En trois séances de Bourse, SpaceX est devenue la 5e entreprise la plus valorisée au monde. Dès l'ouverture de Wall Street ce mardi, l'entreprise d'Elon Musk a doublé Amazon -- et même TSMC -- pour s'installer juste derrière Microsoft.
Nintendo perd « son » Bowser, avec le départ de Doug à la présidence de Nintendo of America. Starship, de son côté, est prête à s'envoler pour son 11e test. Google, pour sa part, continue de progresser sur son modèle d'IA Gemini. Voilà trois des actualités de la semaine, que vous avez peut-être manquées !
Hier, lors du Sommet pour l’action sur l’IA, la présidente de la Commission européenne, Ursula von der Leyen, a annoncé que 200 milliards d’euros allaient être mobilisés pour faire de l’Europe “l’un des principaux continents de l’IA”. L’UE participera à hauteur de 50 milliards d’euros tandis que les 150 milliards d’euros supplémentaires proviendront de l’initiative “European AI Champions”, à laquelle plus de 70 organisations ont déjà adhéré pour asseoir le leadership européen dans l’IA et dont la liste continue de s’allonger.
En annonçant le fonds Invest AI de l’UE, la présidente de la Commission a souligné:
“J’entends trop souvent dire que l’Europe est en retard dans la course où les États-Unis ou la Chine ont déjà pris de l’avance. Je ne suis pas d’accord, car la course à l’IA est loin d’être terminée. Nous n’en sommes qu’au début. La frontière est en perpétuel mouvement. Le leadership mondial est encore à prendre.”
Parmi ces fonds, 20 milliards d’euros sont spécifiquement alloués à la création de quatre giga-usines d’IA, des infrastructures conçues pour soutenir le développement de modèles d’IA de grande envergure. Elles seront dotées d’environ 100 000 puces d’IA de dernière génération, soit quatre fois plus que les usines d’IA en cours d’installation autour du réseau des 9 supercalculateurs européens de calcul à haute performance d’EuroHPC. Trois de ces supercalculateurs EuroHPC sont aujourd’hui classés parmi les 10 supercalculateurs les plus puissants au monde : LUMI en Finlande, Leonardo en Italie et MareNostrum 5 en Espagne.
Ursula von der Leyen compare cet investissement pour une intelligence artificielle digne de confiance à un “CERN pour l’IA”. Pour rappel, le CERN (Conseil Européen pour la Recherche Nucléaire) est un laboratoire international de physique des particules situé à quelques kilomètres de Genève, en Suisse. Fondé en 1954, il est le plus grand centre de recherche en physique des particules au monde.
Elle déclare :
“Nous voulons que l’IA soit une force pour le bien et pour la croissance. Pour ce faire, nous adoptons notre propre approche européenne, fondée sur l’ouverture, la coopération et l’excellence des talents. Mais notre approche doit encore être suralimentée. C’est pourquoi, avec nos États membres et nos partenaires, nous mobiliserons des capitaux sans précédent par l’intermédiaire d’InvestAI pour les gigausines européennes d’IA. Ce partenariat public-privé unique, semblable à un CERN pour l’IA, permettra à tous nos scientifiques et entreprises, et pas seulement aux plus grands, de développer les très grands modèles les plus avancés nécessaires pour faire de l’Europe un continent de l’IA”.
Selon le rapport “Skills in Review 2024″ publié par Lepaya, l’un des leaders européens de la formation professionnelle, le monde de l’entreprise connaît une transformation majeure. Les compétences analytiques et techniques ne sont plus la priorité des responsables RH, qui mettent davantage l’accent sur les compétences humaines et le leadership.
Lepaya est une entreprise de développement personnel basée à Amsterdam, fondée en 2018 par René Janssen et Peter Kuperus. Acteur majeur d’un marché fragmenté de l’amélioration des compétences, évalué à 800 milliards de dollars par Morgan Stanley, elle soutient les professionnels en combinant compétences techniques et soft skills via une plateforme de formation alimentée par l’IA.
Pour ce rapport, elle a analysé les programmes de formation qu’elle a dispensés à plus de 25 000 employés à travers l’Europe.
