Les agents d’IA progressent rapidement dans des domaines tels que les véhicules autonomes et les assistants virtuels, grâce à leurs cerveaux algorithmiques avancés. Mais comment fonctionne ces cerveaux artificiels ? Comment parviennent-ils à percevoir le monde, à prendre des décisions et à apprendre de manière autonome ?
Contrairement à un simple programme informatique, un agent d’IA peut agir et prendre des décisions de manière autonome. Il est conçu pour effectuer des tâches de manière proactive, sans avoir besoin d’une supervision humaine constante.
Cette autonomie repose sur deux piliers : la perception sensorielle et l’apprentissage automatique.
À l’aide de caméras, de microphones et d’autres capteurs, l’agent observe et interprète son environnement en temps réel. Parallèlement, des mécanismes d’apprentissage automatique lui permettent d’évoluer en intégrant de nouvelles données, sans reprogrammation manuelle.
Cette combinaison fait des agents d’IA des entités très flexibles, dotées d’un cerveau algorithmique capable de faire face à de nouvelles situations. Leur intelligence demeure néanmoins encore limitée par rapport à celle des humains, notamment en termes de capacité d’abstraction et de créativité.
Si les agents d’IA peuvent aujourd’hui accomplir des tâches complexes de manière autonome, ils le doivent principalement à leurs capacités d’apprentissage automatique. Trois approches concourent à cette capacité : l’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. La combinaison de ces démarches permet d’optimiser en permanence le cerveau algorithmique des agents IA.
Comme son nom l’indique, l’apprentissage supervisé est effectué sous la supervision d’un « enseignant ». L’IA s’entraîne sur des données étiquetées, par exemple des courriels classés manuellement comme légitimes ou comme spam. Elle en déduit ensuite des règles de décision.
L’apprentissage non supervisé se fait quant à lui de manière autonome sur des données brutes, sans classification préalable. Cette approche peut révéler des corrélations des corrélations inattendues dans les données brutes.
Enfin, l’apprentissage par renforcement repose sur un mécanisme de récompense. Lorsque l’agent prend une bonne décision, il obtient un signal positif qui renforce son comportement. Cette méthode par essais-erreurs est inspirée du conditionnement opérant.
Grâce à ces techniques, les agents d’IA analysent des volumes colossaux de données pour améliorer continuellement leurs performances. Cette capacité d’auto-apprentissage les rend capables de s’adapter à de nouveaux environnements et tâches. Elle ouvre la voie à des IA toujours plus autonomes.
À l’origine de cette évolution vers une autonomie toujours plus grande des agents d’IA se trouvent les réseaux de neurones profonds. Cette technologie clé a porté l’apprentissage automatique à un niveau inédit.
Bien que les origines de l’IA remontent aux travaux d’Alan Turing dans les années 1950, c’est avec l’avènement des réseaux de neurones profonds dans les années 2010 que l’architecture des agents IA a véritablement franchi un cap.
Inspirés du fonctionnement du cerveau humain, ces réseaux reproduisent, de manière simplifiée, la structure et les connexions des neurones biologiques.
Cette approche connexionniste, couplée à la puissance de calcul des GPU, a permis des progrès spectaculaires, par exemple, dans le domaine de la vision par ordinateur. Ou encore dans celui de la compréhension du langage naturel.
Les chatbots et les véhicules autonomes sont les applications les plus connues des réseaux de neurones profonds. Mais en coulisses, ils sont aussi en train de bousculer des secteurs tels que la logistique, la finance, les soins de santé et bien d’autres.
Comment les agents d’intelligence artificielle parviennent-ils à interagir avec le monde réel et à utiliser les données physiques qui en sont issues ? Tout commence par la perception de leur environnement au moyen de divers capteurs.
La vision par caméras est souvent l’outil principal, imitant notre propre sens de la vue. Sur une voiture autonome, les flux vidéo sont analysés en temps réel pour détecter piétons, feux de signalisation, panneaux de limitation de vitesse… Des algorithmes de deep learning interprètent chaque pixel.
D’autres capteurs complètent ce dispositif. Les microphones captent les sons ambiants et la parole. Le LiDAR (light detection and ranging) utilise des lasers pour cartographier en 3D les alentours. Certains robots industriels exploitent la sensibilité tactile de leurs pinces. Chaque information sensorielle nourrit la compréhension de l’environnement par l’agent.
Les données numériques constituent un autre canal de perception, notamment avec le développement de l’IoT. Un agent IA peut ainsi recevoir des flux continus d’informations en provenance de capteurs connectés, d’interfaces de programmation (API) ou de bases de données. Ces inputs immatériels jouent un rôle tout aussi crucial que les données physiques. Par exemple, un agent IA intégré à un robot logistique calcule ses trajets en fonction des stocks transmis par des capteurs connectés.
Une fois les données collectées par le biais de divers capteurs, le cerveau des agents d’IA active des algorithmes de raisonnement. En fonction de la tâche, différentes formes de raisonnement entrent en jeu.
Pour un robot industriel, il s’agit avant tout de planification. Des algorithmes de calcul de trajectoire lui permettent d’assembler des pièces ou manipuler des objets sans collision, en optimisant temps et énergie.
Dans le domaine de la finance, le raisonnement probabiliste est central. Des modèles mathématiques évaluent des risques en fonction de multiples paramètres avant d’initier une transaction boursière.
Les agents conversationnels comme les chatbots mobilisent une forme de compréhension du langage naturel. Ils analysent les questions posées pour générer une réponse pertinente, parfois en piochant dans des scripts prédéfinis.
Pour les agents purement réactifs, le raisonnement est beaucoup plus simple et direct. Ces agents fonctionnent sur la base de règles prédéfinies, souvent sous forme de conditions « si-alors ». Ils ne possèdent pas de mémoire interne ni de capacité à planifier ou à anticiper. Leur cerveau réagit instantanément à des stimuli spécifiques sans analyser le contexte ou l’historique des actions passées.
Bien qu’ils disposent tous d’un certain niveau d’autonomie décisionnelle, les agents d’IA présentent différents niveaux de sophistication en fonction de la conception de leur cerveau algorithmique.
À un extrême, on trouve les agents purement réactifs. Ces systèmes très basiques se contentent d’appliquer des règles prédéfinies sans aucune analyse approfondie. Un thermostat contrôlant la température ambiante en est un parfait exemple.
À l’autre extrémité du spectre, on trouve les agents dits « apprenants », comme les voitures autonomes de Tesla. Ces agents utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour affiner en permanence leurs capacités de prise de décision. Ils sont ainsi capables d’anticiper de mieux en mieux les scénarios de la vie réelle.
Entre ces deux pôles existent de nombreux agents IA aux capacités intermédiaires. Les chatbots et les assistants vocaux (Siri, Alexa…) mélangent des scripts pré-établis et une certaine forme d’adaptation pour converser de manière plus naturelle. Quant aux robots industriels, ils optimisent leurs tâches via des logiciels de planification.
Les agents conversationnels, les voitures autonomes ou les systèmes de trading automatisé sont quelques-unes des applications les plus emblématiques de l’intelligence artificielle actuelle. Derrière chacune de ces innovations se cache un puissant cerveau algorithmique qui permet aux agents d’IA d’analyser et de traiter des volumes massifs de données.
Dans le domaine de la conduite autonome, les voitures Waymo ingèrent quotidiennement des téraoctets de données. Ces informations en temps réel sont combinées à des cartographies en 3D et des modèles de deep learning. Le résultat permet d’anticiper les mouvements des autres véhicules et ceux des piétons.
En médecine, IBM Watson s’impose progressivement comme un assistant précieux pour les praticiens. Sa puissance de calcul lui permet de croiser le dossier médical d’un patient avec des milliers d’études scientifiques. Les médecins peuvent ainsi accéder à des suggestions de traitements personnalisées, fondées sur des cas similaires disséminés à travers le monde.
Lors de diagnostics d’images médicales, des agents d’IA comme Zebra Medical peuvent détecter des anomalies invisibles à l’œil nu dans les scanners et les radiographies. Un outil essentiel pour réduire les erreurs et sauver des vies.
Sur les marchés financiers, ce sont des algorithmes de trading à haute fréquence qui prennent le relais. Chez des gestionnaires d’actifs comme BlackRock, ces programmes informatiques peuvent analyser des millions de données économiques en temps réel et passer des ordres automatiquement.
Dans l’industrie manufacturière, les robots collaboratifs ou « cobots » représentent une nouvelle génération d’automates flexibles et interactifs. Grâce à leurs capteurs de force, ils peuvent ajuster précisément leur pression lorsqu’ils manipulent des objets fragiles ou travaillent à proximité d’opérateurs humains.
Cet article Plongée dans le cerveau des agents IA : comment ces assistants virtuels pensent et agissent ! a été publié sur LEBIGDATA.FR.
Sous le pinceau de la distillation par Deepseek, la création d’une IA s’éclaire doucement. Cette idée brillante simplifie le processus de création de modèles de langage, loin des mastodontes coûteux.
Longtemps utilisée, la distillation d’IA refait surface grâce à la startup chinoise DeepSeek. Cette astuce ingénieuse consiste à copier le processus d’apprentissage d’un grand modèle de langage (LLM) pour en entraîner un plus petit. L’IA qui en résulte, appelée modèle étudiant, est performante et pratique. Contrairement au modèle enseignant, cette IA distillée est rapide, moins chère et peut tourner sur un ordinateur classique, voire un smartphone.
« C’est presque magique », commente Olivier Godement, responsable chez OpenAI. DeepSeek a prouvé l’efficacité de la distillation en s’appuyant sur des LLM open source, notamment ceux de Meta et Alibaba. L’équipe a récupéré ces modèles gratuits, les a optimisés et allégés sans sacrifier leurs performances.
Une stratégie maligne qui a surpris jusqu’aux géants américains comme OpenAI et Microsoft, pourtant leaders du marché. Face à ce succès, ces derniers ont adopté la même approche. Pour rappel, Microsoft a injecté 14 milliards de dollars dans OpenAI pour développer ses propres modèles distillés, baptisés Phi.
La distillation a ses limites. Bien que ces modèles allégés excellent dans des tâches précises, ils perdent en polyvalence. « Un chatbot distillé peut gérer des e-mails comme un pro, mais ne lui demandez pas d’écrire un roman », souligne Ahmed Awadallah de Microsoft. Le modèle étudiant constitue un compromis acceptable pour de nombreuses entreprises, selon David Cox d’IBM : « La plupart n’ont pas besoin d’un modèle ultra-puissant, mais d’un outil efficace et abordable. »
Pour OpenAI et consorts, cette tendance pose un défi. Moins gourmands en ressources, ces petits modèles se vendent à bas prix, menaçant les profits des géants de l’IA. Mais pour les startups et les développeurs indépendants, c’est une opportunité en or. La distillation par Deepseek démocratise l’accès à l’IA, sans exiger des moyens colossaux.
Il reste une zone d’ombre. DeepSeek utilise-t-il aussi la distillation sur les modèles d’OpenAI ? Si tel était le cas, ce serait une violation des règles. Pour l’instant, la startup garde le silence à ce sujet. Mais une chose est sûre : la distillation n’a pas fini de secouer le monde de l’IA.
Cet article Distillation : la technique de DeepSeek qui permet à (presque) n’importe qui de créer une IA a été publié sur LEBIGDATA.FR.
