Webtagr - Résumé de news de technologie

Protocole de contexte de modèle (MCP) : un USB-C pour l’IA

2025-03-26

Le protocole de contexte de modèle (MCP) est un protocole ouvert qui standardise la manière dont les applications fournissent un contexte aux LLM. Imaginez-le comme un port USB-C pour l’IA : il connecte les modèles d’IA à diverses sources de données et outils. Le SDK Agents prend en charge le MCP, permettant l’utilisation de divers serveurs MCP pour équiper les Agents d’outils. Les serveurs MCP se déclinent en deux types : les serveurs stdio (locaux) et les serveurs HTTP sur SSE (distants). La mise en cache de la liste d’outils minimise la latence. Des exemples complets sont disponibles dans le répertoire examples/mcp.

(openai.github.io)

IA

StarVector : Un modèle de vectorisation d'image en SVG basé sur Transformer

2025-03-26

StarVector est un modèle de vectorisation d'image en SVG basé sur Transformer, avec des modèles de 8B et 1B de paramètres disponibles sur Hugging Face. Il obtient des résultats de pointe sur le benchmark SVG-Bench, excellant dans la vectorisation d'icônes, de logos et de diagrammes techniques, démontrant une performance supérieure dans la gestion des détails graphiques complexes. Le modèle utilise de vastes ensembles de données pour l'entraînement, couvrant un large éventail de styles de graphiques vectoriels, des icônes simples aux illustrations colorées complexes. Comparé aux méthodes de vectorisation traditionnelles, StarVector génère un code SVG plus propre et plus précis, préservant mieux les détails et les informations structurelles de l'image.

(starvector.github.io)

IA vectorisation d'image modèle Transformer

La Révolution Inattendue de l'IA : La Brève Conquiert la Verbosité

2025-03-26

La prolifération des grands modèles de langage (LLM) a initialement suscité la panique dans les écoles et les entreprises, craignant leur remplacement des devoirs écrits et de la communication professionnelle. Cependant, l'auteur soutient que le véritable impact des LLM réside dans leur potentiel à révolutionner notre façon de communiquer et de programmer. Les LLM révèlent la simplicité sous-jacente des e-mails professionnels verbeux et des codes complexes, nous poussant vers une communication concise. Cela pourrait conduire à l'obsolescence des LLM eux-mêmes, donnant naissance à une communication commerciale et à des langages de programmation plus efficaces et simplifiés. Ce changement vers la brièveté promet de changer le monde.

(thomashunter.name)

IA Révolution de la Communication

Dapr Agents : Un framework pour les systèmes d'agents IA évolutifs et résilients

2025-03-26

Dapr Agents est un framework pour développeurs conçu pour construire des systèmes d'agents IA résilients et de niveau production qui fonctionnent à grande échelle. Basé sur le projet Dapr éprouvé, il permet aux développeurs de créer des agents IA capables de raisonner, d'agir et de collaborer à l'aide de grands modèles de langage (LLM). L'observabilité intégrée et l'exécution de workflows avec état garantissent la réussite des workflows agentifs, quelle que soit leur complexité. Les fonctionnalités clés incluent l'exécution efficace de plusieurs agents, des mécanismes de retransmission automatique, un déploiement natif Kubernetes, l'intégration de diverses sources de données, une collaboration sécurisée entre plusieurs agents, la préparation de la plateforme, la rentabilité et la neutralité du fournisseur.

(github.com)

IA

Gemini 2.5 Pro : une IA consciente de ses limites

2025-03-26

L'auteur a essayé de faire recréer par Gemini 2.5 Pro le célèbre synthétiseur des années 90, ReBirth RB-338. Étonnamment, au lieu de tenter l'impossible, Gemini 2.5 Pro a évalué la difficulté de la tâche et expliqué son caractère irréalisable, démontrant de puissantes capacités de raisonnement. L'auteur a négocié un synthétiseur simplifié, mais fonctionnel. Cela montre les progrès de l'IA vers la compréhension de ses limites et la prise de décisions rationnelles.

(everything.intellectronica.net)

IA

Apprentissage par Renforcement : D'AlphaGo à AlphaGo Zero

2025-03-26

Cet article fournit un aperçu complet de l'apprentissage par renforcement (RL), en commençant par l'histoire captivante d'AlphaGo battant des champions humains de Go. Il explique les concepts clés du RL, tels que les MDP, les équations de Bellman, la programmation dynamique, les méthodes de Monte Carlo, l'apprentissage TD (SARSA, Q-learning, DQN), les méthodes de gradient de politique (REINFORCE, Actor-Critic, A3C) et les stratégies évolutionnaires. L'article approfondit les détails de chaque algorithme, en utilisant AlphaGo Zero comme étude de cas convaincante pour illustrer les applications pratiques du RL et sa puissance dans la résolution de problèmes complexes.

