DeepMind vient de sortir une IA météo qui prétend lire le ciel comme un roman ouvert. Et apparemment, elle ne se trompe presque jamais.

Elle s’appelle WeatherNext 2, cette nouvelle version du modèle météo de DeepMind. Google annonce des prévisions plus fines, plus rapides et plus complètes. L’idée repose sur un traitement simplifié qui accélère tout, sans sacrifier la précision. 

WeatherNext 2 est si fiable que ça ?

Le modèle promet des prévisions fiables sur deux semaines. Il analyse température, vent et pression avec une aisance déconcertante. Les chercheurs assurent que les trajectoires de tempêtes tropicales gagnent aussi en exactitude. 

Un ouragan pourrait être suivi jusqu’à trois jours à l’avance, alors que l’ancienne version stoppait ses prédictions un jour plus tôt. Une petite journée de marge change beaucoup durant une saison agitée.

WeatherNext 2 intègre aussi des données horaires. Cette granulation plaît aux secteurs sensibles au moindre détour climatique. Les négociants en énergie s’appuient dessus pour ajuster leurs décisions. Selon Akib Uddin, ce niveau de détail aide à renforcer la résilience des activités soumises à des caprices météo de plus en plus fréquents.

Ces progrès proviennent d’un changement de méthode. Les anciens modèles reprenaient les techniques d’images et de vidéos pour calculer les prévisions. Cette approche demandait plusieurs passages pour atteindre un résultat valable. WeatherNext 2 fonctionne en un seul traitement, ce qui limite l’usage de ressources coûteuses. Ce qui accélère les calculs.

L’IA reste imparfaite, cela dit. DeepMind reconnaît qu’elle a du mal avec les pluies extrêmes ou les chutes de neige rares. Le manque de données complique l’apprentissage. Bien sûr, Google assure travailler sur cet angle. 

Bref, ce secteur attire déjà d’autres entreprises comme NVIDIA, Microsoft ou Huawei. 

Cet article DeepMind WeatherNext 2 : l’IA météo qui va mettre Évelyne Dhéliat à la retraite a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Google DeepMind dévoile SIMA 2, un agent IA qui ne se contente plus d’exécuter des commandes : il explore, observe, raisonne et progresse à travers des mondes virtuels photoréalistes. Propulsé par Gemini 2.5 et capable d’apprendre sans supervision humaine, SIMA 2 pourrait bien représenter l’étape la plus crédible vers une intelligence “incarnée”… celle qui fera un jour fonctionner les robots généralistes.

Vous connaissez les assistants IA qui vous répondent avec politesse mais se perdent dès qu’il faut agir ? 

Avec SIMA 2, DeepMind semble avoir décidé que ça suffisait : voici désormais une IA qui arpente No Man’s Sky comme un touriste spatial, déchiffre un emoji pour aller couper un arbre, et reconnaît une “maison couleur tomate” sans que personne ne lui souffle quoi que ce soit.

SIMA 1, dévoilé en 2024, suivait des instructions dans des jeux en 3D, mais peinait dès qu’il fallait raisonner ou improviser. 

Seulement 31 % de réussite sur les tâches complexes, contre 71 % pour les humains. Or, SIMA 2 change complètement d’échelle. 

Grâce à l’intégration de Gemini 2.5 flash-lite, l’agent devient capable de comprendre son environnement, d’anticiper ce qui va se passer et de déterminer tout seul ses prochaines actions.

Le pouvoir de Gemini dans un corps virtuel

On pourrait croire que DeepMind a simplement greffé un LLM sur un bot de jeu vidéo. La réalité est plus ambitieuse : SIMA 2 devient un « embodied agent », c’est-à-dire une IA dotée d’un corps virtuel qui voit, décide, se trompe et se corrige, comme le ferait un joueur.

Quand les chercheurs le lâchent sur une planète rocheuse de No Man’s Sky, il décrit les lieux, repère une balise de détresse, calcule l’itinéraire, puis s’y dirige. 

Pour un ordre du type « va vers la maison couleur tomate », SIMA 2 déroule sa réflexion : un fruit mûr est rouge, donc direction la maison rouge. On voit littéralement l’IA penser.

Dans les mondes générés par Genie (le world model photoréaliste de DeepMind) l’agent identifie bancs, arbres, objets à ramasser et créatures à éviter. Le virtuel n’est plus un décor : c’est un terrain d’apprentissage.

Là où SIMA 2 devient fascinant : il s’améliore sans humain

Jusqu’ici, les agents IA avaient besoin de milliers d’heures de gameplay humain pour apprendre. SIMA 1 en était l’exemple parfait. 

Avec SIMA 2, DeepMind casse cette dépendance. L’agent utilise Gemini pour créer de nouvelles missions, un modèle de récompense pour s’auto-évaluer, puis recommence jusqu’à maîtriser la tâche.

Une boucle d’apprentissage fermée, presque biologique, où l’agent génère des défis, les tente, échoue, corrige, progresse… sans intervention humaine. Comme un joueur qui apprend un nouveau jeu en expérimentant, sauf que l’entraîneur n’est autre qu’une IA.

Cette capacité marque une rupture : plus besoin d’équipes de testeurs pour nourrir l’agent ; il peut explorer des mondes infinis et s’y perfectionner à son rythme. 

C’est exactement ce qu’expliquait Joe Marino, chercheur chez DeepMind : “SIMA 2 est un agent plus général, capable de s’améliorer grâce à sa propre expérience.”

Le chaînon manquant vers les robots généralistes AGI

En observant SIMA 2 se débrouiller dans des univers 3D, certains y verront un futur NPC autonome pour jeux vidéo. DeepMind, lui, voit plus loin : un module cognitif pour robots généralistes.

Comme l’explique Frederic Besse, un robot domestique doit comprendre ce qu’est un placard, une boîte de haricots, un salon, un couloir. Sans cette compréhension du monde, impossible d’exécuter une requête aussi banale que “va voir combien il reste de boîtes de haricots dans le placard”.

SIMA 2 ne contrôle pas encore des bras ou des roues : il ne pilote que le cerveau, pas le squelette. Mais il couvre la partie la plus complexe, à savoir la compréhension de haut niveau. DeepMind a déjà d’autres modèles pour la motricité ; demain, les deux seront combinés.

Pourquoi SIMA 2 change la trajectoire de l’IA incarnée

Le rapprochement entre agents virtuels et robots physiques n’a jamais été aussi évident. En donnant à une IA la capacité d’explorer sans supervision, de raisonner dans un monde 3D, de comprendre les intentions humaines et de générer sa propre progression, DeepMind ouvre une perspective qui semblait encore lointaine : l’AGI incarnée.

Une intelligence qui ne se limite plus à écrire, répondre ou résumer, mais qui agit réellement. Dans un jeu aujourd’hui. Dans une maison demain. Dans une usine après-demain.

Le laboratoire ne donne aucune date pour une intégration dans des robots physiques, mais le signal est limpide : SIMA 2 est un prototype de comportement généraliste, pas un gadget ludique. 

Ce n’est pas qu’un nouvel agent de DeepMind : c’est un avant-goût des IA capables de sentir, comprendre et naviguer dans un monde réel ou virtuel. 

Une IA qui réfléchit en marchant, qui progresse en échouant, qui apprend sans être tenue par la main. 

Aujourd’hui, elle explore des mondes virtuels. Demain, elle pourrait être la pièce maîtresse du robot généraliste qui rangera la cuisine sans transformer votre appartement en zone sinistrée.

Et vous, qu’en pensez-vous ? SIMA 2 est-il la pièce manquante dans la course à l’AGI ? Partagez votre avis en commentaire !

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DeepMind dévoile Genie 3 : un modèle IA capable de créer des mondes 3D interactifs à partir d’un simple prompt texte ! Plus qu’un outil graphique, ce système pourrait devenir une plateforme d’apprentissage autonome pour IA, en simulant des environnements cohérents, dynamiques, et physiquement crédibles. Une avancée majeure sur la route de l’IA générale ? 

L’intelligence artificielle progresse à toute allure, mais une frontière semble encore hors de portée : celle de l’AGI, une IA capable de raisonner, d’apprendre et d’agir comme un humain dans des situations variées. 

Pour franchir ce cap, un consensus émerge : les IA doivent sortir des textes et apprendre par interaction avec le monde.

C’est le défi que veut relever DeepMind avec Genie 3. Sa promesse ? Créer des mondes virtuels interactifs en temps réel, à partir de simples instructions en langage naturel. 

Pas pour faire joli, mais pour offrir à des agents IA un terrain d’expérimentation réaliste, fluide et cohérent.

Un simulateur d’apprentissage général, capable de propulser la recherche vers une AGI incarnée…

Genie 3, l’IA qui crée des mondes en temps réel

Avec Genie 3, DeepMind introduit ce qu’elle décrit comme le premier modèle de monde généraliste et interactif en temps réel. 

Il ne s’agit pas d’un simple moteur de jeu, ni d’un outil graphique comme Unity ou Unreal. Ici, l’IA génère elle-même l’environnement, image par image, en tenant compte du contexte et des instructions reçues.

Elle crée des mondes 3D interactifs à 720p et 24 fps, pouvant durer plusieurs minutes. Une nette avancée comparée à Genie 2, qui ne produisait que 10 à 20 secondes de simulation.

L’utilisateur peut modifier l’environnement à la volée grâce à des prompts dynamiques : changer la météo, ajouter des objets ou personnages, ouvrir une porte…

Mais surtout, Genie 3 dispose d’une mémoire visuelle persistante. Contrairement aux anciens modèles génératifs, il ne repart pas de zéro à chaque frame.

Il se souvient de ce qu’il a généré. Une peinture accrochée au mur, un texte écrit au sol ou un objet déplacé resteront à leur place, même après plusieurs secondes ou changements de perspective. 

C’est cette cohérence temporelle qui le rend exploitable pour l’apprentissage. Comme l’explique Shlomi Fruchter de DeepMind, « il peut générer du photo-réalisme, de l’imaginaire, et tout ce qu’il y a entre les deux. »

Une IA qui apprend la physique… sans moteur physique

L’autre révolution de Genie 3, c’est qu’il n’utilise pas de moteur physique codé. Pas de règles préétablies sur la gravité, l’inertie ou les collisions.

À la place, le modèle apprend seul les lois du monde en observant ce qu’il a lui-même généré. C’est ce qu’on appelle une architecture auto-régressive : image après image, l’IA regarde ce qui s’est passé avant pour décider de la suite.

Ce mécanisme permet à Genie 3 de développer une intuition physique émergente. Il comprend, par exemple, que si un objet penche au bord d’une table, il risque de tomber.

Ou que deux objets en mouvement peuvent entrer en collision. Cette forme d’anticipation rappelle le mode d’apprentissage humain. Non programmé, empirique.

DeepMind insiste : cette compréhension du réel n’a pas été explicitement codée. Elle résulte de la taille du modèle, de sa mémoire et de l’analyse des séquences précédentes.

Juste en observant ce qu’il produit, Genie 3 reconstruit les lois du monde. Comme un enfant qui apprend à marcher, l’IA découvre peu à peu comment le monde réagit.

Entraîner des agents IA dans des mondes simulés 

L’enjeu derrière Genie 3 dépasse largement le visuel. Ce que cherche DeepMind, c’est un environnement d’entraînement réaliste pour former ses agents IA.

Un espace où ils peuvent explorer, tester, échouer, recommencer… comme un humain dans le monde physique.

Afin de vérifier s’il peut permettre cette nouvelle méthode, Genie 3 a été testé avec SIMA, un agent IA multi-environnement. 

On lui a donné des instructions simples : « approche le compacteur vert », « marche jusqu’au chariot rouge ». 

Lors de ce test, l’agent a su percevoir le monde généré, interpréter l’objectif et accomplir la tâche sans aide humaine. 

Ce n’est pas seulement une démonstration visuelle, mais une interaction agent-environnement cohérente, grâce à la mémoire de Genie 3.

À terme, cette technologie pourrait servir à former des robots dans des entrepôts virtuels, affiner des IA destinées à l’industrie, ou entraîner des assistants polyvalents capables de manipuler objets, comprendre un espace, anticiper des événements ! 

Au lieu d’apprendre à partir de données passives, les IA pourraient bientôt apprendre en vivant dans des mondes synthétiques. C’est tout simplement fascinant. 

Un modèle encore imparfait, mais une base solide

Malgré ses avancées, Genie 3 reste un outil de recherche. Il présente encore des limitations majeures.

D’abord, la physique reste approximative. Dans une démonstration, un skieur descendait une montagne sans perturber la neige.

Signe que les réactions entre objets ne sont pas encore totalement réalistes. Ensuite, la durée d’interaction reste limitée à quelques minutes. 

Or, former un agent complexe demande souvent des heures, voire des jours, d’interaction continue.

Autre frein : si Genie 3 permet de modifier le monde via des prompts, les événements générés ne sont pas toujours causés par les actions de l’agent. 

Par exemple, une tempête ou une explosion peut être ajoutée par prompt, mais pas encore déclenchée de manière autonome par l’IA en fonction de son comportement.

Les interactions entre plusieurs agents restent également difficiles à modéliser. Les IA n’ont pas encore la capacité de cohabiter, dialoguer ou s’adapter entre elles dans un même monde simulé. 

C’est pourtant une étape cruciale pour espérer des scénarios plus complexes, ou plus crédibles.

Quoi qu’il en soit, cette capacité à apprendre par expérience incarnée place Genie 3 sur la trajectoire de l’AGI. C’est une IA qui vit, explore, teste, et se corrige. Un pas vers une intelligence qui développe sa propre logique du monde… 

Et vous, qu’en pensez-vous ? Genie 3 représente-t-il la route à suivre pour la création de la toute première AGI ? Partagez votre avis en commentaire ! 

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Selon Demis Hassabis, le CEO de Google DeepMind, l’intelligence artificielle pourrait bien faire disparaître la totalité des maladies… d’ici seulement une décennie. Faut-il croire à cette révolution pour la santé humaine ?

À l’heure actuelle, malgré sa capacité impressionnante à imiter l’humain, l’intelligence artificielle n’a pas vraiment eu d’impact révolutionnaire.

Elle permet certes de créer des images dans le style Ghibli ou des figurines Starter Pack, mais cette technologie est encore loin de changer le monde…

Toutefois, selon le CEO de Google DeepMind, Demis Hassabis, il ne s’agit que d’un début ! Dans un avenir imminent, l’IA pourra aider à soigner les mêmes maladies… et pourrait même mettre fin à toutes les maladies.

Dans le cadre d’une interview accordée à l’émission américaine 60 Minutes sur CBS, le 20 avril 2025, Hassabis a expliqué qu’en moyenne, « il faut dix ans et des milliards de dollars pour concevoir un seul médicament ».

Or, avec l’IA, il est possible de « réduire cela à seulement quelques mois ou peut-être même semaines ». Il ajoute que « cela peut paraître incroyable aujourd’hui, mais c’est aussi ce que les gens pensaient autrefois sur les structures de protéines ».

Ainsi, « cela pourrait révolutionner la santé humaine, et je pense qu’un jour nous pourrons soigner toutes les maladies avec l’aide de l’IA ».

Le scientifique britannique de 48 ans pense que la disparition de toute forme de maladie grâce à l’IA est « à portée de main, peut-être d’ici dix ans environ ». Au cours de la même interview, il a d’ailleurs estimé que la première IA supérieure à l’Homme pourrait naître en 2027…

L’IA égale 1 milliard d’années de recherche humaine en 1 an

En parallèle, lors d’une conversation avec le CEO de LinkedIn, Hassabis a aussi souligné que l’IA a réussi à effectuer l’équivalent d’un milliard d’années de recherches de doctorants en seulement un an.

Il explique qu’il faut généralement à un étudiant l’intégralité de son doctorat, soit 5 ans, pour découvrir une structure de protéine.

Or, en seulement un an, l’IA est parvenue à cartographier les 200 millions de structures de protéine connues de la science.

Au-delà d’une prouesse, comprendre leurs fonctions peut permettre de comprendre quelles altérations se produisent en cas de maladie.

Dès lors, il devient possible de concevoir des médicaments et des molécules qui s’attachent à la partie adéquate de la surface de la protéine…

Le CEO de DeepMind acclamé par son concurrent

Contre toute attente, cette promesse du CEO de DeepMind a rapidement reçu le soutien de l’un de ses principaux rivaux : le CEO de Perplexity AI, Aravind Srinivas.

Sur X, il affirme que « Demis est un génie et on devrait lui donner toutes les ressources du monde pour que ceci se produise ».

Pour rappel, le principal produit de Perplexity AI est un moteur de recherche en concurrence directe avec Google. Elle prévoit aussi de lancer son navigateur Comet pour défier Chrome.

Les louanges de Srinivas à l’égard de Hassabis prouvent que les chercheurs en IA partagent un objectif qui dépasse le simple profit de leurs entreprises respectives : l’intérêt commun.

Les défis éthiques et réglementaires de l’IA en médecine

Si les promesses de l’intelligence artificielle dans le domaine médical sont considérables, elles ne peuvent se réaliser sans aborder de front les enjeux éthiques et réglementaires. L’utilisation de l’IA dans la santé pose une multitude de questions cruciales : comment garantir la confidentialité des données médicales ultra-sensibles ? Qui est responsable en cas d’erreur de diagnostic générée par une machine ? Comment s’assurer que les algorithmes ne reproduisent pas des biais systémiques déjà présents dans les données d’entraînement ?

La transparence des modèles est également au cœur du débat. Beaucoup de systèmes d’IA utilisés en médecine sont des « boîtes noires », dont les décisions ne peuvent être facilement expliquées ni comprises par les professionnels de santé. Cette opacité crée un frein à l’adoption à grande échelle dans les hôpitaux et les systèmes de soins.

Enfin, la régulation reste fragmentée. Tandis que l’Union européenne avance sur l’AI Act, d’autres régions du monde, comme les États-Unis, n’ont pas encore établi de cadre clair. Un consensus international sera probablement nécessaire pour encadrer le développement et l’application de ces technologies de manière responsable. Sans cela, les avancées risquent de creuser davantage les inégalités plutôt que de les réduire.

Et vous, qu’en pensez-vous ? Le miracle annoncé par le CEO de DeepMind peut-il vraiment survenir ? Ou s’agit-il seulement d’une promesse sensationnaliste visant à séduire les investisseurs ? Partagez votre avis en commentaire !

Cet article L’IA va soigner TOUTES les maladies dans 10 ans : la folle promesse de Google DeepMind a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Devenus des alliés incontournables en marketing digital, les outils d’écriture IA comme Writesonic permettent de booster la création de contenu. Grâce à des algorithmes avancés, ces plateformes révolutionnent la méthode de rédaction classique. Laissez-moi vous guider dans ce parcours fascinant au cœur des fonctionnalités et avantages de Writesonic. Ensemble, nous découvrirons un outil qui redéfinit la manière dont les professionnels du marketing et les créateurs de contenu abordent leur travail.

Comment Writesonic génère-t-il les idées inédites ?

Writesonic utilise une intelligence artificielle avancée pour stimuler la créativité et générer des idées innovantes. Son système analyse en profondeur des thèmes spécifiques et identifie les tendances actuelles. Il propose ainsi des angles originaux et pertinents. L’IA parcourt des milliers d’articles, de blogs et de publications sur les réseaux sociaux. Elle détecte les sujets qui suscitent le plus d’engagement et suggère des méthodes uniques pour les exploiter. Ces suggestions vont au-delà des idées conventionnelles.

Grâce à des algorithmes puissants, Writesonic crée des trames narratives novatrices. Il enrichit continuellement les perspectives initiales. Si un rédacteur cherche à écrire sur l’intelligence artificielle, l’outil peut suggérer des angles comme « L’IA dans l’art contemporain » ou « Comment l’IA révolutionne-t-elle la médecine personnalisée ? ». Ces suggestions s’appuient sur des données concrètes et des analyses en temps réel. Elles permettent aux utilisateurs de se démarquer dans des domaines saturés.

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Les meilleures fonctionnalités pour un contenu optimisé

Une intarissable source d’inspiration

Parmi les principaux défis des créateurs de contenu, il y a la génération en permanence d’idées nouvelles et stimulantes. Writesonic relève ce défi grâce à la puissance de son intelligence artificielle. Il propose donc des accroches engageantes et des sujets innovants de manière automatique. Cette méthode permet de surmonter les blocages créatifs et de maintenir une production de contenu régulière et de qualité.

Même en période de baisse d’inspiration, Writesonic garantit un flux constant de propositions pertinentes. Il suggère des titres percutants, des angles d’articles originaux ou des idées de campagnes virales. Ces suggestions s’appuient sur une analyse des tendances actuelles, ce qui offre des pistes alignées avec les intérêts du public.

Writesonic inclut également des fonctionnalités comme le « Brainstorming Mode« . Ce mode permet aux utilisateurs de générer des idées créatives en quelques secondes. Il devient un outil précieux pour les équipes qui cherchent à innover ou à explorer de nouvelles directions pour leur contenu. Cette fonctionnalité stimule la collaboration et accélère le processus de conception éditoriale.

Enfin, Writesonic se présente comme une solution efficace contre le syndrome de la page blanche. Grâce à son IA, il analyse les préférences de l’utilisateur et propose des idées sur mesure. Que ce soit pour un article de blog, une publication sur les réseaux sociaux ou une campagne publicitaire, l’outil fournit des suggestions adaptées. Il permet ainsi de relancer la créativité et de reprendre le travail sans délai. Avec Writesonic, les créateurs de contenu peuvent compter sur un partenaire fiable pour transformer leurs idées en réalité.

Génération automatique de texte

Avec la génération automatique de texte, Writesonic aide les utilisateurs à produire des contenus rapidement tout en conservant une qualité irréprochable. Que ce soit pour un blog, une page de vente ou des réseaux sociaux, cet outil IA génère du contenu pertinent de manière quasi instantanée.

Cette fonctionnalité permet de gagner du temps, mais également d’améliorer l’efficacité globale de vos projets de création de contenu. Les textes produits sont variés et ajustables aux besoins spécifiques de chaque campagne marketing. Illustration : un rédacteur peut demander à Writesonic de générer plusieurs versions d’un même texte, chacune adaptée à un public cible différent. Cette flexibilité est particulièrement utile pour les entreprises qui doivent s’adresser à des segments de marché variés.

En outre, Writesonic utilise des modèles de langage avancés, comme GPT-4, pour produire des textes qui imitent le style et le ton d’un rédacteur humain. Cela permet de maintenir une cohérence éditoriale tout en exploitant la rapidité et l’efficacité de l’IA.

Outil d’optimisation SEO intégré

Parmi les particularités qui font démarquer Writesonic, il y a sa capacité d’optimisation SEO intégrée. Il simplifie la tâche de rendre les articles plus visibles sur les moteurs de recherche. En identifiant des mots-clés pertinents et en proposant des structures de phrases optimisées, Writesonic contribue à augmenter le trafic vers votre site web. L’outil analyse, par exemple, les tendances de recherche et suggère des termes clés à fort potentiel, tout en intégrant naturellement ces mots-clés dans le texte pour maximiser le référencement.

Pratique, Writesonic propose des modèles prédéfinis pour différents types de contenu, tels que des articles de blog, des pages de vente, des emails marketing, et même des scripts vidéo. Ces modèles sont conçus pour répondre aux meilleures pratiques du secteur, ce qui permet aux utilisateurs de gagner du temps tout en produisant des contenus de haute qualité.

L’intégration avec d’autres outils de productivité

Pour maximiser encore l’impact positif, Writesonic intègre aisément différents environnements et plateformes déjà installés dans le quotidien professionnel. Cela fluidifie les échanges entre collaborateurs et renforce les rendements collectifs grâce à une coordination centrale essentielle pour accroître la productivité.

Cette méthode flexible assure une progression collaborative guidée, abondante en matière de perspectives et d’objectifs communs, en alignant les efforts vers des bénéfices espérés largement partagés. Writesonic peut être intégré à des outils comme Google Docs, WordPress ou même des plateformes de gestion de projet comme Trello ou Asana, ce qui permet une collaboration fluide entre les équipes.

Les meilleures pratiques pour tirer le meilleur parti de Writesonic

Pour exploiter pleinement les capacités de Writesonic, quelques bonnes pratiques peuvent être adoptées. Prenez le temps de spécifier clairement vos attentes et paramétrez correctement vos campagnes pour obtenir le meilleur rendu possible. Ceci inclut notamment la sélection précise de votre cible et le choix judicieux des formats souhaités.

Ensuite, considérez Writesonic comme un partenaire impartial susceptible d’augmenter votre productivité. Utilisez ses suggestions pour enrichir progressivement vos compétences rédactionnelles propres et développer davantage votre identité éditoriale personnalisée. Vous pouvez, entre autres, utiliser les textes générés par Writesonic comme base pour vos créations, en les ajustant pour qu’ils reflètent parfaitement la voix de votre marque.

N’oubliez pas que, bien que puissante, l’intelligence artificielle nécessite une certaine supervision. La révision humaine continue donc d’être indispensable. Ajustez alors le wording fourni par Writesonic afin qu’il corresponde parfaitement à la voix de votre marque ou entreprise.

L’outil sert ainsi comme point d’ancrage inspirant et pratique – il incombe cependant à chacun/e d’intégrer ce matériau brut dans des lignes directrices précises définissant leur propre savoir-faire unique. Vous pouvez personnaliser les suggestions de Writesonic en ajoutant des anecdotes, des données spécifiques à votre secteur ou des exemples concrets qui renforcent l’authenticité de votre contenu.

Writesonic est-il gratuit ?

Bonne nouvelle : Writesonic propose un plan gratuit limité, idéal pour les utilisateurs souhaitant tester la plateforme avant de s’engager. Ce plan inclut 10 000 mots par mois, avec accès à des fonctionnalités de base comme la génération de texte et le mode brainstorming. Il ne permet toutefois pas d’utiliser des outils avancés tels que l’optimisation SEO ou l’intégration avec des plateformes tierces.

Pour des besoins plus importants, Writesonic offre plusieurs plans payants. Le plan Starter, à partir de 19€ par mois, inclut 100 000 mots et donne accès à des modèles supplémentaires, comme la rédaction de publicités ou des descriptions de produits. Le plan Professional, à partir de 49€ par mois, propose 200 000 mots et des fonctionnalités avancées, dont la génération de contenu multilingue et l’accès à des outils d’édition collaboratifs.

Enfin, le plan Enterprise est conçu pour les grandes entreprises. Il inclut des mots illimités, une personnalisation approfondie et un support prioritaire. Les tarifs sont adaptés en fonction des besoins spécifiques de chaque organisation.

Pour réduire le coût de l’abonnement, Writesonic propose plusieurs solutions. En optant pour la facturation annuelle plutôt que mensuelle, les utilisateurs bénéficient de réductions importantes. La plateforme propose régulièrement des offres spéciales et des codes promotionnels. De plus, les utilisateurs peuvent obtenir des crédits gratuits grâce au programme de parrainage.

Les différences entre Writesonic et d’autres outils d’écriture IA

WriteSonic se distingue parmi les plateformes de génération de texte par sa polyvalence et sa méthode centrée sur l’utilisateur. Contrairement à des outils comme Jasper AI, qui se concentre principalement sur la création de contenu marketing, WriteSonic offre une gamme plus large de fonctionnalités. Il couvre des domaines variés, allant de la rédaction d’articles de blog à la génération de scripts vidéo, en passant par la création de descriptions de produits et même d’idées de startups. Cette diversité le rend particulièrement attractif pour les professionnels ayant des besoins multiples.

Comparé à ChatGPT-4, qui excelle dans les conversations et les réponses contextuelles, WriteSonic se positionne comme un outil plus spécialisé pour la productivité. Il propose, par exemple, des modèles prédéfinis pour des tâches spécifiques, comme la rédaction de publicités ou la création de landing pages. Cela permet aux utilisateurs de gagner du temps sans avoir à formuler des prompts complexes. En revanche, ChatGPT-4, bien que puissant, nécessite souvent des instructions plus détaillées pour atteindre des résultats similaires.