L’intelligence artificielle (IA) sera au centre de l’attention avec le sommet en France lundi et mardi, et les événements déjà en cours cette semaine. Un objectif ambitieux qu’Emmanuel Macron souhaite concrétiser.
Le sommet de l’IA en France rassemblera les plus grands acteurs du secteur les 10 et 11 février à Paris. Gouvernements, entreprises et experts discuteront des enjeux majeurs liés à l’intelligence artificielle. L’événement abordera plusieurs thèmes, notamment la gouvernance, les investissements et l’impact sur la société.
De nombreux sujets brûlants seront abordés. Mais alors, à quoi doit-on s’attendre vraiment ?
Déjà, la France affiche une ambition forte : promouvoir une IA inclusive et durable. Mais là encore, tout le monde n’est pas du même avis… Le gouvernement de Donald Trump, en particulier, a d’autres priorités.
Il a réduit les engagements climatiques et s’oppose aux politiques de diversité. Alors que Paris veut encadrer l’IA, Washington préfère miser sur une course à l’innovation sans limite.
Dans tous les cas, la France ne compte pas reculer. Le Partenariat mondial sur l’IA (GPIA), lancé avec le Canada, doit justement renforcer une approche plus responsable.
L’idée est de rassembler une dizaine de nouveaux pays pour construire des règles communes. Mais il s’agit d’un défi, car certains gouvernements hésitent encore à s’engager.
Et à ce propos, un autre sujet brûlant sera sur la table : l’impact de l’IA sur le travail. Des entreprises comme Meta envisagent de remplacer des développeurs par des algorithmes.
Cela inquiète beaucoup les travailleurs, bien sûr. C’est pourquoi la France veut imposer un dialogue social entre entreprises et syndicats.
Bon, l’IA, c’est aussi une course aux milliards. Et cette fois, la France veut en profiter. Emmanuel Macron réunira à l’Élysée les plus grands acteurs du secteur. Parmi eux, citons Microsoft, Google, mais aussi JP Morgan et EDF.
#IA ouvre d’immenses opportunités. Face aux modèles US et chinois, la 🇫🇷 et 🇪🇺 doivent incarner une 3ᵉ voie, alliant innovation, éthique et souveraineté. Les discussions continuent pour une feuille de route ambitieuse.
— Bruno Fuchs (@bruno_fuchs) February 5, 2025
👉🏻Rdv au Sommet de l’IA les 10-11 fév. J’y serai ! #AISummit pic.twitter.com/r7eNYnqx7S
L’objectif est de convaincre ces mastodontes d’investir en France, notamment dans les centres de données et le cloud computing.
Mais la France ne veut pas seulement séduire les entreprises. Elle attend aussi un engagement fort de l’Europe. La Commission européenne devra présenter ses plans pour renforcer la compétitivité face aux États-Unis et à la Chine.
En parallèle, un autre projet voit le jour : la Fondation de l’IA en open source. Le but ? Concevoir une intelligence artificielle plus facile d’accès, sans dépendance vis-à-vis des grandes entreprises mondiales.
Et pour financer cette ambition, 500 millions d’euros seront investis dès cette année. À terme, la somme atteindra 2,5 milliards d’euros.
Lorsque l’on parle d’intelligence artificielle, on oublie souvent un détail essentiel : son impact écologique. Pourtant, les centres de données consomment des quantités astronomiques d’énergie.
La France ne veut plus ignorer cette réalité. Une coalition pour une IA durable sera donc lancée. IBM, Nvidia et Salesforce sont déjà partants. Il s’agit de trouver des solutions pour limiter les effets néfastes de ces technologies.
Un autre sujet inquiète profondément les gouvernements : la protection des enfants face à l’IA. Pour rappel, cette question dépasse largement les conflits politiques.
Cette fois, la France espère un accord avec les États-Unis et la Chine. Une nouvelle coalition internationale devrait voir le jour. Mais encore, faut-il que chacun respecte ses engagements.
Et si l’IA menaçait aussi la culture ? En fait, c’est déjà le cas. Je vous rappelle que de nombreux artistes dénoncent une utilisation abusive de leurs œuvres.
Alors, pour répondre à ces inquiétudes, une charte sur le droit d’auteur et l’IA sera proposée. Mais malheureusement, aucune entreprise d’IA ne l’a encore signée. Quoique, les discussions restent ouvertes.
À votre avis, le sommet de l’IA en France peut-il vraiment influencer les décisions mondiales sur cette technologie ? Votre opinion nous intéresse !
Cet article Sommet de l’IA en France : à quoi s’attendre pour cet événement mondial ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Le CyberMoi/s 2024 met une nouvelle fois l’accent sur l’ingénierie sociale, un vecteur de menace amplifié par l’évolution de l’IA. Ce phénomène cible tous les publics. Il constitue une menace particulièrement critique pour les entreprises, notamment en raison des nouvelles tactiques de manipulation numérique. À travers cet article, nous passerons en revue les conseils clés fournis à l’occasion de ce mois européen de la cybersécurité pour renforcer la protection de votre organisation face à ces attaques de plus en plus sophistiquées.
L’ingénierie sociale représente l’une des menaces les plus dangereuses pour les entreprises, car elle exploite la vulnérabilité humaine. En 2024, le CyberMoi/s met en lumière ces attaques, notablement renforcées par l’essor constant de l’IA.
L’ingénierie sociale est une méthode d’attaque cyber visant à manipuler les individus pour qu’ils révèlent des informations confidentielles ou réalisent des actions compromettant leurs données. Elle repose sur la manipulation psychologique, en exploitant la confiance et les failles humaines, plutôt que sur des vulnérabilités techniques. Les cybercriminels se servent de techniques telles que le phishing (hameçonnage), les appels frauduleux ou les messages usurpés, qui incitent les victimes à divulguer leurs informations sensibles.
Selon le Data Breach Investigations Report 2023 de Verizon, « 74 % des violations de données impliquent un élément humain, y compris les attaques d’ingénierie sociale, les erreurs ou les mauvais usages. ». Ce chiffre montre l’ampleur des incidents liés à la manipulation humaine.
D’un point de vue financier, le IBM Cost of a Data Breach Report 2023 révèle que le coût moyen d’une violation de données a atteint 4,45 millions de dollars en 2023. Un impact conséquent sur la trésorerie des entreprises auquel viennent s’additionner les pertes réputationnelles et la perte de confiance des clients. Les entreprises risquent gros.
Le CyberMoi/s 2024 identifie plusieurs formes d’ingénierie sociale devenues récurrentes dans les cyberattaques. Parmi les plus répandues :
Le CyberMoi/s met également l’accent sur de nouvelles tendances qui exploitent l’intelligence artificielle pour amplifier les effets de l’ingénierie sociale :
Pour contrer efficacement l’ingénierie sociale, il est essentiel de combiner des solutions technologiques robustes avec une formation continue des utilisateurs. Ce qui suit vous donnera des stratégies clés et des outils concrets pour minimiser les risques et renforcer la sécurité globale de votre entreprise.
L’ingénierie sociale cible les vulnérabilités humaines, ce qui la rend particulièrement dangereuse. Une approche multi-niveaux s’avère indispensable pour protéger efficacement les organisations contre ces attaques.
Un gestionnaire de mots de passe protège l’entreprise contre les attaques par ingénierie sociale en générant et en stockant des mots de passe complexes et uniques, ce qui réduit les risques de compromission et renforce la sécurité des comptes, limitant ainsi l’accès non autorisé aux données sensibles.
LockPass, le gestionnaire de mots de passe français certifié par l’Agence Nationale de Sécurité des Systèmes d’Information (ANSSI), vous permet de simplifier et de sécuriser la gestion des accès en entreprise. Son adoption est facilitée grâce à son interface intuitive, adaptée aux pratiques courantes des collaborateurs. Comme on le dit souvent : “le meilleur outil cyber c’est celui que vos équipes utilisent !”. Il est en effet essentiel de choisir des solutions qui s’intègrent facilement aux habitudes de travail de chacun pour garantir un usage régulier et efficace.
LockPass offre une gestion des accès granulaire afin de limiter les privilèges selon les besoins des utilisateurs. L’outil dispose même d’une fonctionnalité permettant à un collaborateur d’utiliser un mot de passe sans jamais lui afficher celui-ci en clair, ce qui renforce la sécurité tout en maintenant une expérience fluide pour les équipes.
L’ajout de l’authentification multi-facteurs (MFA) pour l’ensemble de vos comptes est un excellent complément au gestionnaire de mots de passe pour renforcer votre cybersécurité. D’après Microsoft, la MFA bloque jusqu’à 99,9 % des attaques sur les comptes utilisateurs. Un incontournable donc, pour un environnement professionnel sécurisé.
Les risques liés à l’utilisation non contrôlée d’outils externes, également appelé ShadowIT, sont bien réels dans le cadre de la cybersécurité. Prenons l’exemple d’une entreprise où un employé utilise un service de transfert en ligne non autorisé pour partager des documents professionnels. Si ces données sont échangées sans protection adéquate, elles peuvent être compromises sans que l’entreprise en soit informée. Cela crée des failles de sécurité invisibles aux responsables informatiques.
Le ShadowGPT est une évolution récente du ShadowIT, où les collaborateurs utilisent des IA génératives, telles que ChatGPT, sans autorisation. Ces IA peuvent traiter et enregistrer des données confidentielles dans leurs bases. Un cas concret serait un employé d’une banque qui consulte une IA pour générer des réponses client en partageant des informations sensibles. Si ces données sont mal gérées, cela peut entraîner des violations graves de confidentialité.
Pour faire face à ces défis, les entreprises doivent adopter des politiques de sécurité spécifiques qui restreignent l’utilisation d’outils non validés. Cela implique de :
Les politiques de sécurité doivent être évolutives pour s’adapter aux nouveaux outils, notamment ceux basés sur l’IA, et veiller à ce que les employés comprennent les implications de leur utilisation non contrôlée.
La sauvegarde régulière et sécurisée des données est une stratégie cruciale de protection contre les attaques d’ingénierie sociale. Elle permet de limiter les dégâts en cas de compromission des systèmes et facilite la reprise d’activité après un incident. Conformément aux recommandations de l’ANSSI il est essentiel :
Avec LockFiles, vous disposerez d’une sauvegarde externalisée (déconnectée de votre réseau), sur laquelle les fichiers sont automatiquement chiffrés dès leur dépôt, assurant la sécurité et la confidentialité des données. Chaque action est traçable en temps réel pour une surveillance proactive.
100 % français, LockFiles fera office de backup externalisé, indispensable pour un Plan de Reprise d’Activité (PRA) fiable. Hébergée sur des serveurs certifiés SecNumcloud et ISO 27001, cette solution assure une protection renforcée tout en garantissant le respect des normes les plus strictes en matière de sécurité des données.
Le plugin LockTransfer pour Outlook/O365 est conçu pour sécuriser les échanges de fichiers par email sans limiter la productivité des équipes. Il permet le transfert de pièces jointes, sans limite de taille, avec un chiffrement automatique des fichiers directement dans la messagerie. Simple d’utilisation, il s’intègre facilement aux habitudes de travail des collaborateurs. De ce fait, il garantit la sécurité des données sans perturber le flux de travail.