(lilianweng.github.io)

IA Apprentissage par Renforcement Profond

Les embeddings de Whisper s'alignent étonnamment avec l'activité cérébrale humaine pendant la parole

2025-03-26

Une étude révèle un alignement surprenant entre le modèle de reconnaissance vocale Whisper d'OpenAI et l'activité neuronale dans le cerveau humain lors de conversations naturelles. En comparant les embeddings de Whisper à l'activité cérébrale dans des régions comme le gyrus frontal inférieur (IFG) et le gyrus temporal supérieur (STG), les chercheurs ont découvert que les embeddings du langage atteignaient leur pic avant les embeddings de la parole pendant la production de la parole, et vice-versa pendant la compréhension. Cela suggère que Whisper, bien qu'il n'ait pas été conçu en tenant compte des mécanismes cérébraux, capture des aspects clés du traitement du langage. Les résultats mettent également en évidence une « hiérarchie douce » dans le traitement du langage cérébral : les régions d'ordre supérieur comme l'IFG priorisent les informations sémantiques et syntaxiques, mais traitent également les caractéristiques auditives de bas niveau, tandis que les régions d'ordre inférieur comme le STG priorisent le traitement acoustique et phonémique, mais captent également des informations au niveau des mots.

(research.google)

IA Modèles Linguistiques

Protocole de contexte de modèle (MCP) : le moment USB-C pour l’IA ?

2025-03-26

Le protocole de contexte de modèle (MCP) d’Anthropic, lancé fin 2024, révolutionne le monde de l’IA. Imaginez-le comme l’USB-C des intégrations IA : il permet aux grands modèles de langage (LLM) tels que Claude ou ChatGPT de communiquer de manière transparente avec des sources de données externes et des outils (Obsidian, Gmail, calendriers, etc.) sans avoir besoin de millions d’intégrations personnalisées. Le MCP utilise une architecture à trois niveaux : hôtes, clients et serveurs, pour permettre un accès sûr et fiable aux données et le déclenchement d’actions, simplifiant considérablement le développement et générant des applications innovantes. Parmi les exemples, citons la connexion de LLM à des bases de données personnelles, à des référentiels de code et même à des données boursières en temps réel. La nature open source du MCP en a fait un sujet brûlant au sein de la communauté des développeurs, intégré à de nombreuses applications IA, et annonce un changement révolutionnaire dans la manière dont nous interagissons avec les applications IA.

(pieces.app)

IA Intégration IA

Gemini 2.5 de Google : un modèle d'IA pensant prend la tête

2025-03-25

Google a dévoilé Gemini 2.5, son modèle d'IA le plus intelligent à ce jour. Une version expérimentale, 2.5 Pro, a atteint la première place sur LMArena, surpassant largement la concurrence. L'innovation clé de Gemini 2.5 réside dans sa capacité à « penser » : il raisonne avant de répondre, ce qui se traduit par une précision et des performances améliorées. Ce raisonnement va au-delà de la simple classification et prédiction ; il implique d'analyser des informations, de tirer des conclusions logiques, de comprendre le contexte et les nuances, et de prendre des décisions éclairées. S'appuyant sur des travaux antérieurs avec l'apprentissage par renforcement et les invites en chaîne de pensée, Gemini 2.5 combine un modèle de base amélioré avec un entraînement postérieur avancé. Google prévoit d'intégrer ces capacités de pensée dans tous les modèles futurs, leur permettant de traiter des tâches plus complexes et d'alimenter des agents plus sophistiqués et conscients du contexte.

(blog.google)

IA

Apple utilisera les images d'Apple Maps pour entraîner des modèles d'IA

2025-03-25

Apple a récemment mis à jour son site Web, révélant qu'à partir de mars 2025, elle utilisera les images et les données collectées pour sa fonctionnalité Apple Maps Look Around pour entraîner des modèles d'IA pour la reconnaissance, la création et l'amélioration d'images. Ces données, collectées par des véhicules et des sacs à dos équipés de caméras, de capteurs et d'iPhones/iPads, ont les visages et les plaques d'immatriculation floutés. Apple affirme que seules les images floutées seront utilisées et accepte les demandes de floutage des maisons. Cela améliorera les capacités de l'IA dans les produits et services Apple, tels que l'outil de nettoyage et la fonctionnalité de recherche de l'application Photos.