Face à des plateformes comme Copy.ai, WriteSonic se démarque par son intégration fluide avec d’autres outils professionnels. Il offre notamment des connecteurs natifs avec des plateformes comme WordPress, Shopify et HubSpot, ce qui simplifie le flux de travail pour les équipes marketing. Copy.ai, bien que performant, reste plus limité dans ses intégrations, ce qui peut ralentir les processus pour les utilisateurs avancés.

Cet article Comment Writesonic transforme la création de contenu ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Google a décidé d’insuffler son IA Gemini dans les robots humanoïdes, afin de leur servir de cerveau et de leur permettre de répondre aux prompts par des actions ! Découvrez tout ce qu’il faut savoir sur cet incroyable projet !

Il y a quelques jours, l’entreprise chinoise Unitree a créé le buzz sur le web avec son robot humanoïde G1. Dans une vidéo, on peut voir que le robot maîtrise désormais le Kung-Fu et peut désarmer un humain à l’aide d’un coup de pied retourné.

Quelques mois auparavant, Elon Musk avait marqué les esprits lors de l’événement We, Robot avec son armada de robots Tesla Optimus servant des verres et interagissant avec les visiteurs.

N’oublions pas non plus les robots Boston Dynamics, capables de danser ou de faire des acrobaties avec une agilité à faire rougir les humains les plus habiles.

Physiquement, il est clair que les robots ont atteint un haut niveau. Cependant, il ne s’agit encore que de coquilles vides, uniquement capables de répondre à des instructions simples, de répéter les mêmes tâches ou de bouger sous le contrôle d’un opérateur humain.

Meet Gemini Robotics: our latest AI models designed for a new generation of helpful robots. 🤖

Based on Gemini 2.0, they bring capabilities such as better reasoning, interactivity, dexterity and generalization into the physical world. 🧵 https://t.co/EXRJrmxGxl pic.twitter.com/MeEkRLomXm

— Google DeepMind (@GoogleDeepMind)

La prochaine étape est de leur insuffler une intelligence artificielle, afin de leur permettre de se mouvoir de façon autonome et délibérée en fonction du contexte.

Nous vous avons déjà parlé de GR00T, l’IA créée par NVIDIA pour servir de cerveau à tous les robots, ou encore de la startup Skild AI qui développe un cerveau universel pour tous les robots.

À présent, c’est au tour de Google d’annoncer son projet fou : incorporer l’IA Gemini 2.0 dans les robots. La firme dévoile deux nouveaux modèles IA qui « posent les fondations pour une nouvelle génération de robots utiles ».

Deux IA pour permettre aux robots d’agir intelligemment

Le premier est Gemini Robotics : un modèle vision-langage-action (VLA) basé sur Gemini 2.0. Cette version ajoute les actions physiques en guise de réponses aux prompts.

Ainsi, là où Gemini sur un smartphone Pixel se contente de répondre à une question ou de générer du texte, Gemini Robotics sur un robot peut réagir en effectuant une action physique.

Le second modèle est Gemini Robots-ER. Il s’agit d’un modèle vision-langage (VLM) doté d’une « compréhension spatiale avancée ».

Ceci permet à l’IA Gemini de naviguer dans son environnement à mesure qu’il change en temps réel, grâce au « raisonnement incarné ».

Dans une vidéo d’exemple, présentée aux journalistes, le robot doté de cette intelligence artificielle est capable de distinguer des bols de différentes couleurs sur une table.

Il parvient aussi à faire la différence entre des faux fruits, tels que des grappes de raisin et des bananes, et à les regrouper dans les différents bols.

En bref, Google DeepMind a l’intention de faire de Gemini une sorte de cerveau pour l’industrie de la robotique. La même IA que vous utilisez sur votre PC ou votre smartphone va permettre à une machine de penser et d’agir !

Vers une rébellion des robots contre les humains ?

Si vous craignez que ces robots autonomes décident de vous attaquer, rassurez-vous : Google explique avoir permis au modèle IA d’estimer si une action peut présenter des risques en fonction du contexte.

La firme s’est notamment basée sur des frameworks comme le dataset ASIMOV, qui aide les chercheurs à mesurer les implications de sécurité des actions robotiques dans des situations du monde réel.

Une collaboration avec des experts va aussi permettre de s’assurer de développer les applications IA de façon responsable et sécurisée.

Google s’allie aux constructeurs pour créer des robots Gemini

La directrice de la robotique chez DeepMind, Carolina Parada, explique que « nous comptons explorer les capacités de nos modèles et continuer à les développer sur le chemin vers les applications du monde réel ».

Par ailleurs, Google annonce un partenariat avec des constructeurs de robots comme Apptronik dans le but de « construire la prochaine génération de robots humanoïdes ».

Le modèle Gemini Robots-ER va être mis à disposition des partenaires pour qu’ils puissent le tester. Parmi les entreprises choisies, on compte Agile Robots, Agility Robots, Boston Dynamics, et le Français Enchanted Tools.

Toutefois, aucune date de lancement n’a été évoquée pour le moment pour les robots Google Gemini…

Alors, que pensez-vous de ce projet de Google ? L’IA Gemini est-elle suffisamment avancée pour servir de cerveau à des robots humanoïdes ? S’agit-il selon vous d’une bonne idée ? Partagez votre avis en commentaire !

Cet article Google dévoile Gemini Robotics : l’IA qui transforme n’importe quel robot en génie ! a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Les modèles Gemma 3 sont à la fois multilingues, multimodaux et capables de traiter davantage de données, tout en fonctionnant avec un seul GPU. En fait, Google DeepMind choisit cette approche pour viser directement les développeurs.

Google marque une fois de plus un grand coup avec Gemma 3 ! Ce modèle d’IA, conçu pour repousser les frontières de l’intelligence artificielle, est léger et ouvert. Elle allie accessibilité et performance et ne se contente pas de suivre les tendances. En fait, elle redéfinit la notion d’IA polyvalente.

Gemma, un modèle d’IA avec des performances assez impressionnantes !

Gemma 3 a un énorme potentiel pour dominer le marché. Tout d’abord, ce nouveau modèle de Google surpasse les modèles plus volumineux dans divers benchmarks. En effet, il a atteint un niveau de score de 1338 sur LMArena. C’est ce qui fait de Gemma 3 une IA à la fois compacte et ouverte.

Par ailleurs, la vitesse d’inférence de Gemma 3 repousse encore les limites avec jusqu’à 2585 tokens/seconde sur Google AI Edge. Désormais, il n’est plus considéré comme « modèle léger », mais plutôt une IA avec une efficacité inégalée.

Il s’agit également d’un modèle de langage-vision optimisé. Contrairement à leurs prédécesseurs, quatre des cinq modèles Gemma 3 appartiennent à la sous-catégorie langage-vision de l’IA multimodale. Seul le plus petit, Gemma 3-1B, reste un modèle strictement textuel.

Tous les modèles sont aussi proposés en versions préentraînée et instruite. Gemma 3-4B, 12B et 27B sont dotées d’une fenêtre de contexte de 128 000 tokens. De plus, Gemma 3-1B prend en charge jusqu’à 32 000 tokens. De son côté, Shield Gemma 2-4B, conçu pour la modération, peut traiter jusqu’à 8 000 tokens en une seule passe.

Côté vision, le traitement des images repose sur un encodeur visuel de 417 millions de paramètres basé sur SigLiP. C’est une technologie identique à celle du VLM PaliGemma, mais adaptée pour minimiser la consommation de VRAM via des images et vecteurs de taille fixe.

Enfin un modèle d’IA conçu pour les appareils mobiles !

Selon Google, Gemma 3 est le modèle d’IA le plus performant sur un accélérateur unique. En effet, il est capable de fonctionner sur un seul GPU ou TPU sans nécessiter un cluster complet.

Qu’est-ce que cela signifie ? Cela veut tout simplement dire qu’il pourrait s‘exécuter nativement sur le TPU des smartphones Pixel comme le Gemini Nano.

En outre, l’un de ses principaux atouts par rapport à la famille Gemini réside dans son caractère open source. Sachez que les développeurs peuvent l’intégrer librement à leurs applications mobiles et logiciels de bureau en fonction de leurs besoins spécifiques.

De plus, Gemma 3 prend en charge plus de 140 langues, dont 35 directement pré-entraînées. En fait, c’est le fruit de l’ajustement du mix de données et l’utilisation du même tokenizer (SentencePiece), avec un vocabulaire étendu à 262 000 entrées.

Néanmoins, comme Gemini 2.0, il comprend texte, images et vidéos, en faisant un modèle véritablement multimodal. 

Pour ce qui est de sa performance, il surpasse d’autres modèles open source populaires comme DeepSeek V3, OpenAI o3-mini (spécialisé en raisonnement) et Llama-405B de Meta.

Que pensez-vous de ce nouveau modèle d’IA de Google Gemma 3 ?

Cet article Gemma 3 : Google dévoile l’IA la plus puissante qui peut tourner sur votre smartphone a été publié sur LEBIGDATA.FR.

21 février 2025 – Stockholm, Google et Meta ont vivement critiqué la réglementation européenne jugée excessive en matière d’IA lors de la conférence technologique Tech Arena.

L’Union européenne adopte une approche prudente et proactive pour encadrer les technologies émergentes, notamment celles liées à l’IA. L’objectif est de protéger les droits fondamentaux des citoyens, comme la vie privée et la sécurité, tout en favorisant une utilisation responsable et éthique.

Deux régulations illustrent cette volonté. L’AI Act classe les applications d’IA en fonction de leur risque : faible, modéré ou élevé, imposant des mesures strictes pour les systèmes les plus sensibles. Le RGPD, quant à lui, continue de défendre les données personnelles, représentant une contrainte majeure pour les modèles d’IA qui exploitent d’immenses volumes d’informations.

Normes européennes, freins à l’innovation en IA

Les grandes entreprises technologiques estiment que ces réglementations freinent l’innovation dans un secteur en plein essor. Elles compliquent le développement et le déploiement rapide des technologies basées sur l’IA. Chris Yiu, de Meta, souligne que le lancement des lunettes Ray-Ban connectées a été retardé en Europe en raison des exigences réglementaires complexes. Ce délai prive temporairement les citoyens européens des dernières avancées de l’IA.

En outre, les normes actuelles semblent déjà en retard face au rythme effréné du progrès technologique. Dorothy Chou, de Google DeepMind, rappelle que l’AI Act a été introduit en 2021, avant même la sortie de ChatGPT en 2022. Ce décalage souligne la difficulté d’adapter les lois à l’évolution rapide de l’IA.

Malgré ces critiques, les géants de la tech affirment avoir établi des exigences éthiques et techniques élevées pour leurs produits. Google et Meta investissent massivement dans des initiatives visant à garantir que leurs technologies respectent les normes.

Appel à une régulation plus flexible

La critique s’inscrit aussi dans une comparaison transatlantique. Kent Walker, de Google, dénonce le code de bonnes pratiques de l’Union européenne sur les modèles d’IA, le jugeant inadapté. Meta refuse également de le signer, considérant ses exigences irréalisables. Les géants de la tech appellent à des règles plus flexibles, un appel soutenu par l’administration Trump, qui privilégie l’innovation face à la régulation.

Investisseurs et startups partagent cet avis et réclament une simplification des règles européennes. Une proposition de « 28ᵉ régime » vise à harmoniser les réglementations pour faciliter la création d’entreprises et l’embauche transfrontalière.

Aux États-Unis, la régulation reste généralement plus souple, favorisant une innovation rapide. Cependant, cette liberté accroît les risques pour les utilisateurs, notamment l’exploitation abusive des données personnelles. L’Union européenne, de son côté, défend son approche. Un cadre clair et robuste garantit une innovation durable et éthique tout en offrant aux entreprises une meilleure prévisibilité.

Cet article IA : Google et Meta dénoncent le comportement des Européens a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Ces derniers temps, on parle souvent des modèles d’intelligence artificielle de raisonnement. Grok 3, le dernier modèle d’IA de xAI, est annoncé comme étant plus rapide, plus puissant. Selon Elon Musk, il est le plus intelligent à ce jour.

C’est officiel : xAI, l’entreprise d’Elon Musk a dévoilé Grok 3, un modèle d’intelligence artificielle (IA) qui prétend dépasser ses prédécesseurs.

Tout comme d’autres IA, il génère des textes, répond aux questions et traite des informations. En revanche, il se distingue par une ambition inédite : imiter le raisonnement humain avec plus de justesse.

Un modèle conçu pour mieux comprendre et analyser

Pour garantir cette performance, xAI a mis en place un gigantesque centre de données à Memphis. Pas moins de 200 000 GPU y sont dédiés à l’entraînement de cette IA. Et selon Musk, la puissance de calcul utilisée pour Grok 3 est 10 fois supérieure à celle de Grok 2.

Il ne s’agit plus seulement d’un outil conversationnel. C’est un programme qui cherche à comprendre et à structurer sa pensée comme un véritable esprit logique.

Tout comme ses prédécesseurs, Grok 3 n’est pas accessible à tous. Pour en profiter, il faut souscrire à l’abonnement Premium Plus de la plateforme X, qui coûte 40 dollars par mois. En parallèle, xAI prévoit de lancer une offre nommée SuperGrok, facturée 30 dollars mensuels.

Contrairement aux générations précédentes, Grok 3 propose un mode de réflexion plus élaboré. Et si une IA pouvait non seulement répondre, mais aussi expliquer pourquoi ? C’est précisément l’objectif de Grok 3 Reasoning, une version avancée qui va bien au-delà des simples générateurs de texte.

🔴 Grok 3 a été officiellement présenté et lancé le 17 février 2025, avec une démonstration en direct.

Elon Musk l'a décrit comme "l'IA la plus intelligente sur terre". pic.twitter.com/ahmSD3Hcfh

— Comité Trump France (@TrumpFrance) February 18, 2025

En parallèle, une fonction inédite baptisée Big Brain permet d’approfondir encore davantage les analyses. Elle mobilise plus de ressources pour traiter des requêtes complexes. Cela concerne notamment les domaines des mathématiques, de la programmation et des sciences expérimentales.

Bientôt, une autre nouveauté arrive : un mode vocal. D’ici peu, les utilisateurs pourront interagir avec Grok 3 à l’oral. Ils bénéficieront ainsi d’une conversation plus fluide et immersive.

Grok 3 face à ses concurrents : cette IA est-elle vraiment la meilleure ?

Les intelligences artificielles capables de raisonner se multiplient : OpenAI avec GPT-4o, DeepSeek avec R1.

Mais selon xAI, Grok 3 Reasoning dépasserait o3-mini d’OpenAI sur plusieurs tests de performance.

Grok-3 is the first model *ever* to score over 1400 on Chatbot Arena and outperforms the best publicly available reasoning models from OpenAI and Google.

xAI was founded 13 years after Deepmind and 8 years after OpenAI and is now ahead of both. The “SR-71 Blackbird” of AI labs. pic.twitter.com/ExcdENPu4U

— Gavin Baker (@GavinSBaker) February 18, 2025

Par exemple : les évaluations AIME et GPQA. Ces tests mesurent les capacités des modèles à répondre à des questions complexes en mathématiques et en sciences avancées.

Grok 3 y aurait surpassé ses rivaux. Il offre des performances impressionnantes.

Technologie, vérité, et politique

Alors que Grok 3 se veut plus performant et plus intelligent, son lancement ravive un autre débat : celui de la neutralité de l’IA.

Bien sûr, xAI promet une IA qui recherche la vérité au maximum. Mais en réalité, c’est plus compliqué.

Comme la plupart des IA, Grok a été entraîné avec d’énormes quantités de données publiques. Selon plusieurs études, les premières versions du modèle montraient une tendance progressiste sur des sujets sensibles.

Parmi ces sujets, on trouvait les droits LGBTQ+, les inégalités sociales et la diversité. Un comble pour une IA que Musk avait initialement présentée comme anti-woke…

Face à cette réalité, Musk s’engage désormais à rapprocher Grok 3 d’une neutralité politique. Il souhaite que l’IA se concentre sur une recherche objective de la vérité, sans biais idéologique marqué. Mais jusqu’ici, cet équilibre reste difficile à atteindre.

À mon avis, je ne crois pas qu’une intelligence artificielle puisse vraiment raisonner comme un humain. Pour moi, il s’agit simplement d’une technologie de pointe.

Et d’après vous, Grok 3 peut-il vraiment penser comme un humain ou reste-t-il juste un programme avancé ?

Cet article Grok 3 : l’IA d’Elon Musk peut-elle vraiment raisonner comme un humain ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.

DeepSeek fait trembler la sphère IA, et tout le monde attendait la réaction de Google. Ainsi, Sundar Pichai, son CEO, vient enfin de s’exprimer sur le sujet… et sa réponse est loin d’être celle que vous attendiez ! Plutôt que d’entrer en mode rivalité, il joue la carte de la reconnaissance… tout en préparant une riposte.

DeepSeek, la startup chinoise, s’est récemment fait remarquer avec son modèle IA prometteur et il semble déjà bousculer les géants du secteur. Alors, Google, leader historique de l’IA, allait-il paniquer ? Minimiser l’impact de cette nouvelle concurrence ?

Sundar Pichai a plutôt surpris tout le monde en saluant le travail accompli par DeepSeek. Mais bien sûr tout en précisant que Google reste bien armé dans cette bataille.

Entre admiration et stratégie, Google Livre son point de vue sur DeepSeek

Comme beaucoup, j’attendais aussi avec impatience que Sundar Pichai, le CEO de Google, se prononce sur DeepSeek. Et franchement, sa réaction m’a surpris !

Lors du World Government Summit à Dubaï, ce 12 février, Sundar Pichai a reconnu que DeepSeek avait fait du « très bon travail ». Il n’y a donc pas eu de dénigrement, ni de rivalité affichée, juste une reconnaissance honnête du fait que l’IA n’a pas de frontières et que de gros progrès sont faits partout dans le monde.

Toutefois, Google ne se laisse pas impressionner si facilement. Demis Hassabis, le boss de DeepMind, a mis un petit tacle en affirmant que les coûts annoncés par DeepSeek étaient probablement sous-estimés.

Selon lui, ils ne prennent en compte que la dernière phase d’entraînement et pas tout le processus. DeepSeek aurait donc peut-être un peu enjolivé les chiffres.

Par ailleurs, Sundar Pichai n’a pas tardé à rappeler que Google reste un géant dans le domaine de l’IA. D’après lui, leur modèle Gemini est tout aussi rentable que DeepSeek. Et pour bien marquer le coup, Google prévoit de claquer… 75 milliards de dollars en IA cette année !

Mais ce n’est pas sans conséquences ! Cette annonce a fait plonger les actions de Google de 8 % en post-marché. Eh oui, les investisseurs ne sont pas toujours fans des dépenses XXL, même quand c’est pour dominer le monde technologique.

Qu’en pensez-vous ? Google peut-il vraiment rester leader face à DeepSeek et d’autres startups innovantes ? Donnez votre avis dans les commentaires !

Cet article Le CEO de Google donne enfin son avis sur DeepSeek (et ce n’est pas ce que vous croyez) a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L’intelligence artificielle va connaître une nouvelle révolution d’ici 2030, et acquérir la capacité à comprendre et interagir avec le monde physique. Ceci permettra l’émergence des robots humanoïdes et des voitures autonomes. C’est ce qu’affirme Yann LeCun, scientifique en chef chez Meta !

Si vous êtes déjà impressionné par l’intelligence artificielle, vous n’avez encore rien vu ! Selon l’un des pionniers du secteur, une nouvelle révolution va avoir lieu d’ici la fin de la décennie.

C’est ce qu’affirme Yann LeCun, scientifique IA en chef chez Meta. C’est lors de la cérémonie du prix d’ingénierie Queen Elizabeth qu’il a pris la parole.

Dans le cadre de cet événement, lui et six autres ingénieurs ont reçu 500 000 £ pour leurs contributions au Machine Learning : pierre angulaire de l’IA moderne.

Il estime que de nouvelles avancées sont nécessaires pour permettre à l’intelligence artificielle artificielle de comprendre et d’interagir avec le monde physique.

L’IA doit comprendre le monde physique pour continuer d’évoluer

Même si les récents outils comme ChatGPT sont porteurs de nombreuses promesses, les systèmes existants sont trop limités pour créer des robots domestiques ou des voitures véritablement autonomes.

Ces IA excellent pour « manipuler le langage », mais doivent comprendre le monde physique pour pouvoir rivaliser avec l’intelligence humaine ou même avec l’intelligence animale.

Ainsi, selon LeCun, « il y a encore beaucoup de défis scientifiques et technologiques à l’horizon, et il est très probable qu’il y ait encore une révolution IA dans les trois à cinq prochaines années à cause des limites des systèmes actuels ».

Il considère que « si nous voulons construire des choses comme les robots domestiques et les voitures autonomes, nous avons besoin que les systèmes comprennent le monde réel ».

L’expert de Meta révèle travailler lui-même sur des systèmes visant à comprendre la réalité physique en formant un modèle pouvant prédire la façon dont le monde se comporte.

Un autre expert alerte sur les graves dangers de l’IA

Toutefois, son ambition actuelle n’est pas d’égaler le niveau d’intelligence des humains. Il estime que « si nous pouvons avoir un système aussi intelligent qu’un chat ou un rat, ça serait déjà une victoire ».

Cependant, tout le monde ne partage pas son enthousiasme optimiste. Un autre précurseur de l’IA et gagnant du QEPrize, Yoshua Bengio, avertit une fois de plus sur les dangers de cette technologie à la veille de l’AI Summit qui se tiendra à Paris la semaine prochaine.

Il aimerait « voir les dirigeants de ce monde mieux comprendre l’ampleur de ce que nous faisons, à la fois concernant la puissance de ce que nous créons, qui pourrait être utilisée pour le bien ou être dangereuse, et concernant les risques accompagnant cette puissance »…

QEPrize : un prix décerné aux ingénieurs qui changent le monde

Pour rappel, en 2018, Bengio, LeCun et Geoffrey Hinton (également vainqueur du QEPrize) ont tous les trois gagné le Turing award. Il s’agit de l’équivalent du prix Nobel pour l’informatique.

En 2024, Hinton a gagné le prix Nobel de physique tandis que les scientifiques de Google DeepMind ont remporté le prix Nobel de chimie.

Parmi les autres gagnants du QUEPrize 2025, on compte la scientifique sino-américaine Fei-Fei Li qui a créé le dataset ImageNet, ou encore Jensen Huang, le CEO de NVIDIA.

Selon Patrick Vallance, directeur de la fondation QEPrize et ministre de la Science au Royaume-Uni, l’impact du Machine Learning se ressent dans toutes les industries, les économies, et l’ensemble de la planète.

La cérémonie annuelle vise à « reconnaître les ingénieurs dont les innovations ont un impact significatif sur des milliards de vies autour du monde ».

Ces scientifiques éminents sont donc les plus aptes à anticiper le potentiel et les dangers de l’IA, mais ne sont pas suffisamment écoutés par les gouvernements…

Et vous, qu’en pensez-vous ? L’IA va-t-elle vraiment faire un bond en avant d’ici 2030 ? Allons nous côtoyer des robots au quotidien ? Partagez votre avis en commentaire !

Cet article Ce pionnier français de l’IA prédit une nouvelle révolution pour 2030 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.

Les chercheurs de Stanford et Google DeepMind sont parvenus à créer des clones IA capables de réagir et de penser exactement comme leurs modèles humains, après seulement deux heures de discussion ! Comment est-ce possible, et à quoi cela pourrait-il bien servir ?

Avez-vous déjà rêvé d’avoir un clone que vous pourriez envoyer à votre place pour travailler, faire les courses ou assister aux rendez-vous auxquels vous avez la flemme d’aller ? Grâce à l’IA, cela pourrait bientôt devenir possible !

Dans le cadre d’une expérience, les chercheurs de l’Université de Stanford ont payé 60 dollars à 1052 personnes pour lire les deux premières lignes de « Gatsby le Magnifique » à une application.

Par la suite, une intelligence artificielle semblable à un personnage du jeu vidéo Final Fantasy sur Super Nintendo a demandé aux participants de raconter toute l’histoire de leurs vies.

À partir de ces entretiens, les scientifiques ont créé des IA capables de répliquer le comportement des participants… avec 85% d’exactitude !

L’IA qui va remplacer les sondages

Cette étude intitulée « Simulation d’Agents Génératifs de 1000 personnes » est le fruit d’une collaboration entre Stanford et les chercheurs de Google DeepMind.

L’objectif ? Créer des agents IA basés sur des personnes aléatoires, dans le but d’aider les politiciens et les entreprises à mieux comprendre le public.

Plutôt que d’utiliser des sondages, il suffirait de laisser une IA parler une fois avec une personne pour connaître ses opinions et pensées pour toujours…

Selon l’étude, « ce travail fournit la fondation pour de nouveaux outils pouvant aider à enquêter sur le comportement individuel et collectif ».

Par exemple, « comment un ensemble d’individus divers répond aux nouvelles politiques et messages de santé publique, réagit aux lancements de produits ou répond à des chocs majeurs » ?

Les chercheurs estiment que « lorsque des individus simulés sont combinés en collectifs, ces simulations pourraient aider à piloter des interventions, à développer des théories complexes capturant des interactions causales contextuelles nuancées ».

Elles pourraient également permettre « d’élargir notre compréhension des structures telles que les institutions et les réseaux dans des domaines comme l’économie, la sociologie, les organisations et les sciences politiques ».

Toutes ces possibilités ne requièrent qu’une chose : un entretien de deux heures, utilisé pour nourrir une IA de type LLM afin qu’elle devienne capable de répondre aux questions comme un humain.

2 heures de discussion suffisent à l’IA pour vous imiter

Pendant l’étude, la majeure partie du processus a été automatisée. Les chercheurs ont fait appel à Bovitz, une entreprise d’étude de marché, pour rassembler les participants.

Le but était d’avoir accès à un large échantillon de la population américaine, tout en étant restreint à 1000 personnes. Pour compléter les études, les utilisateurs ont créé un compte sur une interface créée pour l’occasion, un avatar en 2D, et ont commencé à discuter avec l’IA .

Les questions de l’interview sont issues d’une version modifiée du projet American Voices issu d’un partenariat entre Stanford et la Princeton University. Il avait servi à interviewer des gens à travers les États-Unis.

Au début de l’entretien, les participants ont lu les deux premières lignes de Gatsby le Magnifique. Le but était de calibrer l’audio.

L’interface d’interview affichait le sprite en 2D représentant l’agent IA, et celui représentant le participant. L’avatar marchait vers un objectif pour indiquer la progression du processus.

Chaque fois que l’agent IA parlait, c’était signalé par une animation de pulsation du cercle central où se trouvait son avatar.

En moyenne, les transcriptions issues de ces interviews faisaient 6491 mots. Les questions posées concernaient la race, le genre, la politique, les revenus, l’usage des réseaux sociaux, le niveau de stress du métier, ou encore la composition des familles des participants.

Par la suite, les transcriptions ont été utilisées pour nourrir un autre LLM. Ce dernier était chargé par les chercheurs de créer les agents génératifs censés imiter les participants.

Les chercheurs ont ensuite demandé à la fois aux participants et à leurs clones IA de répondre à davantage de questions et de participer à des jeux économiques afin de les comparer.

Chaque fois qu’un agent est interrogé, l’intégralité de la retranscription de l’interview est incorporée au prompt. L’IA a pour consigne d’imiter la personne en se basant sur les données de son entretien.

Afin d’évaluer la ressemblance entre les IA et les participants, les chercheurs ont utilisé le General Social Survey (GSS) et le Big Five Personality Inventory (BFI).

Sur 85% des questions GSS, les agents IA ont répondu de la même façon que les participants du monde réel. Sur le BFI, ils ont atteint un score moyen de 80%.

En revanche, sur les cinq jeux économiques auxquels ils ont dû jouer, le comportement des IA n’était semblable à celui de leurs homologues humains que dans 60% des cas.

Une technologie prometteuse, mais aussi très dangereuse

Quoi qu’il en soit, il ne s’agit que d’un début. Cette étude est très intéressante, car elle suggère qu’il sera bientôt possible de créer de véritables clones IA qui pourront non seulement répondre aux sondages, mais aussi discuter ou même effectuer des tâches intellectuelles à votre place.