En outre, ce plugin assure un chiffrement de bout en bout pour protéger les informations sensibles. LockTransfer permet ainsi une traçabilité complète des documents envoyés. Grâce à un dashboard de suivi dédié pour la DSI, il offre une vue d’ensemble sur tous les échanges et renforce la sécurité des communications professionnelles.
Un indispensable pour limiter les risques de phishing et suivre finement les transferts de documents au sein de l’entreprise.
La lutte contre l’ingénierie sociale ne se limite pas aux solutions technologiques. Une formation continue et des simulations d’attaques régulières sont nécessaires pour sensibiliser les employés aux risques et améliorer leur capacité à réagir. Par conséquent, il est recommandé d’organiser des exercices pratiques qui mettent les collaborateurs en situation réelle face aux menaces.
La mise en place d’outils simples est également essentielle pour garantir une adoption efficace des bonnes pratiques de cybersécurité par les équipes. Des outils comme ceux de la suite LockSelf, certifiés par l’ANSSI, vont au-delà de la simple sécurité. Ils intègrent des modules de formation qui ont pour but d’aider les utilisateurs à adopter les bonnes pratiques de manière fluide. Cette approche favorise la transformation de la sécurité en une habitude quotidienne.
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En somme, la vigilance collective reste essentielle pour faire face à l’ingénierie sociale. La mise en place d’outils de sécurité adaptés à tous les collaborateurs joue un rôle crucial dans l’adoption des bonnes pratiques de cybersécurité dans tous les services d’une entreprise. Face à ces menaces persistantes, il est indispensable d’adapter en continu vos pratiques de sécurité. Profitez du CyberMoi/s pour améliorer vos défenses. Soyons tous #CyberEngagés !
Cet article CyberMoi/s 2024 : l’ingénierie sociale au cœur des préoccupations a été publié sur LEBIGDATA.FR.
Lors de l’événement annuel TechXchange d’IBM, la société a annoncé la sortie de Granite 3.0, la dernière version de sa famille de modèles de langage (LLM) open source, adaptés aux besoins des entreprises. Granite 3.0 se distingue par son équilibre entre performance, sécurité et rentabilité, répondant aux défis de l’utilisation de LLMs dans des environnements professionnels.
La suite de modèles Granite 3.0 comprend :
Granite 3.0 8B et 2B ont été entraînés à partir de 12 000 milliards de jetons de données, provenant de 12 langages naturels et de 116 langages de programmation différents. Les entreprises peuvent les personnaliser avec leurs propres données grâce à la méthode d’alignement InstructLab, introduite par IBM et Red Hat en mai dernier. Elle permet aux entreprises de personnaliser les modèles en utilisant des données synthétiques et des protocoles de formation adaptés à leurs besoins, réduisant ainsi les coûts de trois à vingt-trois fois, et les délais de mise en œuvre.
Les modèles de la famille Granite 3.0 sont adaptés à différentes applications d’IA. Les modèles de base Granite 3.0 8B et 2B, qualifiés de “bourreaux de travail” par IBM, sont conçus pour des tâches variées comme la génération augmentée de récupération (RAG), la classification et la synthèse de données. Ils peuvent être facilement personnalisés avec des données d’entreprise, permettant ainsi aux organisations d’optimiser leurs performances à moindre coût.
Le modèle phare de cette version, Granite 3.0 8B Instruct, un modèle dense optimisé pour les instructions, est destiné à servir de bloc de construction principal pour les flux de travail sophistiqués et les cas d’utilisation basés sur des outils.
En matière de benchmarks académiques et professionnels, Granite 3.0 8B Instruct rivalise avec des modèles concurrents open source de taille similaire, comme Llama 3.1-8B de Meta et Mistral-7B de Mistral AI, tout en se distinguant par ses performances sur des tâches spécifiques à l’entreprise, notamment en cybersécurité. Il a ainsi dominé les évaluations sur RAGBench, un benchmark évaluant la génération augmentée par récupération (RAG) dans des contextes industriels tels que les manuels techniques.
Outre ses modèles polyvalents, IBM introduit les modèles Granite 3.0 Guardian, spécialement conçus pour répondre aux besoins critiques de sécurité et de conformité des entreprises. Granite Guardian 3.0 8B et 2B sont des modèles renforcés avec des mécanismes de sécurité intégrés pour minimiser les risques liés aux biais et à l’exploitation malveillante des systèmes d’IA. Grâce à une série de mécanismes de contrôle et de supervision, ces modèles assurent une protection contre les fuites de données sensibles et les réponses inappropriées. Ils peuvent être utilisés pour mettre en œuvre des garde-fous avec n’importe quel modèle d’IA ouvert ou propriétaire.
IBM affirme que Granite Guardian excelle dans les environnements réglementés, où la conformité aux normes de sécurité et de confidentialité est primordiale. Ces modèles sont capables de détecter les anomalies dans les interactions utilisateur et les manipulations malveillantes, ce qui les rend particulièrement adaptés à des secteurs comme la finance, la santé et la défense. Selon ses tests internes, Granite Guardian a surpassé des modèles similaires, comme LLamaGuard de Meta, en matière de détection des risques.
La version 3.0 introduit les modèles “Mixture-of-Experts” (MoE), tels que Granite 3.0 3B-A800M Instruct et 1B-A400M Instruct, qui adoptent une approche modulable, où seuls certains experts (sous-modèles spécialisés) sont activés en fonction de la tâche demandée, ce qui les rend très intéressants pour les environnements où les ressources de calcul peuvent être limitées ou coûteuses.
Entraînés sur plus de 10 000 milliards de jetons de données, ces nouveaux modèles MoE Granite sont particulièrement adaptés pour des applications sur l’appareil, des serveurs CPU et des situations nécessitant une latence extrêmement faible.
IBM a également annoncé une mise à jour de ses modèles Granite Time Series pré-entraînés, dont les premières versions ont été publiées au début de l’année. Ces nouveaux modèles, entraînés sur 3 fois plus de données, offrent de solides performances selon les 3 principaux benchmarks de type série temporelle (Time Series), surpassant des modèles 10 fois plus grands de Google, Alibaba et d’autres. Ces modèles mis à jour offrent également une plus grande flexibilité de modélisation grâce à la prise en charge de variables externes et de prévisions glissantes.
L’introduction de Granite 3.0 s’intègre parfaitement à l’écosystème plus large d’IBM, avec des intégrations optimisées pour certaines de ses plateformes. Watsonx.ai, le produit phare d’IBM dédié à l’IA, s’appuie désormais sur Granite 3.0 pour offrir des solutions avancées aux entreprises cherchant à automatiser leurs processus tout en maintenant un haut niveau de sécurité et de transparence.
IBM a également mis en avant la compatibilité de Granite 3.0 avec ses outils de gestion des modèles et des données, permettant aux entreprises de surveiller et d’ajuster en continu leurs modèles pour améliorer la précision et la pertinence. L’intégration avec des outils comme Watsonx.data et Watsonx.governance garantit que les données sont gérées et utilisées de manière responsable tout au long du cycle de vie des modèles.
IBM continue d’améliorer Granite avec des extensions prévues pour la fin 2024, comme l’augmentation de la fenêtre de contexte à 128 000 jetons et l’ajout de capacités multimodales. Tous les modèles Granite 3.0 sont entraînés sur l’infrastructure Blue Vela d’IBM, qui fonctionne à 100 % grâce à des sources d’énergie renouvelable. Ce choix s’inscrit dans l’engagement croissant d’IBM à intégrer des pratiques durables dans ses processus de développement technologique.
Les modèles Granite 3.0 et les modèles Time Series mis à jour sont distribués sous la licence Apache 2.0 et peuvent être téléchargés sur HuggingFace, renforçant l’engagement d’IBM envers l’open source et la transparence.
Les variantes d’instruction des nouveaux modèles de langage Granite 3.0 8B et 2B et les modèles Granite Guardian 3.0 8B et 2B sont disponibles dès aujourd’hui pour une utilisation commerciale sur la plateforme watsonx d’IBM. Une sélection des modèles Granite 3.0 sera également disponible en tant que microservices NVIDIA NIM et via les intégrations Vertex AI Model Garden de Google Cloud avec HuggingFace.
Pour faciliter le choix et l’utilisation des développeurs et soutenir les déploiements locaux et à la périphérie (edge), un ensemble organisé de modèles Granite 3.0 est également disponible sur Ollama et Replicate.
Les modèles sont également disponibles sur les plateformes de partenaires d’IBM, tels qu’AWS, Docker, Domo, Qualcomm Technologies, Salesforce ou SAP.
IBM est l'une des premières entreprises à révolutionner l'histoire de la technologie de l'IA avec IBM watsonx™. C'est d'ailleurs une longue histoire qui date de plus de 70 années. Voici toute l'histoire de cette entreprise !
Même si vous ne le savez pas, vous interagissez tous les jours avec IBM watsonx™. Vous utilisez son service au moment de réserver un vol, parler au service client, travailler avec le service informatique ou encore lorsque vous jouez au football fantastique, et d'autres activités. Si la popularité des chatbots IA auprès du grand public ne fait que commencer, conduisant plusieurs entreprises à entrer dans le domaine de l'IA, le parcours d'IBM remonte à plus loin.
IBM est engagé dans l'IA depuis plus de 70 ans et travaille en collaboration avec des sociétés dans divers secteurs et régions géographiques, dont les services financiers, la vente au détail, l'éducation ou même l'espace.
Plusieurs de ces sociétés se servent de Watsonx pour les assister à distinguer de nouvelles perspectives, à augmenter la productivité et surtout à proposer de meilleures expériences client.
Toutes ces activités ainsi que cette aide de l'entreprise commencent d'ailleurs durant la seconde moitié du XXe siècle.
From checkers to chess: A brief history of IBM AI https://t.co/DcyHVxbNHg
— FastChess (@FastChess) August 13, 2024
Les chercheurs d'IBM ont utilisé des jeux célèbres comme les dames et le backgammon pour nourrir certains des premiers réseaux neuronaux, créant ainsi des technologies qui pourraient devenir le fondement de l'IA du XXIe siècle.
Ce sont ces programmes qui ont assisté l'équipe dans l'étude de la stratégie et à l'optimisation du gameplay d'un ordinateur par essais et erreurs. Ce processus a été nommé « apprentissage automatique » par Arthur Samuel, un chercheur célèbre d'IBM. Jusqu'à ce jour, ce terme demeure au cœur de l'IA.
IBM apporte également une importante contribution dans le secteur de l'IA en révélant une « Shoebox », dix ans après la découverte de l'apprentissage automatique.
Cette technologie révolutionnaire a été présentée en 1962, à l'Exposition universelle. C'est le premier système de reconnaissance vocale au monde développé pour détecter la voix humaine. D'ailleurs, c'est la prémices du traitement du langage naturel d'aujourd'hui.
Durant les deux décennies suivantes, la société a continué à faire progresser l'IA en faisant des recherches sur les algorithmes, l'apprentissage automatique, le traitement d'images et le traitement du langage naturel.
Durant cette période, IBM a aussi expérimenté des robots avec une faculté d'assemblage automatique des composants de machines à écrire. Elle a également développé un langage de fabrication (AML) nécessaire dans la programmation des robots capables d'apprendre de leurs actions.
