le traitement de données.

L'IA forte

Encore très peu développée à l'heure actuelle, elle représente l'idéal vers lequel tendent les recherches récentes. Un système doté d'IA forte serait capable de comprendre son environnement et d'apprendre par lui-même, sans intervention humaine.

Cela lui permettrait d'accomplir un large éventail de tâches et de problématiques.

Quel est le pays le plus avancé en IA ?

Désigner un seul pays comme le plus avancé en matière d'intelligence artificielle s'avère aussi difficile. Les développements et les initiatives dans ce domaine sont nombreux et variés à travers le monde.
Toutefois, plusieurs nations se distinguent par leur niveau d'investissement et leur stratégie ambitieuse dans ce secteur.

Les États-Unis, une place forte de l'IA

Le paysage américain de l'intelligence artificielle est très dynamique. Il comprend de nombreuses entreprises et institutions pionnières en la matière. Google, Apple, Facebook, IBM et Microsoft concentrent, entre autres, une grande partie du savoir-faire mondial en IA. Ces sociétés sont appuyées par un environnement universitaire prestigieux (MIT, Stanford, Berkeley…).

La Chine, un acteur majeur sur la scène internationale

L'Empire du Milieu affiche clairement ses ambitions pour devenir un leader mondial de l'intelligence artificielle d'ici 2030. Le gouvernement chinois investit massivement dans ce domaine. De nombreuses entités, telles que l'entreprise Alibaba, Tencent et Baidu, contribuent au rayonnement de l'IA « made in China ».
La Chine peut également compter sur un vivier de talents et une grande capacité à collecter et traiter des données. Ce sont des facteurs clés pour le développement de l'IA.

Quel secteur utilise le plus l'IA ?

L'intelligence artificielle a investi bon nombre de domaines, certains d'entre eux s'avérant particulièrement réceptifs à cette technologie. Parmi les secteurs les plus concernés, on peut citer les banques et les assurances.

Effectivement, le secteur financier est l'un des principaux utilisateurs de l'intelligence artificielle. Il a souvent recours aux algorithmes permettant de mieux analyser les risques et les opportunités. L'IA facilite également la détection des fraudes et contribue à optimiser la gestion des portefeuilles clients.

L'IA trouve aussi des applications prometteuses dans le domaine médical, avec des systèmes capables de détecter précocement certaines pathologies. Elle permet d'ailleurs de personnaliser les traitements ou encore d'optimiser les processus logistiques des établissements hospitaliers.

Enfin, l'IA enrichit considérablement l'expérience client en proposant des recommandations personnalisées, adaptées aux préférences de chaque individu. Elle améliore la gestion des stocks et la chaîne logistique. Ce dispositif facilite en outre l'émergence de nouvelles formes de vente, comme les assistants vocaux.

Quels métiers risquent d'être plus impactés par l'arrivée de l'IA ?

Si certains emplois sont amenés à disparaître ou à se transformer profondément avec l'avènement de l'intelligence artificielle, d'autres métiers émergent, et créent de nouvelles opportunités professionnelles.

Les métiers en déclin

L'automatisation et la digitalisation touchent principalement les activités routinières et répétitives. Ainsi, des postes, tels que celui du caissier, de l'opérateur sur chaîne de montage ou de l'employé administratif, présenteraient un risque accru d'obsolescence à moyen terme.

Les métiers en croissance

À contrario, certaines professions bénéficient directement du développement de l'intelligence artificielle et voient leur demande s'accroître. C'est le cas notamment des ingénieurs spécialisés en IA, des data scientists, des chefs de projet en transformation numérique, ou encore des consultants en IA.

En somme, l'émergence des agences IA témoigne de l'importance croissante de cette technologie dans le paysage économique mondial.

Cet article Agence IA, un véritable pionnier de l’innovation technologique a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Est-ce que la technologie pourrait bientôt remplacer les employés humains ? La réponse est un grand oui pour le géant américain. Avec la performance de l'IA, IBM a diminué ses effectifs français de 5 %. Un coup dur pour plusieurs salariés.

Une réduction de 5 %, soit plus de 200 emplois concernés. Certains salariés d'IBM subissent les conséquences de l'IA. Et cette approche pourrait avoir des impacts plus graves sur le long terme. En effet, ce vague de licenciement provoquerait une surcharge de travail chez les employés restants. Toutefois, IBM affirme qu'elle va trouver des moyens efficaces pour répartir les tâches entre l'IA et l'humain.