En intégrant une telle IA à un robot humanoïde, celui-ci pourrait même prendre votre place pour le travail manuel ou toute autre tâche nécessitant une présence physique !

Cependant, je pense personnellement que cette technologie pourrait être utilisée à mauvais escient. On peut redouter que les cybercriminels s’en servent pour usurper votre identité en créant des clones à partir de vos informations disponibles sur les réseaux sociaux…

Un agent IA avec votre voix et votre personnalité pourrait être utilisé pour escroquer vos proches via le phishing ou même pour accéder à votre compte en banque en se faisant passer pour vous pour déjouer la sécurité…

Et vous, qu’en pensez-vous ? Aimeriez-vous avoir un clone IA pour vous remplacer en cas de besoin ? Pensez-vous que cela sera un jour possible ? Partagez votre avis en commentaire !

Cet article Un clone pour travailler et discuter à votre place ? Cette IA de Google peut penser comme vous ! a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Une fois encore, l’IA vient de pulvériser un domaine où les humains étaient les rois depuis des siècles. Prévoir le temps, cette science au mélange d’intuition et calculs complexes, a trouvé son maître. Il s’agit de Gencast, un outil signé DeepMind. Alors, préparez-vous à découvrir comment l’IA surpasse les météorologues humains.

La technologie est maintenant capable de prédire la météo plus précisément, plus rapidement, et pour une période plus longue. Et c’est exactement ce que vient de réaliser DeepMind avec son dernier outil, GenCast. Décrit comme une avancée majeure dans la revue Nature, cette IA laisse les météorologues humains sur le banc de touche.

D’après les scientifiques, « c’est comme si nous avions réalisé des décennies d’améliorations en un an. » Rien que ça. Ainsi, avec GenCast, la météo devient une prédiction fiable qui pourrait sauver des vies et changer la donne face aux défis climatiques.

Une IA qui cloue le bec aux météorologues !

Je me souviens quand Deepmind a annoncé GenCast ce 4 décembre. Et cette IA est une vraie claque technologique pour les météorologues. Contrairement aux systèmes classiques qui peinent à prédire précisément au-delà de 10 jours, cette IA peut aller jusqu’à 15 jours avec une précision jamais vue.

Today in @Nature, we’re presenting GenCast: our new AI weather model which gives us the probabilities of different weather conditions up to 15 days ahead with state-of-the-art accuracy. ☁️⚡

Here’s how the technology works. 🧵https://t.co/PWCNWbQnlU pic.twitter.com/6DTrmn64Jq

— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) December 4, 2024

Kerry Emanuel, un grand ponte du MIT, l’a résumé parfaitement. « C’est une affaire importante » affirme-t-il. En plus, pouvoir prévoir des catastrophes naturelles avec 5 jours d’avance supplémentaire, c’est un jackpot en termes de vies sauvées et d’argent économisé. Par exemple, si vous recevez une alerte précoce pour un cyclone ou des pluies torrentielles, vous auriez tout le temps pour agir.

Ce que je trouve impressionnant avec GenCast, c’est son côté probabiliste. Au lieu de donner une réponse binaire comme « il va pleuvoir » ou « il fera sec », elle vous donne des probabilités claires. Notamment comme « 70 % de chances de pluie à 15h ».

Et devinez quoi ? Gencast n’a même pas besoin des superordinateurs géants qu’utilisent les centres météorologiques. Grâce à son design optimisé, cette IA tourne sur des machines plus petites et produit des prévisions très rapides.

DeepMind ne garde pas cette avancée pour elle

DeepMind affirme que Gencast pourrait aider à gérer les impacts du changement climatique. Prenez l’énergie éolienne, par exemple. Prévoir avec précision quand et où les vents souffleront peut améliorer la gestion des réseaux électriques.

Toutefois, un point noir persiste ! Ce sont les besoins énergétiques des IA comme celle-ci. Bien que DeepMind travaille à réduire cet impact, la question reste cruciale à une époque où chaque tonne de CO₂ compte.

Par ailleurs, DeepMind collabore également avec des centres comme l’ECMWF (Centre européen pour les prévisions météorologiques) pour partager son savoir-faire. Une IA qui aide toute une communauté scientifique à progresser, c’est beau, non ?

Et vous, que pensez-vous de Gencast ? Est-ce la fin des météorologues humains ou une collaboration prometteuse ? Partagez votre avis en commentaire !

Cet article L’IA vient de surpasser définitivement les météorologues humains : « c’est énorme » a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Google dévoile Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental : une IA capable de raisonner et d’expliquer son cheminement de réflexion pour répondre à un prompt. Concurrent direct de OpenAI o1, peut-il s’imposer comme nouveau champion ?

En septembre 2024, OpenAI dévoilait o1 : la première IA capable de raisonner. Après une version préliminaire, la version complète du modèle a été lancée le 5 décembre 2024.

À présent, c’est au tour de Google de lancer son propre modèle IA « raisonnant ». Dénommé Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental, il s’agit du deuxième modèle de la famille Gemini 2.0 après Flash dévoilé le 11 décembre 2024.

Sa carte technique le décrit comme « meilleur pour la compréhension multimodale, le raisonnement et le codage ».

Il a notamment la capacité de « raisonner sur la plupart des problèmes complexes » dans les domaines comme la programmation, les maths et la physique.

Google se lance dans le voyage du raisonnement

À travers une publication sur X, le directeur de produit de AI Studio, Logan Kilpatrick, explique que Gemini 2.0 Thinking Experimental est « la première étape dans le voyage de raisonnement de Google ».

De son côté, le scientifique en chef de Google DeepMind, Jeff Dean, affirme que cette IA est « entraînée pour utiliser les pensées afin de renforcer son raisonnement ».

Basé sur Gemini 2.0 Flash, cette version présente une conception similaire à OpenAI o1 et aux autres modèles raisonnants.

Ils sont capables de vérifier eux-mêmes la véracité des faits qu’ils avancent, réduisant le problème des « hallucinations » qui limite l’utilité de modèles comme GPT-4o ou Gemini 1.5.

Revers de la médaille : ils prennent souvent plus longtemps pour fournir une réponse aux prompts. Ce processus de réflexion peut leur prendre quelques secondes, voire même quelques minutes.

Une IA capable de penser… mais qui doit encore progresser

Lorsqu’il reçoit un prompt, Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental fait une pause avant de répondre. Il passe en revue un certain nombre de prompts liés, et « explique » son raisonnement.

Après un moment, l’IA résume ce qu’elle considère comme la réponse la plus exacte. Toutefois, comme son nom l’indique, le modèle est encore au stade expérimental.

Selon les premiers testeurs, il présente encore des lacunes. Il a par exemple échoué au test consistant à lui demander combien de « r » il y a dans le mot « strawberry » : il a répondu deux.

Pour tester ce nouveau modèle, rendez-vous sur la plateforme de prototypes Google AI Studio ! Vous pouvez y accéder en suivant ce lien.

Les IA qui raisonnent : effet de mode ou vraie révolution ?

Depuis le lancement de o1, de nombreuses entreprises concurrentes de OpenAI ont lancé leurs propres modèles similaires. Par exemple, en novembre 2024, DeepSeek a lancé une preview de son IA DeepSeek-R1.

Dans le même temps, Alibaba Qwen a dévoilé le premier rival « ouvert » de o1. Déjà en octobre 2024, Bloobmerg révélait que Google avait chargé plusieurs équipes de créer des modèles raisonnants.

Puis, en novembre de la même année, The Information a révélé que l’entreprise avait au moins 200 chercheurs focalisés sur cette technologie.

Cet essor est notamment lié à la quête de nouvelles approches pour perfectionner l’IA générative. Les techniques utilisées jusqu’à maintenant pour créer des modèles de plus en plus larges ne fonctionnent plus.

D’autant qu’il n’y a plus suffisamment de données pour entraîner les modèles. Les IA ont en quelque sorte déjà absorbé toutes les informations créées par l’humain…

Toutefois, certains experts pensent que le raisonnement n’est pas la meilleure piste à suivre pour l’évolution de l’intelligence artificielle. Ces modèles sont chers, car ils requièrent beaucoup de puissance de calcul.

Et même si leurs performances sont convaincantes sur les benchmarks, on ignore s’ils peuvent réellement maintenir ce taux de progression sur le long terme…

Want to see Gemini 2.0 Flash Thinking in action? Check out this demo where the model solves a physics problem and explains its reasoning. pic.twitter.com/Nl0hYj7ZFS

— Jeff Dean (@JeffDean) December 19, 2024

Je pense personnellement qu’une IA doit impérativement être capable de réfléchir à la manière d’un humain pour rivaliser avec l’intelligence humaine, ou même pour être une source d’informations fiable.

Et vous, qu’en pensez-vous ? Êtes-vous convaincus par ces nouveaux modèles capables de raisonner ? Avez-vous testé Gemini 2.0 Flash Thinking ? Qu’en avez-vous pensé ? Partagez votre avis en commentaire !

Cet article Google dévoile une IA qui réfléchit, et qui explique son raisonnement : mieux qu’OpenAI o1 ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Alors que l’intelligence artificielle (IA) révolutionne notre quotidien, sa sécurité devient une préoccupation mondiale. Le Future of Life Institute (FLI) a récemment dévoilé l’AI Safety Index, un classement qui évalue les pratiques des géants de l’IA. Google, Meta, Anthropic et OpenAI… Qui mérite la meilleure note ? Les résultats risquent de vous surprendre.

Le Future of Life Institute (FLI) a lancé l‘IA Safety Index 2024, un rapport d’évaluation indépendant. Il analyse 42 critères de « conduite responsable » pour des entreprises comme Meta, OpenAI, Anthropic et Google.

Ce classement met en évidence les problèmes de sécurité des IA, particulièrement chez Meta qui obtient un « F ». Selon le rapport, plusieurs entreprises ne respectent pas les standards nécessaires pour protéger leurs IA.

Les experts ont évalué les entreprises sur des critères variés comme la gouvernance, la transparence et la gestion des risques. Les résultats sont alarmants : malgré de grands efforts dans la recherche et le développement, les mesures de sécurité restent insuffisantes.

L’IA Safety Index indique que ces entreprises doivent revoir leurs priorités en matière de sécurité pour éviter des catastrophes à l’avenir.

La mauvaise performance de Meta

Meta est l’entreprise qui obtient la pire note, un « F ». Selon le rapport, elle présente de grandes lacunes dans sa transparence et sa gouvernance.

Je trouve que c’est inquiétant, surtout vu les investissements énormes que Meta fait dans l’IA. Cela montre que l’entreprise ne donne pas assez de priorité à la sécurité. Ils préfèrent avancer rapidement dans le développement de l’IA sans prendre les mesures nécessaires pour garantir sa sécurité.

L’absence de mesures de sécurité solides est un problème majeur. Je pense que cela peut conduire à des risques sérieux. Les experts soulignent que Meta n’est pas prête à gérer les dangers de ses IA, et cela pose vraiment question sur la manière dont elle gère ses technologies.

FLI AI Safety Index for AI companies in 2024 pic.twitter.com/J9ERPpydTe

— Cameron Mozafari (@world_on_a_wire) December 13, 2024

Des notes mitigées pour les autres entreprises en matière de sécurité aux IA

D’autres géants de l’IA, comme OpenAI et Google DeepMind, n’ont pas obtenu de meilleures notes. OpenAI, créateur de ChatGPT, a reçu un score médiocre. Bien qu’ils aient mis en place certaines stratégies de sécurité, ces efforts sont jugés insuffisants pour répondre aux risques liés à leurs technologies.

Google DeepMind a aussi défendu son approche, mais le rapport souligne des failles dans son système de sécurité.

Anthropic est la meilleure entreprise du classement avec un « C ». Même si cette note est plus élevée, elle reste encore insuffisante.

Les entreprises comme Anthropic, OpenAI et Google DeepMind doivent faire plus pour améliorer la sécurité de leurs IA. Je trouve que la gestion des risques existentiels est un point particulièrement important.

Les experts ont aussi souligné un manque de transparence. Seules quelques entreprises, comme xAI d’Elon Musk et Zhipu AI, ont fourni des informations détaillées sur leurs pratiques de sécurité.

Cela montre que la plupart des entreprises n’ont pas assez partagé sur la manière dont elles développent leurs IA. À mon avis, c’est un problème important, car la transparence est essentielle pour éviter des risques.

Alors, que pensez-vous des notes attribuées aux géants de l’IA ? Meta méritait-elle vraiment un F ? Donnez votre avis dans les commentaires !

Cet article Ce nouveau label donne un score de sécurité aux IA : découvrez la note de Meta, Google, OpenAI… a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Google lance Gemini 2.0 : la deuxième version de son modèle IA. Il peut désormais raisonner, produire des images ou de l’audio, et se multiplier pour mener des tâches en toute autonomie. Avec cette nouvelle version, Google répond à la concurrence et termine 2024 en entrant dans la guerre des agents IA !

En mars 2023, quelques mois après le lancement triomphal de ChatGPT par OpenAI, Google lançait à son tour son propre chatbot IA : Gemini.

Initialement baptisé Bard, l’outil a changé de nom et a connu son lot de controverses. Il s’était notamment illustré par son refus de représenter positivement des personnes blanches, même lorsqu’il s’agissait de personnages historiques.

Néanmoins, au fil du temps et au gré des nouvelles versions, Gemini s’est hissé parmi les chatbots les plus réputés aux côtés de ChatGPT-4o ou Anthropic Claude.

À présent, comme une réponse à OpenAI et ses nouveaux outils lancés dans le cadre des 12 jours de « Shipmas » de décembre 2024, Google vient d’annoncer Gemini 2.0 !

Gemini 2 Flash : un premier modèle très léger, mais plus puissant que Gemini Pro 1.5 !

Il s’agit d’une nouvelle famille de modèles IA, et la première version déployée est Gemini 2 Flash. Ce modèle est particulièrement rapide et léger, mais il s’avère aussi très puissant.

Ses performances surpassent la version précédente sur presque tous les benchmarks ! Selon Google, il est deux fois plus rapide que Gemini Pro 1.5.

D’après Demis Hassabis, le CEO de Google DeepMind, Gemini 2.0 Flash est un modèle de type « bête de somme » avec une faible latence et des performances accrues.

Il surpasse aussi tous les précédents modèles Gemini en termes de raisonnement et de compréhension visuelle. Il peut également traduire le discours audio en temps réel, et analyse mieux les vidéos que Gemini Pro 1.5.

On peut s’attendre au lancement prochain d’une version Pro, comme pour le premier Gemini. Ce nouveau modèle va alimenter tous les produits Gemini dont l’application Android, le chatbot et les diverses expériences…

Une IA nativement multimodale et capable de raisonnement

Selon le CEO de Google , Sundar Pichai, Gemini 2 est doté de capacités avancées de raisonnement. Or, ces facultés seront prochainement incorporées à la fonctionnalité « AI Overviews » de Google Recherche pour offrir des réponses plus précises aux questions complexes à étapes multiples.

Par exemple, si vous bloquez face à un problème mathématique, vous pouvez uploader une photo de l’équation et AI Overview vous guidera vers la solution étape par étape.

De même, pour déboguer un code, il suffit de décrire le problème et AI Overview vous expliquera sa cause et rédigera une version corrigée.

Non seulement capable de raisonnement avancé comme OpenAI o1, Gemini 2 est une IA multimodale capable de produire du texte, du discours audio, des images et bien plus encore.

Jusqu’à présent, le premier Gemini avait besoin de faire appel à d’autres modèles comme Imagen pour effectuer ce type de tâches.

Bienvenue dans l’ère des agents IA !

D’après Google, Gemini 2 marque le début de « l’ère de l’IA agentique ». Si vous ne suivez pas l’actualité de l’intelligence artificielle, vous vous demandez peut-être ce que signifie ce terme…

Un agent IA est une entité capable d’effectuer des tâches sans intervention humaine. Il suffit de formuler une requête initiale, et l’agent se charge lui-même de poursuivre les différentes étapes jusqu’à apporter une réponse satisfaisante !

Ce type d’IA est en effet capable de créer différentes versions de lui-même pour effectuer plusieurs fonctions simultanément. Parallèlement au lancement de Gemini 2, Google a lancé un nouvel outil dénommé Deep Research et capable de chercher sur le web à votre place.

Le but ? Vous fournir un rapport sur un sujet complexe. Ce nouvel outil est directement incorporé à Gemini Advanced.

L’ère agentique est considérée comme la prochaine étape dans l’évolution de l’IA, après l’ère des chatbots avec lesquels il était seulement possible de converser ou de créer du contenu.

En réalité, ce nouvel arc a débuté avec l’arrivée d’OpenAI o1. Avec Gemini 2, Google rejoint à son tour OpenAI, Microsoft, Anthropic et Salesforce qui ont également lancé leurs agents.

Aux yeux d’Hassabis, « l’application pratique des agents IA est un domaine de recherche plein de possibilités passionnantes. Nous explorons cette nouvelle frontière avec une série de prototypes qui peuvent aider les gens à accomplir des tâches et à faire les choses ».

Cette série de produits inclut aussi le Project Astra : un assistant virtuel universel initialement dévoilé pendant la Google I.O. Elle intègre aussi le nouveau Project Mariner, visant à explorer le futur de l’interaction humain-agent en commençant par votre navigateur.

De son côté, Jules est un agent de code conçu pour aider les développeurs. Vous l’aurez compris : les agents seront la principale innovation du début 2025 dans le domaine de l’intelligence artificielle !

Comment tester Gemini 2.0 ?

Dans un premier temps, Gemini 2 n’est disponible que pour les développeurs, ou en tant que modèle expérimental pour les abonnés à Gemini Advanced.

Si vous êtes abonné, vous pouvez choisir Gemini 2.0 Flash dans le menu déroulant dédié aux choix de modèle. Malgré sa qualification expérimentale, il fonctionne très bien selon les premiers retours.

De leur côté, les développeurs peuvent l’utiliser dans l’API Gemini ou le Google Gemini AI Studio. Au fil de l’année 2025, Gemini 2.0 sera progressivement incorporé à tous les produits Google…

We’re kicking off the start of our Gemini 2.0 era with Gemini 2.0 Flash, which outperforms 1.5 Pro on key benchmarks at 2X speed (see chart below). I’m especially excited to see the fast progress on coding, with more to come.

Developers can try an experimental version in AI… pic.twitter.com/iEAV8dzkaW

— Sundar Pichai (@sundarpichai) December 11, 2024

Alors, qu’en pensez-vous ? Gemini 2.0 peut-il permettre à Google de prendre la tête de la course à l’IA ? Ou bien le géant du web est-il condamné à courir derrière OpenAI pour se maintenir à flot ? Partagez votre avis en commentaire !

Cet article Google lance l’IA surpuissante Gemini 2.0, et annonce « la nouvelle ère agentique » a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Et si le jeu d’échecs devenait une œuvre d’art ? Grâce à GenChess, Google révolutionne ce classique millénaire. Concevez des pièces uniques et jouez contre des adversaires générés par l’intelligence artificielle.

Google, déjà connu pour ses outils créatifs, ne cesse de pousser les limites de l’intelligence artificielle. À croire que ce géant adore explorer de nouvelles façons d’utiliser la technologie. 

Déjà, l’entreprise a créé des outils pour mixer de la musique en direct, fabriquer des podcasts et même concevoir des lettrages personnalisés. Aujourd’hui, elle se tourne vers les échecs avec GenChess. 

Cet outil original vous permet de personnaliser vos propres pièces d’échecs grâce à l’IA.

Avec GenChess, révolutionnez un jeu vieux de 1 500 ans

GenChess repose sur Imagen 3, un modèle d’intelligence artificielle développé par Google DeepMind. Ce modèle est connu pour sa capacité à générer des images incroyablement réalistes ou des designs plus créatifs. 

Imagen 3 alimente d’ailleurs déjà d’autres outils, comme ImageFX ou le chatbot Gemini.

L’outil vous guide étape par étape pour personnaliser votre jeu d’échecs. Le processus commence avec des instructions générales fournies par Google, que vous pouvez modifier en ajoutant des idées ou des thèmes. 

Ensuite, à vous de choisir : Concevoir un jeu d’échecs au style classique, qui respecte les formes traditionnelles des pièces, ou bien vous laisser aller à des créations plus audacieuses et expérimentales. 

Tout cela dans quel but ?

Une fois la personnalisation de vos pièces terminées, l’IA sélectionne un adversaire qui reflète votre style et propose un jeu équilibré. Vous pouvez ensuite jouer une partie chronométrée contre cet adversaire.

Par exemple, si vous choisissez « Mars » comme sujet, l’IA peut créer des pièces adverses inspirées de « Vénus ». Si vous optez pour « chiens sur la plage », attendez-vous à affronter des « chats sur une passerelle ».

Pour les amateurs d’humour, les résultats peuvent être encore plus étonnants. L’un des utilisateurs, inspiré par un toast à l’avocat, a créé des pièces avec, mais l’IA lui a proposé des adversaires en forme de bacon et d’œufs. 

Bien sûr, il a perdu la partie, mais l’expérience était inoubliable. Et vous, quels thèmes êtes-vous curieux d’explorer ? À vous la parole dans les commentaires !

Cet article Google GenChess : créez vos propres pièces d’échecs avec cette expérience IA 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 Stanford et Google DeepMind sont parvenus à créer des clones virtuels imitant à la perfection la personnalité, le comportement et les goûts et les valeurs de personnes réelles. Et il leur a suffi de 2 heures d’interview ! Une révolution pour le futur ? 

Avez-vous déjà rêvé d’avoir un clone qui fait tout à votre place, pendant que vous vous reposez confortablement et laissez libre cours à vos envies ? 

C’est désormais (presque) possible grâce à l’intelligence artificielle ! Il vous suffit d’accorder deux heures d’entretien à un modèle IA, et de vous laisser guider à travers une conversation. 

Vous devez notamment répondre à des questions sur votre enfance, vos souvenirs les plus marquants, votre carrière, ou encore votre avis sur la politique d’immirgation… 

Après cette discussion, votre réplique virtuelle sera fin prête à vous incarner en défendant vos valeurs et en partageant toutes vos préférences. 

Il ne s’agit malheureusement pas pour l’instant d’un outil disponible pour le grand public, mais d’un projet de recherche mené par les chercheurs de Stanford et Google DeepMind. 

2 heures suffisent pour créer votre clone IA 

1/ Started with Generative Agents

Last year, Stanford introduced generative agents in a simulated environment, where they formed relationships, created memories, and developed unique personalities.

Now, this new paper takes this concept even further! pic.twitter.com/9WMS6mNBwx

— MatthewBerman (@MatthewBerman) November 21, 2024

Menée par l’étudiant doctorant Joon Sung Park de Stanford, l’équipe a recruté 1000 personnes de différents âges, genres, races, régions, niveaux d’éducation et idéologies politiques. Chacun a été payé 100 dollars pour sa participation.

Pour créer un agent IA imitant une personne à la perfection, les chercheurs avaient besoin d’un moyen de distiller notre singularité dans un langage que les modèles IA peuvent comprendre. 

C’est pourquoi ils ont choisi des entretiens qualitatifs. Pour cause, après avoir écrit un papier sur les agents génératifs en 2023, Park a été interviewé par de nombreux podcasteurs. Il s’est alors rendu compte que deux heures leur suffisaient pour bien le connaître. 

De plus, les entretiens peuvent révéler des idiosyncrasies moins susceptibles d’apparaître sur un questionnaire. Le chercheur prend l’exemple d’une personne qui « aurait eu un cancer mais aurait finalement guéri l’an dernier ». 

Une telle information peut en dire long sur le comportement et la vision d’une personne, mais serait difficile à obtenir par le biais d’un simple questionnaire. 

Toutefois, outre les entretiens, une méthode alternative serait de faire appel à une entreprise créant des « jumeaux numériques ». Elles procèdent souvent en ingérant des données comme les emails de leurs clients. 

Cela nécessite cependant beaucoup de données pour répliquer la personnalité d’une personne. Comme vous allez le voir, l’étude montre que les interviews peuvent être beaucoup plus efficaces…

Des répliques virtuelles similaires à 85% 

A partir des entretiens, l’équipe a créé des répliques de ces personnes sous forme d’agents IA. Mais à quel point ces clones virtuels étaient-ils fidèles ? 

Pour le savoir, les participants ont ensuite été soumis à des tests de personnalités, à des questionnaires sociaux, et à des jeux de logique. Chaque test a été effectué deux fois, avec deux semaines d’intervalle. 

Par la suite, les agents ont dû compléter les mêmes exercices. A la stupéfaction générale, les résultats se sont révélés similaires à 85% ! 

Une innovation qui s’inscrit dans la révolution des agents IA 

Ces agents de simulation sont légèrement différents des agents IA présentés comme la nouvelle révolution de 2025 par les différents leaders de l’industrie de l’IA. 

On parle là de modèles conçus pour faire des choses à votre place. Ils sont par exemple capables de réserver vos billets d’avion, de faire des achats sur le web ou de réserver un rendez-vous. 

Après Salesforce en septembre 2024 et Anthropic en octobre avec la fonctionnalité Computer Use pour Claude, Microsoft a dévoilé Magentic-One en novembre. 

De son côté, Google s’apprête à dévoiler l’agent Jarvis en décembre et OpenAI devrait lancer son propre agent Operator en janvier 2025. 

Néanmoins, malgré les différences entre ces deux types d’agents, ils partagent un socle commun. Selon le professeur John Horton du MIT, on peut s’attendre à ce que la recherche sur les agents de simulation comme ceux de l’étude permette de créer de meilleurs IA agents de manière générale. 

 Il a lui-même créé une entreprise visant à mener des recherches en utilisant des participants simulés par IA, et estime que « cette étude montre comment vous pouvez adopter une approche hybride en utilisant de vrais humains pour générer des profils pouvant être utilisés dans des simulations ». 

Une solution pour mener des études sociologiques immorales 

Alors, quel pourrait-être l’intérêt d’une telle application de l’IA ? Appelés « agents de simulation », ces répliques IA ont pour but premier d’aider les chercheurs à mener des études dans les sciences sociales et d’autres domaines. 

Cela pourrait s’avérer tout particulièrement utile pour les études qui seraient chères, difficiles ou immorales à mener avec de vrais sujets humains. 

S’il est possible de créer des modèles IA se comportant comme des vraies personnes, il devient possible de les utiliser pour tester tout et n’importe quoi. 

Par exemple, on pourrait les utiliser pour vérifier dans quelle mesure les interventions sur les réseaux sociaux aident à combattre la désinformation, ou quel comportement provoquent les embouteillages. 

Vers un futur où les IA feront des choix à votre place ? 

8/ A Glimpse Into Future Applications

Video games: NPCs with rich backstories and evolving personalities.

Research: Testing new policies in AI societies instead of on people.

Training: Personalized agents for education or simulations. pic.twitter.com/QGWqeMMntl

— MatthewBerman (@MatthewBerman) November 21, 2024

Toutefois, leur potentiel va beaucoup plus loin. Selon Park, « si vous pouvez avoir un groupe de mini-vous qui courent partout et prennent réellement les décisions que vous auriez prises, je pense que c’est le futur »… 

L’étude présente des limites. Les méthodes d’évaluation employées par l’équipe pour tester la fidélité des agents IA sont plutôt basiques. 

Elles incluent notamment le General Social Survey (Enquête Sociale Générale) qui consiste à collecter des informations sur la démographie, le bonheur ou le comportement d’une personne. 

Ils ont aussi évalué les traits de personnalité « Big Five » : ouverture à l’expérience, conscience professionnelle, extraversion, amabilité et névrosisme.

Couramment utilisés dans la recherche en sciences sociales, ces tests n’ont pas la prétention de capturer tous les détails uniques qui font de nous ce que nous sommes. 

De plus, les agents IA n’étaient pas aussi bons pour imiter leurs humains dans tests comme le « jeu du dictateur ». Ce dernier sert à évaluer la façon dont les participants considèrent les valeurs comme la justice. 

En outre, malgré ses avantages potentiels, cette technologie présente aussi d’importants risques. Tout comme les IA de génération d’image ont facilité la création de DeepFakes, les agents IA pourraient être utilisés pour l’usurpation d’identité sur internet. 