IBM a beaucoup travaillé dans ce secteur en collaboration avec d'établissements d'enseignement de premier plan. Cela a permis de fonder les bases de l'IA actuelle.
En 1990, la société a conçu Deep Blue, afin de créer un ordinateur relativement puissant permettant de battre un grand maître. Puis, elle a dévoilé IBM Watson® en 2004, un ordinateur de la taille d'une pièce. Cet appareil était composé de 10 racks avec 90 serveurs, avec 2 880 cœurs de processeur au total.
Durant les prochaines années, IBM poursuit sa quête dans le but de développer les capacités de l'IA grâce à Project Debater. C'est le premier système d'IA créé pour engager de façon significative des discussions avec des humains.Actuellement, Watsonx est devenu un outil permettant aux entreprises de former, valider, ajuster et déployer aisément des modèles de base et d'apprentissage automatique. Il permet également de faire progresser les charges de travail de l'IA pour leurs données à tout moment. Enfin, il aide aussi dans l'accélération des flux de données et d'IA responsables, explicables et transparents.
Cet article IBM retrace l’histoire de son IA : découvrez les moments les plus marquants a été publié sur LEBIGDATA.FR.
À peine 24 heures après la présentation du Meta Llama 3.1, Mistral a révélé son nouveau bijou technologique : le Mistral Large 2. Voyons ce qui rend le Large 2 incomparable face à la concurrence.
La course aux modèles d'IA de pointe est plus intense que jamais. Mistral, une start-up parisienne, a récemment lancé Large 2, un modèle qui rivalise avec les dernières nouveautés de Meta et OpenAI. D'après Mistral, ce nouveau modèle promet des performances impressionnantes, tout en étant plus économique et efficace.
Selon Mistral, Large 2 rivalise avec les géants du secteur. Il excelle particulièrement en code, mathématiques et raisonnement. Avec 123 milliards de paramètres, il surpasse même Llama 3.1 405B. Ce dernier, pourtant doté de 405 milliards de paramètres, ne tient pas la comparaison dans plusieurs domaines clés.
Le but principal de Mistral était clair : réduire les hallucinations. Large 2, c'est alors une révolution en perspicacité. Le modèle connaît ses limites, ce qui l'empêche de fabriquer des informations incorrectes. Résultat ? Des réponses beaucoup plus fiables et de meilleure qualité.
Néanmoins, Mistral, bien que nouvelle, avance à pas de géant. La startup a récemment levé 640 millions de dollars lors d'un tour de financement de série B, valorisant l'entreprise à 6 milliards de dollars.
Étant donné que cette manne financière lui permet de continuer à développer des modèles d'IA de pointe, l'avenir semble radieux.
Notez bien que les modèles de Mistral ne sont pas entièrement open source. Dans d'autres cas, pour toute application commerciale, une licence payante est nécessaire. Cela les rend plus accessibles que GPT-4, néanmoins réservés à des entreprises qui en ont les moyens.
Two new significant model updates today!
— Double (@double_ide) July 24, 2024
– Mistral Large 2 (benchmarks between Llama 3.1 405B and GPT4o)
– DeepSeek V2 7/24 (new update over an already impressive model)
Both now live on Double pic.twitter.com/ysd1OnrqUd
Passons maintenant aux performances. Mistral Large 2 se distingue par son incroyable support multilingue. Il maîtrise et génère du texte en anglais, français, allemand, espagnol, italien, portugais, arabe, hindi, russe, chinois, japonais et même coréen. Cette diversité linguistique le rend essentiel pour une multitude d'applications.
Il s'agit d'un modèle doté d'une fenêtre impressionnante de 128 000 jetons, ce qui lui permet de traiter jusqu'à 300 pages de texte d'un coup. Cette capacité exceptionnelle améliore grandement la compréhension et la cohérence des réponses.
Et il y a encore plus à découvrir ! Ce qui distingue vraiment Mistral Large 2, c'est son efficacité redoutable. Mistral a mis au point un modèle qui, tout en consommant moins, dépasse de loin des modèles beaucoup plus grands. En termes d'économies, cela représente un avantage majeur pour les entreprises.
Mistral Large 2 est accessible sur diverses plateformes, dont Google Vertex AI et Amazon Bedrock. C'est notamment le cas pour Azure AI Studio et IBM watsonx.ai. Découvrez-le sous « mistral-large-2407 » sur la Plateforme Mistral. Et ce n'est pas tout ! Vous pouvez aussi le tester gratuitement sur Le Chat, la plateforme rivale de ChatGPT d'OpenAI.
Il faut également noter que Mistral adopte une approche hybride très stratégique. Le modèle est offert gratuitement pour la recherche et les usages non commerciaux. En revanche, il est payant pour les applications commerciales.
Cette politique équitable ouvre l'accès à cette technologie de pointe, tout en générant des revenus pour soutenir une innovation continue.
Cet article Mistral Large 2 : la réponse française, moins de 24h après Meta Llama 3.1 ! a été publié sur LEBIGDATA.FR.
Basée sur une technologie IA brevetée, SoulMachines plateforme propose des solutions pour humaniser les interactions digitales. Je vous convie à me suivre pour un analyser en détail ses fonctionnalités majeures, ses caractéristiques distinctives ainsi que sa position sur le marché comparée à ses concurrents.
Partenaire des plus grandes entreprises au monde, SoulMachines s'est fixé pour mission de créer des personnages digitaux animés pouvant se substituer à l'homme. Ces avatars de dernière génération sont conçus pour interagir avec de vraies personnes. Ils imitent les nuances de la communication humaine aussi fidèlement que possible. Ces personnages 100 % virtuels sont capables d'exprimer des émotions, de réagir aux intonations. Fait rare, ils sont même capables d'apprendre au fil du temps grâce à un apprentissage approfondi. Ce qui fait de SoulMachines, l'un des outils IA génératifs les plus prisés pour générer des avatars.
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.
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.
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L'IA au travail est sur le point d'opérer un important changement impliquant les dirigeants d'entreprises. Cependant, la plupart de ces PDG ne sont pas toujours prêts pour ce grand bouleversement.
Récemment, IBM a réalisé une enquête auprès de 3 000 PDG venant de plus de 30 pays et dans 26 secteurs. L'objet de cette étude était de faire le point sur la culture, la main-d'œuvre ou encore la gouvernance.
Cette étude révèle que les patrons se retrouvent face à des défis majeurs lorsqu'il s'agit d'introduire les technologies d'IA générative au sein de leur entreprise. 63 % des dirigeants interrogés ont affirmé que la réussite de l'adoption de l'IA générative dépend surtout de la manière dont les gens l'adoptent et non de la technologie elle-même.
Par ailleurs, 64 % approuvent l'adoption plus rapide de cette technologie, malgré le fait que la majorité des salariés ne soient pas à l'aise.
Selon le rapport de l'IMB, les dirigeants sont beaucoup plus préoccupés par la préparation de la main-d'œuvre. Au Royaume-Uni et en Irlande, deux dirigeants sur trois, soit 65 % jugent que leurs employés disposent des compétences que requiert l'intégration de GenAI dans leurs techniques de travail.
Si certaines personnes pensaient que l'IA est une menace pour le travail des humains, cette étude d'IBM révèle des avis divergents. En effet, deux PDG sur cinq recrutent aujourd'hui pour des postes qui n'existaient pas avant l'émergence de l'IA.
Ce chiffre met ainsi en lumière l'impact positif de l'Intelligence artificielle sur la main-d'œuvre. De plus, 37 % des dirigeants, soit un PDG sur trois pense pouvoir recruter du personnel grâce à l'Intelligence Artificielle générative.
Néanmoins, par la même occasion, 46 % des dirigeants envisagent de réduire les effectifs dans les 12 prochains mois à venir à cause des progrès de la technologie de l'IA. En tout, ils pensent que les rôles ne seront pas supprimés, mais vont être plutôt modifiés.
« Pour que la technologie transforme l'entreprise, celle-ci doit d'abord évoluer. Le succès de GenAI dépendra davantage de l'engagement des employés et d'une culture d'innovation que de la technologie elle-même, » affirme l'associé directeur d'IBM Consulting UK et Irlande, Rahul Kalia.
L'étude sur l'évolution des modèles démontre qu'il est essentiel de perfectionner les compétences des employés pour le futur. Cela permet aux entreprises dans un premier temps d'assister leurs employés, et pour que ces derniers puissent devenir beaucoup plus compétitifs.
Actuellement, 35 % des dirigeants doivent recycler, et ce, au cours des trois années à venir, si le chiffre était de 6 % en 2021.
L'IA fait partie intégrante de notre quotidien en ce moment. C'est pour cette raison que je pense que chaque entreprise doit se préparer pour son adoption. Et vous, partagez-vous le même avis ?
Cet article IA en entreprise : les patrons vont devoir prendre une grave décision a été publié sur LEBIGDATA.FR.
Le MIT est parvenu à créer une IA capable d'anticiper les futures actions d'un humain ! Découvrez comment elle fonctionne, et quelles sont les incroyables applications possibles pour une telle technologie !
Êtes-vous vraiment libre de vos décisions ? Pouvez-vous contrôler votre destinée, ou est-elle déjà écrite à l'avance ? Pour la nouvelle IA du MIT, votre avenir n'a presque aucun secret…
Lors d'une étude menée en collaboration avec l'Université de Washington, les chercheurs ont créé un modèle capable de prédire les actions futures d'une personne ou d'une machine.
Baptisée « Latent Inference Budget Model » (L-IBM), cette IA surpasse largement tous les autres frameworks existants pour la modélisation de la prise de décision humaine selon ses créateurs.
L-IBMs model sub-optimal decision-making, via a latent variable (inferred jointly with a model of agents' goals) that controls the runtime “budget” of an inference algorithm.
— Athul Paul Jacob (@apjacob03) December 9, 2023
(2/11) pic.twitter.com/R6IT0v6DNq
Alors comment fonctionne ce modèle pour accomplir une telle prouesse ? Il examine les limites, les actions et le comportement passés liés au processus de pensée d'un agent, qui peut être un humain ou une autre IA.
Les données ou les résultats obtenus après cette évaluation sont appelés « budget d'inférence ». C'est ce qui permet à L-IBM d'anticiper l'avenir.
Son analyse porte sur le comportement de l'individu et les différentes variables qui peuvent l'affecter. En d'autres termes, les chercheurs expliquent qu'ils « cherchent à modéliser à la fois ce que les agents souhaitent faire et ce qu'ils vont effectivement faire selon leur état ».
Ceci implique d'observer les agents à différentes positions aléatoires au sein d'un labyrinthe. Par la suite, le modèle L-IBM est utilisé pour comprendre leurs limites en termes de pensée ou de calcul et prédire leur comportement.
Ainsi, l'IA révèle les objectifs de l'agent et sa capacité à naviguer et à prendre des décisions complexes. Lors de l'étape suivante, elle examine les signaux liés au langage et à la communication.
Les chercheurs soulignent en effet que « les humains produisent et comprennent le langage d'une façon qui dévie de sa signification littérale ».
Ils ont fait jouer les sujets à un jeu de référence, impliquant un orateur et un auditeur. Le premier reçoit un ensemble de différentes couleurs, en choisit une, mais n'a pas le droit de dire le nom de la couleur choisie à l'auditeur.