La productivité avant tout : IBM vise à promouvoir l'IA dans ses rangs

« Nous souhaitons profiter des gains de productivité offerts par l'intelligence artificielle afin de nous concentrer sur nos activités à forte valeur ajoutée », déclarait IBM France. 

Pour cette entreprise américaine, l'IA est l'avenir. Elle sera essentielle dans le développement d'une entreprise high-tech. Mais est-ce qu'elle pourra remplacer les employés humains ? IBM, en promouvant l'IA, a alors annoncé son Plan de Sauvegarde de l'Emploi (PSE) au comité social et économique central.

De son côté, les syndicats (UNSA et CFDT) ont analysé ce projet d'IBM. Et leur conclusion est assez inquiétante. Le PSE aboutit à une vague de licenciements. Plus de 5 % d'emplois, soit environ 200 postes seront supprimés.

« Ce plan de départs volontaires s'articule autour de deux propositions principales : des mesures de fin de carrières et des départs volontaires, les premières étant prioritaires par rapport aux secondes » Marcel Yemsi, secrétaire du CSE et responsable de la communication de la CFDT d'IBM France.

Qui sont les plus concernés par ce grand remplacement ?

IBM France a fourni quelques explications concernant sa stratégie IA. La réduction des effectifs intéresse alors les fonctions de supports. Mais ce n'est pas tout. Le géant américain va aussi diminuer ses employés dans les services de maintenance matérielle et logicielle. Après quelques mois, les branches de recherche seront touchées.

Pour compenser ces pertes, IBM va se focaliser davantage sur l'automatisation et sur les IA performantes. L'entreprise mise sur la délocalisation des activités dans des pays étrangers.

Et cette vague de licenciement n'est pas une surprise. Le CEO d'IBM, Arvind Krishna avait déjà détaillé son approche en mai 2023. Il avait l'intention de remplacer 7800 postes par des logiciels et des outils IA. C'est environ 30 % des emplois en back-office.

Une hausse de la charge de travail pour les employés restants

Les syndicats sont assez réticents par cette approche du géant américain. En effet, l'IA n'est pas encore assez développée dans les rangs d'IBM France. Jusqu'à un certain niveau de déploiement, certains salariés vont devoir assurer les postes vacants. Et c'est une charge de travail considérable, même pour les plus expérimentés.

« La direction du groupe veut rester fidèle à ses propos avec des réductions de postes mises en pratique, mais en France, l'IA n'en est qu'à ses débuts ce qui génère des inquiétudes sur la qualité des prestations et sur la charge de travail », explique le représentant CFDT d'IBM France.

Cet article Grand remplacement par l’IA : IBM licencie 5 % d’employés français a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Qualcomm Technologies, Inc. lance la plateforme Snapdragon 8s Gen 3. Cette avancée marque une révolution pour les smartphones Android haut de gamme. Cette nouvelle plateforme apporte des fonctionnalités premium, comme l'IA générative, à plus d'utilisateurs.

Un pionnier dans l'IA et le divertissement mobile

Cette nouvelle plateforme intègre des fonctionnalités d'IA générative de pointe qui permet une utilisation plus intuitive et personnalisée des smartphones. Les utilisateurs peuvent bénéficier d'une expérience de photographie améliorée grâce à un ISP à détection permanente, et d'une qualité de jeu inégalée.

La connectivité révolutionnaire et le son haute définition sans perte font également partie des caractéristiques remarquables de cette nouvelle plateforme.

L'adoption par les leaders du secteur

Le Snapdragon 8s Gen 3 ne se contente pas de promettre une révolution technologique. Il a déjà obtenu le soutien de fabricants majeurs de smartphones comme Honor, iQOO, realme, Redmi et Xiaomi.

Cette collaboration entre Qualcomm et les principaux OEM garantit que les consommateurs auront accès à des appareils innovants dans les mois à venir.

Impact sur l'expérience utilisateur

Selon Chris Patrick, vice-président senior et directeur général des téléphones mobiles chez Qualcomm Technologies, Inc., le Snapdragon 8s Gen 3 est conçu pour enrichir l'expérience utilisateur quotidienne. Avec des capacités d'IA générative embarquée et des fonctionnalités photographiques avancées, cette plateforme est destinée à stimuler la créativité et la productivité des utilisateurs. Cela leur permettra de profiter pleinement des dernières innovations technologiques.