(www.theverge.com)

IA

Google dévoile Gemini 2.5 : un bond en avant pour le raisonnement de l'IA

2025-03-25

Google a présenté Gemini 2.5, son modèle d'IA le plus intelligent à ce jour. La version expérimentale 2.5 Pro affiche des performances supérieures sur une large gamme de benchmarks, atteignant la première place sur LMArena avec une marge considérable. Les modèles Gemini 2.5 sont des modèles « pensants », capables de raisonner leurs réponses, ce qui améliore la précision et les performances. Ce raisonnement va au-delà de la simple classification et prédiction, englobant l'analyse d'informations, les conclusions logiques, la compréhension contextuelle et la prise de décisions éclairées. S'appuyant sur des travaux antérieurs avec l'apprentissage par renforcement et les invites en chaîne de pensée, Gemini 2.5 représente une avancée significative, combinant un modèle de base largement amélioré avec un post-entraînement optimisé. Google prévoit d'intégrer ces capacités de raisonnement à tous les modèles futurs, leur permettant de traiter des problèmes plus complexes et de prendre en charge des agents plus sophistiqués.

(blog.google)

IA

Sam Altman d'OpenAI : Un géant accidentel de la tech grand public

2025-03-25

Cet entretien de Stratechery présente Sam Altman, PDG d'OpenAI, qui détaille le parcours d'OpenAI, passé de laboratoire de recherche à géant de la technologie grand public, et le succès inattendu de ChatGPT. Altman parle ouvertement du changement de modèle économique d'OpenAI, de sa relation avec Microsoft, de son point de vue sur la sécurité et la réglementation de l'IA, et de l'avenir de l'AGI. L'entretien aborde également la stratégie open source d'OpenAI, le développement de GPT-5, et les implications de l'IA dans divers secteurs. Altman estime qu'une plateforme IA comptant des milliards d'utilisateurs sera plus précieuse que les modèles les plus avancés, suggérant des stratégies de monétisation alternatives à la publicité.

(stratechery.com)

IA

VGGT : Reconstruction de scène 3D en quelques secondes

2025-03-25

Facebook Research présente VGGT (Visual Geometry Grounded Transformer), un réseau neuronal feed-forward capable d'inférer tous les attributs 3D clés d'une scène — paramètres intrinsèques et extrinsèques de la caméra, cartes de points, cartes de profondeur et suivi de points 3D — à partir d'une, quelques ou centaines de vues en quelques secondes. Ce modèle convivial, tirant parti de la puissance des transformateurs, offre un outil de visualisation 3D interactif. Étonnamment, VGGT montre des capacités impressionnantes de reconstruction à partir d'une seule vue, obtenant des résultats compétitifs par rapport aux méthodes monoculaires de pointe, bien qu'il n'ait jamais été explicitement entraîné pour cette tâche.

(github.com)

IA

Le faux confort de l'optimisme IA : Une critique de Casey Newton et Kevin Roose

2025-03-25

Cet article critique le point de vue aveuglément optimiste des journalistes technologiques Casey Newton et Kevin Roose sur l'IA générative. L'auteur soutient que leurs prédictions positives manquent de fondement factuel, répondant simplement aux demandes du marché et à leur propre intérêt. Les affirmations de Roose concernant l'arrivée imminente de l'AGI, et les louanges excessives de Newton pour les modèles OpenAI, manquent de rigueur argumentative. L'auteur souligne que cette attitude « d'optimisme prudent » est en réalité une manière lâche d'éviter la réalité, ignorant les nombreux problèmes et risques potentiels de la technologie de l'IA, tels que les hallucinations des modèles, la maniabilité des benchmarks et l'impact sur les industries créatives. L'article utilise également CoreWeave comme exemple pour révéler la surchauffe des investissements et le manque de modèles économiques durables dans le domaine de l'IA, incitant les gens à conserver une pensée critique et à faire face aux défis du développement de la technologie de l'IA.

(www.wheresyoured.at)

IA Optimisme IA Critique technologique

Le code source d'AlexNet est publié : l'aube de la révolution du deep learning

2025-03-25

En 2012, AlexNet, développé par Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever et Geoffrey Hinton, a démontré pour la première fois l'énorme potentiel des réseaux neuronaux profonds pour la reconnaissance d'images, marquant le début de l'ère du deep learning. Récemment, le code source d'AlexNet a été publié en open source, fruit d'une collaboration entre le Computer History Museum et Google. Le succès d'AlexNet est dû à son échelle : un grand réseau neuronal convolutif entraîné avec une immense puissance de calcul et l'ensemble de données ImageNet, surpassant les limitations précédentes du deep learning. Cette percée a impulsé des décennies d'innovation en IA, menant à des entreprises comme OpenAI et à des applications comme ChatGPT, transformant le monde.