Il décrit en langage naturel, en donnant différents mots en guise d'indice. Si l'auditeur choisit la même couleur, ils gagnent tous les deux.
Ce petit jeu permet aux chercheurs de vérifier si les humains sont engagés dans un raisonnement pragmatique à partir de leur comportement, s'il existe des différences entre les joueurs dans leur capacité à raisonner, et si ces différences prédisent le succès de la communication.
In chess, for example, we can use L-IBMs to infer how deep in a game tree individual players are planning.
— Athul Paul Jacob (@apjacob03) December 9, 2023
(4/11) pic.twitter.com/zfWDot5VBU
Lors de leur étude, les chercheurs ont utilisé cette IA pour prédire les actions de joueurs humains lors d'une partie d'échecs.
Ils estiment que « nos résultats montrent que la prise de décision humaine sous-optimale peut être efficacement modélisée à l'aide de versions contraintes informatiquement d'algorithmes de recherche standards ».
Ce faisant, « nous obtenons à la fois des modèles exacts de la prise de décision d'humains et des mesures informatives de leurs capacités inférentielles ».
Le modèle s'est focalisé sur le temps qu'ont pris les joueurs humains pour effectuer leurs différentes actions pendant la partie, tout en tenant compte de la différence de temps passé à penser entre les joueurs débutants ou confirmés.
Comme l'explique Athul Paul Jacob, l'un des auteurs, « au final, on a pu voir que la profondeur de planification, la durée pendant laquelle quelqu'un pense au problème, et un très bon proxy de la façon dont les humains se comportent ».
L'objectif était de découvrir s'ils pouvaient nourrir L-IBM avec ces données, et de modéliser la variabilité dans les décisions des joueurs selon les états du jeu.
Le résultat, ou budget d'inférence, a mis en lumière avec exactitude la différence entre les mauvais et les bons joueurs. Selon Jacob, « le plus frappant était le fait que ce budget d'inférence était très interprétable ».
Il peut indiquer que « les problèmes plus difficiles requièrent plus de planification, ou qu'être un bon joueur requiert de planifier plus longtemps ».
Les chercheurs ont été surpris, car « quand nous avons initialement décidé de faire cela, nous ne pensions pas que notre algorithme serait capable de choisir naturellement ces comportements ».
Or, si le modèle IA sait quel joueur est le meilleur, il sera probablement capable de prédire quel joueur va gagner la partie…
Here, we observe that as the player strength (L) or the opponent strength (R) increases as measured by the Elo ratings, L-IBM infers that players are planning out to a greater depth.
— Athul Paul Jacob (@apjacob03) December 9, 2023
(6/11) pic.twitter.com/g1WEclBh8j
Une telle IA pourrait être très utile pour les paris sportifs, mais là n'est pas son principal intérêt. Le framework L-IBM a le potentiel de modéliser tous les aspects de la prise de décision humaine, et notamment les routines, les comportements, la communication, et la stratégie.
Les chercheurs notent que « nous avons démontré que L-IBM peut surpasser les modèles classiques de rationalité limitée tout en imputant des mesures significatives des compétences humaines et de la difficulté des tâches ».
Ce qui différencie réellement cette IA des précédents modèles est qu'elle se base sur les limites et le comportement passés d'un agent plutôt que sur des données aléatoires pour produire des résultats.
Ainsi, d'après Jacob, « si nous savons qu'un humain est sur le point de faire une erreur, en ayant vu comment ils se sont comportés avant, l'agent IA pourrait intervenir et proposer une meilleure façon de faire ».
De même, « l'agent pourrait s'adapter aux faiblesses qu'ont ses collaborateurs humains ». Et cette capacité à modéliser le comportement humain est « un pas important vers la construction d'un agent IA véritablement capable d'aider l'humain »…
Cet article Cette IA du MIT prédit vos futures actions : par quel miracle ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.
Tous aux abris ! La directrice du FMI alerte sur le « tsunami » de l'IA qui se profile à l'horizon et risque de « dévaster le marché mondial de l'emploi ». Elle estime que nous avons « très peu de temps pour préparer les gens et les entreprises » à ce grand bouleversement. Alors, à quoi faut-il s'attendre et comment se protéger ?
L'intelligence artificielle va remplacer des emplois. On le sait depuis longtemps, et plusieurs organismes ont déjà prévenu de ce « grand remplacement » du travail humain.
En avril 2023, une étude de Goldman Sachs indiquait par exemple que l'IA pourrait toucher près de 300 millions d'emplois en Europe et aux États-Unis.
Cette technologie peut largement accroître la productivité dans une grande variété de secteurs, et permet l'automatisation des tâches les plus pénibles, dangereuses ou rébarbatives.
Le créateur de ChatGPT, OpenAI, a lui-même publié une liste des métiers les plus à risque et de ceux qui ont le moins de chances d'être automatisés. Contrairement aux autres innovations technologiques, celle-ci menace davantage les métiers intellectuels que manuels.
Toutefois, jusqu'à présent, on pensait que ce remplacement se ferait progressivement, petit à petit, au fil des prochaines décennies. C'est loin d'être le cas.
Ce 16 mai 2024, la directrice du Fonds Monétaire International, Kristalina Georgieva, a tiré la sonnette d'alarme : l'IA va frapper le marché du travail comme un véritable « tsunami ».
Lors d'un événement organisé à Zurich, en Suisse, elle a averti que « l'intelligence artificielle peut apporter une augmentation massive de productivité si nous la gérons bien, mais elle peut aussi mener à davantage de désinformation et, bien sûr, d'inégalités dans notre société ».
Dans un rapport publié en janvier 2024, même si elle prédisait que l'IA pourrait impacter environ 40% des emplois dans le monde, Georgieva adoptait un ton plus optimiste.
Elle estimait que « l'ère de l'IA est devant nous, et c'est toujours en notre pouvoir de s'assurer qu'elle apporte la prospérité pour tous ». Elle semble désormais nettement plus inquiète.
Toujours d'après ses dires, « nous avons très peu de temps pour préparer les gens et les entreprises à ce qui arrive ».
Comment expliquer ce changement de ton ? Les craintes du FMI ont peut-être été renforcées par les investissements massifs des géants de la tech dans l'IA, l'émergence de modèles beaucoup plus intelligents comme Claude 3 Opus ou GPT-4o, ou encore les mesures drastiques prises par les grandes entreprises.
Par exemple, IBM a déjà cessé de recruter pour près de 7800 rôles qu'elle estime susceptibles de changer à cause de l'IA. Le CEO Arvind Krishna a décidé de totalement changer sa stratégie d'embauche.
Depuis le début 2024, les analystes sont convaincus que beaucoup d'entreprises de la tech ont déjà commencé à licencier massivement pour remplacer leurs employés par l'IA sans toutefois l'admettre.
IMF Managing Director Kristalina Georgieva on how 60% of advanced economy jobs could be affected by AI: "We also identified the tsunami that is going to hit the labor markets over the next years. 60% of jobs in advancing economies are likely to be impacted, half of them may see… pic.twitter.com/HTLGFlbnxd
— Camus (@newstart_2024) April 16, 2024
Il en va de même pour les entreprises de la finance, qui admettent licencier en raison des « technologies émergentes » ou autres euphémismes pour désigner l'explosion de l'IA.
Par exemple, en janvier 2024, BlackRock a remercié 3% de ses employés. La firme a expliqué que l'une des raisons était « les nouvelles technologies qui sont vouées à transformer notre industrie, et toutes les autres industries ».
Et cette vision semble être très répandue parmi les dirigeants d'entreprise. Selon un sondage mené auprès de 2000 cadres en avril 2024, 41% s'attendent à ce que la taille de leurs effectifs diminue au cours des cinq prochaines années à cause de l'IA.
Pour terminer sur une note optimiste, notons que certains doutent encore du grand remplacement du travail par l'IA. Selon Marc Warner, CEO du cabinet de conseil Faculty, les vrais capacités de l'IA sont surestimées à cause de la hype qui entoure l'industrie.
Il compare notamment les promesses de l'IA à celles des voitures autonomes, qui ont mis beaucoup plus longtemps que prévu à se concrétiser.
D'autres sont persuadés que l'IA va aussi créer de nombreux nouveaux emplois. Le Forum Economique Mondial s'attend par exemple à ce qu'elle élimine 85 millions de rôles, mais en crée 97 millions.
Même son de cloche chez Jan Hatzius, économiste en chef de Goldman Sachs, convaincu que l'intelligence artificielle va tout aussi bien créer que détruire des emplois sans toutefois pouvoir prédire de quel côté penchera la balance.
Durant son discours, Georgieva s'est elle aussi voulue rassurante en évoquant d'autres problèmes que l'économie mondiale est parvenue à surmonter. Elle a rappelé que « l'an dernier il y avait des craintes que la plupart des économies tombent dans la récession, et ce n'est pas arrivé ».
De même, « l'inflation qui nous a frappés avec une très grande force est sur le déclin, presque partout ». Ceci suggère que l'économie peut résister à l'immense vague d'intelligence artificielle qui se dresse à l'horizon…
Et vous, qu'en pensez-vous ? Craignez-vous qu'une IA vous remplace ? Les machines sont-elles capables de faire votre travail ? Partagez vos impressions et témoignages en commentaire !
Cet article Le « tsunami de l’IA » va dévaster le marché du travail ! Alerte rouge du FMI a été publié sur LEBIGDATA.FR.
L'utilisation de l'intelligence artificielle dans la génération de contenus se démocratise peu à peu. De plus en plus d'entreprises font appel à des outils IA ou des rédacteurs nouveaux genres pour écrire leurs articles de blogs ou rapports. Mais, quels sont les avantages et les défis de l'utilisation de l'IA dans la rédaction ?
La création de contenu à l'aide de l'intelligence artificielle (IA) se réfère à l'utilisation de technologies avancées pour générer ou optimiser du contenu textuel. Ces outils de rédaction IA, tels que Chat GPT ou Jasper, sont programmés pour comprendre et simuler le style humain d'écriture. Ce qui offre ainsi une aide précieuse dans le domaine de la rédaction web. Basés sur des modèles de traitement du langage naturel, ces outils peuvent produire des articles, des rapports, et même des poèmes qui semblent être écrits par un être humain.
Les applications de rédaction IA, comme Chat GPT, opèrent grâce à des modèles d'apprentissage automatique complexe appelés réseaux neuronaux. Ces algorithmes s'entraînent sur de vastes ensembles de données textuelles provenant de diverses sources comme des articles sur internet. L'objectif de cet entraînement est d'apprendre les subtilités et les nuances de la langue. Par exemple, comment les mots sont généralement utilisés ensemble, quelles phrases sont grammaticalement correctes, quelles expressions sont couramment utilisées, etc.
En s'entraînant sur ces vastes ensembles de données, l'algorithme apprend à générer du texte qui ressemble à celui qu'il a vu lors de son entraînement. C'est ainsi que les modèles de chat GPT sont capables de répondre aux questions et de générer du texte SEO de manière convaincante et réaliste.Il peut non seulement reproduire le style et le ton requis mais aussi proposer des variantes textuelles. De plus, il peut offrir des corrections grammaticales ou suggérer des améliorations stylistiques.
Par exemple, si un utilisateur rédige un prompt “Rédigez un bref article sur l'importance des abeilles dans l'écosystème”, l'IA peut instantanément fournir un contenu pertinent et bien structuré.