Premier pas avec Xiaomi

Dans le cadre de cette innovation, Xiaomi, un acteur clé du marché mondial, s'associe à Qualcomm pour lancer le premier smartphone alimenté par le Snapdragon 8s Gen 3.

William Lu, de Xiaomi, exprime son enthousiasme à l'idée de fournir aux clients une expérience premium et personnalisée. Il a déclaré : « Cette nouvelle plateforme mobile nous permettra d'offrir à nos clients une expérience premium personnalisée, grâce à l'intelligence artificielle générative. »

Répercussions sur l'industrie mobile

Le Snapdragon 8s Gen 3 est positionné pour redéfinir les standards de l'industrie mobile. En rendant les fonctionnalités premium plus accessibles, Qualcomm démocratise l'expérience haut de gamme pour un plus grand nombre d'utilisateurs.

Ce mouvement pourrait inciter d'autres acteurs de l'industrie à suivre le pas. Cela va entraîner une vague d'innovations et d'améliorations dans les appareils de milieu et haut de gamme.

Vers un futur connecté et intuitif

Le Snapdragon 8s Gen 3 de Qualcomm représente un pas en avant vers un avenir où la technologie mobile est à la fois plus accessible et plus avancée. Cette innovation invite les utilisateurs à suivre les développements sur le site officiel de Qualcomm pour plus d'informations.

Article basé sur un communiqué de presse reçu par la rédaction.

Cet article Les smartphones atteignent de nouveaux sommets avec le Snapdragon 8s Gen 3 a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Le Machine Learning est une technologie d'intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d'apprendre sans avoir été programmés explicitement à cet effet. Pour apprendre et se développer, les ordinateurs ont toutefois besoin de données à analyser et sur lesquelles s'entraîner. De fait, le Big Data est l'essence du Machine Learning, et  c'est la technologie qui permet d'exploiter pleinement le potentiel du Big Data. Découvrez pourquoi cette technique et le Big Data sont interdépendants.

Apprentissage automatique définition : qu'est ce que le Machine Learning ?

Si le Machine Learning ne date pas d'hier, sa définition précise demeure encore confuse pour de nombreuses personnes. Concrètement, il s'agit d'une science moderne permettant de découvrir des patterns et d'effectuer des prédictions à partir de données en se basant sur des statistiques, sur du forage de données, sur la reconnaissances de patterns et sur les analyses prédictives. Les premiers algorithmes sont créés à la fin des années 1950. Le plus connu d'entre eux n'est autre que le Perceptron.

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Le Machine Learning est très efficace dans les situations où les insights doivent être découvertes à partir de larges ensembles de données diverses et changeantes, c'est à dire : le Big Data. Pour l'analyse de telles données, il se révèle nettement plus efficace que les méthodes traditionnelles en termes de précision et de vitesse. Par exemple, pour en se basant sur les informations associées à une transaction comme le montant et la localisation, et sur les données historiques et sociales, le Machine Learning permet de détecter une fraude potentielle en une milliseconde. Ainsi, cette méthode est nettement plus efficace que les méthodes traditionnelles pour l'analyse de données transactionnelles, de données issues des réseaux sociaux ou de plateformes CRM.

Le Machine Learning peut être défini comme une branche de l'intelligence artificielle englobant de nombreuses méthodes permettant de créer automatiquement des modèles à partir des données. Ces méthodes sont en fait des algorithmes.

Un programme informatique traditionnel effectue une tâche en suivant des instructions précises, et donc systématiquement de la même façon. Au contraire, un système Machine Learning ne suit pas d'instructions, mais apprend à partir de l'expérience. Par conséquent, ses performances s'améliorent au fil de son  » entraînement  » à mesure que l'algorithme est exposé à davantage de données.

Les différents types d'algorithmes de Machine Learning

On distingue différents types d'algorithmes Machine Learning. Généralement, ils peuvent être répartis en deux catégories : supervisés et non supervisés.