Un cybercriminel pourrait créer une réplique de vous-même pour vous faire dire ou autoriser des choses sur internet à votre insu…

Je pense personnellement que les agents IA pourront bientôt s’occuper d’une majorité de tâches contraignantes à notre place, et vont beaucoup améliorer notre qualité de vie ! Si cette étude vous intéresse, vous pouvez la consulter sur arXiv en suivant ce lien. 

Et vous, qu’en pensez-vous ? Seriez-vous prêt à laisser un agent IA parcourir le web à votre place et prendre des décisions importantes ? Partagez votre avis en commentaire ! 

Cet article L’IA peut créer une réplique de votre personnalité : les chercheurs alertent a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L’intelligence artificielle (IA) va transformer les jeux vidéo en offrant des expériences plus immersives. Les prochaines générations de jeux numériques seront dotées de personnages non-joueurs plus intelligents et une génération automatique de contenue. 

L’essor de l’intelligence artificielle (IA) ouvre de nouvelles perspectives passionnantes dans l’industrie des jeux vidéo. Cette technologie révolutionnaire promet de transformer radicalement l’expérience vidéoludique telle que nous la connaissons. Découvrez dans cet article comment l’IA est sur le point de bouleverser l’univers des jeux vidéos. Plongez dans le futur fascinant de l’IA et de son impact sur l’industrie vidéoludique.

Quelles sont les principales utilisations de l’IA dans les jeux vidéo ?

L’IA dans les jeux vidéo est utilisée pour créer des PNJ réalistes et des mondes virtuels réactifs. Elle permet également d’équilibrer les compétences multijoueurs et de concevoir des niveaux captivants. Ces utilisations améliorent l’immersion, l’interactivité et l’engagement des joueurs, enrichissant ainsi l’expérience globale des jeux vidéo.

Utilisation de l’apprentissage automatique pour créer des mondes virtuels dynamiques

Grâce à l’utilisation de l’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle révolutionne les expériences vidéoludiques en créant des mondes virtuels d’une richesse et d’une dynamique inégalées. 

Les algorithmes d’apprentissage automatique permettent aux développeurs de concevoir des environnements interactifs qui évoluent en fonction des actions des joueurs, offrant ainsi une immersion totale dans des univers numériques captivants. 

L’IA crée des mondes virtuels vivants et changeants, offrant des paysages époustouflants et des villes animées à profusion. Les joueurs peuvent interagir avec des PNJ qui réagissent de manière intelligente et authentique, rendant chaque expérience de jeu unique. 

Avec l’apprentissage automatique, l’IA repousse les limites du réalisme, offrant des quêtes dynamiques. Elle crée ainsi des histoires captivantes, ouvrant de nouvelles possibilités pour les joueurs.

Amélioration du comportement des personnages non-joueurs

Dans le domaine des jeux vidéo, l’intelligence artificielle (IA) joue un rôle crucial dans l’amélioration du comportement des PNJ. Grâce à l’IA, ils peuvent être dotés de comportements plus réalistes, offrant ainsi aux joueurs une expérience de jeu immersive. 

Les techniques d’IA permettent aux PNJ de réagir intelligemment aux actions du joueur, de prendre des décisions en fonction de la situation et d’adapter leur comportement en conséquence. 

Par exemple, les PNJ peuvent suivre des routines, interagir avec l’environnement, coopérer ou combattre d’autres personnages, et même présenter des personnalités uniques. L’IA permet également d’enrichir les interactions entre les joueurs et les PNJ. Le résultat offre des dialogues plus naturels et des interactions plus complexes.

Utilisation de l’IA dans les jeux vidéo : la génération de contenu

L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) dans les jeux vidéo va au-delà de l’amélioration de l’attitude des PNJ. Une autre utilisation majeure de l’IA est la génération de contenu. 

Grâce à des techniques d’IA telles que l’apprentissage automatique et la génération procédurale, les développeurs peuvent créer des mondes de jeu vastes et variés de manière efficace. L’IA permet de générer automatiquement des niveaux, des environnements, des quêtes, des objets et même des dialogues. 

Cela permet aux jeux vidéo d’offrir une expérience renouvelée à chaque partie, évitant la répétitivité et offrant une plus grande diversité. De plus, l’IA peut également être utilisée pour adapter dynamiquement le contenu en fonction des actions et des préférences du joueur, offrant ainsi une expérience plus personnalisée et immersive. 

Avec à la génération de contenu basée sur l’IA, les jeux vidéo peuvent offrir des univers riches et évolutifs. Cela permet aux joueurs d’explorer des mondes virtuels uniques et captivants.

Quelles sont les limites de l’IA dans les jeux vidéo ?

Dans l’univers des jeux vidéo, l’intelligence artificielle (IA) se trouve à la fois fascinante et limitée. Bien qu’elle ait fait d’énormes progrès, des obstacles subsistent. Les PNJ peuvent parfois manquer de spontanéité, suivant des schémas de comportement prévisibles. 

De plus, leur capacité à s’adapter à des situations inattendues reste limitée, ce qui peut altérer l’immersion des joueurs. Malgré ces défis, les développeurs redoublent d’efforts pour améliorer l’IA dans les jeux vidéo. Ces efforts permettront d’offre des expériences toujours plus captivantes et réalistes.

Comportement prévisible des PNJ

Le comportement prévisible est l’une des limites de l’intelligence artificielle (IA) dans les jeux vidéo. Malgré les avancées significatives réalisées, les PNJ peuvent souvent présenter un comportement répétitif et prévisible. Cela peut entraîner une diminution de l’immersion et de l’expérience globale du joueur. Les PNJ peuvent manquer de variété dans leurs actions et leurs réponses, ce qui limite la sensation d’interactivité. En même temps, cette restriction peut réduire le réalisme dans le jeu en question.

Les joueurs peuvent anticiper les schémas de comportement des PNJ, ce qui peut réduire le défi et l’excitation du jeu. Des techniques d’IA plus avancées sont utilisées pour améliorer les comportements des PNJ. 

Toutefois, il reste du chemin à parcourir pour reproduire la spontanéité humaine dans les jeux vidéo. De plus, reproduire les subtilités du comportement humain dans les jeux nécessite encore des progrès malgré les avancées de l’IA.

Limite de l’IA : une adaptation limitée

Même si l’apprentissage automatique a beaucoup progressé, l’IA peut avoir du mal à s’adapter à des situations inattendues. Elle peut également avoir du mal à réagir de manière réaliste aux événements dynamiques qui se déroulent dans le jeu.

Les PNJ peuvent manquer de flexibilité et de capacité à prendre des décisions en temps réel en fonction des actions du joueur ou des changements dans l’environnement du jeu. Cela peut entraîner des réactions rigides et préprogrammées, réduisant ainsi le réalisme et l’immersion dans le jeu. 

Les développeurs travaillent continuellement à améliorer l’adaptation de l’IA en intégrant des algorithmes plus sophistiqués et en utilisant des techniques d’apprentissage automatique pour permettre aux PNJ de réagir de manière plus dynamique et contextuelle. Cependant, il reste encore des défis à relever pour atteindre un niveau d’adaptation pleinement satisfaisant dans les jeux vidéo.

Manque d’émotion et d’interaction naturelle 

Le manque d’émotion et d’interaction naturelle représente une autre limite de l’IA dans les jeux vidéo. Malgré les progrès réalisés, les PNJ peuvent souvent sembler dépourvus d’émotions réelles et leur interaction avec le joueur peut sembler artificielle. 

L’IA a du mal à reproduire de manière convaincante les nuances de l’expression émotionnelle humaine, ce qui peut entraîner des interactions peu réalistes et prévisibles. Les PNJ peuvent paraître figés dans leurs réponses et ils sont incapables de communiquer de manière authentique avec le joueur. 

Les développeurs continuent de rechercher des moyens d’améliorer cette facette de l’IA en utilisant des modèles de langage plus avancés. Cependant, reproduire pleinement les émotions humaines reste un défi complexe pour l’IA dans les jeux vidéo.

Quels sont les impacts de ChatGPT dans la création de jeux vidéos ?

ChatGPT révolutionne la création de jeux vidéos en offrant une multitude d’impacts créatifs et pratiques. Ce puissant outil d’intelligence artificielle génère du contenu original, des dialogues captivants et des quêtes intrigantes, permettant aux développeurs d’économiser du temps et de la créativité. 

De plus, il stimule l’imagination des concepteurs de niveaux en proposant des idées novatrices et en repoussant les limites du gameplay. Grâce à ChatGPT, les personnages non jouables prennent vie avec des réponses réalistes, améliorant ainsi l’immersion des joueurs. 

En tant qu’assistant personnel, il guide les joueurs en leur fournissant des conseils sur la progression, en résolvant des énigmes complexes et en offrant une expérience de jeu plus personnalisée. Parallèlement, ChatGPT simplifie les tests en automatisant les parties du jeu, détectant ainsi les bugs et fournissant des commentaires précieux pour améliorer la qualité globale. 

Quels sont les studios qui utilisent l’IA pour le développement de jeux vidéos ?

L’intelligence artificielle (IA) s’est imposée comme une force motrice dans le développement de jeux vidéo, avec plusieurs studios renommés exploitant son potentiel. Ubisoft Montréal reconnaît l’impact de l’IA sur la qualité des aventures virtuelles, tandis que Google DeepMind et OpenAI ont créé des IA avancées capables de rivaliser avec des joueurs professionnels. 

Des exemples concrets incluent Turtle Rock Studios et Valve, qui ont utilisé l’IA pour créer une expérience immersive dans « Left 4 Dead », ainsi que Creative Assembly et Feral Interactive, qui ont développé un antagoniste terrifiant dans « Alien: Isolation ». 

Naughty Dog a également utilisé des automates finis dans « The Last of Us » pour donner vie à des comportements intelligents et réalistes. Ces studios illustrent l’évolution continue des jeux vidéo, où l’IA joue un rôle clé dans la création de mondes virtuels riches et immersifs.

Quel est l’avenir de l’IA dans les jeux vidéos ?

L’avenir de l’IA dans les jeux vidéo s’annonce prometteur, car ouvre de nouvelles perspectives passionnantes. Les récents progrès de l’IA permettent de créer des expériences vidéoludiques plus immersives et réalistes. 

Les studios de développement, comme Electronic Arts (EA), exploitent l’IA pour automatiser des tâches telles que l’animation des personnages et la conception des jeux, ce qui améliore leur qualité et leur efficacité. L’IA offre également la possibilité de créer des mondes de jeu générés de manière procédurale afin de fournir des expériences uniques à chaque joueur. 

Les interactions entre les joueurs et les PNJ deviennent plus réalistes grâce à l’apprentissage automatique, tandis que la personnalisation de l’expérience de jeu en fonction des préférences des joueurs devient une réalité.

Fusion de l’IA et de la réalité virtuelle (RV) : une expérience immersive sans précédent ?

Vous souhaitez une expérience complètement immersive qui redéfinit la manière dont nous interagissons avec le monde numérique ? La fusion de l’intelligence artificielle (IA) et de la réalité virtuelle (RV) est l’ultime solution. Effectivement, grâce à l’IA, les environnements de RV deviennent plus réactifs et adaptatifs. Ils offrent ainsi des scénarios personnalisés qui répondent aux besoins et aux comportements de l’utilisateur en temps réel.

Par exemple, dans les jeux vidéo, des personnages non-joueurs dotés d’intelligence artificielle peuvent s’adapter aux stratégies des joueurs. Ils peuvent donc créer des expériences dynamiques et engageantes. De plus, dans divers domaines comme la formation professionnelle, l’intégration de l’IA permet de simuler des situations réalistes. Les apprenants peuvent alors pratiquer des compétences sans risque, tout en recevant un feedback instantané et personnalisé.

Les avancées dans le traitement du langage naturel améliorent également les interactions vocales. Ce qui accède à une communication fluide entre l’utilisateur et l’environnement virtuel. Cette synergie entre IA et RV ouvre des perspectives fascinantes, que ce soit dans l’éducation et la santé ou dans l’art et le divertissement. La combinaison de ces technologies permet aux concepteurs d’offrir des expériences plus immersives et plus intuitives. Ils pourront, par conséquent, transformer leur manière d’apprendre, de créer et de se divertir.

Cet article Comment l’IA va bouleverser les jeux vidéo ? 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.

Google a révélé que l’IA génère désormais 25 % de son nouveau code. Une illustration du fait qu’elle joue un rôle essentiel dans ses opérations. Dévoilée lors des récents résultats financiers d’Alphabet, cette réalité suscite un mélange de fascination et d’inquiétude dans le monde de la technologie.

Lors de la présentation des résultats financiers du troisième trimestre 2024, Sundar Pichai, PDG de Google, a souligné l’importance grandissante de l’IA pour les opérations de l’entreprise. 

Qu’est-ce que l’IA représente pour Google

Alphabet, la société mère de Google, affiche actuellement un chiffre d’affaires impressionnant de 88,3 milliards de dollars. Les 76,5 milliards proviennent des services Google, marquant une croissance annuelle de 13 %. 

Google Cloud se distingue également avec une progression notable : ses revenus ont grimpé de 34 %, atteignant 11,4 milliards de dollars. D’après Pichai, l’IA a joué un rôle clé dans ces résultats. 

L’IA s’infiltre dans presque tous les services Google. Sur le moteur de recherche, elle propose des fonctionnalités personnalisées. Dans Google Meet, elle transcrit automatiquement les discussions. 

YouTube, quant à lui, utilise des outils génératifs pour assister les créateurs dans la création de résumés et de titres percutants. Sur le Pixel 9, le dernier smartphone de Google, des fonctions IA enrichissent l’expérience utilisateur et rencontrent un certain succès. 

Ces innovations renforcent l’engagement des utilisateurs, attirant aussi de nouveaux clients, notamment vers Google Cloud.

Contrairement à Microsoft, qui s’associe avec OpenAI, Google développe son IA en interne. La réorganisation des équipes IA du groupe s’inscrit dans cette stratégie, comme le montre le transfert de l’application Gemini à DeepMind, sa filiale spécialisée. 

Google envisage ainsi l’IA comme un axe stratégique fondamental pour ses opérations, bien que chaque création automatisée reste contrôlée par des experts humains.

Le fait que l’IA écrit 25% du code de Google n’étonne pas

« Aujourd’hui, plus d’un quart de tout le nouveau code de Google est généré par l’IA, puis validé par des ingénieurs », affirme Pichai. Pas étonnant vu que l’IA optimise la productivité des équipes de Google, permettant de développer du code bien plus rapidement. 

Toutefois, utiliser l’IA pour écrire du code n’a rien de révolutionnaire. Nous avons tous déjà eu recours à cet outil  pour accomplir une tâche ou apprendre un concept. Mais voir un tel acteur s’en remettre à l’IA pour un quart de son code intrigue et inquiète. 

Bien sûr, l’IA n’a pas de conscience, et chaque ligne de code doit être minutieusement vérifiée par des développeurs chevronnés. Toutefois, pour les programmeurs en herbe, cette évolution peut apparaître comme une menace.

D’ailleurs, des enjeux de sécurité et d’éthique entourent le code produit par l’IA. Google doit garantir que l’intégration de l’IA dans ses processus respecte des normes strictes et réponde aux exigences des régulateurs.

Les résultats prouvent l’efficacité de la stratégie IA de Google. Cependant face aux menaces de suppressions d’emplois, je me demande si cette avancée vaut le prix à payer pour les développeurs. Qu’en pensez-vous ?

Cet article 25% du code déjà écrit par l’IA : la révélation choquante de Google a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Développé par Google DeepMind, MusicFX DJ, cette IA change la façon dont nous créons de la musique, en direct et pour tous.

MusicFX DJ, la nouvelle IA de Google, promet de révolutionner la création musicale en direct. Désormais, chacun peut créer de la musique avec des mots, tout simplement. En collaboration avec Google Labs et le célèbre musicien Jacob Collier, cet outil offre une expérience unique. C’est donc une innovation majeure qui rend le DJing accessible à tous, qu’ils soient amateurs ou experts, en quelques clics seulement.

MusicFX DJ : une IA pour des mix instantanés et personnalisés

Il suffit de taper quelques mots pour que MusicFX DJ compose un morceau totalement unique. Lors de la conférence I/O, Google a dévoilé pour la première fois cet outil fascinant.

Certes, il existe déjà des logiciels de DJ, mais MusicFX DJ change tout. En effet, il ne se contente pas de mélanger des morceaux préenregistrés… non, il crée de la musique nouvelle, inspirée par les mots de l’utilisateur.

Imaginez… En entrant des phrases comme « trance exaltante » ou « tech house cinématographique sombre », vous obtenez une mélodie inédite. MusicFX DJ transforme une simple idée en musique vivante.

Je pense que le fait que n’importe qui puisse explorer des sons, quels que soient ses talents en musique, est absolument incroyable. Et ce qui rend cette intelligence artificielle de Google si spéciale, c’est sa facilité d’utilisation. Elle démocratise la création musicale pour un public très large, curieux et passionné.

Accessibilité, créativité et inspiration avec Jacob Collier et Google Labs

Pour que MusicFX DJ soit accessible à tous, Google a fait appel à Jacob Collier. Lauréat de six Grammy Awards, cet artiste visionnaire a travaillé avec Google pour peaufiner l’outil.

Outre la simplicité de l’interface, l’IA Google propose également des commandes intuitives et des options variées. Il est ainsi possible de modifier la tonalité, le tempo ou encore l’ambiance en quelques clics seulement.

Ce qui m’étonne le plus, ce sont les fonctionnalités collaboratives. Alors que l’outil se destine avant tout aux créateurs, il offre aussi des options de partage inédites.

À titre d’exemple, les utilisateurs peuvent enregistrer des extraits de 60 secondes et les partager en ligne. C’est donc un atout majeur pour les créateurs de contenu, qui souhaitent intégrer des bandes sonores originales dans leurs vidéos et projets.

Quant à la collaboration, elle permet de créer et d’échanger des idées musicales, enrichissant encore plus l’expérience MusicFX DJ.

Dream Track et une créativité sans limites grâce à l’IA Google

Pour information, MusicFX DJ repose sur les avancées de MusicLM, un précédent projet d’IA musicale de Google. Pour autant, il s’agit d’un outil plus poussé, spécialement conçu pour le DJing en direct.

Aussi, Google a lancé en parallèle Dream Track, un autre outil pour créer des instrumentaux de haute qualité destinés aux vidéos et courts métrages. Dream Track et MusicFX DJ offrent aux artistes des possibilités infinies pour intégrer des musiques uniques à leurs projets.

Cependant, cette innovation soulève des questions sur l’authenticité dans l’art. Alors que certains voient en MusicFX DJ une transformation positive, d’autres s’inquiètent de l’automatisation de la musique.

Personnellement, je suis convaincu que cette IA Google révolutionne le domaine en rendant la création musicale accessible à tous. Avec MusicFX DJ, les utilisateurs, novices ou experts, peuvent explorer et créer sans aucune limite.

Et vous ? Pensez-vous que MusicFX DJ pourrait remplacer les DJs ? Votre avis nous intéresse !

Cet article Cette nouvelle IA Google vous permet de faire le DJ juste avec un prompt ! a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L’intelligence artificielle bouleverse la société, mais va-t-elle vraiment prendre le contrôle du monde ? ChatGPT s’est exprimé sur le sujet.

« Quand l’IA prendra-t-elle le contrôle du monde ? » C’est ce qu’a demandé Newsweek  à ChatGPT. Il a répondu : « Cela dépend de la définition de « prendre le contrôle » et des futurs développements technologiques. C’est un sujet fréquemment exploré dans la science-fiction, mais la réalité est bien plus nuancée. »

ChatGPT a continué…

« Aujourd’hui, l’IA est puissante mais hautement spécialisée. Elle excelle dans la reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel et l’analyse de données. Mais elle est loin d’égaler l’ensemble du spectre de l’intelligence humaine. 

« Nous appelons ce niveau d’IA “IA étroite ou IA faible”, ce qui signifie qu’elle est efficace dans des tâches spécifiques mais qu’elle manque de capacités cognitives générales.

« L’idée d’une « prise de contrôle » de l’IA fait généralement référence à l’intelligence artificielle générale (IAG) ou à la superintelligence. C’est-à-dire à des systèmes d’IA capables d’accomplir n’importe quelle tâche intellectuelle qu’un humain peut accomplir et qui pourraient même surpasser l’intelligence humaine. 

« Nous sommes loin de développer l’IAG. Les experts sont divisés sur le moment, ou même sur la question de savoir si l’IAG sera atteinte. Certains pensent que cela pourrait se produire d’ici quelques décennies, tandis que d’autres soutiennent que cela pourrait ne jamais se produire.

« Vision optimiste : l’AGI pourrait conduire à des avancées massives dans la technologie, la médecine et la qualité de vie, mais elle devrait être gérée avec soin.

« Mise en garde : sans mesures de protection adéquates, l’AGI pourrait devenir incontrôlable, entraînant des conséquences imprévues, surtout si elle surpasse l’intelligence humaine sans être alignée sur les valeurs humaines. »

Quels sont les risques ?

Selon ChatGPT : « Il existe plusieurs risques potentiels, mais ils sont loin d’être certains.

« L’un des risques à court terme est que l’IA soit utilisée dans des applications militaires, comme les drones autonomes, ce qui pourrait provoquer une grave instabilité mondiale.

« Automatisation des emplois : l’IA pourrait perturber le monde du travail en automatisant de nombreux emplois, ce qui pourrait conduire à des bouleversements sociétaux si les systèmes économiques et sociaux ne s’adaptent pas.

« Questions éthiques et de contrôle : la principale préoccupation de l’IA générale est l’alignement : comment garantir que les objectifs de l’IA soient en adéquation avec les valeurs humaines. 

« Si l’IA générale n’est pas bien alignée, elle pourrait théoriquement poursuivre des objectifs nuisibles à l’humanité, soit délibérément, soit comme effet secondaire de sa programmation. »

En réalité, c’est plus compliqué que ça […]

Actuellement, en pleine campagne présidentielle américaine, les risques d’utilisation abusive de l’IA inquiètent. Deepfakes, désinformation, manipulations : l’IA pourrait menacer la confiance des électeurs. 

Le cas récent d’un deepfake montrant Joe Biden dissuadant les Américains de voter illustre ces dangers. Ce type de contenu, trompeur et réaliste, pourrait facilement perturber les élections. 

Des organisations comme Full Fact utilisent maintenant l’IA pour contrer la désinformation en temps réel. Cependant, la vitesse à laquelle ces fausses vidéos circulent complique la tâche des vérificateurs de faits. 

Et même avec des outils avancés, réagir à temps reste un défi majeur. Mustafa Suleyman, cofondateur de DeepMind, met en garde contre ces dérives. Dans son livre The Coming Wave, il plaide pour une régulation stricte de l’IA. 

Si rien n’est fait, prévient-il, les processus démocratiques pourraient gravement  être perturbés.

Alors, que faire face à l’IA ? Personnellement je crois que ChatGPT a raison. L’avenir dépendra de la manière dont l’humanité encadre cette technologie. La mise en place de mesures de protection et de régulations sera cruciale pour éviter les dérives. 

Plusieurs organisations travaillent déjà sur ces questions, cherchant à aligner les valeurs humaines avec les objectifs des systèmes d’IA.

À court terme, l’IA continuera d’améliorer des secteurs comme la santé ou les transports, sans menacer de prendre le contrôle. 

À plus long terme, si l’IAG se développe, des précautions seront nécessaires pour éviter des conséquences imprévues.

Cet article On a demandé à ChatGPT quand l’IA va dominer le monde : voici sa réponse a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Dans notre monde où l'IA ne cesse de progresser, Google brille une fois de plus avec sa dernière mise à jour. La compétition pour le meilleur chatbot s'intensifie, et le créateur de Gemini se rapproche du sommet.

Google a abandonné ses anciens modèles expérimentaux de Gemini pour laisser place à des versions IA plus améliorées. Nouveauté du jour : Gemini 1.5 Flash-8B, une version plus petite, mais puissante. Gemini 1.5 Pro reçoit aussi sa part. Celle-ci profitera également d'une mise à jour, notamment en mathématiques, codages, et invites complexes.

Gemini Flash8B : l'IA de Google sous une nouvelle forme

En mai, Google a lancé Gemini 1.5 Flash, une version allégée de Gemini 1.5. En effet, la série 1.5 est capable de traiter jusqu'à 10 millions de jetons et plus. Et cela, avec des entrées multimodales telles que documents, vidéos et audio. Et la nouveauté alors ? Gemini 1.5 Flash8B est la version améliorée de Gemini 1.5 Flash, cette fois-ci, avec 8 milliards de paramètres. Elle offre des performances accrues pour le codage et les tâches complexes.

Dès le 3 septembre, Google mettra à jour ses services et les requêtes seront automatiquement redirigées vers ce nouveau modèle. Par conséquent, l'entreprise retire l'ancien de Google AI Studio et de l'API. Pourquoi ? Afin d' “éviter toute confusion liée au maintien en ligne d'un trop grand nombre de versions en même temps”, a expliqué Logan Kilpatrick, le chef de produit pour Google AI Studio.

La Large Model Systems Organization (LMSO) a récemment mis à jour son classement des chatbots. Celui-ci est basé sur 20 000 votes. Gemini 1.5-Flash a donc réalisé un « énorme bond en avant« . L'IA de Google est passée de la 23ᵉ à la 6ᵉ place. Elle a atteint des niveaux de Llama et dépasse ainsi les modèles ouverts Gemma de Google. Par ailleurs, Gemini 1.5-Pro a montré des progrès notables en codage et en mathématiques. Le LMSO a salué ces avancées, félicitant l'équipe Google DeepMind Gemini pour ce lancement remarquable.

Les mises à jour de Gemini : chacun a son mot à dire

L'annonce de ces nouvelles modèles Gemini 1.5 par Google a suscité une vague de réactions contrastées sur X. Kilpatrick, dans un tweet enthousiaste, a exprimé sa joie de voir les retours sur le modèle expérimental lancé plus tôt ce mois-ci.

Les premières impressions sont alors variées : certains utilisateurs louent la rapidité et les améliorations. Notamment, dans l'analyse d'images. Par contre, d'autres, critiquent sévèrement le modèle, le qualifiant de « terrible » et « paresseux« . Selon eux, l'IA de Google se place « loin » derrière les concurrents comme Claude et GPT-4 Turbo.

Certains avis soulignent également des problèmes de répétition excessive et de codage. Les utilisateurs se moquent aussi des choix de nom et des erreurs passées de Google en matière de diversité. Un internaute a même déclaré : « Est-ce que Gemini 1.5 déteste toujours les Blancs ?« .

Qu'en pensez-vous ? Les mises à jour de Gemini 1.5 vous semblent-elles prometteuses ou non ? Partagez vos opinions en commentaire !

Cet article La nouvelle IA Google atteint le top 2 sur Chatbot Arena : découvrez le numéro 1 ! a été publié sur LEBIGDATA.FR.

OpenAI prépare une nouvelle révolution dans le domaine de l’intelligence artificielle avec Orion. Suite au succès spectaculaire de GPT-4, l’excitation autour de ce dernier reste intense. Ce modèle linguistique avancé appliqué dans divers usages est sur le point d’être lancé. Je vous explique tout.

OpenAI Orion, le modèle IA derrière ChatGPT 5

Objet de nombreuses spéculations, OpenAI Orion ne se contente pas d’être une simple mise à jour de GPT-4. Ce modèle IA est conçu pour être une transformation du langage naturel à un tout autre niveau. Les avancements analytiques apportés par OpenAI au fil des années sont à leur apogée.

Pour comprendre comment Orion surpasse ses prédécesseurs, il faut regarder l’historique des différentes versions de ChatGPT. Depuis l’introduction de GPT-2 en 2019, chaque mise à jour apporte des améliorations significatives en termes de compréhension et de génération du langage. GPT-3 avait déjà étonné par sa capacité à produire du texte d’une manière qui semblait quasiment humaine. Avec GPT-4, OpenAI a franchi une étape décisive grâce à un processus computationnel sophistiqué.