L'utilisation de ce type d'outil pour générer du contenu transforme radicalement le paysage des créateurs digitaux. Toutefois, avant d'aller plus loin, il faut voir les avantages et les défis liés à l'utilisation de l'IA dans la rédaction.
Les outils de rédaction d'IA comme Chat GPT et Copy AI facilitent et accélèrent la production rapide de textes préliminaires. Cela permet aux rédacteurs de se concentrer sur la finition et la personnalisation des contenus.
Cette technologie permet également de traiter rapidement de grands volumes d'information, ce qui est fastidieux et chronophage sans son aide. Imaginez générer un article de fond en quelques minutes plutôt qu'en plusieurs heures, un gain de temps manifeste pour les professionnels pressés.
Utiliser l'IA pour rédiger garantit une cohérence linguistique et stylistique souvent difficile à maintenir manuellement sur de grands volumes de texte. La rédaction IA applique des règles prédéfinies de grammaire et de style, ce qui assure que chaque article produit respecte les normes qualitatives exigées.
De plus, certains outils d'IA ont de capacités d'apprentissage qui leur permettent d'améliorer continuellement leur compréhension du ton et des nuances. Cela rend chaque nouvel article plus raffiné que le précédent.
Un autre avantage crucial de la rédaction IA est sa faculté à rendre la production de contenu de haute qualité accessible à tous, indépendamment de leurs compétences en rédaction. Ceci est particulièrement bénéfique pour des non-spécialistes ou des entreprises de petite taille qui n'ont pas les ressources pour embaucher un rédacteur professionnel.
L'IA peut aider à formuler des idées claires et structurées, même pour ceux qui luttent avec la formulation de leurs pensées.De plus, ce type d'outil permet de rédiger dans plusieurs langues avec une bonne précision. Pensez à un blog d'entreprise nécessitant des mises à jour fréquentes avec des informations similaires. L'IA peut automatiser cette progression, ce qui garantit rapidité et exactitude.
De plus, les outils de rédaction IA peuvent analyser rapidement les tendances des sujets populaires et ainsi guider les stratégies de contenu, ce qui optimise l'engagement du public cible. Pour les écrivains confrontés au problème de la page blanche, ces logiciels IA peuvent proposer des alternatives et stimuler la créativité pour dépasser les impasses.
Enfin, les outils de rédaction IA génèrent des articles 100% originaux, sans plagiat.
L'un des inconvénients dans la création de contenus IA est sa capacité parfois limitée à comprendre le contexte d'un texte d'une manière concise. Effectivement, des outils comme Chat GPT générent du texte mais ils peuvent échouer à saisir les subtilités propres à certaines situations. Cela peut entraîner la production d'informations imprécises ou hors-contexte. Un facteur préjudiciable notamment dans le journalisme ou toute activité requérant une grande exactitude des informations.
Les logiciels IA ont aussi du mal à reproduire un style ou un ton qui soit spécifique à un auteur ou à une marque. Bien que techniquement avancées, les applications basées sur l'IA tendent à produire un contenu qui peut sembler générique ou manquer de personnalité.
Cet inconvénient lié à l'utilisation de l'IA favorise souvent la sensation d'une écriture robotique plutôt qu'un texte qui serait perceptible comme étant naturellement humain. Pour les marques et les créateurs de contenu cherchant à renforcer leur identité propre à travers leurs écrits, ce point reste donc une contrainte notable.
Enfin dans les avantages et défis de l'utilisation de l'IA dans la rédaction, on retrouve la question éthique. Pour les éditeurs, l'intégration d'IA soulève également plusieurs questions éthiques concernant l'originalité et les droits d'auteur. L'utilisation de textes générés par IA peut parfois mener à des confusions sur la propriété intellectuelle ou même encourager le plagiat involontaire. Puisque l'IA peut accéder à un large spectre de documents disponibles publiquement pour créer du contenu, il est primordial de veiller à ce que ces productions ne violent pas les droits existants.
Parmi les points importants à aborder lorsqu'on parle des avantages et des défis de l'utilisation de l'IA dans la rédaction, c'est le risque de diminution des compétences humaines.
En s'en remettant trop à l'IA pour générer du contenu, les rédacteurs peuvent perdre l'habitude et le savoir-faire nécessaires pour articuler efficacement leurs pensées, structurer leurs idées et engager le public sans assistance technologique. Ce phénomène porte non seulement atteinte au développement personnel mais menace également l'existence de styles d'écriture profonds et variés.
Certains professionnels du secteur ont des craintes sur l'automatisation massive pouvant mener à des pertes d'emplois. Quoi qu'il en soit une nouvelle tendance voit le jour, les rédacteurs hybrides. Ces derniers utilisent les logiciels IA comme des assistants virtuels ou ils sont engagés pour humaniser des textes SEO. Evidemment, ces rédacteurs nouveaux genre doivent et font des compromis sur leur salaire.
Quand il s'agit de générer du contenu texte de manière autonome et efficace, un nom se distingue particulièrement : Chat GPT. Néanmoins, sachez que ce logiciel IA est accessible en deux principales versions : une version gratuite et une autre premium payante. GPT-3.5 est un graticiel qui permet aux utilisateurs de découvrir les capacités de base de la génération de textes par IA.
D'un autre côté, GPT-4.0 s'adresse davantage aux professionnels et aux entreprises qui exigent des capacités avancées telles que des réponses plus détaillées, une vitesse améliorée, et aucune limitation sur le nombre de requêtes journalières.
Parmi les autres outils de génération de texte basés sur l'IA, quelques-uns tentent de rivaliser avec Chat GPT en termes de facilité d'utilisation et de qualité de contenu. On peut citer Jasper qui est le meilleur outil de rédaction IA, mais il est payant. En ce qui concerne les offres gratuites, vous avez Rytr qui permet d'écrire différents types d'articles ou d'emails.
Il est faux de prétendre que les applications IA peuvent rédiger un texte de lui-même sans l'aide d'un humain. Pour qu'une dissertation soit pertinente, il faut au préalable faire des recherches. Cette étape initiale inclut une compréhension claire de la question posée et des objectifs attendus. L'utilisation de technologies d'intelligence artificielle peut faciliter ce processus en fournissant des analyses de données et des informations pertinentes qui peuvent éclairer votre compréhension du sujet.
Ainsi, avant même de commencer à rédiger, exploiter des outils comme les analyseurs de texte basés sur l'IA pour extraire les concepts clés et les termes fréquemment associés au sujet peut représenter un avantage significatif. Ensuite, il faudra procéder à la construction d'un plan détaillé. C'est une étape essentielle dans la rédaction d'une dissertation avec IA.
Ce plan servira de squelette pour votre écrit et devrait clairement délimiter l'introduction, le développement, chaque partie argumentative et les sous-parties. L'IA peut aider dans cette phase en suggérant des structures logiques ou en optimisant l'ordonnancement des arguments grâce à des modèles prédictifs.
Une fois le plan établi, la prochaine phase est la rédaction proprement dite. Ici, l'IA est comme un assistant pour formuler des phrases, vérifier la grammaire et le style. Il peut aussi proposer des synonymes enrichissant le vocabulaire utilisé. La rédaction d'une dissertation avec IA ne signifie pas que l'outil rédigera à votre place, mais plutôt qu'il fournira un support pour peaufiner votre argumentation et clarifier vos idées. Enfin, il faudra vérifier si votre contenu IA passe à travers les mailles du filet.
Que ce soit pour des raisons éthiques, réglementaires ou de qualité, la capacité à identifier si un texte a été conçu par une IA est primordiale. Tout d'abord, vous avez Lucide AI qui est un outil 100% français. Il utilise des algorithmes sophistiqués pour analyser la structure, le vocabulaire et le style d'un texte. Cela lui permet de déterminer si le texte a été potentiellement créé par une intelligence artificielle. Simple d'utilisation, il suffit de soumettre le texte suspect à la plateforme qui renvoie ensuite une analyse des probabilités que le texte soit IA.
Ensuite, CopyLeaks se distingue par son fort taux de détection. Cet outil analyse le texte à partir de plusieurs angles, notamment l'originalité, les patterns de phraséologie et les anomalies stylistiques. Ce dernier point est souvent révélateur de textes générés par IA. Il peut être extrêmement utile tant pour les académiques soucieux de plagiat que pour les professionnels cherchant à garantir l'authenticité d'un document.
Enfin, voici l'outil de détection IA qui est totalement gratuit, GLTR. L'utilisation est sans limite et il a été développé conjointement par les chercheurs du MIT et d'IBM. Ce logiciel IA permet d'examiner un texte et de visualiser les prédictions de mots les plus probables. Ce qui aide à détecter le texte IA, particulièrement celles entraînées sur de larges modèles comme GPT-3.
Cet article Quels sont les avantages et les défis de l’utilisation de l’IA dans la rédaction ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.
Meta hausse le ton dans la guerre de l'IA ! La firme de Mark Zuckerberg lance enfin Llama 3, sa nouvelle IA open source qui s'assoit à la table de OpenAI GPT-4 Turbo, Anthropic Claude 3 Opus et Google Gemini Ultra selon les premiers tests ! Découvrez tout ce qu'il faut savoir sur ce puissant LLM, et sur son chatbot Meta.ai !
Il y a quelques jours, Meta et OpenAI annonçaient chacun de leur côté le lancement imminent de leurs nouvelles IA, beaucoup plus puissantes et capables de raisonner.
C'est désormais chose faite pour l'entreprise de Zuckerberg : la nouvelle IA Llama 3 vient d'être lancée, un peu moins d'un an après la V2 sortie en juillet 2023.
Plus précisément, Llama 3 est une famille de modèles et les deux premiers sont disponibles. On ignore pour l'instant la date de lancement des autres…
Introducing Meta Llama 3: the most capable openly available LLM to date.
— AI at Meta (@AIatMeta) April 18, 2024
Today we're releasing 8B & 70B models that deliver on new capabilities such as improved reasoning and set a new state-of-the-art for models of their sizes.
Today's release includes the first two Llama 3… pic.twitter.com/Q80lVTeS7m
Le premier est Llama 3 8B, avec 8 milliards de paramètres, et Llama 3 70B, avec 70 milliards de paramètres. En comparaison avec Llama 2 8B et Llama 2 70B, Meta promet un bond dans les performances malgré le même nombre de paramètres.
Pour rappel, la quantité de paramètres d'un modèle IA détermine ses performances pour une tâche spécifique comme l'analyse ou la génération de texte.
Afin d'atteindre un tel niveau, la firme a entraîné ses nouveaux modèles sur deux clusters de 24 000 GPU construits spécialement pour l'occasion.
Et toujours d'après Meta, cette troisième génération ne se contente pas de surpasser la deuxième : elle rivalise avec les meilleures IA génératives disponibles à l'heure actuelle.
Pour le prouver, elle souligne ses scores sur plusieurs benchmarks populaires comme MMLU pour mesurer la connaissance, ARC pour l'acquisition de compétences, et DROP pour le raisonnement sur du texte.
Ainsi, Llama 3 8B dépasse déjà d'autres modèles ouverts comme l'IA française Mistral 7B ou le Gemma 7B de Google sur au moins neuf benchmarks : MMLU, ARC, DROP, GPQA pour la science, HumanEval pour le code, GSM-8K et MATH pour les maths, AGIEval ou encore BIG-Bench Hard pour le sens commun.