Selon Lepaya, le leadership est devenu le thème de formation le plus prisé en 2024. Cette tendance reflète une volonté des entreprises de renforcer leurs capacités de résilience dans un environnement économique instable et marqué par des mutations technologiques rapides.
Les compétences en vente ont également gagné en importance, avec une hausse spectaculaire de 178 % du nombre de formations dispensées dans ce domaine. Face à la pression économique des douze derniers mois, les organisations cherchent à maximiser leurs revenus.
En revanche, les formations en analytique et en analyse de données ont reculé dans les priorités, passant de la troisième à la cinquième place des thèmes les plus populaires. Ce glissement s’explique par la montée en puissance de l’IA, capable de gérer efficacement de nombreuses fonctions analytiques. En réponse, les entreprises privilégient désormais les compétences humaines complémentaires à l’automatisation, telles que la créativité, la collaboration et les relations interpersonnelles.
Cette redirection stratégique est soutenue par les données du rapport : 82 % des employés estiment que les exigences modernes du lieu de travail dépassent leurs compétences actuelles, car l’IA et la technologie se développent et modifient l’environnement professionnel à un rythme rapide.
René Janssen, PDG de Lepaya, souligne l’importance de cette réorientation :
“Avec le rythme rapide de l’IA et des avancées technologiques, les compétences sur le lieu de travail deviennent obsolètes plus rapidement que jamais, ce qui conduit les équipes RH à redonner la priorité aux compétences de vente et de leadership par rapport aux compétences qui sont menacées par les nouvelles technologies ”.
Il ajoute :
“Les organisations qui ne tiennent pas compte de cette réalité risquent de perdre leur avantage concurrentiel. La clé n’est pas seulement d’investir dans la formation, mais de s’assurer qu’elle est intentionnelle, mesurable et directement alignée sur la stratégie de l’entreprise”.
Le rapport anticipe qu’en 2025, les entreprises devront adopter des modèles d’apprentissage continu capables de répondre aux évolutions rapides de l’IA et de la technologie. Une formation fondée sur les données et adaptée aux priorités stratégiques – productivité, rétention des talents ou croissance – sera essentielle pour rester compétitif.
Pour les entreprises, il ne s’agit plus seulement de combler des lacunes immédiates, mais de construire un socle de compétences pérennes, capable de résister aux perturbations et de saisir les opportunités à venir.
Pour découvrir le rapport “Skills in Review 2024” de Lepaya dans son intégralité, cliquez ici.
L’évolution rapide de l’IA a ouvert la voie à des avancées impressionnantes dans le domaine de la conception des puces électroniques, l’approche développée par Google DeepMind en est un exemple concret. Lancée en 2020, désormais baptisée AlphaChip, elle utilise l’apprentissage par renforcement pour optimiser la disposition des composants des puces, réduisant le temps de conception de quelques mois à seulement quelques heures. DeepMind a partagé la semaine dernière sur son blog des détails supplémentaires sur ce framework open source.
AlphaChip aborde la conception des puces comme un jeu. À partir d’une grille vide, l’IA place les composants des circuits un par un, tout en respectant les contraintes de conception complexes telles que les connexions entre les composants et l’optimisation de l’espace. À chaque disposition générée, le modèle apprend et s’améliore, ce qui permet de produire des puces de plus en plus performantes. L’utilisation d’un réseau neuronal spécialisé, un graphe basé sur les bords, aide AlphaChip à comprendre les relations entre les différents blocs de puces, améliorant ainsi la qualité et la rapidité des conceptions.
Selon Deepmind, “ses dispositions sont utilisées dans les puces du monde entier, des centres de données aux téléphones mobiles”.
Depuis sa publication en 2020, il a été utilisé pour concevoir plusieurs générations des unités de traitement tensoriel (TPU), introduites en 2016 par Google Cloud pour accélérer les tâches d’IA, qui font fonctionner aujourd’hui les LLM de Google comme Gemini.
AlphaChip a non seulement optimisé la disposition des composants des TPU, rendant chaque génération plus performante que la précédente, mais a également fourni à chacune d’elle, une plus grande partie de l’ensemble de l’étage, accélérant le cycle de conception.