(www.zdnet.com)

IA

Décrypter l'amnésie infantile : l'hippocampe d'un bébé d'un an s'illumine

2025-03-25

Une nouvelle étude utilisant l'IRMf a scanné le cerveau de 26 bébés âgés de 4 à 25 mois, tentant de résoudre le mystère centenaire de l'amnésie infantile. La recherche a révélé qu'autour de l'âge d'un an, l'hippocampe, responsable de la formation de la mémoire, s'active, générant des signaux neuronaux liés aux choses dont les bébés se souvenaient des tests. Cela suggère que les bébés commencent à coder des souvenirs vers l'âge d'un an, même si leur hippocampe est encore en développement. L'étude fournit des indices précieux pour comprendre le développement précoce du cerveau et la formation de la mémoire, suggérant qu'un jour nous pourrions récupérer des souvenirs perdus de la petite enfance.

(singularityhub.com)

IA amnésie infantile hippocampe formation de la mémoire

Chatbots IA et solitude : une arme à double tranchant

2025-03-25

Deux nouvelles études révèlent un potentiel côté obscur de l’utilisation intensive de chatbots IA : augmentation de la solitude et de la dépendance émotionnelle, notamment chez les utilisateurs intensifs. Les chercheurs ont constaté que les personnes seules sont plus susceptibles de chercher des liens émotionnels avec l’IA, ce qui fait écho à des recherches antérieures sur les médias sociaux. Bien que les chatbots IA puissent offrir un soutien émotionnel, les plateformes doivent prioriser le bien-être des utilisateurs, prévenir l’utilisation excessive et l’exploitation émotionnelle, et mettre en place des mesures pour identifier et intervenir dans les schémas d’utilisation malsains. Les législateurs doivent également s’attaquer à ce problème émergent en élaborant des réglementations appropriées.

(www.platformer.news)

IA Santé mentale

La méthode de Newton mise à jour : un algorithme d’optimisation plus rapide et plus large

2025-03-25

Il y a plus de 300 ans, Isaac Newton a mis au point un algorithme pour trouver les valeurs minimales des fonctions. Aujourd’hui, Amir Ali Ahmadi de l’université de Princeton et ses étudiants ont amélioré cet algorithme pour traiter efficacement une classe plus large de fonctions. Cette percée utilise des dérivées d’ordre supérieur et transforme habilement le développement de Taylor en une forme convexe de somme de carrés, obtenant une convergence plus rapide que la descente de gradient traditionnelle. Bien que coûteux en calcul actuellement, les progrès futurs de l’informatique pourraient permettre à cet algorithme de surpasser la descente de gradient dans des domaines tels que l’apprentissage automatique, devenant ainsi un outil puissant pour les problèmes d’optimisation.

(www.quantamagazine.org)

IA algorithme d'optimisation méthode de Newton

Ant Group réduit les coûts d'entraînement de l'IA de 20% grâce à des puces chinoises

2025-03-25

Ant Group, soutenu par Jack Ma, a développé des techniques d'entraînement de modèles d'IA utilisant des semi-conducteurs fabriqués en Chine, notamment par Alibaba et Huawei, réalisant ainsi des réductions de coûts de 20 %. Bien qu'il utilise toujours des puces Nvidia, Ant s'appuie désormais principalement sur des alternatives d'AMD et des puces chinoises pour ses derniers modèles, obtenant des résultats similaires à ceux de la puce H800 de Nvidia. Cela souligne les efforts de la Chine pour réduire sa dépendance aux puces Nvidia haut de gamme. Les nouveaux modèles linguistiques d'Ant, Ling-Plus et Ling-Lite, ont même surpassé le modèle Llama de Meta sur certains benchmarks. Ces modèles, destinés aux applications de santé et de finance, marquent une avancée significative dans le développement d'IA à faible coût en Chine.