Toutefois, il convient de noter que Mistral 7B et Gemma 7B datent déjà de la fin 2023. Néanmoins, Llama 3 70B quant à lui rivalise avec les meilleures IA comme Gemini 1.5 Pro : la dernière version de l'IA de Google.
Elle la surpasse même sur MMLU, HumanEval et GSM-8K. Et même si elle ne dépasse pas Claude 3 Opus, le meilleur modèle d'Anthropic, elle bat son petit frère Claude 3 Sonnet sur MMLU, GPQA, HumanEval, GSM8K et MATH.
Outre ces benchmarks, Meta a aussi développé ses propres tests pour différents cas d'usage comme le codage, l'écriture créative, ou encore le raisonnement.
Comme on peut s'en douter, Llama 3 70B surpasse Mistral Medium, OpenAI GPT-3.5 et Claude Sonnet sur ces tests…
Impressive results from Llama 3! pic.twitter.com/X85Wz3iol2
— Yann Dubois (@yanndubs) April 19, 2024
Dans le détail, Meta affirme que Llama 3 est plus facile à diriger que les précédentes versions, moins enclin à refuser de répondre, et plus précis sur les questions d'histoire ou de science.
Ceci s'explique notamment par son dataset beaucoup plus large avec 15 billions de tokens, soit environ 750 milliards de mots. C'est sept fois plus que le jeu de données de Llama 2.
Une question se pose toutefois : d'où proviennent ces données ? Meta se contente d'indiquer qu'il s'agit de sources publiquement disponibles, et qu'elles incluent quatre fois plus de code que celles de Llama 2 et 5% de données dans 30 langages autres que l'anglais.
Feeling the gap between the Llama-3-8B and Llama-3-70B models by @AIatMeta? Not sure how to use your extra vRAM? Look no further!
— Maziyar PANAHI (@MaziyarPanahi) April 19, 2024
I am excited to introduce three new Llama-3 models in 11B, 13B, and 16B sizes!
Find all 3 models on @huggingface pic.twitter.com/4UuGmCnfOu
Le but ? Améliorer ses performances dans les autres langues comme le français ! La firme a aussi utilisé des données synthétiques, générées par l'IA, pour créer des documents plus longs afin d'entraîner Llama 3 dessus.
Il n'est pas étonnant que Meta préfère garder une part de mystère sur les données d'entraînement, car il s'agit du nerf de la guerre de l'IA.
Toutefois, il peut aussi s'agir d'une façon de cacher l'utilisation de données protégées par les droits d'auteur. Une récente enquête a révélé que Meta s'est servi de e-books soumis au copyright pour entraîner ses précédentes IA et rattraper la concurrence…
Une pratique malheureusement très répandue dans l'industrie, profitant du manque de transparence des IA qui empêche de prouver avec quelles données elles ont été nourries.
La toxicité et les biais discriminatoires sont aussi deux problèmes récurrents chez les modèles d'IA générative.
Toutefois, Meta affirme avoir créé de nouveaux pipelines de filtrage de données pour booster la qualité des données d'entraînement de ses modèles.
L'entreprise a aussi mis à jour ses outils de sécurité Llama Guard et CybersecEval, dans le but d'empêcher l'utilisation à mauvais escient et les générations de contenu indésirable. Ceci s'applique à Llama 3, et aux autres modèles.
Un tout nouvel outil, Code Shield, va aussi permettre de détecter le code qui pourrait introduire des vulnérabilités de sécurité. Il faudra toutefois patienter pour découvrir si les hackers et cybercriminels parviennent à contourner ces barrières de sécurité…
En ce moment même, Meta entraîne des modèles Llama 3 avec plus de 400 milliards de paramètres. Ils seront capables de discuter dans une multitude de langages, de prendre davantage de données et de comprendre les images ou les autres modalités.
Ainsi, cette future IA sera au même niveau que d'autres modèles open source comme Hugging Face Idefics2.
À l'avenir, Meta se fixe pour objectif de faire de Llama 3 une IA polyglotte et multimodale, avec une fenêtre de contexte plus longue, et de continuer à améliorer ses performances sur le raisonnement et le codage…
Les modèles Llama 3 sont disponibles en téléchargement, et servent aussi de moteur au chatbot Meta AI qu'on retrouve sur Facebook, Instagram, WhatsApp et Messenger.
Il sera bientôt aussi proposé sous forme gérée sur différentes plateformes cloud dont AWS, Databricks, Google Cloud, Hugging Face, Kaggle, IBM WatsonX, Microsoft Azure, Nvidia NIM et Snowflake.
En outre, de futures versions optimisées pour le hardware AMD, AWS, Dell, Intel, Nvidia et Qualcomm seront prochainement disponibles.
Même si Meta vante l'ouverture de cette IA, notons qu'il est interdit de l'utiliser pour entraîner d'autres modèles d'IA générative. De plus, les développeurs d'applications avec plus de 700 millions d'utilisateurs mensuels doivent demander une licence spéciale à la firme américaine.
Pour la première fois, le chatbot basé sur Llama a aussi son propre site web, dans la lignée de ChatGPT, Mistral Le Chat ou Google Gemini. Il s'agit du site web meta.ai, qui permet de dialoguer directement avec l'IA.
Toutefois, pour le moment, ce site web n'est accessible que depuis les États-Unis. Si vous vous rendez sur le site meta.ai, un message vous indiquera qu'il n'est pas disponible dans votre pays.
Rassurez-vous ! Contrairement à Claude 3 qui vérifie votre véritable localisation, Meta.ai peut être très facilement trompé… à l'aide d'un simple VPN !
Consultez notre classement des meilleurs VPN en suivant ce lien, choisissez celui qui vous plaît, et utilisez-le pour simuler une connexion depuis les États-Unis.
Vous pouvez dès lors vous rendre sur le site web Meta.ai, et commencer à l'utiliser en tant qu'invité ou en vous connectant avec votre compte Facebook.
Dès lors, vous pouvez entrer votre prompt textuel comme sur ChatGPT, ou utiliser l'onglet « Imagine » pour créer des images comme avec MidJourney !
Alors, que pensez-vous de cette nouvelle IA ? Trouvez-vous qu'elle est meilleure que ChatGPT ? Partagez votre avis en commentaire !
Cet article Meta lance l’IA Llama 3 ! Découvrez sa puissance, et le secret pour l’utiliser en France ! a été publié sur LEBIGDATA.FR.
Avec l'essor de l'intelligence artificielle, beaucoup d'entreprises commencent à l'utiliser davantage. C'est pourquoi Google et Microsoft travaillent ensemble pour voir comment l'IA pourrait changer les emplois dans la technologie.
Nul doute que l'IA présente un grand avantage pour les entreprises technologiques mais, par contre, elle menace les travailleurs humains. Google et Microsoft ont pris l'initiative d'explorer l'impact potentiel de l'IA sur l'emploi. En 2023, ils ont uni leurs forces avec d'autres leaders technologiques et des syndicats pour lancer une étude approfondie. Mais, se demandent-ils, est-il déjà trop tard pour comprendre pleinement l'impact de l'IA sur l'emploi ?
Sous la direction de Cisco, ce groupe rassemble également d'éminents acteurs, tels qu'IBM, Intel, SAP, et Accenture. Il bénéficie, par ailleurs, du soutien de syndicats de renom, à savoir l'AFL-CIO et le Communications Workers of America. Effectivement, cette collaboration marque une étape importante dans la reconnaissance des potentielles répercussions de l'IA sur le travail.
En effet, l'IA générative, caractérisée par les chatbots et les générateurs d'images, a déjà transformé l'industrie. Elle incite de nombreuses entreprises à investir dans de nouveaux outils d'IA.
Par conséquent, les préoccupations concernant le remplacement des emplois humains par des machines ont gagné en urgence, en particulier dans les secteurs de l'écriture et du développement logiciel.
À titre d'exemple, des écrivains ont été remplacés par des chatbots comme ChatGPT pour créer du contenu publicitaire. De leur côté, les codeurs utilisent de plus en plus l'IA pour accélérer leur travail.
L'impact de l'IA, loin de se limiter à la théorie, commence à se matérialiser dans divers secteurs. Déjà à ce jour, des rédacteurs et des développeurs de logiciels témoignent d'une transformation, voire d'un remplacement, de leur travail par des technologies fondées sur l'IA.
De plus, une étude menée par le Pew Research Center en 2023 a dévoilé que près de 20 % des travailleurs américains occupent des postes considérés comme fortement exposés à l'IA. Cela englobe des professions variées, telles que les rédacteurs, les préparateurs de déclarations de revenus et les développeurs web.
À cette fin, le groupe dirigé par Cisco ambitionne de fournir ce type d'analyse, en se concentrant sur 56 métiers technologiques spécifiques, même si les détails précis de ces emplois restent, pour l'heure, non divulgués.
Alors, devant l'évolution rapide du paysage économique, les dirigeants technologiques mettent l'accent sur quelque chose d'important. Notamment, ceux de Google et Microsoft voient la requalification des travailleurs comme une solution envisageable.
Cette stratégie, essentielle, cherche à aligner les compétences de la main-d'œuvre avec les nouvelles réalités du travail. Cela devient une nécessité dans un contexte où l'IA se charge de plus en plus de tâches routinières.
En particulier, Google et Microsoft intègrent l'IA dans des outils tels que Google Docs et Microsoft Outlook. Cela leur permet d'offrir des fonctionnalités avancées comme l'écriture automatique d'e-mails ou le résumé de réunions.
Cette initiative met en évidence leur vision d'une IA qui complète, plutôt que concurrence, le travail humain. « Les Big Tech rejettent généralement les craintes selon lesquelles l'IA tuerait des emplois. Maintenant, il s'agit de les étudier. »
Cette phrase saisit bien la complexité du débat sur l'IA et l'emploi. Donc, il est important de s'y pencher sérieusement pour préparer l'avenir du travail dans un monde qui utilise de plus en plus l'automatisation.
Cet article Google et Microsoft vont étudier si l’IA risque de remplacer votre emploi : trop tard ? a été publié sur LEBIGDATA.FR.
Au cours de la dernière décennie, les avancées fulgurantes dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) ont ouvert la voie à une véritable révolution. Les entreprises de tous secteurs cherchent désormais à adopter cette technologie innovante pour améliorer leurs processus internes. Elles y ont également recours pour recommander de nouveaux produits et services. C'est là qu'intervient une agence IA. Elle est spécialisée dans la conception et la mise en œuvre de solutions basées sur l'intelligence artificielle.
Une agence IA est une entreprise spécialisée dans le développement, l'implémentation et la gestion de projets liés à l'intelligence artificielle. Elle rassemble des experts dans différents domaines de compétence, tels que la recherche en IA, le développement informatique, la programmation et l'analyse de données. Elle se compose également de divers consultants pour accompagner ses clients dans leur transformation numérique et technologique.
L'objectif principal d'une agence IA est d'aider ses clients à tirer parti des avantages offerts par l'intelligence artificielle. Pour ce faire, elle développe des solutions adaptées à leurs besoins spécifiques et assure un suivi complet de chaque projet jusqu'à sa réussite.