Crédit image : Google. Graphique à barres montrant le nombre de blocs de puces conçus par AlphaChip sur trois générations d’unités de traitement tensoriel (TPU) de Google : v5e, v5p et Trillium.Des entreprises comme MediaTek utilisent également AlphaChip pour concevoir des puces comme la série Dimensity 5G, utilisée dans les smartphones de pointe, ce qui lui a permis d’améliorer à la fois les performances et l’efficacité énergétique de ses puces.
Aujourd’hui, AlphaChip optimise non seulement la disposition des puces, mais aussi d’autres étapes du cycle de conception, comme la synthèse logique et l’optimisation des timings. Il pourrait dans le futur transformer radicalement la conception des puces pour des appareils aussi variés que les smartphones, les capteurs agricoles ou encore les équipements médicaux, en améliorant chaque étape du cycle.
DeepMind conclut :
“Les futures versions d’AlphaChip sont en cours de développement et nous sommes impatients de travailler avec la communauté pour continuer à révolutionner ce domaine et créer un avenir dans lequel les puces sont encore plus rapides, moins chères et plus économes en énergie”.
Vous avez enfin trouvé un peu de temps pour vous occuper de vos photos de vacances. Des milliers de clichés s’accumulent année après année sur votre disque dur. Quel bazar ! Rechercher une photo précise là-dedans risque de vous prendre des plombes. Pas cool… Heureusement, un petit outil bien pratique débarque à la rescousse : rclip, un outil en ligne de commande boosté à l’IA capable de rechercher vos photos par leur contenu visuel.
Développé à l’aide du réseau de neurones CLIP d’OpenAI, rclip permet de rechercher des images avec n’importe quelle requête texte. L’idée est simple mais diablement efficace : extraire des vecteurs caractéristiques de chaque image, stocker ces vecteurs, puis les comparer avec le vecteur de la requête pour trouver les photos les plus similaires. Et le tout en un clin d’oeil !
Pour l’installer, rien de plus simple. Sur Linux, un petit snap et c’est réglé.
sudo snap install rclip
Pour les autres OS, des options alternatives existent, comme une AppImage, une version Homebrew pour macOS ou un installeur .msi pour Windows. Si vous préférez passer par pip, c’est possible aussi. Pas d’excuse pour ne pas l’essayer !
Une fois installé, placez vous dans le répertoire contenant vos photos et lancez une recherche avec
rclip "ma requête"
Par exemple rclip "striped cat" pour dénicher les photos de votre félin préféré. À la première exécution, rclip va indexer vos images, ce qui peut prendre un certain temps selon la taille de votre photothèque (comptez environ 3h pour 1 million de photos sur un MacBook M1 Max). Mais ce n’est qu’un mauvais moment à passer, les recherches suivantes seront quasi-instantanées.
Au lieu d’une requête textuelle, vous pouvez aussi utiliser une image comme référence, en passant son chemin en paramètre :
rclip ./mon_image.jpg
Rclip trouvera alors les photos visuellement les plus proches de celle-ci. Puissant pour retrouver des clichés sur un même thème !
Cerise sur le gâteau, il est possible de combiner des requêtes texte et image avec des opérateurs + et -. Par exemple
rclip horse + strips
rclip apple - fruit
Vous pouvez même enchaîner les requêtes, du genre
rclip "./ma_voiture.jpg" - "sport car" + "snow"
pour trouver les photos de votre véhicule sous la neige, mais en excluant les bolides. Les possibilités sont quasi-illimitées.
L’affichage des résultats est également bien pensé. Si vous utilisez un terminal compatible comme iTerm2 ou Konsole, un simple rclip -p suffit pour prévisualiser les images directement dans la console. Avec d’autres terminaux, vous pouvez rediriger la sortie de rclip vers votre visionneuse préférée, par exemple
rclip -f -t 5 | feh -f - -t
pour afficher les 5 meilleurs résultats dans une jolie grille sous Linux.