Orion n’arrive pas seul : OpenAI Strawberry est en route

Faisant la fierté d’OpenAI, Orion pousse ses limites encore plus loin. Effectivement, il intègre les acquis de ses prédécesseurs, mais aussi de nouvelles compétences. Ces capacités technologiques cumulées permettent une interaction plus fluide et intuitive avec ses utilisateurs. Le but ultime est de créer un partenaire capable de participer à des discussions complexes, de résoudre des problèmes et même d’élaborer des stratégies.

Point focal de cette nouveauté IA, Strawberry est également connue pour ses prouesses technologiques. Grâce à sa logique avancée et sa précision, ce modèle d’intelligence artificielle peut facilement résoudre les tâches les plus complexes. C’est la raison pour laquelle son arrivée prochaine dans le système ChatGPT ne surprend plus le public.

Grâce à Strawberry, le chatbot GPT-5 égalise l’intelligence d’un humain. Outre le fait d’être un as des calculs et du code, ce programme IA est aussi doué pour effectuer des recherches approfondies. Il pourra même élaborer des stratégies, planifier des tâches ou manier des données qualifiées.

Par ailleurs, Strawberry fait écho à STaR (Self-Taught Reasoner). Il s’agit d’une technique de Stanford qui cherche à affiner la réflexion des IA. Cette similitude annonce de belles avancées dans ce domaine. Grâce à sa synergie avec Orion, OpenAI espère réduire les erreurs et dans la foulée améliorer les performances du futur modèle IA.

Un projet qui aurait demandé quelques milliards de dollars

Pour comprendre l’ampleur des efforts nécessaires à la création d’Orion, il est crucial de regarder les chiffres. L’entraînement du nouveau modèle d’IA a coûté pas moins de 6,6 milliards de dollars, selon les suppositions. Ce chiffre reste à vérifier, mais l’investissement couvre divers aspects. Il a permis de financer l’infrastructure informatique, payer les équipes de recherche, acquérir les données d’entraînement massives et régler la consommation énergétique.

Ce montant souligne l’importance accordée au projet, mais aussi l’engagement d’OpenAI à rester à la pointe de l’innovation en intelligence artificielle. Tous ces investissements visent à garantir qu’Orion soit bien plus qu’un simple successeur de GPT-4. Sam Altman et son équipe ambitionnent véritablement de définir une nouvelle norme dans le domaine.

Les développeurs ont travaillé sans relâche pour créer des algorithmes sophistiqués et optimiser chaque aspect du système, des réseaux neuronaux aux techniques de régularisation utilisées. C’est ce genre d’investissement qui permet de faire évoluer la technologie à des niveaux jusque-là inaccessibles.

À titre de comparaison, le modèle GPT-3, lancé en juin 2020, a demandé environ 12 millions de dollars. Les coûts opérationnels pour maintenir ChatGPT en fonctionnement sont également élevés, estimés à 700 000 dollars par jour. Cela est dû à la puissance de calcul nécessaire pour traiter les requêtes des utilisateurs de manière efficace.

Une arrivée planifiée pour décembre 2024

La date marquée d’une pierre blanche pour tous les passionnés d’IA est décembre 2024. À cette période, OpenAI prévoit de lancer officiellement Orion. Cette échéance suscite une énorme anticipation, car elle promet de nouvelles fonctionnalités et améliorations, mais aussi des implications profondes pour de nombreux secteurs industriels.

Annoncée comme la plus puissante IA du moment, OpenAI Orion devrait introduire des capacités inédites dans la génération et l’analyse du langage. Attendez-vous à voir des applications allant de la création de contenu ultra-réaliste à l’assistance personnalisée dans des contextes variés, y compris le médical et le juridique. Chaque interaction pourrait devenir plus riche et plus naturelle grâce à l’intelligence supérieure d’Orion.

Le lancement coïncide également avec plusieurs autres prévisions de la part des experts. Ils anticipent une montée en flèche de l’intégration de modèles IA dans les solutions quotidiennes. Cela renforce davantage l’omniprésence de ces technologies dans nos vies. Les attentes autour d’Orion sont élevées et il est probable que cette IA surpassera même les estimations les plus optimistes.

Les fonctionnalités attendues avant la fin de l’année

Entraîné par OpenAI Orion et Strawberry, GPT-5 introduit plusieurs fonctionnalités inédites qui le distinguent de ses prédécesseurs. Il prend en charge le format vidéo, en plus du texte, de la parole, du code et des images. Ce sera alors le premier modèle d’OpenAI à cumuler autant de fonctionnalités. Il est conçu pour être plus fiable et précis, avec une meilleure vérification de la véracité des informations.

La personnalisation accrue permet d’adapter GPT-5 à des tâches spécifiques grâce à des modules dédiés. De plus, une analyse contextuelle améliorée offre une interaction plus fluide et naturelle, ce qui rend les échanges plus intuitifs. Enfin, GPT-5 reconnaît et signale ses propres incertitudes, ce qui améliore la transparence des réponses et renforce la confiance des utilisateurs. Cette innovation constitue un bond en avant pour l’intelligence artificielle. Elle transforme radicalement les interactions homme-machine.

Une intelligence artificielle conjointement développée avec Microsoft

Dans ce contexte, il convient de noter un partenariat stratégique crucial. OpenAI collabore étroitement avec Microsoft dans le développement d’Orion. Ce rapprochement symbolise une synergie technologique d’envergure. Si OpenAI apporte son expertise en matière de modèles de langage naturel, Microsoft offre une infrastructure technologique puissante et des ressources logicielles robustes qui accélèrent le processus de développement et de déploiement.

Ce partenariat stratégique vise à maximiser l’impact d’Orion à travers différents canaux. On peut, par exemple, s’attendre à une intégration profonde d’Orion dans les produits Microsoft, tels que Windows et Azure. Une telle collaboration assure non seulement une diffusion large et immédiate du modèle, mais aussi une adaptation spécifique aux écosystèmes professionnels et personnels courants.

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Cette nouvelle IA Microsoft va révolutionner les métiers de la santé !

Les spécialistes du monde entier suivent de près ce développement et s’accordent à dire que cette initiative profite à toutes les parties impliquées. Microsoft, ayant déjà investi massivement dans les infrastructures cloud et les outils de productivité, permet à OpenAI de mener des expérimentations à grande échelle, ce qui facilite l’amélioration continue d’Orion.

Les alternatives à OpenAI Orion et GPT-5

Google DeepMind, la concurrente la plus sérieuse

Fondée par Demis Hassabis et Shane Legg, Google DeepMind s’est imposée dans le domaine de l’intelligence artificielle grâce à ses avancées impressionnantes. Leur modèle AlphaGo a marqué l’histoire en battant des champions humains au jeu de Go, un exploit qui semblait impossible il y a encore quelques années.

Dès le début, ce modèle IA vise à surpasser, même les attentes les plus élevées. Sa capacité à maîtriser plusieurs jeux de données complexes sans instruction spécifique montre la puissance et la flexibilité de cette intelligence artificielle. Ces succès illustrent que DeepMind pourrait très bien détrôner ChatGPT. 

Baidu, une adversaire venue d’orient

En Asie, Baidu se positionne comme un challenger puissant à OpenAI Orion. Réputée pour sa domination sur le marché des moteurs de recherche en Chine, l’entreprise ne se repose pas sur ses lauriers. À travers Baidu Brain, elle développe activement des modèles d’intelligence artificielle avancés utilisés dans diverses applications pratiques allant de la reconnaissance vocale à la conduite autonome.

Baidu mise sur une technologie poussée, combinée à une immense quantité de données locales, pour perfectionner ses plateformes. Leurs laboratoires d’IA collaborent étroitement avec des institutions académiques et assurent une expertise scientifique à la hauteur des défis mondiaux. La vision stratégique de Baidu inclut la domination du paysage technologique chinois, mais aussi le fait de s’imposer à l’international. Leur ambition transparaît dans des projets comme Apollo, leur plateforme ouverte de conduite autonome.

Facebook AI Research (FAIR) et son empreinte numérique

Développée par Meta, Facebook AI Research (FAIR) développe des modèles d’intelligence artificielle polyvalents. FAIR se distingue particulièrement dans le domaine de la vision par ordinateur et de la traduction automatique, domaines cruciaux pour améliorer l’interaction utilisateur sur les plateformes numériques.

La force de l’entraînement avec données synthétiques de FAIR permet d’affiner constamment leurs algorithmes. Cela réduit ainsi certaines contraintes liées aux données réelles. Emmené par une équipe de chercheurs renommés et soutenu par des ressources colossales, FAIR représente un concurrent redoutable sur le chemin d’OpenAI Orion.

Parmi les projets phares de FAIR figure BlenderBot, conçu pour converser de manière naturelle avec les utilisateurs tout en comprenant le contexte. Il s’agit d’un atout certain face aux concurrents du marché des assistants virtuels. Leur approche proactive et centrée sur l’utilisateur final ajoute une dimension intéressante dans cette bataille IA.

Cet article OpenAI Orion, le successeur de ChatGPT 4 arrive ! a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Jusqu'à présent limitée à des tâches spécialisées, l'IA commence à transcender ces frontières pour embrasser la créativité, guidée par un laboratoire avant-gardiste.

L'intelligence artificielle s'améliore de jour en jour, mais atteindra-t-elle le seuil de la création artistique ? Un laboratoire ambitieux se penche sur cette question, en cherchant à donner à l'IA une capacité unique : celle de créer. Voici comment ils envisagent de transformer l'intelligence artificielle en une entité capable d'inventivité.

L'exploration : le moteur de la créativité de l'IA

Nous, les humains, sommes naturellement curieux. Cette curiosité, une fois de plus, est la clé de notre créativité. Elle nous pousse à explorer, à tester, à découvrir.

En ce sens, l'IA doit, comme nous, embrasser l'inconnu pour devenir véritablement innovante. Mais, alors, comment l'IA peut-elle choisir les meilleures voies à explorer ?

Le concept est à la fois simple et audacieux : utiliser des modèles de langage (LLM) pour guider l'IA. Ces modèles, entraînés sur d'innombrables textes humains, permettent à l'IA de décider ce qui mérite d'être exploré.

Selon Tim Rocktäschel, spécialiste chez Google DeepMind, ces avancées sont cruciales. Pourtant, certains redoutent que l'IA, une fois libérée, ne suive des chemins inattendus… Hélas, le potentiel de dérive est bien réel.

Intelligent Go-Explore

Auparavant, l'exploration par l'IA était limitée… Les systèmes se basaient sur des règles fixes, manquant de flexibilité. Prenons le cas de Go-Explore, créé en 2018, qui avait permis une première percée. Cependant, ses choix restaient rigides, dépendants de règles préétablies.

Alors, pour repousser ces limites, le laboratoire a développé Intelligent Go-Explore (IGE). Ce système utilise GPT-4, un modèle de langage puissant, pour identifier les pistes les plus prometteuses. Autrement dit, l'IA devient capable de décider intelligemment où explorer.

Lors des tests, l'IA devait déchiffrer des énigmes dans un monde virtuel en grille. Face à ces défis, IGE a surpassé toutes les autres méthodes, remportant 22 parties sur 25 dans un test de collecte de pièces. C'est d'ailleurs en s'appuyant sur des choix itératifs que l'IA a réussi.

Selon les chercheurs, ce système pourrait, sans doute, un jour révolutionner la découverte de médicaments ou de matériaux… Quel que soit le domaine, les implications sont vastes.

OMNI-EPIC : l'IA qui invente ses propres défis

Pourquoi se contenter de résoudre des tâches existantes ? Avec OMNI-EPIC, l'IA franchit un nouveau cap : elle crée elle-même ses défis. Une fois de plus, l'IA dépasse ses limites.

Les tâches déjà connues ne suffisent plus pour stimuler sa créativité. Face à cela, OMNI-EPIC propose des défis inédits, poussant l'IA à se surpasser.

Ce système utilise des modèles de langage pour créer de nouvelles tâches basées sur des expériences précédentes. Il évalue ensuite si ces tâches sont intéressantes, c'est-à-dire, nouvelles créatives, utiles et adaptées. Selon la pertinence, l'IA s'entraîne, et la tâche est alors enregistrée.

Prenons le cas de ces environnements virtuels, où OMNI-EPIC a enrichi l'archive avec des défis variés. Chaque activité est détaillée par une description et associée à un code informatique spécifique. Autrement dit, l'IA progresse en créant des défis de plus en plus complexes.

Les défis et les promesses d'une IA créative

Malheureusement, toute innovation n'est pas sans risque… Créer une IA créative pose de grandes questions. Encore une fois, l'intelligence artificielle a le potentiel de surpasser les capacités humaines, mais à quel coût ? Alors, que se passerait-il si elle développait des idées radicalement différentes des nôtres ?

Face à ces incertitudes, certains experts s'inquiètent. Pour cause, une IA ouverte pourrait un jour échapper à notre contrôle. Pourtant, des chercheurs comme Clune estiment que l'ouverture est essentielle.

Selon eux, une intelligence artificielle capable d'explorer librement pourrait révéler des solutions inattendues et précieuses. Néanmoins, l'équilibre est fragile, et les risques sont bien réels.

En ce sens, bien que les systèmes actuels soient encore limités, ils montrent déjà des capacités prometteuses. Certes, l'intelligence artificielle ne fait que reproduire ce qu'elle a appris des humains mais, l'innovation commence à poindre. Alors, que pourrait-elle accomplir si elle devenait vraiment autonome ?

Et vous, croyez-vous que l'IA puisse vraiment devenir créative ? N'hésitez pas à laisser un commentaire !

Cet article Ce labo veut donner à l’IA le sens de la créativité : voici comment a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Il y a encore quelques années, un robot qui terrasse les pros du Ping-Pong n'était qu'un rêve. Mais avec son bras robotisé boosté d'IA, Google DeepMind vient de complètement changer la donne.  

Google DeepMind vient de réaliser ce que des générations de chercheurs en robotique n'avaient pu accomplir : un robot capable de rivaliser avec des humains au Ping-Pong. Le moins qu'on puisse dire c'est que cet exploit risque de bouleverser le monde du sport.

Un robot performant au Ping-Pong  : une avancée technologique qui redéfinit les limites

Lorsqu'on évoque les jeux dominés par l'IA, les échecs et le go viennent immédiatement à l'esprit. Mais qui aurait cru qu'une machine pourrait un jour terrasser des amateurs de Ping-pong confirmés ? Et pourtant, c'est désormais chose faite. 

Google DeepMind a équipé son bras artificiel de caméras pouvant réagir rapidement et réaliser des mouvements complexes. Il est aussi doté d'intelligence artificielle ingurgitant d'énormes quantités de données sur les différents états des balles en mouvement. À noter que des simulations virtuelles ont été effectuées pour entraîner l'IA à maîtriser le renvoi de balle, peu importe la stratégie de l'adversaire.

Ce robot ne se contente donc pas de renvoyer la balle. Grâce à l'IA, il  analyse la situation et agit avec une précision implacable, ce qui lui donne un avantage face à des amateurs. Imaginez jouer contre une machine qui connaît tous vos coups avant même que vous ne les exécutiez…

Est-ce l'annonce du bouleversement des compétitions sportives ?

Même si cette machine a démontré sa capacité à battre des amateurs expérimentés, il reste encore du chemin à parcourir pour rivaliser avec les meilleurs pongistes. Lors d'un tournoi, organisé pour évaluer ses performances, elle a remporté 13 des 29 matchs disputés, soit un taux de réussite de 45 %. Ce résultat, bien que très performant, montre qu'il n'a pas encore atteint le niveau des joueurs professionnels.

Cependant, cette avancée technologique pourrait marquer le début d'une nouvelle ère. Et sachant qu'elle est boostée par une IA, à force de jouer, cette machine affinera peut-être ses techniques, perfectionnera ses stratégies et finira par surpasser les grands champions comme Félix Lebrun. Qu'en pensez-vous ?

Cet article Plus fort que Félix Lebrun ? Le robot de Google terrasse les pros du Ping-Pong  a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Microsoft et OpenAI, jadis un duo de choc en intelligence artificielle, semblent s'éloigner l'un l'autre. Ce qui était une collaboration fructueuse prend des allures de compétition. Zoom sur cette intrigue !

L'intelligence artificielle est en pleine effervescence, et les alliances entre les géants du secteur peuvent vite se transformer en duel. Dès lors, c'est ce qui paraît se passer entre Microsoft et OpenAI. Microsoft, qui a longtemps dominé les investissements dans OpenAI, a l'air de céder la place à une nouvelle ère de rivalités. Attention ! Une véritable guerre froide de l'IA se profile à l'horizon.

Microsoft et OpenAI : une entente mise à mal

Le partenariat entre Microsoft et OpenAI a donné naissance à des outils révolutionnaires, comme ChatGPT. Toutefois, les récentes annonces de la startup d'IA, notamment le lancement de SearchGPT, ont menacé cette collaboration. Microsoft, qui a développé son propre chatbot, Copilot, voit désormais OpenAI comme un concurrent direct.

Le rapport annuel de Microsoft, publié ce mardi, dévoile OpenAI parmi ses concurrents. Ainsi, OpenAI y rejoint des titans du secteur comme Amazon, Apple, Google et Meta. Cela marque un tournant dans la relation entre les deux entreprises.

Même si les deux entreprises sont des alliées, ils ont des objectifs stratégiques différents. Microsoft, avec son écosystème Azure, cherche à dominer le cloud et l'IA d'entreprise. OpenAI, quant à elle, veut démocratiser l'IA et développer des modèles de langage toujours plus performants. Ces divergences d'intérêts expliquent donc la tension actuelle.

Un jeu de chaise musicale au sommet

Les mouvements des dirigeants au sein de Microsoft et OpenAI ont également contribué à cette nouvelle compétition. Le départ de Sam Altman d'OpenAI, suivi de son retour, a créé une instabilité. Par conséquent, cela a donc eu des répercussions sur le partenariat. De même, Microsoft a recruté Mustafa Suleyman, un ancien de DeepMind. Cela a renforcé les ambitions de l'entreprise dans le domaine de l'IA.

Si le partenariat n'est pas rompu, il est indéniablement fragilisé. Cette nouvelle donne pourrait avoir des conséquences importantes pour le développement de l'IA. Par ailleurs, cela offrirait de nouvelles opportunités aux consommateurs.

Et vous ? Que pensez-vous de cette guerre froide entre Microsoft et OpenAI ? Partagez vos avis en commentaire !

Cet article Microsoft déclare officiellement la guerre à OpenAI : voici ce qui va changer a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Vous êtes impressionné par ChatGPT ? Ce n'est que le début de la révolution IA. Des sources anonymes viennent de révéler le plan secret d'OpenAI pour créer l'intelligence artificielle générale surpassant l'humaine, et voici les 5 étapes de ce projet qui nous attendent à l'avenir !

Avec plusieurs millions d'utilisateurs de ChatGPT, OpenAI s'est imposée comme l'un des principaux leaders de l'industrie de l'intelligence artificielle.

Toutefois, sa vision s'étend bien au-delà des outils et modèles actuels comme GPT-4. Depuis sa création, son but ultime est de créer une « superintelligence artificielle » supérieure au cerveau humain…

Selon plusieurs sources anonymes interrogées par Bloomberg dans un nouvel article, OpenAI a déterminé 5 étapes pour atteindre l'AGI : l'intelligence artificielle générale, graal ultime des chercheurs de ce domaine.

Or, nous ne sommes actuellement qu'à la deuxième étape : la création des « raisonneurs ». Comme nous vous l'expliquions dans cet article publié en mai 2024, les ténors de l'industrie comme OpenAI et Meta s'apprêtent à lancer les 1ères IA capables de raisonner.

Il s'agit de modèles capables d'accomplir des tâches de résolution de problèmes, à la manière d'un humain diplômé d'un doctorat.

En effet, la CTO d'OpenAI Mira Murati a précédemment annoncé que le prochain modèle serait aussi intelligent qu'un doctorant sur de nombreux sujets. Il s'agira probablement de GPT-5, dont le lancement est attendu pour 2025.

Néanmoins, une véritable AGI sera bien plus avancée qu'un tel modèle. Elle sera tout bonnement capable de surpasser l'humain sur n'importe quelle tâche.

Cette IA sera dotée d'une compréhension générale du monde, et de capacités de pensée et de raisonnement qui lui permettront de réaliser des actions dans le monde réel sans avoir besoin d'être supervisée.

Un si haut niveau d'intelligence est indispensable pour les cas d'usage de l'IA comme les véritables voitures autonomes, les robots humanoïdes capables de travailler aux côtés des humains, ou les assistants personnels du futur.

Outre OpenAI, les autres géants de l'IA comme Anthropic et Google DeepMind se fixent eux aussi pour objectif de créer une AGI. Et les outils qu'ils déploient à l'heure actuelle ne sont que les marches de l'escalier qui mène à ce but.

Alors, après les IA qui raisonnent, quelles sont les étapes suivantes vers la création d'un AGI ? C'est ce que révèle la feuille de route secrètement élaborée par OpenAI, qui vient d'être révélée par Bloomberg.

Première étape : les chatbots comme ChatGPT

La toute première étape, qu'on peut aussi considérer comme le premier niveau de l'intelligence artificielle, est celle des chatbots.

Il s'agit tout simplement des IA dotées de langage conversationnel. Ce cap a été franchi depuis bien longtemps avec GPT-3.5 et la première version de ChatGPT fin 2022.

Même avant cet outil au succès retentissant, il existait déjà des chatbots dont le niveau était toutefois moins élevé. Cette technologie a permis de passer de simples assistants vocaux comme Siri ou Alexa à de véritables chatbots comme ChatGPT ou Gemini.

Actuellement, les chatbots les plus avancés sont les modèles multimodaux de dernière génération comme GPT-4o, Gemini Pro 1.5 ou Claude Sonnet 3.5.

Ils sont capables de tenir de longues conversations complexes, en plusieurs étapes, de garder des informations en mémoire et même de raisonner dans une certaine mesure. Ce qui nous amène à la prochaine évolution…

Les raisonneurs, le type d'IA qui va marquer 2025 vidéo ia qui raisonnent

Comme évoqué en début d'article, la deuxième étape est celle des raisonneurs. Il s'agit selon OpenAI d'IA capables de résoudre des problèmes au même niveau qu'un humain, sur une large gamme de domaines.

Les modèles actuels de dernière génération peuvent déjà résoudre des problèmes avec le même niveau qu'un humain, mais uniquement sur des tâches spécifiques.

Aucune n'a atteint ce niveau de capacité sur des tâches générales. On peut donc s'attendre à ce que ce second palier soit atteint d'ici la fin de l'année 2024 ou le début 2025, avec GPT-4.5 ou GPT-5.

De même, Anthropic devrait lancer Claude Opus 3.5 dans les mois à venir, et Google prépare Gemini Ultra 1.5. Ces trois IA devraient être les premiers raisonneurs.

Les agents, prochain cap de la révolution IA

Par la suite, les modèles IA devraient commencer à obtenir la capacité de créer du contenu ou d'effectuer des actions sans « input » humain.

Cela signifie qu'ils seront capables d'agir sans prompt spécifique, juste avec une direction générale donnée par l'humain.

Lors d'une récente interview, Sam Altman a laissé entendre que GPT-5 pourrait être l'un des premiers systèmes IA basés sur un agent.

Plusieurs autres entreprises développent des agents IA, dont Cognition et son outil Devin permettant de générer du code.

Toutefois, ce logiciel n'est pas un véritable agent. Il utilise les modèles existants, les prompting et des ensembles d'instructions pour agir de façon plus autonome que les chatbots.

Les innovateurs, des IA capables de créer et d'inventer

Nous en arrivons à la quatrième étape, qui n'avait jamais encore été évoquée jusqu'à présent par OpenAI ou par l'un de ses concurrents.

Il s'agit des innovateurs : un type d'IA plus innovant et capable « d'aider à inventer ». À ce stade, plutôt que de simplement puiser dans ce qui a déjà été créé ou partagé, l'intelligence artificielle pourra apporter sa pierre à l'édifice de la connaissance humaine.

Par exemple, on peut s'attendre à ce qu'une IA invente son propre langage en partant de zéro. Ces capacités pourraient même permettre de créer des scénarios de films totalement novateurs, ou même des technologies innovantes !

Rappelons qu'OpenAI a noué un partenariat avec le Los Alamos National Laboratory pour accélérer la recherche en biosciences basée sur l'IA. Cela pourrait être un premier pas vers les IA innovatrices…

Les organisations, dernière étape du plan et naissance de l'AGI

L'étape finale est celle à laquelle on pourra considérer que l'AGI a enfin été atteinte. À ce stade, une intelligence artificielle sera capable de diriger une entreprise entière sans la moindre intervention humaine.

Pour atteindre ce niveau, elle aura besoin de toutes les capacités des paliers précédents, mais également d'une intelligence plus large.

En effet, diriger une organisation requiert d'être capable de comprendre toutes ses parties indépendantes et la façon dont elles fonctionnent ensemble.

Dès lors, les IA seront capables de lancer leurs propres entreprises et de devenir des acteurs économiques à part entière dans nos sociétés…

Elles pourront lancer leurs propres services et produits, stimulant la croissance et la consommation tout en provoquant un bouleversement du marché de l'emploi.

On ne peut qu'espérer que les gouvernements réagissent de manière adéquate, par exemple en instaurant un revenu universel pour compenser la perte d'utilité du travail humain.

Une question se pose : quand verra-t-on apparaître la première AGI ? À plusieurs reprises, Sam Altman a affirmé qu'elle sera créée d'ici la fin de la décennie. Autant dire que le monde va considérablement changer d'ici 2030…

Et vous, qu'en pensez-vous ? L'AGI va-t-elle vraiment bouleverser nos vies ? À quelle date pensez-vous qu'elle puisse apparaître ? Partagez votre avis en commentaire !

Cet article OpenAI a un plan secret pour créer l’IA supérieure à l’humain ! Voici les 5 étapes a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Les niveaux de QI des agents d'intelligence artificielle (IA) actuels sont comparables à ceux des chats domestiques. Demis Hassabis, PDG de Google DeepMind, a affirmé cela lors de la conférence Future of Britain 2024.

« Nous n'en sommes même pas encore à l'intelligence féline, en tant que système général. », a déclaré Hassabis. Bien que la recherche progresse rapidement, il reste encore un long chemin à parcourir.

Une réflexion avec Tony Blair

Lors de cette conférence, Hassabis a discuté avec Tony Blair, ancien Premier ministre britannique. Cette discussion a mis en lumière les différences entre l'intelligence artificielle générale (AGI) et l'intelligence actuelle des systèmes d'IA. Selon Hassabis, une IA peut écrire ou peindre de manière convaincante, mais elle n'a pas encore une intelligence générale comme celle d'un chat domestique.

Hassabis a souligné les défis majeurs à surmonter pour atteindre une AGI de niveau humain. Ces défis incluent la planification, la mémoire, l'utilisation d'outils et le questionnement intelligent. Malgré les progrès dans certains domaines, notamment les jeux où l'IA surpasse les meilleurs humains, une intelligence de niveau humain reste hors de portée.

Le potentiel de l'IA à transformer nos vies est immense, selon Hassabis. Il compare son impact potentiel à celui de la révolution industrielle ou de la maîtrise du feu et de l'électricité. L'IA pourrait accélérer les découvertes scientifiques dans des domaines tels que l'énergie, la science des matériaux, les soins de santé, le climat et les mathématiques.

Project Astra, qu'est-ce que c'est ?

Hassabis a présenté Project Astra, un projet de DeepMind visant à libérer l'IA des contraintes actuelles. Contrairement à des chatbots comme ChatGPT ou Google Gemini, Project Astra vise à créer un « agent IA universel ». Cet agent connaîtra mieux la situation, l'environnement, les préférences et l'historique d'un utilisateur afin de rendre l'IA plus utile au quotidien.

L'investissement en IA

La recherche en AGI progresse grâce à d'énormes investissements en argent et en calcul. Certains s'attendent à ce que l'AGI éclipse l'intelligence humaine dans les cinq prochaines années. Hassabis reste optimiste quant à l'avenir de l'IA et son potentiel à transformer notre monde de manière significative.