Le principe d'une agence IA est de fournir à ses clients des services et solutions sur mesure. Le but est d'optimiser leurs processus opérationnels, de développer de nouveaux produits et services innovants, d'améliorer les prises de décision… Pour ce faire, l'agence suit généralement une démarche en plusieurs étapes.
Pour commencer, elle procède à une analyse de l'environnement professionnel dans lequel évolue le client concerné. Elle étudie avec soin ses attentes spécifiques et ses objectifs. Cette phase permet de déterminer les domaines de compétences requis et les méthodes à appliquer pour réaliser son projet.
Une fois les besoins identifiés, les spécialistes de l'agence IA travaillent en collaboration avec le client pour concevoir la solution basée sur l'intelligence artificielle. Il s'agit de sélectionner les technologies, les algorithmes et les données appropriés. L'agence effectue, par la suite, la programmation et la configuration du système en conséquence.
Afin de garantir la réussite du projet, elle accompagne et conseille le client tout au long du processus de mise en œuvre. Elle assure la formation du personnel et l'intégration de la solution dans les systèmes existants. Enfin, l'agence veille à ce que le projet soit réalisé en respectant les délais et le budget fixés.
On compte actuellement plusieurs types d'agences IA, chacun ayant sa propre spécialité et approche. On peut en distinguer principalement les agences généralistes. Ce type d'agence intervient dans de nombreux secteurs. Il propose une large gamme de services liés à l'intelligence artificielle, tels que le conseil stratégique, le développement d'applications, l'analyse de données ou encore la robotique. Il s'adresse ainsi à des clients aux profils variés.
Comme son l'indique, une agence IA sectorielle se concentre sur un seul secteur d'activité : santé, transports, finance… Son expertise lui permet d'apporter des solutions spécifiques adaptées aux particularités du secteur concerné.
Enfin, il convient de mentionner les agences IA qui se focalisent sur une niche technologique particulière. On vous cite, par exemple, les agences IA spécialisées dans la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur ou encore le traitement automatique du langage naturel. Elles développent des solutions dans un domaine technique précis pour répondre aux besoins particuliers de leurs clients.
Dans un contexte où l'intelligence artificielle modifie en profondeur la manière de travailler et d'appréhender différents secteurs d'activité, il devient primordial pour les entreprises de s'adapter. Les agences IA offrent ainsi plusieurs avantages.
Le premier atout d'une telle organisation est sans aucun doute son expertise dans le domaine de l'intelligence artificielle. Cela est valable tant sur le plan technique qu'en termes de conseil. Plus concrètement, une agence IA est en mesure d'évaluer avec précision les besoins spécifiques d'une entreprise. Elle est aussi chargée d'élaborer des solutions adaptées, depuis le choix des technologies jusqu'à la mise en place d'une stratégie IA réussie.
Sachez que cette expertise peut être mise à profit pour former les équipes internes et les accompagner dans la transition numérique.
Les agences IA jouent un rôle essentiel en matière d'innovation. Grâce à leur connaissance approfondie des avancées technologiques et de leurs applications possibles, elles sont en mesure de proposer des idées nouvelles et disruptives. Cela permet aux diverses entreprises de se démarquer dans un marché concurrentiel.
Faire appel à une agence IA présente de nombreux avantages pour les entreprises souhaitant intégrer l'intelligence artificielle à leurs activités. Tout d'abord, cela permet de bénéficier de l'expertise de professionnels dans ce domaine. Ils sont à même de proposer des solutions adaptées aux besoins spécifiques de chaque client.
En outre, les agences IA offrent un accompagnement complet, allant du conseil en amont du projet. Elles fournissent également la formation et le suivi après la mise en œuvre. Enfin, notez que travailler avec une telle agence permet de gagner du temps et de l'argent.
Cela se fait en confiant un projet à des experts qui connaissent déjà les meilleures pratiques et technologies. Les entreprises peuvent ainsi se concentrer sur leur cœur de métier tout en s'assurant que l'IA est intégrée avec succès à leurs activités.
Il est difficile de désigner une seule entreprise comme étant la « plus grosse » en matière d'intelligence artificielle. Ce domaine est vaste et en évolution constante.
Cependant, certaines multinationales, telles qu'IBM, Alphabet (maison-mère de Google) ou encore Amazon, jouent un rôle majeur dans l'avancée de cette technologie. Elles font partie des principales références dans le monde de l'IA.
L'intelligence artificielle est un concept très large regroupant différentes technologies et méthodes. Pour simplifier, on peut distinguer deux types d'IA :
Aussi appelée IA étroite, elle constitue le niveau le plus basique de l'intelligence artificielle. Il s'agit de systèmes capables d'effectuer des tâches spécifiques, comme la recommandation de produits en ligne ou le traitement de données.
Encore très peu développée à l'heure actuelle, elle représente l'idéal vers lequel tendent les recherches récentes. Un système doté d'IA forte serait capable de comprendre son environnement et d'apprendre par lui-même, sans intervention humaine.
Cela lui permettrait d'accomplir un large éventail de tâches et de problématiques.
Désigner un seul pays comme le plus avancé en matière d'intelligence artificielle s'avère aussi difficile. Les développements et les initiatives dans ce domaine sont nombreux et variés à travers le monde.
Toutefois, plusieurs nations se distinguent par leur niveau d'investissement et leur stratégie ambitieuse dans ce secteur.
Le paysage américain de l'intelligence artificielle est très dynamique. Il comprend de nombreuses entreprises et institutions pionnières en la matière. Google, Apple, Facebook, IBM et Microsoft concentrent, entre autres, une grande partie du savoir-faire mondial en IA. Ces sociétés sont appuyées par un environnement universitaire prestigieux (MIT, Stanford, Berkeley…).
L'Empire du Milieu affiche clairement ses ambitions pour devenir un leader mondial de l'intelligence artificielle d'ici 2030. Le gouvernement chinois investit massivement dans ce domaine. De nombreuses entités, telles que l'entreprise Alibaba, Tencent et Baidu, contribuent au rayonnement de l'IA « made in China ».
La Chine peut également compter sur un vivier de talents et une grande capacité à collecter et traiter des données. Ce sont des facteurs clés pour le développement de l'IA.
L'intelligence artificielle a investi bon nombre de domaines, certains d'entre eux s'avérant particulièrement réceptifs à cette technologie. Parmi les secteurs les plus concernés, on peut citer les banques et les assurances.
Effectivement, le secteur financier est l'un des principaux utilisateurs de l'intelligence artificielle. Il a souvent recours aux algorithmes permettant de mieux analyser les risques et les opportunités. L'IA facilite également la détection des fraudes et contribue à optimiser la gestion des portefeuilles clients.
L'IA trouve aussi des applications prometteuses dans le domaine médical, avec des systèmes capables de détecter précocement certaines pathologies. Elle permet d'ailleurs de personnaliser les traitements ou encore d'optimiser les processus logistiques des établissements hospitaliers.
Enfin, l'IA enrichit considérablement l'expérience client en proposant des recommandations personnalisées, adaptées aux préférences de chaque individu. Elle améliore la gestion des stocks et la chaîne logistique. Ce dispositif facilite en outre l'émergence de nouvelles formes de vente, comme les assistants vocaux.
Si certains emplois sont amenés à disparaître ou à se transformer profondément avec l'avènement de l'intelligence artificielle, d'autres métiers émergent, et créent de nouvelles opportunités professionnelles.
L'automatisation et la digitalisation touchent principalement les activités routinières et répétitives. Ainsi, des postes, tels que celui du caissier, de l'opérateur sur chaîne de montage ou de l'employé administratif, présenteraient un risque accru d'obsolescence à moyen terme.
À contrario, certaines professions bénéficient directement du développement de l'intelligence artificielle et voient leur demande s'accroître. C'est le cas notamment des ingénieurs spécialisés en IA, des data scientists, des chefs de projet en transformation numérique, ou encore des consultants en IA.
En somme, l'émergence des agences IA témoigne de l'importance croissante de cette technologie dans le paysage économique mondial.
Cet article Agence IA, un véritable pionnier de l’innovation technologique a été publié sur LEBIGDATA.FR.
Est-ce que la technologie pourrait bientôt remplacer les employés humains ? La réponse est un grand oui pour le géant américain. Avec la performance de l'IA, IBM a diminué ses effectifs français de 5 %. Un coup dur pour plusieurs salariés.
Une réduction de 5 %, soit plus de 200 emplois concernés. Certains salariés d'IBM subissent les conséquences de l'IA. Et cette approche pourrait avoir des impacts plus graves sur le long terme. En effet, ce vague de licenciement provoquerait une surcharge de travail chez les employés restants. Toutefois, IBM affirme qu'elle va trouver des moyens efficaces pour répartir les tâches entre l'IA et l'humain.
« Nous souhaitons profiter des gains de productivité offerts par l'intelligence artificielle afin de nous concentrer sur nos activités à forte valeur ajoutée », déclarait IBM France.
Pour cette entreprise américaine, l'IA est l'avenir. Elle sera essentielle dans le développement d'une entreprise high-tech. Mais est-ce qu'elle pourra remplacer les employés humains ? IBM, en promouvant l'IA, a alors annoncé son Plan de Sauvegarde de l'Emploi (PSE) au comité social et économique central.
De son côté, les syndicats (UNSA et CFDT) ont analysé ce projet d'IBM. Et leur conclusion est assez inquiétante. Le PSE aboutit à une vague de licenciements. Plus de 5 % d'emplois, soit environ 200 postes seront supprimés.
« Ce plan de départs volontaires s'articule autour de deux propositions principales : des mesures de fin de carrières et des départs volontaires, les premières étant prioritaires par rapport aux secondes » Marcel Yemsi, secrétaire du CSE et responsable de la communication de la CFDT d'IBM France.
IBM France a fourni quelques explications concernant sa stratégie IA. La réduction des effectifs intéresse alors les fonctions de supports. Mais ce n'est pas tout. Le géant américain va aussi diminuer ses employés dans les services de maintenance matérielle et logicielle. Après quelques mois, les branches de recherche seront touchées.
Pour compenser ces pertes, IBM va se focaliser davantage sur l'automatisation et sur les IA performantes. L'entreprise mise sur la délocalisation des activités dans des pays étrangers.
Et cette vague de licenciement n'est pas une surprise. Le CEO d'IBM, Arvind Krishna avait déjà détaillé son approche en mai 2023. Il avait l'intention de remplacer 7800 postes par des logiciels et des outils IA. C'est environ 30 % des emplois en back-office.
Les syndicats sont assez réticents par cette approche du géant américain. En effet, l'IA n'est pas encore assez développée dans les rangs d'IBM France. Jusqu'à un certain niveau de déploiement, certains salariés vont devoir assurer les postes vacants. Et c'est une charge de travail considérable, même pour les plus expérimentés.
« La direction du groupe veut rester fidèle à ses propos avec des réductions de postes mises en pratique, mais en France, l'IA n'en est qu'à ses débuts ce qui génère des inquiétudes sur la qualité des prestations et sur la charge de travail », explique le représentant CFDT d'IBM France.
Cet article Grand remplacement par l’IA : IBM licencie 5 % d’employés français a été publié sur LEBIGDATA.FR.
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.
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.
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.
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…
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.
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.
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 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 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.
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 :
Pour cela, il convient de développer le traitement par algorithme des langages naturels.
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.
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 :
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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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.
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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