En résumé, rclip est un outil à la fois pragmatique et fun qui révolutionne la façon dont on peut fouiller dans sa bibliothèque de photos. Fini les heures perdues à scroller frénétiquement à la recherche d’une image précise !
Si vous voulez tester rclip par vous-même, foncez sur son dépôt GitHub qui regorge d’infos. Son créateur y propose même des démos sur des jeux de données massifs, comme 1,28 million d’images ! De quoi vous convaincre de l’essayer sur vos propres photos.
Allez, c’est parti pour faire du tri dans votre bazar de photos !
L’intelligence artificielle est devenue un catalyseur de la transformation numérique des industries. La technologie fait partie du Peak of Inflated Expectations présentant les technologies émergentes en 2023. Elle devrait impacter les entreprises, offrant une synergie entre main-d’œuvre et machine. Toutefois, à mesure que les technologies d’IA évoluent, les entreprises doivent engager leur responsabilité dans l’élaboration de bonnes pratiques.
Alors que les régulateurs tentent de s’imposer dans ce nouveau paradigme, les entreprises sont en bonne posture pour proposer des outils garantissant sécurité, gouvernance, contrôles et mesures responsables pour l’IA. Voici les raisons pour lesquelles il est crucial pour une organisation de développer des bonnes pratiques pour l’usage de l’IA et que quelques conseils pour renforcer les compétences dans ce domaine.
Il faudra des années pour que régulateurs et autorités législatives élaborent un corpus complet de réglementations et de législations concernant l’IA qui concilient innovation, éthique et sécurité. Qui plus est, il s’agit d’un processus continu et donc en constante évolution. Le manque de réglementations strictes peut de prime abord sembler lucratif car il laisse de place à l’innovation. Toutefois, une entreprise avant-gardiste se rendra compte qu’il existe des mises en œuvre de l’IA contraires à l’éthique et potentiellement nuisibles.
Les entreprises qui proposent un guide de bonnes pratiques bénéficient d’un avantage concurrentiel. Lorsqu’il s’agit d’IA, les clients exigent que les solutions soient à la fois dignes de confiance, transparentes, responsables et éthiques. Lorsqu’une entreprise définit des bonnes pratiques, elle crée une émulation auprès des autres entreprises.
Aussi, l’adoption anticipée de ces pratiques peut également protéger les entreprises contre d’éventuelles responsabilités une fois les réglementations et législations mises en place.
L’IA éthique ne doit pas être considérée comme une tendance. Il s’agit d’un engagement à utiliser cette technologie de sorte à ce qu’elle bénéficie à la société et faire regagner la confiance des utilisateurs. Pour s’inscrire dans un leadership éthique, les entreprises doivent faire preuve de transparence dans leurs pratiques, leurs sources, l’utilisation des données, les algorithmes et les processus de prise de décision ainsi que sur la reproductibilité et l’audibilité. En outre, elles doivent s’appliquer à créer une culture de la responsabilité en élaborant des guidelines et en limitant les biais de leurs systèmes d’IA afin que les décisions prises soient justes et non discriminatoires. Enfin, elles doivent donner la priorité à la confidentialité et à la sécurité des données afin de garantir que les applications d’IA aient autant d’accès que nécessaire aux données des utilisateurs. Cela ne peut se faire que par le biais d’audits réguliers des systèmes d’IA et de la rectification immédiate des problèmes éthiques potentiels. Ces audits doivent être réalisés par des tiers indépendants afin de garantir l’impartialité.
Les entreprises doivent prioriser le développement des compétences en IA au sein de l’organisation. À l’heure où l’IA remodèle le paysage commercial et social, il est essentiel que les employés acquièrent les connaissances et les capacités nécessaires pour exploiter efficacement son potentiel.
Pour ce faire :
L’ère de l’IA a créé une vague d’opportunités et de défis pour les entreprises. Alors que les réglementations régissant l’IA sont encore en cours d’élaboration, les entreprises doivent se montrer proactives dans l’élaboration des bonnes pratiques et des approches responsible by design. L’objectif est de garantir que les technologies de l’IA soient utilisées à la hauteur de leur potentiel, de manière éthique et responsable.
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