Bien que la recherche en AGI progresse rapidement, Hassabis admet que nous sommes loin d'une intelligence de niveau humain dans tous les domaines. Il reconnaît que de grandes avancées et une mise à l'échelle des calculs sont nécessaires pour atteindre ce niveau. Les obstacles actuels nécessitent encore beaucoup de travail et d'innovation.

En somme, bien que les IA actuelles n'aient que le niveau de QI d'un chat, leur potentiel futur est immense. Grâce à des projets comme Project Astra et à des investissements massifs, l'avenir de l'IA semble prometteur. Les progrès rapides nous rapprochent de plus en plus de l'atteinte d'une intelligence artificielle générale. Les prochaines années seront cruciales pour voir si l'AGI pourra un jour égaler ou même surpasser l'intelligence humaine.

Cet article Bien que l’IA nous facilite la vie, elle n’a que l’intelligence d’un chat … Selon Demis Hassabis a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Coup marketing ou véritable initiative de partage. Peu importe la raison, Google vient de nous donner un petit aperçu de la performance de Gemini. Cette IA est plus surprenante que vous ne le pensez.

Google à l'aide de Gemini est sur le point de prendre la place de leader dans le domaine de la robotique. L'entreprise américaine a boosté ses machines pour qu'elles soient plus intelligentes et autonomes. En suivant la logique, Google devait tenir le secret de la réussite pour avoir un pas d'avance sur ses rivaux. Mais elle vient de faire une approche étonnante. Tout savoir.

Google Gemini X Robots RT-2 : comment ça marche ?

Ce n'est plus une surprise pour personne. Google a une équipe spécialisée dans la robotique chez DeepMind. Cette dernière a créé les modèles RT-2. Cependant, ces humanoïdes sont dotés d'une capacité qui avoisine celles des humains.

Pour arriver à cet exploit, les ingénieurs de DeepMind ont utilisé Gemini 1.5 Pro. Tout se base sur le langage naturel. Cette technologie permet aux robots de mieux s'orienter dans l'espace, tout en effectuant des tâches complexes.

L'IA, à travers une caméra spéciale, capture la zone d'action. Entrepôts, bureaux, maisons, ou autres. Le robot peut ensuite analyser cet environnement afin de choisir les mouvements les plus efficaces.

C'est une avancée considérable, car l'utilisateur aura un vrai assistant polyvalent. Par exemple, on peut demander au robot de trouver l'emplacement d'un smartphone. Il le récupérera en quelques secondes. Cependant, cet humanoïde de Google doit s'entraîner pour mieux maîtriser son entourage.

Le robot le plus rapide et le plus précis du marché ?

Google DeepMind a expliqué les prouesses de Gemini sur ses robots. Selon des spécialistes, les RT-2 ont mis 10 secondes pour examiner les requêtes des utilisateurs. C'était le temps de latence le plus court. En moyenne, la durée de traitement est entre 10 à 30 secondes.

De plus, l'IA a boosté la précision de ces robots. Seuls 10 % des requêtes ont été mal interprétées. Le taux de réussite est de 90 %. Toutefois, ces tests ne prenaient pas en compte une situation réelle chez les utilisateurs.

Voici un petit aperçu des démonstrations de Google. Les chercheurs ont voulu connaître les capacités de navigation des RT-2. Ils ont mis plusieurs canettes de Coca-Cola sur une table. Après, ces testeurs ont demandé au robot de dénicher leur boisson favorite dans le frigo.

Avec le traitement de langage naturel de Gemini 1,5 Pro, et la caméra, le RT-2 a su ses prochaines actions. Se diriger vers le frigo, trouver une canette de Coca-Cola, et revenir vers l'utilisateur.

Certes, il y a eu quelques bugs durant ces tests. De plus, le temps de traitement de 30 secondes est assez long. DeepMind devrait alors améliorer ses points avant de lancer ses innovations sur le marché.

Avec les RT-2, les Figure 01, et les autres humanoïdes, est-ce qu'on va entrer dans l'ère des robots IA ? Quels sont les dangers de cette évolution ? On aimerait avoir vos avis dans les commentaires. 

Cet article Google révèle comment l’IA Gemini rend ses robots hyper intelligents 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.

Le laboratoire DeepMind de Google a réalisé une avancée significative dans le domaine de l'intelligence artificielle générative. Ses chercheurs viennent de mettre au point un système appelé V2A, capable de produire des bandes sonores, des effets sonores et des dialogues pour accompagner des vidéos.

Jusqu'à présent, les modèles d'IA existants parvenaient à générer des vidéos, mais restaient muets, incapables de créer le moindre son pour les accompagner. DeepMind a réussi à combler cette lacune grâce à son système V2A, pour « video-to-audio« . Cette avancée technologique pourrait bien révolutionner le monde de la production audiovisuelle.

Comment fonctionne le système V2A ?

Le système V2A repose sur un modèle d'IA entraîné à partir d'un vaste ensemble de données composé de sons, de transcriptions de dialogues et de séquences vidéo. Un entraînement très poussé qui lui permet d'analyser les pixels bruts d'une vidéo et de générer un accompagnement sonore parfaitement synchronisé.

Que ce soit une bande sonore musicale, des effets sonores ou encore des dialogues, tout peut être créé par cette IA pour s'accorder à un contenu visuel. Et le plus étonnant est que cette génération audio peut s'effectuer sans aucune description textuelle préalable.

Limitations actuelles

Si cette technologie ouvre des perspectives prometteuses, notamment dans le domaine de la préservation du patrimoine audiovisuel, sa qualité n'est pas encore parfaite. DeepMind reconnaît que le résultat sonore généré par son IA manque pour l'instant de naturel et de réalisme.

Le système peine notamment à traiter les vidéos dégradées ou comportant des artefacts. Des améliorations sont donc encore nécessaires avant une éventuelle diffusion à grande échelle. De fait, DeepMind n'envisage pas de rendre V2A accessible au grand public pour l'instant.

L'entreprise souhaite par ailleurs mener des évaluations approfondies sur la sécurité et les impacts éthiques potentiels de son puissant système. Celui-ci pourrait être aisément détourné pour produire du contenu parodique, diffamatoire ou portant atteinte aux droits d'auteur sans l'accord des ayants droit. Des consultations sont en cours auprès de professionnels des médias audiovisuels.

Emplois audiovisuels menacés

Au-delà des défis techniques, V2A et les technologies similaires soulèvent des interrogations sur leur influence future dans l'industrie cinématographique et audiovisuelle. Si ces outils venaient à se généraliser, ils pourraient potentiellement menacer de nombreux métiers créatifs liés à la production audiovisuelle.

Les compositeurs de musiques de films, les créateurs de bruitages et d'effets sonores ou encore les acteurs de doublage pourraient voir leurs services rendus largement superflus par des systèmes d'IA capables de générer automatiquement ces éléments audio. Un risque de déqualification et de perte d'emplois massifs planerait alors sur ces professions.

Face à ces menaces, l'industrie devra se préparer et réfléchir à un cadre réglementaire et juridique encadrant l'usage de ces technologies. Des mesures de protection de l'emploi et de la propriété intellectuelle devront être mises en place.

Cet article V2A par DeepMind : Quand l’IA met le son dans l’image a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Mistral AI a besoin de plus de puissance de calcul pour ses modèles. La start-up parisienne peut se rapprocher d'OpenAI avec les fonds suffisants.

Un an après sa création, le numéro un français de l'intelligence artificielle générative bénéficie encore de toute la confiance des créanciers. C'est une impressionnante levée de fonds en série B que la start-up réalise cette semaine. Mistral AI va se servir de 600 millions d'euros pour augmenter la puissance de calcul pour développer ses grands modèles de langage (LLM).

Le public voit une progression fulgurante de l'intelligence artificielle. La technologie voit ses capacités se renforcer significativement au fil des années.

Ce que le public ne voit pas, les ressources mobilisées pour permettre ces avancées. Le développement de la technologie requiert des investissements colossaux.

600 millions d'euros semblent déjà être une très grosse enveloppe. En revanche, ce n'est rien comparé aux milliards de dollars déboursés par les géants américains de la tech.

Un champion français plein de promesses

L'aventure Mistral AI commence en 2023, en milieu d'année plus précisément. Son lancement attire l'attention des médias avant même la sortie de son premier LLM.

Il y a une raison à cet intérêt soudain de la presse. Les noms de ses fondateurs — Guillaume Lample, Timothée Lacroix et Arthur Mensch — sont assez connus dans l'industrie de l'intelligence artificielle.

Précisons que Lample et Lacroix sont des anciens de Meta, la maison mère de Facebook. Mensch, quant à lui, a travaillé pour DeepMind, le laboratoire de Google dédié à l'IA.

Pour son lancement, la start-up parisienne avait déjà impressionné en arrivant rapidement à lever plus de 480 millions d'euros en série A. La nouvelle enveloppe va désormais lui permettre de passer à l'étape suivante de son projet.

Mistral AI avec des géants américains de la tech

Mistral AI possède aujourd'hui une renommée dans le secteur. Rappelons que la start-up a déjà lancé sept modèles, dont plusieurs disponibles en open source.

Elle a également à son actif un chatbot génératif nommé Le Chat. La start-up propose une plateforme dédiée aux développeurs pour le déploiement et la personnalisation de solutions d'intelligence artificielle générative.

En parallèle, Mistral AI possède des partenaires comme Microsoft et Amazon. Grâce à leurs plateformes cloud, le champion français peut offrir aux entreprises un accès à ses LLM.

Le spécialiste parisien de l'IA a besoin de cette diversification pour son développement. Sans cela, il ne peut réaliser son ambition de concurrencer OpenAI, la start-up américaine derrière le développement du populaire ChatGPT.

Le défi de la hausse de la puissance de calcul

Après l'annonce de sa levée de fonds réussie, Mistral AI explique dans un communiqué sa volonté d'accéder à une capacité de calcul plus massive. Soulignons que l'entraînement des LLM nécessite une puissance de calcul significative.

Cela implique, dans un premier temps, de disposer des fonds considérables. Ensuite, il faut conclure des accords avec des entreprises disposant de cette ressource.

Les géants américains du numérique — notamment Meta, Google et Microsoft — possèdent l'avantage de disposer de leurs propres serveurs. Cela constitue un atout par rapport aux start-ups comme Mistral AI.

« Pour utiliser le supercalculateur Jean Zay du Genci, ou celui européen EuroHPC, les start-up doivent se mettre sur liste d'attente », déplore l'association Hub France IA.

Un handicap surmontable d'après vous ?

Cet article Encore 600 millions € pour Mistral AI ! Retour sur la success story française a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Est-ce que la France veut se faire un nom dans le domaine de l'IA ? Après Mistral AI, la startup H est en bonne voie pour devenir une référence de la high-tech. Ces 200 millions de fonds obtenus en disent long sur la performance de cette société.

H. Ce nom n'est pas encore très connu du grand public. Pourtant, cette startup va devenir un mastodonte dans le domaine de l'IA. La startup française sera d'ici peu au niveau de Mistral AI et d'Anthropic. Avec cet arsenal entre les mains, la France pourrait rivaliser avec les entreprises américaines. Mais il y a du chemin à parcourir avant de confronter Google, OpenAI, ou encore Microsoft.

200 millions d'euros d'investissements

« Faire progresser la productivité de milliards de personnes » telle est l'ambition de la startup H. Cet engagement a attiré l'attention de plusieurs grands noms de la high-tech. C'était aussi le levier pour propulser H parmi les références du milieu. Amazon, Xavier Niel et son laboratoire Kyutai, ou encore le multi milliardaire Bernard Arnault font partie de la liste. Et ce ne sont que des exemples.

« L'équipe de 25 ingénieurs et chercheurs en IA a pour mission d'introduire la puissance de l'IA générative dans les entreprises du monde entier à travers une nouvelle génération de modèles multimodaux spécialisés sur l'action. Ces modèles de fondation d'action sauront raisonner, planifier et collaborer, révolutionnant ainsi des secteurs entiers et rendant l'IAG bientôt réalité » explique Charles Kantor, dirigeant de H.

Cet investissement n'est qu'un début. En effet, l'État a aussi l'intention de miser sur l'IA pour rivaliser avec les grandes puissances mondiales.

Environ 5 milliards d'euros par an seront investis dans ce secteur en pleine émergence. La collaboration s'étendra sur 5 ans afin de réaliser tous les projets possibles.

Une équipe de choc dans la startup H

Charles Kantor, l'ancien étudiant de Stanford n'est pas le seul grand nom de la startup H. Des anciens de Google DeepMind ont aussi rejoint cette aventure. Lauren Sifre, un des spécialistes de Gemini et AlphaGo, ainsi que Julien Perolat, ont quitté les rangs de Google pour revenir à Paris. On peut citer Karl Tuyls et Daan Wierstra dans la liste.

Un seul objectif : l'intelligence artificielle générale

« Nous sommes déterminés à transformer des secteurs entiers ainsi que nos expériences quotidiennes, en faisant du tandem homme-ordinateur une réalité, et ouvrant la voie à une intelligence plus générale et plus complète », affirme Charles Kantor.

La Startup H a illustré son projet par la création d'un agent IA capable d'interagir avec son utilisateur. Ce projet se fonde sur une capacité de calcul très avancée. Toutefois, l'agent de H doit se focaliser sur une base de données de qualité.

Charles Kantor a alors la même vision que Sam Altman sur l'intelligence artificielle générale. Mais est-ce qu'ils ont raison ? Effectivement, les idées diffèrent à propos de ce sujet. Yann LeCun, le chercheur en chef IA de Meta a affirmé récemment qu'une IAG n'est pas réalisable avant 10 ans.

Dans tous les cas, l'IAG sera une avancée considérable dans le domaine de la high-tech. Comment utiliserez-vous cette nouvelle forme d'intelligence artificielle une fois qu'elle sera chez vous ?

Cet article H : découvrez la nouvelle startup française de l’IA, qui vient de lever 200 millions € a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L'heure est grave, à un point où les entreprises high-tech de renom se sont réunies pour réglementer le secteur de l'intelligence artificielle. Il y aura désormais de nouvelles mesures de sécurité IA. Mais ces réunions suffiront-elles à éviter définitivement les usages dérivés de cette technologie ? À savoir.

16 entreprises, et des centaines de spécialistes dans le secteur du high-tech. Ces professionnels se sont récemment réunis à Séoul à l'occasion d'un sommet sur l'intelligence artificielle. Ils ont cogité principalement sur les utilisations détournées de cet outil. Leurs décisions ont été unanimes : il faut des protocoles de sécurité précis pour réglementer l'IA.

Sécurité IA : où en est-on actuellement ?

La sécurité IA n'était pas un sujet d'actualité auparavant. Toutefois, les normes changent, après l'émergence de cette technologie. Avec de simples prompts, des personnes malveillantes peuvent créer des contenus deepfakes. Ce fléau a ravagé les États-Unis il y a quelques mois de cela.

La réunion à Séoul était alors nécessaire pour faire une mise au point. Les centaines de participants se sont mis d'accord pour changer leurs approches en termes d'intelligence artificielle.

« Ces engagements garantissent que les principales sociétés mondiales d'IA feraient preuve de transparence et de responsabilité dans leurs projets visant à développer une IA sûre. Cela crée un précédent pour les normes mondiales sur la sécurité de l'IA qui permettront de tirer parti des avantages de cette technologie transformatrice » explique Rishi Sunak, Premier Ministre britannique.

OpenAI, Google DeepMind, et les autres géants de la tech seront au rendez-vous

Les grands noms de l'IA sont parmi les 16 entreprises présentes pour ce sommet à Séoul. Elles devront faire preuve d'engagement pour rester dans les normes. En effet, le gouvernement britannique et les autorités des autres pays veulent instaurer des règlements stricts concernant la sécurité IA.

« Comme toute nouvelle technologie, l'intelligence artificielle apporte de nouveaux risques. Lorsque nous rencontrerons les entreprises lors du sommet IA à Séoul, nous leur demanderons d'en faire plus pour montrer comment elles évaluent les risques et y répondent au sein de leur organisation » affirme Yoon Suk Yeol, Président de la Corée du Sud, et Rishi Sunak, Premier Ministre britannique.

Tous les appareils IA, ainsi que les autres innovations du secteur seront soumises à ces décisions. D'ici peu, les smartphones boostés par les modèles LLM, et les différents gadgets bénéficieront d'une nouvelle norme de sécurité. L'objectif est de prévenir les risques concernant l'utilisation de l'intelligence artificielle.

« Comme de nouveaux modèles sont mis sur le marché presque chaque semaine, nous sommes encore en train d'identifier où ces risques peuvent apparaître » ajouta MM. Yoon et Sunak.

Les autres risques de l'IA, comme le grand remplacement, ainsi que les cyberattaques feront aussi partie du programme.

Rendez-vous le 21 mai 2024

Ce sommet sur la sécurité IA se déroulera dans la soirée du 21 mai 2024. Certaines parties de la réunion seront en huis clos. Toutefois, le public pourra suivre quelques séances en visioconférence. On attend avec impatience le compte-rendu pour en avoir le cœur net sur les nouvelles mesures concernant l'IA.

Selon vous, ces réunions suffiront-ils à prévenir les risques liés à l'utilisation dérivée de l'IA ? Donnez vos avis en commentaire.

Cet article Protéger le monde contre l’IA : les géants de la tech réunis d’urgence à Séoul a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Sora n'est plus seul dans l'arène. Après la conférence I/O, Google a lancé Veo. Cette IA générative est aussi capable de générer des vidéos 1080p, destinés spécialement aux spécialistes de l'audiovisuel.

La dernière conférence de Google pour les développeurs a été un élément majeur pour cette année 2024. On a eu des mises à jour de Gemini, et d'autres innovations intéressantes. Mais la nouvelle IA de Google, Veo, a été le summum du spectacle. C'est la plus grande rivale de Sora actuellement. En effet, elle est aussi capable de générer des vidéos d'une minute, en se basant sur de simples requêtes textuelles. Toutefois, cet outil réserve quelques surprises aux utilisateurs.

« Une compréhension avancée du langage naturel »

La création de vidéo avec une résolution de 1080p est déjà un exploit pour Google Veo. Cependant, ce n'est pas son seul atout. Selon le communiqué de presse de l'entreprise américaine, cette nouvelle IA est capable d'analyser les prompts avec une précision optimale. Il sera alors plus facile de générer des vidéos spécifiques, avec seulement des mots simples. Par exemple, l'utilisateur peut ajouter des mentions comme les « timelapses », ou les « prises de vue aériennes » dans les prompts. L'IA va fournir des rendus qui se rapprochent le plus de ces requêtes.

De plus, il est possible de créer des vidéos plus longues. Selon Demis Hassabis, le PDG de DeepMind, cette fonctionnalité nécessite quelques manipulations spécifiques.

Actuellement, l'outil n'est pas encore disponible pour le grand public. Seuls quelques cinéastes, ou spécialistes du secteur auront le privilège de tester Google Veo. Cette approche permet de déterminer les lacunes de cette IA. Il sera alors plus facile de les corriger, avec de lancer l'outil pour tous les utilisateurs.

Google Veo, bientôt disponible sur les différentes plateformes de l'entreprise

Comme à son habitude, le géant de la tech veut améliorer ses plateformes avec ses propres innovations. Google Veo sera alors intégré à YouTube Shorts d'ici peu. C'est une aubaine, surtout pour les créateurs de contenu. En effet, ces spécialistes pourront créer des vidéos en quelques minutes. L'imagination sera la seule limite.

« À l'avenir, nous intégrerons également certaines fonctionnalités de Veo à YouTube Shorts et à d'autres produits », expliquent les spécialistes de Google dans un communiqué de presse.

Ce n'est pas tout, car Google envisage aussi de créer une nouvelle plateforme. Dénommée VideoFX, cette innovation permettra aux cinéastes de générer plusieurs séquences de vidéo avec Veo. C'est comme un logiciel de montage, mais en mieux.

Google a alors conquis tous les aspects de l'audiovisuel avec Veo. Rappelons que l'entreprise américaine a déjà lancé Imagen 3 (une IA spécialisée en image), MusicFX, et maintenant VideoFX.

À votre avis, quelle IA va gagner la compétition dans le domaine des vidéos ? Sora a été la pionnière dans ce secteur. Cependant, Veo a beaucoup de fonctionnalités spécifiques pour les cinéastes. Quelle IA choisir ? Comme toujours, orientez-vous vers celle qui répondra le mieux à vos attentes. 

Cet article Google dévoile un rival pour OpenAI Sora : Veo, une IA pour les cinéastes a été publié sur LEBIGDATA.FR.

La conférence annuelle Google I/O attire déjà l'attention du public. Après les mises à jour de Gemini, le géant de la tech a lancé le Project Astra. Cette approche permettra à Google de se placer devant les meilleurs assistants virtuels du moment. Tout savoir.

Google a-t-il réussi à briser la barrière entre la réalité et la science-fiction ? Certains vont dire que le géant américain a accompli cette mission. En effet, le Project Astra remplit parfaitement les conditions pour créer un assistant virtuel complet. Une IA capable de communiquer avec son utilisateur, comme un véritable compagnon de vie. Bientôt, l'IA du film « Her », ou de la série « Star Trek » sera dans votre domicile.

« J'ai cette vision en tête depuis un certain temps »

Cette déclaration de Demis Hassabis, directeur de Google DeepMind résume parfaitement les ambitions du géant américain. En effet, le Project Astra était déjà dans les coulisses de Google il y a plus de cinq ans. L'entreprise a alors choisi l'évènement I/O pour dévoiler cette innovation à la planète entière.

Cet assistant virtuel, connu aussi comme une IA multimodale, est capable de décortiquer les informations en temps réel. Ses capacités sont extraordinaires, disait Demis Hassabis. En effet, on peut utiliser cette IA dans toutes les tâches de la vie quotidienne.

Lors de la démonstration, des spécialistes ont demandé à l'IA de chercher des données sur internet, d'analyser des lignes de code, etc. La rapidité de cet assistant virtuel a ébahi la foule. En quelques secondes seulement, elle arrivait à répondre à l'utilisateur. C'est comme une discussion en temps réel avec une vraie personne.

Là, Demis Hassabis a réalisé un de ses objectifs de vie. Il y a quelques années, il a déclaré : « J'ai cette vision en tête depuis un certain temps. Nous aurions cet assistant universel. C'est multimodal, c'est avec vous tout le temps. Appelez-le comme le communicateur Star Trek, appelez cela la voix de Her, appelez ça comme vous voulez ».

Project Astra : l'assistant virtuel qui dépassera Siri et Alexa

L'ambition de Google ne s'arrêtera pas en si bon chemin. Effectivement, le Project Astra ne se limite pas à répondre aux requêtes des utilisateurs. Sa capacité dépasse largement les outils les plus connus actuellement. La réputation de cette nouvelle IA repose alors sur sa réactivité, ainsi que sa précision.

« Nous avions des éléments de ce projet il y a six mois, mais l'un des problèmes était simplement la vitesse et la latence. Sans cela, la convivialité n'est pas vraiment là. Ainsi, depuis six mois, l'accélération du système a été l'une des tâches les plus importantes de l'équipe » explique Demins Hassabis.

Les autres annonces lors de la conférence Google I/O

Le Project Astra n'est pas la seule innovation de Google pour cette année. L'entreprise a aussi boosté Gemini. Vous pourrez désormais profiter de la performance de cette IA à travers Gemini 1.5 Pro. Ce n'est pas tout, car le géant américain a amélioré Google Lens, et les autres outils.

Cet article Google dévoile Project Astra: l’IA qui va envoyer Siri et Alexa aux oubliettes a été publié sur LEBIGDATA.FR.

C'est maintenant autour des docteurs de s'inquiéter pour leur travail à cause de Med-Gemini. La précision de ses diagnostics cliniques impressionne beaucoup.

Google et son laboratoire DeepMind réalisent une avancée significative en matière d'implémentation de l'intelligence artificielle dans la médecine. Le mastodonte américain du numérique dévoile Med-Gemini, une suite de grands modèles linguistiques (LLM) spécialisés en médecine. Leurs diagnostics cliniques rivalisent avec ceux de vrais docteurs.

Les médecins croulent sous les dossiers de leurs patients. Ils ne sont plus en mesure de fournir des soins personnalisés et efficaces par manque de temps.

Il existe la possibilité de s'appuyer sur les capacités de traitement de données des modèles d'intelligence artificielle. Ces derniers peuvent effectivement faciliter les diagnostics.

Néanmoins, cette solution technologique ne règle pas tout. La relation médecin-patient reste — basée sur la communication, la confiance et l'empathie — reste primordiale.

Il serait ainsi intéressant d'avoir un outil de diagnostic clinique basé sur l'intelligence artificielle, capable d'intégrer la dimension humaine de la relation médecin-patient. C'est que la nouvelle suite de grands modèles de langage de Google entre en jeu.

Les capacités de Gemini appliquées en médecine

Rappelons que DeepMind a développé pour Google la suite Gemini. Cette dernière rassemble une nouvelle génération de modèles d'IA multimodaux.

Ces LLM peuvent traiter des informations à partir de diverses modalités. Celles-ci incluent notamment le texte, les images, l'audio et les vidéos.

Précisons que ces modèles possèdent de bonnes capacités pour le langage et la conversation. Ils peuvent également raisonner en se basant sur des volumes considérables de données.

Med-Gemini bénéficie de toutes les capacités des modèles Gemini. En revanche, celles-ci ont été affinées pour permettre la réalisation de diagnostics cliniques. Les chercheurs du laboratoire IA de Google détaillent leurs travaux dans cette prépublication sur arXiv.

Entraînement basique avec MedQA

La réalisation d'un diagnostic et la proposition d'un traitement ne dépendent pas seulement des connaissances du médecin. Ce dernier doit également prendre en compte d'autres éléments pertinents.

Ces informations peuvent être les symptômes du patient et ses antécédents. Les résultats d'analyse jouent souvent un rôle crucial.

L'entraînement de Med-Gemini n'a pas différé des autres LLM destinés au secteur médical. DeepMind a utilisé MedQA pour cette phase de développement.

MedQA est une suite de questions à choix multiples, représentatives des sujets de l'examen de licence médicale aux États-Unis. Ces questions servent à tester les connaissances médicales et le raisonnement selon des scénarios divers et variés.

La recherche sur le web pour affiner les diagnostics

Afin de renforcer les capacités de son intelligence artificielle générative médicale, DeepMind a développé deux nouveaux ensembles de données. Ces derniers sont :

• MedQA-R pour le raisonnement
• MedQA-RS pour combiner le raisonnement et la recherche sur le web

Le premier ensemble de données élargit MedQA grâce à la chaîne de pensée. Précisons que cette technique renforce les capacités de raisonnement d'un LLM.

Le second ensemble fournit aux modèles des instructions pour exploiter les résultats de recherche sur le web. L'intelligence artificielle dispose ensuite de davantage de contexte pour donner des réponses plus précises.

Il faut savoir que le diagnostic médical amène souvent à des incertitudes. C'est pour mieux préparer son IA médicale à ce cas de figure que Google a prévu MedQA-RS.

Med-Gemini avec des performances SoTA sur les benchmarks

La nouvelle suite IA de Google a passé des tests sur 14 benchmarks médicaux. Elle a aligné les performances SoTA sur dix benchmarks.

Bien que vieillissant, GPT-4 reste le LLM de référence dans le secteur de l'intelligence artificielle. Rappelons qu'il s'agit actuellement du modèle le plus performant d'OpenAI.

Sur sept benchmarks multimodaux, Med-Gemini surpasse largement GPT-4. Prenons notamment les résultats du test d'image du New England Journal of Medicine.

Le benchmark NEJM demande à un diagnostic sur une liste de dix propositions, en se basant sur des images de cas cliniques complexes. Les performances de l'IA médicale de Google sont meilleures avec une marge moyenne de 44,5 %.

Excellent pour éplucher les DSE

Les chercheurs de DeepMind ont obtenu des résultats très prometteurs en testant les capacités de Med-Gemini à comprendre et à raisonner en s'appuyant sur un gros volume de données médicales — notamment des dossiers de santé électroniques (DSE).

Le test consistait en une tâche de type “aiguille dans une botte de foin” avec MIMIC-III. Précisons que MIMIC-III est une grande base de données sur plus de 40 000 patients en soins intensifs.