Dans le cas de l'apprentissage supervisé, les données utilisées pour l'entraînement sont déjà  » étiquetées « . Par conséquent, le modèle de Machine Learning sait déjà ce qu'elle doit chercher (motif, élément…) dans ces données. À la fin de l'apprentissage, le modèle ainsi entraîné sera capable de retrouver les mêmes éléments sur des données non étiquetées.

Parmi les algorithmes supervisés, on distingue les algorithmes de classification (prédictions non-numériques) et les algorithmes de régression (prédictions numérique). En fonction du problème à résoudre, on utilisera l'un de ces deux archétypes.

L'apprentissage non supervisé, au contraire, consiste à entraîner le modèle sur des données sans étiquettes. La machine parcourt les données sans aucun indice, et tente d'y découvrir des motifs ou des tendances récurrents. Cette approche est couramment utilisée dans certains domaines, comme la cybersécurité.

Parmi les modèles non-supervisés, on distingue les algorithmes de clustering (pour trouver des groupes d'objets similaires), d'association (pour trouver des liens entre des objets) et de réduction dimensionnelle (pour choisir ou extraire des caractéristiques).

Une troisième approche est celle de l'apprentissage par renforcement. Dans ce cas de figure, l'algorithme apprend en essayant encore et encore d'atteindre un objectif précis. Il pourra essayer toutes sortes de techniques pour y parvenir. Le modèle est récompensé s'il s'approche du but, ou pénalisé s'il échoue.

En tentant d'obtenir le plus de récompenses possible, il s'améliore progressivement. En guise d'exemple, on peut citer le programme AlphaGo qui a triomphé du champion du monde de jeu de Go. Ce programme a été entraîné par renforcement.

À quoi sert le Machine Learning ? Cas d'usage et applications

Le Machine Learning alimente de nombreux services modernes très populaires. On peut citer comme exemple les moteurs de recommandations utilisés par Netflix, YouTube, Amazon ou Spotify.

Il en va de même pour les moteurs de recherche web comme Google ou Baidu. Les fil d'actualité des réseaux sociaux tels que Facebook et Twitter reposent sur le Machine Learning, au même titre que les assistants vocaux tels que Siri et Alexa.

Toutes ces plateformes collectent des données sur les utilisateurs, afin de mieux les comprendre et d'améliorer leurs performances. Les algorithmes ont besoin de savoir ce que regarde le spectateur, sur quoi clique l'internaute, et à quelles publications il réagit sur les réseaux. De cette manière, ils sont ensuite en mesure de proposer de meilleures recommandations, réponses ou résultats de recherche.

Un autre exemple est celui des voitures autonomes. Le fonctionnement de ces véhicules révolutionnaires repose sur le Machine Learning. Pour l'heure, toutefois, les performances de l'IA restent limitées dans ce domaine. Si elle parvient à se garer ou à suivre une voie sur l'autoroute, le contrôle complet d'un véhicule en agglomération est une tâche plus complexe ayant provoqué plusieurs accidents tragiques.

Les systèmes de Machine Learning excellent aussi dans le domaine des jeux. L'IA a d'ores et déjà surpassé l'humain au jeu de Go, aux échecs, au jeu de dames ou au shogi. Elle arrive aussi à triompher des meilleurs joueurs de jeux vidéo comme Starcraft ou Dota 2.

On utilise aussi le Machine Learning pour la traduction linguistique automatique, et pour la conversion du discours oral à l'écran (speech-to-text). Un autre cas d'usage est l'analyse de sentiment sur les réseaux sociaux, reposant également sur le traitement naturel du langage (NLP).

Le Machine Learning est aussi utilisé pour l'analyse et la classification automatique des images de radiographies médicales. L'IA se révèle très performante dans ce domaine, parfois même plus que les experts humains pour détecter des anomalies ou des maladies. Toutefois, elle ne peut pas encore remplacer totalement les spécialistes compte tenu des enjeux.

Plusieurs entreprises ont tenté d'exploiter le Machine Learning pour passer en revue les CV des candidats de manière automatique. Toutefois, les biais des données d'entraînement mènent à une discrimination systématisée à l'égard des femmes ou des minorités.

En effet, les systèmes de Machine Learning tendent à favoriser les candidats dont le profil est similaire aux candidats actuels. Ils tendent donc à perpétrer et à amplifier les discriminations déjà existantes dans le monde de l'entreprise.