(au.finance.yahoo.com)

IA entraînement de modèles d'IA puces chinoises

ARC-AGI-2 : Le benchmark AGI plus facile pour les humains, plus difficile pour l'IA

2025-03-24

Le concours ARC Prize 2025 revient avec ARC-AGI-2, un benchmark AGI significativement plus difficile pour l'IA tout en restant relativement facile pour les humains. En se concentrant sur des tâches faciles pour les humains mais difficiles pour l'IA, ARC-AGI-2 met en lumière les lacunes de capacité qui ne sont pas comblées par une simple mise à l'échelle des modèles existants. Avec un prix de 1 million de dollars, le concours encourage l'innovation open source pour des systèmes d'IA efficaces et généraux, dans le but de combler le fossé entre les humains et l'IA et d'atteindre la véritable AGI.

(arcprize.org)

IA

Qwen2.5-VL-32B : Un modèle de langage visuel de 32 milliards de paramètres plus aligné sur les préférences humaines

2025-03-24

Suite au grand succès de la série de modèles Qwen2.5-VL, nous avons lancé le nouveau modèle de langage visuel de 32 milliards de paramètres, Qwen2.5-VL-32B-Instruct, en open source. Ce modèle présente des améliorations significatives en matière de raisonnement mathématique, de compréhension d'images granulaires et d'alignement sur les préférences humaines. Les benchmarks montrent sa supériorité sur les modèles comparables dans les tâches multimodales (telles que MMMU, MMMU-Pro et MathVista), surpassant même le modèle Qwen2-VL-72B-Instruct, de 72 milliards de paramètres. Il atteint également des performances de pointe dans les capacités de texte pur à son échelle.

(qwenlm.github.io)

IA modèle de langage visuel

AMD dévoile Instella : une famille de modèles linguistiques ouverts de 3 milliards de paramètres

2025-03-24

AMD a annoncé Instella, une famille de modèles linguistiques de pointe entièrement ouverts, comprenant 3 milliards de paramètres, entraînés à partir de zéro sur des GPU AMD Instinct™ MI300X. Les modèles Instella surpassent les modèles entièrement ouverts existants de taille similaire et atteignent des performances compétitives par rapport aux modèles à poids ouverts de pointe tels que Llama-3.2-3B. AMD publie en open source tous les artefacts du modèle, y compris les poids, les configurations d’entraînement, les jeux de données et le code, pour favoriser la collaboration et l’innovation au sein de la communauté IA. Les modèles utilisent des techniques d’entraînement efficaces et un pipeline d’entraînement à plusieurs étapes.

(rocm.blogs.amd.com)

IA

GPT-4o mini TTS : Conversion texte-parole simplifiée

2025-03-24

Cet outil utilise l'API GPT-4o mini TTS d'OpenAI pour convertir du texte en parole naturelle. Le processus se déroule en trois étapes simples : entrez votre texte, personnalisez les paramètres (six voix et vitesse réglable) et générez un audio de haute qualité. L'audio est diffusé directement sur votre navigateur sans être stocké sur nos serveurs. Essayez différentes voix et vitesses pour trouver la combinaison parfaite pour votre contenu !

(hitts.cc)

IA synthèse vocale IA

CUDA à 18 ans : L’ingrédient secret de Nvidia et la domination de l’IA

2025-03-24

La plateforme CUDA de Nvidia fête ses 18 ans. Bien plus qu’un simple langage de programmation ou une API, elle est au cœur de l’écosystème logiciel de Nvidia, alimentant de nombreuses tâches de calcul « facilement parallélisables », de l’IA à l’extraction de cryptomonnaies. Le succès de CUDA provient de l’investissement constant et à long terme de Nvidia et de ses mises à jour régulières, un contraste saisissant avec des concurrents comme AMD. Le succès d’AlexNet a mis en lumière l’influence précoce de CUDA dans l’apprentissage profond, et aujourd’hui, elle est le standard de facto dans le domaine de l’IA, formant un solide rempart concurrentiel pour Nvidia.

(thechipletter.substack.com)

IA

beeFormer : combler le fossé entre la similarité sémantique et l’interaction dans les systèmes de recommandation

2025-03-24

Le projet beeFormer présente une nouvelle approche des systèmes de recommandation conçue pour résoudre le problème du démarrage à froid. Il utilise des modèles de langage pour apprendre les schémas de comportement des utilisateurs à partir des données d’interaction et transférer ces connaissances à des éléments non vus. Contrairement au filtrage basé sur le contenu traditionnel, qui dépend des attributs des éléments, beeFormer apprend les schémas d’interaction des utilisateurs pour mieux recommander des éléments alignés sur les intérêts des utilisateurs, même sans données d’interaction préalables. Les expériences montrent des améliorations significatives des performances. Le projet fournit des étapes de formation détaillées et des modèles pré-entraînés, prenant en charge des ensembles de données tels que MovieLens, GoodBooks et Amazon Books.