La nouvelle IA devait retrouver la mention pertinente d'une condition médicale rare et subtile. Une recherche à réaliser parmi une large collection de notes cliniques. Med-Gemini a bien performé, surpassant la méthode SoTA en rappel, avec 0,76 contre 0,73.

Sa performance témoigne de son potentiel pour réduire la charge cognitive et augmenter les capacités des cliniciens. Pour ces derniers, les tâches de ce genre constituent un réel défi.

Des interactions naturelles avec les patients

Dans un autre test des chercheurs de DeepMind, le nouveau modèle a pu correctement diagnostiquer une lésion cutanée rare. Pour cela, il s'est basé sur deux éléments :

• Une photo
• Les informations fournies par le sujet

Ses capacités de conversation permettent des interactions naturelles avec les patients et les docteurs, mais pas que. Med-Gemini peut également communiquer avec d'autres systèmes d'intelligence artificielle.

Rappelons que des échanges naturels avec des personnes permettent au modèle d'apporter une dimension humaine à la consultation. Cela est indispensable dans la prise en charge des patients.

Néanmoins, les chercheurs reconnaissent devoir mener des travaux supplémentaires. Cette capacité nécessite encore des améliorations considérables.

Bientôt votre consultation avec Med-Gemini ?

Il va sans dire que ce nouveau modèle de Google est un outil très prometteur. Malgré des capacités impressionnantes, son déploiement n'est pas encore à l'ordre du jour.

En effet, Med-Gemini nécessite encore beaucoup de travail. Le modèle doit implémenter des garde-fous en matière de responsabilité, de confidentialité et d'équité. L'équipe de DeepMind procèdera à ces ajouts tout au long de son développement.

D'autre part, elle insiste sur l'importance de la confidentialité et de l'équité. Ces valeurs vont permettre au modèle d'éviter les biais historiques et de perpétrer les inégalités.

Malgré ces défis, le LLM médical de Google reste un outil bénéfique. Il représente un grand pas en avant pour accélérer les découvertes biomédicales. De plus, le modèle peut améliorer la prestation des soins de santé.

Cet article Google a créé une IA docteur, et elle va envoyer votre médecin chez France Travail a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L'IA générative ne cesse d'évoluer afin de pouvoir imiter encore un peu plus le cerveau humain. De plus, si au début plusieurs experts pensaient que l'IA était un phénomène de mode, on sait désormais qu'elle sera omniprésente dans nos vies. Pour les années qui viennent, quelles sont les tendances futures de la rédaction assistée par IA ?

Une meilleure cohérence 

L'intelligence artificielle révolutionne de nombreux secteurs, y compris celui de la rédaction. Les outils tels que ChatGPT et Writesonic utilisent des modèles d'apprentissage profond. Ces technologies sont capables de comprendre le contexte et les nuances du langage humain. Cela permet une production de textes riches et bien structurés. Ma collègue Valencia a rédigé un comparatif détaillé des meilleurs outils de rédaction IA pour vous aider à faire le meilleur choix. Je vous invite à y jeter un coup d'œil pour découvrir ses recommandations éclairées.

Toutefois, quel que soit l'outil IA choisi, on a remarqué que la révision humaine est toujours nécessaire afin d'obtenir un article plus naturel. On peut comparer ces outils à un enfant qui grandit et emmagasine plus de vécu pour fournir une meilleure authenticité. Grâce au machine learning, chaque projet de rédaction aide l'outil à s'améliorer et à affiner ses capacités de génération de texte. Cette caractéristique assure que les tendances futures de la rédaction assistée par IA soient orientées vers une augmentation constante de la qualité et de la précision des contenus produits.

Au-delà de la justesse de l'information, la cohérence du style et du ton joue un rôle crucial dans la qualité perçue du contenu rédigé par l'IA. Les algorithmes actuels sont déjà capables de maintenir une uniformité impressionnante tout au long des textes. Cela leur permet de mimer avec un certain réalisme le style d'un auteur humain.

Une personnalisation avancée

Avec les différentes évolutions de l'algorithme, il faudra s'attendre à ce que la machine puisse mieux cibler différents publics avec des ajustements de ton et de styles. Ce n'est pas une tendance future de la rédaction assistée par IA, mais une réelle attente de la part des experts du secteur.

Ajustements de ton et de style

Ajuster le ton des textes générés est crucial dans la connexion émotionnelle avec le lecteur. Une IA évoluée pourra détecter les subtiles nuances de l'écriture humaine. C'est nécessaire pour transformer un texte généraliste en un message qui semble écrit personnellement pour chaque lecteur.

Que ce soit un ton professionnel pour une audience B2B ou un langage plus décontracté pour les jeunes consommateurs, l'IA adaptera son langage pour maximiser impact et engagement.

En complément aux ajustements de ton, le changement de style en fonction du contexte constitue une autre dimension importante des tendances futures de la rédaction assistée par IA. Pas seulement en termes de langue, mais aussi dans la structure du texte et la présentation visuelle. Ainsi, l'IA pourra différencier un article académique d'un billet de blog informel. Et, elle pourra opter pour des formats qui servent au mieux l'intention du contenu.

Analyse des préférences utilisateur

Un meilleur algorithme pour la collecte et l'analyse des données permettront à l'IA de comprendre les préférences individuelles des lecteurs. Types de contenu favoris, longueur préférée des articles, heures de lecture optimales, etc. Ces informations seront ensuite utilisées pour adapter le contenu afin qu'il soit plus pertinent et engageant pour chaque utilisateur. Ce qui va améliorer l'expérience utilisateur globale tout en augmentant les taux de conversion pour les émetteurs de contenu.

Compréhension contextuelle, un défi

Au cœur de la question des tendances futures de la rédaction assistée par IA, la compréhension contextuelle engage divers challenges. L'intelligence artificielle doit identifier précisément l'intention derrière les mots et phrases utilisés par les humains. Ce processus complexe nécessite une analyse profonde qui va au-delà de la simple reconnaissance des mots. Pour illustrer, dans une phrase comme « Je vais jeter un œil », l'IA doit comprendre que l'action de « jeter » ne concerne pas ici un mouvement physique mais plutôt l'acte de regarder quelque chose attentivement.

L'identification de l'intention est fondamentale, car elle influence directement la réponse que l'IA doit fournir. Si un utilisateur demande « comment éteindre la lumière avec Alexa ?« , l'IA doit comprendre que l'utilisateur cherche une commande vocale spécifique et non pas une explication sur le fonctionnement électrique des interrupteurs. Cela montre bien que l'enjeu principal réside dans la capacité de l'IA à associer correctement les demandes aux actions correspondantes.

Pour affronter ce défi, les développeurs d'IA intègrent diverses techniques afin d'améliorer la compréhension des nuances langagières. L'une des approches consiste à utiliser des modèles de traitement du langage naturel (NLP) enrichis par l'apprentissage profond (deep learning). Cela permet aux systèmes de capter des patterns linguistiques plus complexes et de mieux interpréter les contextes subtils. Afin d'affiner ces techniques, la formation continue des algorithmes est cruciale. 

Les systèmes d'IA sont régulièrement nourris de grandes quantités de textes annotés qui leur permettent de mieux comprendre les variations subtiles de langue. Les feedbacks constants des utilisateurs jouent également un rôle essentiel dans le calibrage de l'intelligence artificielle. Ce qui offre une base solide pour l'amélioration constante des technologies orientées vers la tendances futures de la rédaction assistée par IA.

Maîtriser plusieurs langues, un atout indispensable pour l'IA générative

La compétence linguistique est devenue une fonctionnalité incontournable pour les technologies avancées. L'Intelligence Artificielle (IA) générative n'échappe pas à cette règle. La capacité des réseaux neuronaux à comprendre et générer du texte dans diverses langues ouvre non seulement de nouveaux horizons en matière de communication internationale mais répond également aux tendances futures de la rédaction assistée par IA.

L'importance de la polyvalence linguistique pour l'IA

L'avènement de l'IA multilingue ne se limite pas à améliorer l'utilisateur final en matière de compréhension textuelle ou conversationnelle. C'est également une pierre angulaire pour les entreprises cherchant à étendre leur influence sur des marchés globalisés. À cet égard, les algorithmes capable de jongler avec plusieurs langues simultanément sans perdre en précision ni en contexte représentent une véritable transformation sectorielle. Ils sont cruciaux pour intégrer des perspectives culturelles variées et pour fournir des services personnalisés à une clientèle plus large.

Exemples concrets d'application multi-langue

Considérons le service client automatisé, où une AI génére des réponses dans la langue native du consommateur. Cela peut nettement augmenter la satisfaction et la fidélisation de la clientèle. De même, dans le domaine des ressources humaines, la capacité à analyser des CV venant de différents pays sans barrières linguistiques offre aux recruteurs un horizon beaucoup plus vaste pour identifier les talents les plus adéquats.

Les défis techniques de l'intégration multilingue

La formation d'une IA capable d'exceller dans multiples langages implique de relever d'importants défis techniques. Pour obtenir une efficacité comparable dans chaque langue, il s'agit non seulement de traduire mais aussi de comprendre les nuances, les idiomes et même les aspects culturels qui influencent la manière dont les informations sont communiquées et reçues. Imaginez une IA capable de modifier sa syntaxe, son style et son vocabulaire en direct pour maximiser son impact selon le public cible. Cela transformerait la qualité de l'interaction numérique.

La question des droits d'auteur

Cette technologie comprend des technologies capables de créer du contenu indépendamment après avoir été formées sur de vastes ensembles de données. Ces systèmes peuvent produire des textes, images, musiques, et même des codes informatiques qui semblent étonnamment proches des créations humaines. Des plateformes comme OpenAI et DeepMind ont développé des IA qui réussissent des prouesses telles que rédiger des articles ou composer de la musique classique.

Le droit d'auteur, conçu à l'origine pour protéger l'expression créative des individus, se heurte à des défis inédits avec l'arrivée des IA. Qui détient les droits sur une œuvre où l'humain n'a pas participé directement à sa création ?

Cette interrogation mène à une réflexion profonde sur les limites actuelles des régulations autour de la propriété intellectuelle. Beaucoup de juridictions commencent déjà à penser à des modifications législatives pour encadrer cette nouvelle forme de création. Certaines propositions incluent l'attribution des droits d'auteur aux développeurs de l'IA, tandis que d'autres suggèrent une catégorie spéciale de droits pour les œuvres autonomes issues de l'IA.

Toutefois, l'adoption de l'IA Act pourrait changer la donne pour les géants comme Open AI ou Microsoft. Effectivement, il est fort probable que ces derniers doivent payer pour l'utilisation des données collectées sur internet. Cela aura pour conséquence de rendre payantes les IA.

Cet article Quelles sont les tendances futures de la rédaction assistée par IA ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.

La France peut enfin affronter avec les grandes puissances de la haute technologie. Elle peut compter sur Mistral AI, le rival d'OpenAI. Cette intelligence artificielle propose des fonctionnalités clés, capable de propulser l'entreprise à la place du leader dans le secteur.

ChatGPT a dominé le secteur de l'IA depuis son lancement. Cet outil est doté de plusieurs fonctionnalités clés pour satisfaire les utilisateurs. Cependant, les rivales ne sont pas très loin. En effet, la France a Mistral AI. Cette entreprise offre les mêmes options qu'OpenAI, mais à quelques exceptions près. Avec les investissements, Mistral AI peut se hisser parmi les références du secteur. Voici tout ce que vous devez savoir sur cette entreprise prometteuse de la high-tech.

Tout d'abord, voici la petite histoire de Mistral AI

La start-up française spécialisée en IA, Mistral AI, a été cofondée en avril 2023 par d'anciens spécialistes de l'intelligence artificielle. Arthur Mensch, l'ex-chercheur de DeepMind, et les deux employés de Meta Thimothée Lacroix et Guillaume Lampe se sont associés pour lancer cette entreprise.

Microsoft a analysé la capacité de cette start-up, et elle n'a pas hésité à investir dans les projets de Mistral AI. En février 2024, l'entreprise de Bill Gates a placé plus de 15 millions d'euros pour installer Mistral Large dans la plateforme Cloud Azure.

En décembre dernier, Mistral AI a levé plus de 390 millions d'euros auprès de LightSpeed Ventures et d'autres investisseurs. Plusieurs entreprises comme Nvidia, et Salesforce ont aussi contribué à l'avancée des projets de cette référence française.

L'investissement de Microsoft, ainsi que les autres opportunités, ont permis à Mistral AI de se rivaliser avec ChatGPT. Actuellement, la start-up dispose de trois abonnements payants, ainsi que d'une offre open source. Cette approche est devenue une habitude dans le monde de l'IA. Souvenez-vous, les entreprises comme OpenAI, Google, ou Anthropic ont suivi cette même démarche.

Quel modèle LLM utilise Mistral AI actuellement ?

Afin de concurrencer avec ChatGPT, Mistral AI devait innover le monde de l'IA. La start-up s'est alors focalisée sur le lancement et le perfectionnement de son modèle LLM.

« Nous sommes convaincus qu'en formant nos propres modèles, en les publiant ouvertement et en encourageant les contributions de la communauté, nous pouvons construire une alternative crédible à l'oligopole émergent de l'IA. »

Mistral AI a alors lancé Mixtral 8x7B. Ce modèle de langage dispose de 8 modèles experts ainsi que d'un modèle de routage. La majorité va se focaliser sur le traitement des prompts de l'utilisateur. En tout, cette technologie de Mistral AI est capable de traiter environ 45 milliards de paramètres. Cependant, un échantillon (12 milliards) va se concentrer sur un token du prompt. Cette approche permet à l'IA de rivaliser avec les modèles les plus performants.

En effet, Mixtral 8x7B affiche les mêmes puissances que GPT-3.5 et Llama2-70B. Toutefois, ce modèle LLM possède une vaste fenêtre contextuelle, à hauteur de 32 tokens. De plus, il prend en charge plus de 5 langues. Le français, bien sûr, l'anglais, l'italien, l'allemand et l'espagnol.

Les fonctionnalités de Mistral AI

Comme les entreprises d'intelligence artificielle de référence, Mistral AI propose plusieurs fonctionnalités. Toutefois, le rival français d'OpenAI a des fonctionnalités spécifiques.

Chatbot

Les utilisateurs peuvent manipuler la fonctionnalité chatbot de Mistral AI. Jusque-là, rien de trop spécifique. Il suffit alors de poser des questions à l'IA, et elle répond dans les secondes à venir.

Mais les spécialistes de Mistral AI ont perfectionné leur chatbot. Avec les dernières versions, l'IA peut réagir de manière plus humaine. C'est une aubaine pour les entreprises. En effet, cette intelligence artificielle peut assurer le service client. Mais il faut toujours un agent pour le superviser.

Création de contenu

Textes de publications, articles, ou autres. Mistral AI est devenu une référence pour la rédaction automatisée. Les utilisateurs peuvent l'exploiter afin de créer ces contenus. Cette fonctionnalité allège alors les missions de certains salariés.

Prenons l'exemple des spécialistes du marketing. Ces derniers peuvent rédiger un texte publicitaire en quelques secondes avec l'IA. Mais il faut toujours vérifier la précision des phares.

Traduction

Oui, Mistral AI est capable de traduire des contenus textuels. Les entreprises multinationales peuvent alors échanger avec plusieurs pays avec cette fonctionnalité. C'est aussi une aubaine pour les start-ups. En effet, ces jeunes sociétés peuvent développer leurs relations à travers la planète.

Pour les développeurs

Certains programmeurs exploitent Mistral AI dans des tâches assez techniques. En effet, cette IA peut générer des lignes de code, résoudre des bugs, et même expliquer les problèmes complexes. En plus d'être un outil de référence pour les professionnels, Mistral AI est aussi une aubaine pour les débutants.

Analyse de données

L'IA peut se focaliser sur une base de données conséquente afin d'en tirer les informations les plus précieuses. Cette fonctionnalité est actuellement exploitée dans plusieurs secteurs, tels que la finance.

Quelles sont les propositions de Mistral AI ?

Le Chat, le chatbot gratuit de Mistral AI

Mistral AI se veut être accessible pour le grand public. Pour offrir son IA à tous les utilisateurs, l'entreprise a lancé « Le Chat ». Ce chatbot open source est capable d'interagir avec l'usager.

Avec une simple adresse mail, et un mot de passe, les intéressés peuvent manipuler ce chatbot. Il fonctionne comme un véritable moteur de recherche. Les prompts, ou les requêtes textuelles sont les points de départ. Si l'utilisateur maîtrise « Le Chat », ce dernier peut devenir un assistant virtuel gratuit. Mais les fonctionnalités spécifiques ne sont pas au rendez-vous.

Mistral Large, la version surpuissante de l'IA

Chaque entreprise IA a une offre payante pour satisfaire les utilisateurs. À son tour, Mistral AI a lancé Mistral Large. Les spécialistes du rival français d'OpenAI se sont focalisés sur le perfectionnement du temps de latence et de la précision des réponses. De plus, Mistral Large est personnalisable à volonté.

Les entreprises qui souhaitent exploiter cet outil peuvent l'installer sur leur site ou sur leur plateforme cloud. Comme quoi, Mistral AI veut devenir l'IA numéro un dans le domaine professionnel.

Focus sur Mistral Small et Mistral Embedded

Avec l'offre moins coûteuse, Mistral Small, les startups peuvent utiliser les performantes de Mistral AI. Seul le temps de latence diffère avec le modèle Large.

Quant à Mistral Embedded, ce modèle facilite les recherches sémantiques. Cependant, il ne prend en charge que la langue anglaise.

Mistral AI vs les autres IA de références

Certes, les entreprises IA proposent des fonctionnalités similaires. Toutefois, elles ont toutes leurs particularités. En effet, cette stratégie contribue au développement de ces sociétés.

Avec son approche multilingue et ses capacités sur la programmation, Mistral AI est destiné à tous les utilisateurs. De plus, son ascension ne va pas s'arrêter en si bon chemin. L'entreprise vient de décrocher des partenariats avec des géants de l'IA, comme Nvidia.

On va ensuite se focaliser sur OpenAI. Cette entreprise IA de référence a su consolider sa place de leader dans le domaine de l'IA. Effectivement, elle envisage de lancer GPT-5 d'ici peu. Mais en attendant cette innovation, OpenAI a annoncé une version surpuissante de GPT-4 Turbo.

Anthropic, avec son modèle Claude, est le dernier dans la liste. En plus de respecter les conditions de performance, cette entreprise se concentre aussi sur la sécurité et l'éthique. Cette stratégie lui vaut une place en or dans le secteur de la high-tech.

Concernant les abonnements

Mistral AI propose des forfaits adaptés à toutes les bourses. Pour commencer, les utilisateurs peuvent compter sur « Le Chat ». Ce chatbot est totalement gratuit. Mais il faut souscrire à un abonnement payant pour bénéficier de fonctionnalités spécifiques.

Mistral Large est à 7,52 euros pour 1 million de jetons d'entrée, et 22,56 euros pour 1 million de jetons de sortie. Concernant le modèle Small, ce dernier est à 1,88 euro (1 million de jetons d'entrée) et 5,64 euros pour 1 million de jetons de sortie. Pour la version Embedded, le forfait sera à 0,009 4 euro pour 1 million de jetons d'entrée.

L'avenir de Mistral AI

Même avec sa lancée actuelle, Mistral AI n'en est qu'à ses débuts. Cependant, l'entreprise dispose déjà d'un financement conséquent. De plus, elle est évaluée à plus de 2 milliards d'euros en bourse, selon le dernier rapport de Reuters. Mistral AI est dans la liste des meilleures entreprises IA françaises actuellement.

Le rival d'OpenAI ne compte pas s'arrêter en si bon chemin. Avec son approche innovante, ses LLM, et ses offres open source, l'entreprise pourra devenir une référence d'ici peu.

Dans le domaine de la santé, par exemple, les moteurs IA de Mistral sont les bases pour développer des outils de diagnostic. Cette stratégie contribue à l'amélioration de la prise en charge des patients.

Concernant l'éducation, les fonctionnalités de codage et de création de contenu aident à la conception de plateforme d'apprentissage personnalisé pour les élèves.

Quant à la finance, la capacité d'analyse et de prise de décision de l'IA est un atout pour évaluer les risques financiers. C'est aussi un moyen efficace pour détecter les fraudes.

Enfin, le domaine de l'industrie. L'IA de Mistral peut automatiser les différentes tâches. Cette opportunité accélère le processus de production.

Cet article Mistral AI : tout savoir sur le rival français d’OpenAI a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L'intelligence artificielle a encore fait son apparition dans le monde du sport. Surprise pour les fans de football ! Voici des robots IA de DeepMind qui jouent au foot.

Les terrains de football accueillent de nouveaux joueurs et, cette fois, ce ne sont pas des humains. Il s'agit de robots IA, des modèles Robotis OP3 alimentés par batterie, qui mesurent environ 50 centimètres de haut et possèdent 20 articulations.

Entraînés par la méthode de l'apprentissage par renforcement profond, ces robots peuvent réagir avec une rapidité époustouflante. Plus rapides, plus précis, ils transforment chaque match en une démonstration de capacités techniques avancées.

Ces robots IA s'entraînent dur pour obtenir des performances exceptionnelles

Pour informations, ces robots reçoivent 240 heures de formation intense pour être prêts à jouer. Selon Guy Lever de Google DeepMind, « ces comportements sont très difficiles à concevoir et à scripter manuellement. »

En comparaison avec les robots programmés avec des compétences prédéfinies, ces petits joueurs montrent des statistiques impressionnantes. Ils marchent 181 % plus vite, tournent 302 % plus rapidement, et frappent le ballon 34 % plus fort. En plus, ils se relèvent 63 % plus vite après une chute.

Ces prouesses ne sont pas seulement des chiffres, elles reflètent une avancée significative dans le domaine de la robotique. Par ailleurs, Jonathan Aitken de l'Université de Sheffield précise que ce travail aide à « combler l'écart entre la simulation et la réalité. »

Et ce n'est pas tout ! Les robots ne se contentent pas de répéter des mouvements dans un environnement contrôlé. Bien au contraire, ils adaptent et optimisent leurs compétences en situation réelle.

Le vrai but du football robotique

Mais alors, à quoi rime tout cet entraînement ? Les robots joueurs de football ne visent pas à remplacer les humains sur les terrains.

Comme l'explique Tuomas Haarnoja, de l'équipe DeepMind, « Le but de ce travail n'est pas de produire des robots humanoïdes jouant en Premier League. »

En réalité, le projet a des implications bien plus vastes. Il s'agit de comprendre comment développer rapidement des compétences robotiques complexes qui peuvent être robustement transférées à des applications professionnelles réelles.

Il faut donc souligner que ces robots ne sont pas là pour signer des autographes ou célébrer des buts. Pour être précis, l'objectif est de révolutionner la manière dont nous percevons l'intégration de l'intelligence artificielle dans des contextes pratiques.

Alors, quelle est leur limite ? Restez connectés pour le découvrir ! En attendant, partagez-nous votre avis sur cette nouvelle technologie robotique dans les commentaires.

Cet article Oubliez la Ligue des Champions ! Regardez les robots IA DeepMind jouer au foot a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Hume EVI est le premier chatbot d'intelligence artificielle capable de détecter vos émotions, et de réagir en changeant son ton et ses propos. Découvrez tout ce qu'il faut savoir sur cet outil qui marque un cap dans l'évolution de l'IA, quels sont les cas d'usage possibles, et comment la tester dès maintenant !

Nous vous en parlions récemment dans cet article : l'IA est maintenant capable de détecter nos émotions et de réagir. C'est le cas du nouveau chatbot EVI, que nous vous proposons de découvrir plus en détail dans ce dossier complet !

Développé par la startup Hume, fondée par l'ancien chercheur de Google DeepMind dénommé Alan Cowen, EVI est un assistant vocal basé sur un LLM (large modèle de langage) similaire à OpenAI GPT.

Toutefois, l'objectif que s'est fixé Hume est d'apporter l'empathie et l'intelligence émotionnelle dans le domaine des chatbots IA.

Ainsi, après une levée de fonds de 50 millions de dollars auprès de Comcast Ventures ou encore LG, l'entreprise basée à New York vient de dévoiler son produit phare : EVI (Empathic Voice Interface) : le premier bot type ChatGPT capable de surveiller, prédire et s'adapter à votre humeur.

Qu'est-ce que Hume EVI ?

L'Interface Vocale Empathique (EVI) se distingue des autres chatbots puisque les interactions ne sont pas textuelles comme avec ChatGPT.

À la place, vous pouvez utiliser votre voix pour lui parler. Elle répondra en retour avec sa propre voix synthétique.

Tout comme OpenAI avec ChatGPT-Voice et le robot Figure 01, Hume a fait en sorte que son robot parle de façon plus naturelle et émotive grâce à des mots de pause et des intonations.

Ce n'est pas tout : la startup a fait en sorte que le robot s'exprime de façon à répondre, refléter ou contrer le ton émotionnel de son interlocuteur humain.

Cette IA d'un genre nouveau est donc capable d'adopter un ton similaire à celui des humains en se basant sur vos expressions, et de réagir avec un langage répondant à vos besoins pour maximiser votre satisfaction.

Elle décide aussi quand parler en fonction du ton de votre voix. Ainsi, les conversations sont beaucoup plus naturelles qu'avec les autres chatbots existants.

Contrairement aux assistants vocaux traditionnels, son intelligence émotionnelle lui permet de discerner les nuances du discours humain et d'adapter ses réponses en fonction.

Comment ça marche ? Quelles sont ses capacités ?

Entraînée sur des millions de conversations humaines, EVI comprend et génère un discours expressif. Plusieurs capacités la rendent empathique et la distinguent des autres IA.

Tout d'abord, elle peut employer un ton ressemblant à l'expression humaine pour étendre l'expérience conversationnelle. Elle adapte aussi son langage en fonction de l'utilisateur, pour répondre efficacement à ses besoins.

Selon le ton de l'utilisateur, elle détecte la tournure que prend la discussion pour des interactions très fluides. En cas d'interruption, elle s'arrête, mais peut ensuite reprendre où elle en était.

Mieux encore : EVI apprend des réactions de l'utilisateur pour s'améliorer continuellement et accroître la satisfaction de l'utilisateur au fil du temps.

Outre ces fonctionnalités empathiques, cette IA propose des capacités de traduction et de conversion text-to-speech fiables et rapides. Ceci la rend adaptable à diverses situations, d'autant qu'elle s'intègre avec n'importe quel LLM.

Une IA émotive ? Pourquoi faire ?

Selon Alan Cowen, CEO de scientifique en chef de Hume, l'IA doit impérativement être empathique si nous voulons l'utiliser de manière à améliorer le bien-être de l'humain.

Il estime que la principale limite des systèmes actuels est qu'ils sont guidés par des instructions superficielles, propices aux erreurs et ne permettant pas d'exploiter pleinement leur vaste potentiel.

Son équipe a donc créé une IA qui apprend directement à partir des indicateurs du bonheur humain. Ces données ont été utilisées pour son entraînement, parallèlement aux datasets généralement utilisés pour les autres IA multimodales.

Ainsi, EVI est capable de reconstruire les préférences humaines et de mettre à jour ses connaissances pour chaque nouvelle personne avec laquelle elle parle et chaque application à laquelle elle est intégrée.

De son côté, Cowen est convaincu que les interfaces vocales seront très bientôt la façon dont nous interagissons par défaut avec l'IA. Pour cause, nous parlons quatre fois plus vite que nous tapons sur un clavier.

Cette approche permet aussi de libérer les yeux et les mains, et de véhiculer davantage d'informations via le ton, le rythme ou le timbre de la voix.

Quelles sont les applications possibles pour le futur ?

À l'avenir, une telle IA pourrait par exemple être utilisée par les Call Centers pour répondre à la colère des clients avec empathie et compréhension.

Elle pourrait également détecter les signes précoces de détresse émotionnelle ou de troubles mentaux chez les individus, et fournir des conseils, des ressources pour les aider ou même alerter les professionnels lorsque cela est nécessaire.