C'est un réel problème, et Amazon a par exemple préféré cesser ses expériences dans ce domaine. De nombreuses entreprises tentent de lutter contre les biais dans les données d'entraînement de l'IA, telles que Microsoft, IBM ou Google.

La technologie controversée de reconnaissance faciale repose elle aussi sur le Machine Learning. Toutefois, là encore, les biais dans les données d'entrainement posent un grave problème.

Ces systèmes sont principalement entraînés sur des photos d'hommes blancs, et leur fiabilité se révèle donc bien inférieure pour les femmes et les personnes de couleur. Ceci peut mener à des erreurs aux conséquences terribles. Des innocents ont par exemple été confondus avec des criminels et arrêtés à tort…

Machine Learning et Big Data : pourquoi utiliser le Machine Learning avec le Big Data ?

Les outils analytiques traditionnels ne sont pas suffisamment performants pour exploiter pleinement la valeur du Big Data. Le volume de données est trop large pour des analyses compréhensives, et les corrélations et relations entre ces données sont trop importantes pour que les analystes puissent tester toutes les hypothèses afin de dégager une valeur de ces données.

Les méthodes analytiques basiques sont utilisées par les outils de business intelligence et de reporting pour le rapport des sommes, pour faire les comptes et pour effectuer des requêtes SQL. Les traitements analytiques en ligne sont une extension systématisée de ces outils analytiques basiques qui nécessitent l'intervention d'un humain pour spécifier ce qui doit être calculé.

Comment ça marche ?

Le Machine Learning est idéal pour exploiter les opportunités cachées du Big Data, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être appliqués à chaque élément de l'opération Big Data, notamment le Segmentation des données, Analyse des données et la Simulation. Cette technologie permet d'extraire de la valeur en provenance de sources de données massives et variées sans avoir besoin de compter sur un humain. Elle est dirigée par les données, et convient à la complexité des immenses sources de données du Big Data. 

Contrairement aux outils analytiques traditionnels, il peut également être appliqué aux ensembles de données croissants. Plus les données injectées à un système Machine Learning sont nombreuses, plus ce système peut apprendre et appliquer les résultats à des insights de qualité supérieure. Le Machine Learning permet ainsi de découvrir les patterns enfouis dans les données avec plus d'efficacité que l'intelligence humaine.

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La fusion de l'apprentissage automatique et du Big Data est une chaîne perpétuelle. Les algorithmes créés à des fins précises sont contrôlés et perfectionnés au fil du temps à mesure que les données entrent dans le système et en sortent.

Des cours de Machine Learning sont disponibles sur le Web. Ils permettent notamment de débuter l'apprentissage automatique à partir du langage informatique Python. Ce dernier, assez simple à apprendre, autorise donc les néophytes à tester des applications utilisant cette technique avec Python. De même, les open classroom  permettent de découvrir gratuitement le fonctionnement de cette technique de traitement des données.

Machine Learning et Big Data : pourquoi le Machine Learning n'est rien sans Big Data

Sans le Big Data, le Machine Learning et l'intelligence artificielle ne seraient rien. Les données sont l'instrument qui permet à l'IA de comprendre et d'apprendre à la manière dont les humains pensent. C'est le Big Data qui permet d'accélérer la courbe d'apprentissage et permet l'automatisation des analyses de données. Plus un système Machine Learning reçoit de données, plus il apprend et plus il devient précis.

L'intelligence artificielle est désormais capable d'apprendre sans l'aide d'un humain. Par exemple, l'algorithme Google DeepMind a récemment appris seul à jouer à 49 jeux vidéo Atari. Par le passé, le développement était limité par le manque d'ensembles de données disponibles, et par son incapacité à analyser des quantités massives de données en quelques secondes.

Aujourd'hui, des données sont accessibles en temps réel à tout moment. Ceci permet à l'IA et au Machine Learning de passer à une approche dirigée par les données. La technologie est désormais suffisamment agile pour accéder aux ensembles de données colossaux et pour les analyser. De fait, des entreprises de toutes les industries se joignent désormais à Google et Amazon pour implémenter des solutions IA pour leurs entreprises.

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Un exemple de Machine learning appliqué ? MetLife, l'un des principaux assureurs d'entreprise à l'échelle mondiale, utilise cette technique et le Big Data pour optimiser son activité. La reconnaissance de discours lui a permis d'améliorer le tracking d'accidents et de mieux mesurer leurs conséquences. Le traitement de réclamations est désormais mieux pris en charge car les modèles de réclamations ont été enrichis à l'aide de données non structurées qui peuvent être analysées par le biais de cette technologie.