(github.com)

IA Démarrage à froid Modèles de langage

LangManus : Un framework d'automatisation IA open source pour la collaboration multi-agents

2025-03-23

LangManus est un framework d'automatisation IA open source et piloté par la communauté qui intègre des modèles linguistiques avec des outils de recherche web, de crawling et d'exécution de code Python. Développé par d'anciens collègues pendant leur temps libre, ce projet vise à explorer les domaines de la multi-agent et de la recherche approfondie, participant au classement GAIA. LangManus utilise un système multi-agents hiérarchique avec des rôles tels que Coordinateur, Planificateur, Superviseur, Chercheur, Codeur, Navigateur et Reporter, supportant diverses intégrations de LLM, y compris les modèles compatibles Qwen et OpenAI. Le projet est open source sous licence MIT et accueille les contributions de la communauté.

(github.com)

IA automatisation IA système multi-agents

Crosscoder Amélioré Révèle les Secrets de l'Ajustement Fin des LLMs

2025-03-23

Des chercheurs présentent une nouvelle méthode, le « crosscoder lié », pour comparer les modèles de base et de chat ajustés des grands modèles de langage (LLMs). Contrairement aux crosscoders traditionnels, le crosscoder lié permet aux mêmes facteurs latents de s'activer à des moments différents pour les modèles de base et de chat, conduisant à une identification plus efficace des nouvelles caractéristiques du modèle de chat. Les expériences montrent que cette approche fournit des explications plus claires de la manière dont le comportement de chat émerge des capacités du modèle de base et produit des latents plus monosémantiques. Cette recherche offre de nouvelles perspectives sur le processus d'ajustement fin des LLMs et guide les améliorations futures du modèle.

(www.lesswrong.com)

IA ajustement fin du modèle

Vérification formelle des modèles d'apprentissage automatique dans Lean 4

2025-03-23

Le projet `formal_verif_ml` fournit un framework Lean 4 pour la vérification formelle des propriétés (robustesse, équité, interprétabilité) des modèles d'apprentissage automatique. Il inclut une bibliothèque Lean, un traducteur de modèles, une interface web et un pipeline CI/CD, prenant en charge différents types de modèles. Un portail web interactif permet aux utilisateurs de télécharger des modèles, de visualiser le code Lean généré, de déclencher la compilation des preuves et de visualiser l'architecture du modèle.

(github.com)

IA

La puissance de calcul l'emporte : le nouveau paradigme du développement de l'IA

2025-03-23

Cet article explore une nouvelle tendance dans le développement de l'IA : la suprématie du calcul. L'auteur utilise des expériences personnelles et des analogies pour illustrer que les systèmes d'IA sur-ingénierisés sont comme des plantes méticuleusement entretenues qui luttent pour s'adapter aux environnements changeants, tandis que les systèmes d'IA basés sur une puissance de calcul à grande échelle, comme les plantes qui poussent naturellement, peuvent apprendre et s'adapter de manière autonome. En comparant les approches basées sur des règles, à puissance de calcul limitée et à grande échelle pour la construction de systèmes d'automatisation du service client, l'auteur démontre la supériorité de la solution à grande échelle. L'essor de l'apprentissage par renforcement (RL) confirme encore cette tendance, car il explore plusieurs solutions grâce à une puissance de calcul massive, obtenant des résultats qui surpassent la conception humaine. À l'avenir, le rôle des ingénieurs IA passera de la création d'algorithmes parfaits à la construction de systèmes capables d'exploiter efficacement des ressources informatiques massives.

(ankitmaloo.com)

IA Puissance de calcul

Des modèles d'embryons programmables créés à l'aide de CRISPR

2025-03-23

Des scientifiques de l'UC Santa Cruz ont créé des modèles cellulaires d'embryons sans utiliser de vrais embryons, imitant les premiers jours après la fécondation. Utilisant l'édition génétique basée sur CRISPR, ils ont incité des cellules souches de souris à s'auto-organiser en structures appelées embryoides, reproduisant des étapes clés du développement embryonnaire précoce. Cela permet l'étude de la fonction des gènes dans le développement précoce et les mécanismes des troubles du développement. Publiée dans Cell Stem Cell, cette recherche offre une nouvelle voie pour comprendre l'infertilité humaine et améliorer les traitements de fertilité.

(news.ucsc.edu)

IA Développement embryonnaire

Category: IA