Dans le domaine de la formation ou du coaching professionnel, l'IA empathique pourrait analyser les réactions émotionnelles des apprenants ou des clients et ajuster son approche pour mieux répondre à leurs besoins. Cela favoriserait un apprentissage ou un développement plus efficace.

On peut également envisager la façon dont EVI peut aider les enseignants à comprendre les émotions des élèves dans les environnements éducatifs pour ajuster leurs méthodes d'enseignement afin de favoriser l'engagement et la performance académique.

La compréhension des émotions pourrait aussi être particulièrement utile pour améliorer l'interaction humain-robot dans les contextes de soins aux personnes âgées ou handicapées.

Un autre cas d'usage pourrait être le soutien émotionnel aux patients souffrant de maladies chroniques, de troubles de l'humeur ou de conditions de santé mentale.

De manière générale, une telle IA pourrait permettre d'humaniser davantage les robots afin de rendre les interactions plus saines et naturelles. Néanmoins, on peut aussi craindre qu'elle soit exploitée par les publicitaires ou les politiciens pour nous manipuler en jouant sur nos émotions…

Bientôt une IA similaire par OpenAI ?

Même si EVI propose une approche innovante, OpenAI a récemment dévoilé Voice Engine : une IA capable de reconnaître et d'imiter n'importe quelle voix, de traiter les commandes vocales et de convertir le texte en discours oral.

Elle peut générer de la voix et de l'audio à partir de prompts textuels, oraux ou visuels. Lors d'une récente interview avec Bill Gates, le CEO Sam Altman a souligné l'importance de la multimodalité pour l'IA.

D'ailleurs, GPT-5 sera également capable de générer de la vidéo ou de l'audio en plus du texte. Cette IA sera aussi axée sur la personnalisation et la connaissance de l'utilisateur.

Déjà l'an dernier, OpenAI a lancé un assistant vocal dans l'application ChatGPT pour Andorid et iOS afin de permettre aux utilisateurs de s'engager dans des conversations orales avec l'IA.

Récemment, la firme a noué un partenariat avec Figure AI pour incorporer ChatGPT aux robots humanoïdes 01. Dans la vidéo de démonstration, le robot parvient à prendre une voix naturelle grâce à ses intonations et ses interruptions volontaires…

Comment tester EVI dès maintenant ?

Vous pouvez commencer à tester EVI dès maintenant sur le site officiel hume.ai en suivant ce lien. Autorisez le microphone si nécessaire, et commencez à parler.

L'IA va répondre, et l'écran montrera visuellement votre ton et votre état émotionnel. Dans la mesure du possible, évitez tout de même de dévoiler des informations sensibles…

Par ailleurs, EVI sera également mis à disposition d'autres entreprises pour l'utiliser dans leurs propres produits !

Outre l'interface publique, l'API permet d'intégrer cette IA à d'autres applications en toute simplicité. On peut donc s'attendre à ce que de nombreuses entreprises adoptent ce nouveau chatbot…

Cet article Hume EVI : la 1ère IA ChatGPT empathique qui détecte vos émotions ! Comment tester ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Udio, c'est une nouvelle IA de génération de musique créée par d'anciens chercheurs de Google DeepMind. Elle peut générer des chansons dans n'importe quel style, avec vos paroles, et la version beta est totalement gratuite ! Découvrez tout ce qu'il faut savoir !

Si vous étiez déjà impressionnés par Suno v3 ou encore Stable Audio 2, ce nouvel outil risque de vous laisser bouche bée. La révolution de l'IA générative d'audio accélère, et c'est le monde de la musique tout entier qui pourrait être frappé par une onde de choc.

Ce mercredi 10 avril 2024, sans crier gare, un groupe d'anciens employés de Google DeepMind ont lancé Udio : une nouvelle IA capable de créer des musiques à partir de prompts textuels.

À l'instar de Suno, Udio peut imiter et combiner n'importe quels genres musicaux. Elle peut également inclure les paroles écrites par l'utilisateur.

Toutefois, contrairement à Stable Audio 2 qui se révèle un peu inférieur, Udio éblouit même les musiciens comme le montre cette discussion sur Reddit.

La cerise sur le gâteau ? Cette IA est totalement gratuite à l'heure actuelle, pour toute la durée de la beta. Vous pouvez générer 1200 chansons par mois. C'est donc le moment ou jamais de l'essayer !

Comment utiliser Udio dès maintenant et gratuitement ?

Pour commencer à créer vos chansons avec Udio, rien de plus simple. Créez votre compte sur le site officiel, puis entrez votre prompt textuel.

Vous pouvez inclure des paroles, une direction narrative, et des tags de genre musical. Vous pouvez même indiquer des noms d'artistes dont vous souhaitez vous inspirer ! L'IA se charge ensuite d'effectuer la tâche en deux étapes.

Elle commence par utiliser un LLM (large modèle de langage) semblable à ChatGPT pour générer les paroles inspirées par le prompt si vous n'en avez pas fourni.

Par la suite, elle synthétise la musique en utilisant une méthode gardée secrète par ses créateurs. Il s'agit probablement d'un modèle par diffusion, à la manière de Stable Audio. Comptez environ 40 secondes pour que votre musique soit créée.

Pour chaque prompt, Udio génère deux échantillons de musique. Vous pouvez choisir celui que vous préférez, puis le publier pour la communauté d'utilisateurs, télécharger le fichier audio ou vidéo, ou le partager directement sur les réseaux sociaux.

Vous pouvez ensuite modifier le résultat, toujours à l'aide de prompts, pour le perfectionner. Notons qu'il est possible de remixer ou de continuer les chansons créées par les autres utilisateurs, ce qui ajoute un aspect collaboratif très sympathique et amusant.

Les conditions d'utilisation d'Udio stipulent que l'entreprise ne réclame aucun droit sur les musiques générées, et qu'elles peuvent être utilisées librement à des fins commerciales.

Udio vs Suno : le champion vraiment détrôné ? Pas si sûr…

Malgré ses performances impressionnantes, Udio n'est pas encore parfaite. Lors de nombreux essais, les résultats demeurent inférieurs à ceux obtenus avec Suno.

En outre, la durée par défaut est de seulement 32 secondes contre 1 minute 32 pour Suno. Il est toutefois possible d'étendre les chansons, et la génération prend 40 secondes contre 90 secondes en moyenne chez Suno.

Les démos époustouflantes présentées sur le site officiel sont vraisemblablement le fruit de nombreux prompts hautement créatifs et de paroles écrites par des lyricistes talentueux.

D'ailleurs, les créateurs de l'outil présentent un guide en cinq étapes pour créer une chanson de 1,5 minute. L'avantage est que le nombre de crédits est illimité, contrairement à la version gratuite de Suno. Vous pouvez donc expérimenter librement à l'infini (dans la limite de 1200 musiques par mois) !

À l'avenir, Udio compte prendre en charge davantage de langages, permettre de décomposer les musiques pour garder les parties qui vous plaisent, et même de préciser le type de voix que vous souhaitez.

Une IA soutenue par des stars et par la Silicon Valley

Par ailleurs, Udio est soutenue financièrement par Andreessen Horowitz (a16z) : l'un des fonds d'investissement les plus influents de la Silicon Valley.

Parmi les autres investisseurs, on compte aussi le co-fondateur d'Instagram, Mike Krieger, et le directeur de Google Gemini, Oriol Vinyals.

Des stars ont aussi participé au financement, dont les rappeurs will.i.am et Common et le producteur Tay Keith. Mentionnons aussi l'activiste Kevin Wall, et la plateforme de distribution DIY UnitedMasters.

Autant dire qu'Udio peut s'appuyer sur de solides épaules, et n'en est très certainement qu'au début de son aventure. Au total, l'entreprise a levé 10 millions de dollars en seed.

Le CEO David Ding affirme que « rien de disponible ne s'approche de la facilité d'utilisation, la qualité de voix et la musicalité de ce que nous avons atteint avec Udio ».

Et le respect des artistes, dans tout ça ?

Cet outil risque cependant de ne pas faire que des heureux, notamment parmi les 250 artistes qui viennent de signer une lettre pour protester contre leur remplacement par l'IA…

On ignore quelles données ont été utilisées pour entraîner le modèle IA, mais il s'agit probablement de contenu protégé par droit d'auteur.

En testant Udio, le magazine Rolling Stone estime qu'il y a de fortes raisons de penser que Udio et Suno ont été entraînées sans permissions sur de la musique sous copyright.

Néanmoins, Udio a fait l'effort de créer un système pour identifier et bloquer automatiquement les chansons qui ressemblent trop au travail d'artistes spécifiques. Ceci permet de s'assurer que les musiques restent originales.

Certains s'interrogent néanmoins, comme beaucoup de nos lecteurs, sur l'intérêt réel d'automatiser l'art. C'est notamment le cas de cet utilisateur de Reddit qui se dit déprimé par cette nouvelle vague d'IA.

Selon les créateurs d'Udio, le but est d'offrir de nouvelles possibilités à la fois pour les musiciens, et pour les personnes qui n'ont aucune connaissance en musique et souhaitent libérer leur créativité. Il s'agit de rendre la création de musique « aussi facile que possible ».

Le CEO précise aussi que « à chaque étape du développement, nous avons parlé à des gens dans l'industrie sur la façon dont nous pouvons porter cette technologie sur le marché d'une façon bénéfique pour les artistes et musiciens ».

La firme s'est d'ailleurs assurée de recueillir l'avis des artistes ayant investi dans le projet, et d'utiliser leurs conseils pour améliorer l'expérience.

Le fondateur d'Instagram, Mike Krieger, qui a participé au projet, estime qu'Udio pourrait démocratiser la musique pour la masse comme l'a fait Instagram pour la photo.

De mon point de vue, ces générateurs de musiques peuvent être très utiles si vous aimez écrire des paroles, mais n'avez pas les compétences pour les interpréter ou composer la musique.

Je ne pense pas que ces IA menacent directement les artistes (du moins pas pour l'instant), mais plutôt qu'elles ouvrent les portes de l'art et de la musique à beaucoup plus de personnes…

Et vous, qu'en pensez-vous ? Êtes-vous plutôt pour ou contre ces IA génératives de musique ? Avez-vous testé Udio ? Partagez-nous votre avis et vos créations en commentaire !

Cet article Udio : l’IA gratuite qui crée vos musiques, par les chercheurs DeepMind a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Le scientifique en chef d'OpenAI a disparu ! Personne ne sait vraiment où est Ilya Sutskever, et certains, dont Elon Musk, commencent à trouver cette situation intrigante. En sait-il trop sur les projets secrets d'OpenAI ? Cherche-t-on à le faire taire ? Découvrez tous les indices sur cette mystérieuse affaire !

C'est la question qui agite le monde de la tech depuis quelques semaines : où est passé Ilya Sutskever, le scientifique en chef d'OpenAI ?

En novembre 2023, une violente dispute éclatait au sein d'OpenAI. Le CEO Sam Altman a été renvoyé, avant de reprendre son poste quelques jours plus tard à la demande générale des employés.

Ce licenciement était une décision du conseil d'administration de l'entreprise, alors composé de Adam D'Angelo, Helen Toner, Tasha McCauley et Ilya Sutskever.

C'est ce dernier, tout particulièrement, qui aurait insisté pour renvoyer Altman. Pour quelle raison ? Aucune explication officielle n'a été dévoilée jusqu'à présent, même six mois après l'incident…

Le conseil s'est contenté d'expliquer que Sam Altman « manquait de transparence ». Toutefois, selon la rumeur, c'est une découverte jugée extrêmement dangereuse qui aurait mis le feu aux poudres.

Une dispute avec OpenAI à cause de l'IA Q* ?

Il pourrait s'agir d'une nouvelle IA portant le nom de code « Q* », encore aujourd'hui drapée de mystères. D'après plusieurs sources, comme nous l'expliquons dans cet article, il s'agirait de la première IA capable de réfléchir pour choisir la meilleure réponse à une question.

Ceci lui confère une extraordinaire capacité de persuasion, à tel point qu'elle risquerait de mettre en péril nos sociétés en manipulant l'opinion lors des élections ou en falsifiant l'information…

Il ne s'agit, comme nous le disions, que de bruits de couloir. Cependant, cela concorde avec d'autres rumeurs survenues en 2023 selon lesquelles Sutskever était inquiet concernant la possible émergence d'une AGI : une IA générale proche de l'intelligence humaine…

Récemment, Elon Musk a même porté plainte contre OpenAI en accusant la firme de tenir secrète sa découverte de l'AGI avec Q*.

Quoi qu'il en soit, suite à cette querelle intestine, Sam Altman est revenu sur le trône d'OpenAI et c'est le conseil d'administration qui a été dissous afin d'en former un nouveau.

Désormais, le conseil est composé de Adam D'Angelo, CEO de Quora, Larry Summers, ancien Secrétaire du Trésor des États-Unis, Bret Taylor, ancien CEO de Salesforce.

Ils ont été rejoints en mars 2024 par Sue Desmond-Hellmann, ancienne CEO de la Bill and Melinda Gates Foundation, Nicole Seligman, ancienne présidente de Sony Entertainment, et Fidji Simo, CEO d'Instacart.

De son côté, Sutskever n'est pas réapparu en public depuis le mois de décembre 2023. C'est à cette date qu'il s'est exprimé sur X pour la dernière fois.

Il avait alors annoncé qu'il travaillait sur un moyen d'aligner les systèmes IA surhumains, capables de comportements trop complexes et créatifs pour être compris par les humains…

En d'autres termes, son objectif est de parvenir à créer un cadre éthique pour ce type d'IA afin d'éviter qu'ils échappent à notre contrôle et causent un désastre. De quoi renforcer les rumeurs selon lesquelles la création d'une AGI serait la pomme de la discorde…

Sam Altman embarrassé lorsqu'on lui pose la question

Lorsqu'on interroge Sam Altman à ce sujet, il semble mal à l'aise comme l'a souligné Elon Musk à travers un tweet hilarant.

Toutefois, lors d'une récente interview accordée à Lex Fridman, le CEO d'OpenAI a confirmé que Sutskever va bien, qu'il est vivant (ouf), et qu'il l'aime malgré leurs désaccords.

Selon ses propres dires, « j'aime Ilya. J'ai un immense respect pour lui. Je ne peux rien dire sur ses projets à l'heure actuelle. C'est une question pour lui ».

Néanmoins, il ajoute qu'il espère de tout coeur pouvoir continuer à travailler avec lui pendant le reste de sa carrière. D'ailleurs, les bureaux d'OpenAI sont décorés d'une peinture du logo de l'entreprise dessinée par Ilya lui-même. Ce logo symbolise « une IA qui aime l'humanité »…

Par ailleurs, Altman a expliqué avoir collaboré étroitement avec Sutskever pour tenter de comprendre les conséquences de l'AGI pour l'humanité. Toujours d'après lui, « Ilya fait honneur à l'humanité par sa façon de penser et de s'inquiéter de faire les choses correctement ».

Il a également confirmé les rumeurs sur son inquiétude : « l'une des nombreuses choses que j'admire à propos d'Ilya est son approche sérieuse de l'AGI et ses inquiétudes sur la sécurité, notamment l'impact sociétal ».

Néanmoins, le CEO d'OpenAI dément les rumeurs selon lesquelles Ilya serait parti à cause de la création d'une telle IA : « Ilya n'a pas vu l'AGI. Aucun de nous n'a vu l'AGI. Nous n'avons pas construit d'AGI ».

Il argue qu'OpenAI est incapable de garder des secrets, et a subi de nombreuses fuites d'informations dont celles concernant le projet Q*. Cependant, il admet que la firme n'est « pas encore prête pour parler de Q* »…

Un retour chez xAI ou Google DeepMind ?

Même si Sam Altman affirme que Sutskever est encore employé chez OpenAI à l'heure actuelle, un rapport publié par Business Insider suggère que son futur est incertain et qu'il est devenu « invisible » au sein de l'entreprise.

De son côté, Elon Musk l'a invité à rejoindre le conseil d'administration de sa startup xAI dédiée à l'intelligence artificielle. Cette entreprise a récemment passé son IA Grok en open-source.

D'après la légende, c'est Elon Musk qui aurait convaincu Sutskever de rejoindre OpenAI lors de la création de l'entreprise en 2015, alors même que Google souhaitait aussi le recruter.

D'ailleurs, Ilya a aussi trois ans d'expérience comme chercheur chez Google Brain. Une autre possibilité serait donc qu'il rejoigne Google DeepMind, très focalisée sur la création d'une IA responsable.

Cela pourrait être un précieux atout pour Google, qui peine à relever les nombreux défis liés à son IA Gemini…

Alors, selon vous, où est passé Ilya Sutskever ? Quelle est la véritable raison de son départ d'OpenAI et de sa dispute avec Sam Altman ? Partagez votre avis en commentaire !

Cet article Mais où est passé Ilya, chercheur en chef d’OpenAI ?! L’étrange disparition… a été publié sur LEBIGDATA.FR.

Bientôt, n'importe qui pourra devenir un grand entraîneur grâce à TacticAI. DeepMind dévoile son incroyable assistant IA qui transformera le football.

TacticAI est une intelligence artificielle experte en football. Celle-ci est capable de proposer des solutions ou des ajustements tactiques, notamment sur les corners. Développé par DeepMind, cet assistant IA repose sur des modèles prédictifs et génératifs. Ses suggestions impressionnent les spécialistes du ballon rond.

Les chercheurs de DeepMind ont présenté leur projet, mardi, dans la revue scientifique Nature Communications.

D'autre part, TacticAI est le fruit de trois années de collaboration avec Liverpool FC, club mythique de la première division anglaise.

« Ce qui est intéressant du point de vue de l'IA, c'est que le football est un sport très dynamique avec de nombreux facteurs non observés qui influencent les résultats », a déclaré Petar Veličković, coauteur de la recherche.

Plus de 7 000 corners analysés par TacticAI

En 2019, Liverpool a réalisé un retour historique contre Barcelone, en demi-finales de la Ligue des champions.

L'un des moments clé de ce match fut un corner rapidement joué par Trent Alexander-Arnold. Cette action avait ensuite permis à Divock Origi de marquer ce qui est considéré comme l'un des plus grands buts de l'histoire du club.

Les corners constituent de grosses occasions de but. Cette phase de jeu nécessite la mise en place de tactiques ou de routines très précises, que ce soit pour l'attaque ou la défense.

TacticAI utilise l'apprentissage profond géométrique sur un ensemble de données incluant 7 176 corners de la Premier League anglaise. Précisons que ces données couvrent la période entre 2020 et 2023.

Les choix de l'assistant IA préféré par Liverpool

Le nouveau modèle de DeepMind a analysé les résultats des corners avec différentes configurations de joueurs. Il se basait sur des critères comme le destinataire du ballon ou sa capacité à tirer au but.

Cela lui permettait de suggérer des améliorations de position. Des analystes de Liverpool – un assistant coach, trois scientifiques de données et un analyste vidéo – ont ensuite analysé la faisabilité et l'utilité de ces suggestions.

Les intervenants du club anglais ne sont pas parvenus à distinguer les situations réelles et les améliorations de l'intelligence artificielle. Dans 90 % des cas, ils choisissaient les suggestions de TacticAI.

Pour DeepMind, il s'agit là de la preuve de l'efficacité de son nouveau modèle. Les chercheurs notent dans leur papier que TacticAI « fournit facilement des informations utiles, réalistes et précises ».

Après la science des données, au tour de l'intelligence artificielle

TacticAI peut ainsi faire des propositions tactiques intéressantes sur les corners. Liverpool, a-t-il retenu ces suggestions pour les appliquer dans des matchs de compétition ? Aucune réaction du club anglais depuis la publication de la recherche.

Quoi qu'il en soit, le football connaîtra bientôt une nouvelle révolution après celle de la science des données.

Rappelons que le Big Data permet aux différents acteurs de ce sport de prendre des décisions importantes. Cela a notamment été le cas de Kevin De Bruynes pour négocier son contrat.

La révolution de l'intelligence artificielle dans le football se prépare. Le nouveau modèle de DeepMind n'en est que l'annonce.

Cet article DeepMind lance TacticAI : L’assistant IA qui va transformer le football a été publié sur LEBIGDATA.FR.

L'intelligence artificielle risque de causer l'extinction de l'humanité. Ce ne sont pas les propos d'un marginal atteint de troubles psychologiques, mais les conclusions terrifiantes d'un rapport commandé par le gouvernement américain, et basé sur les interviews de plus de 200 experts en IA comme les cadres d'OpenAI, Google DeepMind ou des spécialistes en armes de destruction massive…

Le grand public mesure-t-il vraiment l'ampleur des implications de l'intelligence artificielle ? Rien n'est moins sûr, si l'on en croit un rapport commandé par le US State Department.

Ce document met en lumière un risque « catastrophique » posé par l'évolution rapide de l'IA pour la sécurité nationale des États-Unis. ll ne reste que peu de temps au gouvernement pour empêcher le désastre… et on peut se douter que la France est tout aussi concernée.

Afin de réaliser ce rapport, Gladstone AI a passé plus d'un an à interviewer 200 personnes dont certains des cadres les plus haut placés de l'industrie de l'IA, des chercheurs en cybersécurité, des experts en armes de destruction massive et des officiels du gouvernement.

La conclusion fait froid dans le dos : les systèmes IA les plus avancés pourraient, dans le pire des cas, « poser une menace de niveau d'extinction pour l'espèce humaine ».

On pourrait croire qu'il s'agit d'un canular, mais le State Department a confirmé à CNN avoir commandé ce rapport dans le cadre d'une évaluation continue de la façon dont l'IA s'aligne avec son but de protection des intérêts américains.

Toutefois, le porte-parole précise que ce rapport ne représente pas la vision du gouvernement américain. Il s'agit de conclusions tirées à partir des entretiens avec de nombreux experts.

L'IA peut sauver le monde… mais aussi devenir incontrôlable

À l'heure où l'IA crée le buzz auprès du grand public et séduit les investisseurs, cet avertissement effrayant nous rappelle que les risques sont eux aussi bien réels…

Selon le CEO et co-fondateur de Gladstone AI, Jeremie Harris, « l'IA est une technologie qui peut transformer l'économie, elle peut soigner les maladies, faire des découvertes scientifiques, et surmonter des défis que l'on pensait insurmontables ».

Mais, car il y a un mais, « elle pourrait aussi apporter des risques sérieux, y compris des risques catastrophiques, dont nous devons avoir conscience ».

Il ajoute que de plus en plus de preuves, incluant des recherches empiriques et analyses publiées dans les plus grandes conférences mondiales sur l'IA, suggèrent qu'au-delà d'un certain seuil de capacité, l'IA pourrait devenir incontrôlable.

Les deux grands dangers liés à l'IA

Selon le rapport, il existe deux principaux dangers liés à l'IA. Le premier est que les systèmes les plus avancés pourraient être militarisés pour infliger des dommages qui seraient potentiellement irréversibles.

Le second est que les laboratoires IA pourraient perdre le contrôle des systèmes qu'ils ont eux-mêmes développés, avec des « conséquences potentiellement dévastatrices pour la sécurité globale ».

Toujours d'après le document, « l'essor de l'IA et de l'AGI (intelligence artificielle générale) a le potentiel de déstabiliser la sécurité mondiale d'une façon rappelant l'introduction des armes nucléaires ».

Il existe un risque sévère d'une course à l'IA pouvant découler sur un conflit et des accidents dignes d'armes de destruction massive. C'est pourquoi Gladstone appelle à prendre de nouvelles mesures face à cette menace.

La firme appelle notamment à ouvrir une nouvelle agence IA, à imposer des barrières de régulation d'urgence, et à limiter la puissance de calcul pouvant être utilisée pour entraîner les modèles IA.

Ils estiment qu'il y a un besoin « urgent et clair que le gouvernement américain intervienne ». De son côté, rappelons que l'UE vient d'adopter la première loi AI Act.

L'inquiétude monte dans les coulisses de l'industrie IA

Les chercheurs de Gladstone expliquent avoir pu tirer ces conclusions alarmantes grâce à un niveau d'accès sans précédent aux informations des secteurs publics et privés.

Ils ont notamment pu parler aux équipes techniques et aux dirigeants d'OpenAI, Google DeepMind, Meta ou encore Anthropic qui vient de lancer la surpuissante IA Claude 3.

Dans une vidéo de présentation, le PDG Jeremie Harris explique que « au long du chemin, nous avons appris des choses qui font réfléchir ».

Ainsi, « dans les coulisses, la situation de sécurité des IA avancées semble assez inadéquate par rapport aux risques que l'IA pourrait introduire très bientôt pour la sécurité nationale ».

Par le passé, de nombreux experts éminents ont alerté sur les risques liés à l'IA. Il y a environ un an, Geoffrey Hinton, considéré comme le parrain de l'IA, a quitté son emploi chez Google et affirmé qu'il y a 10% de chances que l'IA mène à l'extinction de l'humanité d'ici 30 ans.

Lors du sommet Yale CEO Summit de 2023, 42% des CEO ont estimé que l'IA a le potentiel de détruire l'humanité d'ici cinq à dix ans.

Parmi les autres pontes de l'IA cités dans le rapport, on compte Elon Musk, Lina Khan de la FTC, et un ancien cadre d'OpenAI.

De plus, Gladstone ajoute que certains employés des entreprises IA partagent les mêmes inquiétudes en privé.

Cette IA encore secrète terrifie les experts

Ainsi, « un individu d'un laboratoire IA bien connu a estimé que, si un modèle IA spécifique de prochaine génération était un jour relâché en libre accès, ce serait terriblement mauvais ».

Pour cause, ce modèle « a de telles capacités de persuasion qu'il pourrait détruire la démocratie s'il était utilisé pour influencer les élections ou manipuler les électeurs ».

Les auteurs du rapport ont demandé aux experts de partager en privé leurs estimations personnelles qu'un incident lié à l'IA mène à des effets mondiaux irréversibles en 2024. Les réponses varient de 4% à 20%…

Comme d'habitude, le plus grand danger évoqué est l'émergence d'une AGI pouvant égaler ou même surpasser les capacités d'apprentissage de l'humain. Une telle IA est considérée comme « le principal facteur de risque catastrophique de perte de contrôle ».

Par ailleurs, le document stipule qu'OpenAI, Google DeepMind, Anthropic et Nvidia ont tous estimé publiquement qu'une AGI pourrait voir le jour d'ici 2028.

Elle pourrait introduire des risques « comme jamais les États-Unis n'en ont rencontré » comparables à des « armes de destruction massive » si elle était militarisée.

Elle pourrait par exemple servir à concevoir et implémenter des cyberattaques capables de détruire les infrastructures essentielles comme le réseau électrique, à partir d'un simple prompt.

Un autre risque serait la diffusion de campagnes de désinformation pour déstabiliser la société et éroder la confiance envers les institutions.

On pourrait aussi craindre des attaques d'essaims de drones, la manipulation psychologique, la militarisation des sciences, ou encore une IA incontrôlable cherchant à prendre le pouvoir sur l'humain.

Comment le gouvernement américain se prépare ?

La porte-parole de la Maison-Blanche, Robyn Patterson, affirme que l'ordre exécutif du président Joe Biden sur l'IA est « l'action la plus importante qu'un gouvernement ait entrepris pour saisir les promesses et gérer les risques de l'intelligence artificielle ».

Il ajoute que le président et la vice-présidente vont continuer de travailler avec leurs partenaires internationaux et presser le Congrès pour faire passer une législation visant à gérer les risques liés à ces technologies émergentes.

Quand le serpent du capitalisme se mord la queue

La pression de la concurrence pousse les entreprises à accélérer le développement de l'IA au détriment de la sécurité, et fait courir le risque que les systèmes IA les plus avancés puissent être volés et militarisés contre les États-Unis.

Une déclaration qui rappelle le conflit interne qui a éclaté chez OpenAI en novembre 2023, lorsque Sam Altman a été renvoyé de son poste de CEO pendant quelques jours. La raison est tenue secrète, mais le bruit court que la firme aurait fait une découverte très dangereuse.

En prenant du recul pour analyser la situation, on peut se rendre compte que le capitalisme risque de mener nos sociétés à s'auto-détruire…

Cet article Le gouvernement US craint que l’IA éradique l’humain, selon ce rapport officiel 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.