Autre exemple, cette technique permet d'apprendre les habitudes des occupants d'un foyer. Les concepteurs d'objets connectés, notamment de thermostats, peuvent analyser la température du logement afin de comprendre la présence et l'absence des occupants pour couper le chauffage et le rallumer quelques minutes avant leur retour.

Le Deep Learning, un sous-domaine du Machine Learning

Le Machine Learning constitue un sous-domaine de l'intelligence artificielle. Quant au Deep Learning, il est lui-même une sous-catégorie du Machine Learning. La reconnaissance visuelle représente un des cas d'application les plus courants. En effet, un algorithme va être programmé pour détecter certains visages à partir d'images provenant d'une caméra. 

En fonction de la base de données attribuée, il peut détecter un individu recherché dans une foule ou le taux de satisfaction à la sortie d'un magasin en détectant les sourires, etc. Un ensemble d'algorithmes sera également capable de reconnaître la voix, le ton, l'expression d'une question, d'une déclaration et de mots.

Pour ce faire, le Deep Learning se base principalement sur la reproduction d'un réseau neuronal inspiré des systèmes cérébraux présents dans la nature. En fonction de l'application souhaitée, les développeurs décident du type d'apprentissage qu'ils vont mettre en place. Dans ce contexte, on peut parler d'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé. 

La machine va se nourrir de données non sélectionnées au préalable, semi-supervisé, par renforcement ou par transfert dans lequel les algorithmes vont appliquer une solution apprise dans une situation jamais vue.

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En revanche, cette technique nécessite beaucoup de données pour s'entraîner et obtenir des taux de réussite suffisants pour être utilisés. Un lac de données s'avère indispensable pour parfaire l'apprentissage des algorithmes de Deep Learning. Le Deep Learning nécessite également une puissance de calcul supérieure pour remplir sa fonction.

Les réseaux de neurones

Les réseaux de neurones artificiels s'inspirent de l'architecture du cortex visuel biologique. Le Deep Learning consiste en un ensemble de techniques permettant à un réseau de neurones d'apprendre grâce à un grand nombre de couches permettant d'identifier des caractéristiques.

De nombreuses couches sont dissimulées entre l'entrée et la sortie du réseau. Chacune est constituée de neurones artificiels. Les données sont traitées par chaque couche es=t les résultats sont transmis à la suivante.

Plus un réseau de neurones comprend d'épaisseurs, plus le nombre de calculs nécessaire pour l'entraîner sur un CPU augmente. On utilise aussi des GPU, des TPU et des FPGA en guise d'accélérateurs hardware.

Machine Learning et Big Data : les analyses prédictives donnent du sens au Big Data

Les analyses prédictives consistent à utiliser les données, les algorithmes statistiques et les techniques de Machine Learning pour prédire les probabilités de tendances et de résultats financiers des entreprises, en se basant sur le passé. Elles rassemblent plusieurs technologies et disciplines comme les analyses statistiques, le data mining, le modelling prédictif et le Machine Learning pour prédire le futur des entreprises. Par exemple, il est possible d'anticiper les conséquences d'une décision ou les réactions des consommateurs.

Les analyses prédictives permettent de produire des insights exploitables à partir de larges ensembles de données, pour permettre aux entreprises de décider quelle direction emprunter par la suite et offrir une meilleure expérience aux clients. Grâce à l'augmentation du nombre de données, de la puissance informatique, et du développement de logiciels IA et d'outils analytiques plus simples à utiliser, comme Salesforce Einstein, un grand nombre d'entreprises peuvent désormais utiliser les analyses prédictives.

Selon une étude menée par Bluewolf auprès de 1700 clients de Salesforce, 75% des entreprises qui augmentent leurs investissements dans les technologies analytiques en tirent profit. 81% de ces utilisateurs des produits Salesforce estiment que l'utilisation des analyses prédictives est l'initiative la plus importante de leur stratégie de ventes. Les analyses prédictives permettent d'automatiser les prises de décision, et donc d'augmenter la rentabilité et la productivité d'une entreprise.

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L'intelligence artificielle et le Machine Learning représentent le niveau supérieur des analyses de données. Les systèmes informatiques cognitifs apprennent constamment sur l'entreprise. Ces derniers prédisent intelligemment les tendances de l'industrie, les besoins des consommateurs et bien plus encore. Peu d'entreprises ont déjà atteint le niveau des applications cognitives, défini par quatre caractéristiques principales :

• la compréhension des données non structurées,
• la possibilité de raisonner et d'extraire des idées,
• la capacité à affiner l'expertise à chaque interaction, *et la capacité à voir, parler et entendre pour interagir avec les humains de façon naturelle.

Pour cela, il convient de développer le traitement par algorithme des langages naturels.

Machine Learning et Big Data : l'apprentissage automatique au service du Data Management

Face à l'augmentation massive du volume de données stockées par les entreprises, ces dernières doivent faire face à de nouveaux défis.

Parmi les principaux challenges liés au Big Data, on dénombre la compréhension du Dark Data, la rétention de données, l'intégration de données pour de meilleurs résultats analytiques, et l'accessibilité aux données. Le Machine Learning peut s'avérer très utile pour relever ces différents défis.

Machine Learning  au service du Dark Data

Toutes les entreprises accumulent au fil du temps de grandes quantités de données qui demeurent inutilisées. Il s'agit des dark data. Grâce au Machine Learning et aux différents algorithmes, il est possible de faire le tri parmi ces différents types de données stockées sur les serveurs. Par la suite, un humain qualifié peut :

• passer en revue le schéma de classification suggéré par l'intelligence artificielle,
• y apporter les changements nécessaires,
• et le mettre en place.

Pour la rétention de données, cette pratique peut également s'avérer efficace. L'intelligence artificielle peut identifier les données qui ne sont pas utilisées et suggérer lesquelles peuvent être supprimées. Même si les algorithmes n'ont pas la même capacité de discernement que les être humains, le Machine Learning permet de faire un premier tri dans les données. Ainsi, les employés économisent un temps précieux avant de procéder à la suppression définitive des données obsolètes.

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Machine Learning  et l'intégration de données 

Pour tenter de déterminer le type de données qu'ils doivent agréger pour leurs requêtes, les analystes créent généralement un répertoire dans lequel ils placent différents types de données en provenance de sources variées pour créer un bassin de données analytique. Pour ce faire, il est nécessaire de développer des méthodes d'intégration pour accéder aux différentes sources de données en provenance desquelles ils extraient les données. Cette technique peut faciliter le processus en créant des mappings entre les sources de données et le répertoire. Ceci permet de réduire le temps d'intégration et d'agrégation.

Enfin, l'apprentissage des données permet d'organiser le stockage de données pour un meilleur accès. Au cours des cinq dernières années, les vendeurs de solutions de stockage de données ont mis leurs efforts dans l'automatisation de la gestion de stockage. Grâce à la réduction de prix du SSD, ces avancées technologiques permettent aux départements informatiques d'utiliser des moteurs de stockage intelligents. Basées sur le machine Learning, elles permettent de voir quels types de données sont utilisés le plus souvent et lesquels ne sont pratiquement jamais utilisés. L'automatisation peut être utilisée pour stocker les données en fonction des algorithmes. Ainsi, l'optimisation n'a pas besoin d'être effectuée manuellement.

Une forme pauvre de l'IA ?

Certaines voix s'élève au sein des entreprises afin de rappeler que l'humanité est au début du développement de l'intelligence artificielle. Selon Alex Danvy, Evengéliste technique chez Microsoft France, le machine learning aujourd'hui est une forme simple d'IA. Les algorithmes ne sont pas encore capables d'accomplir les tâches aussi complexes que celles confiées à Skynet, le réseau informatique fictif du film Terminator. Qu'ils traitent des images, des sons, du texte, les algorithmes réalisent des tâches simples. Ce n'est qu'en interconnectant les aglorithmes que l'on arrive à créer des systèmes plus intelligents. C'est de cette manière que sont pensées les voitures autonomes. Malheureusement, les acteurs de l'intelligence artificielle créent leurs solutions « dans leur coin », explique Alex Danvy. Selon lui, cela n'empêche pas l'émergence de solutions efficaces basés sur des algorithmes de machine learning « simples ».

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Cet article Machine Learning et Big Data : définition et explications a été publié sur LEBIGDATA.FR.