Webtagr - Résumé de news de technologie

Bayes, bits et cerveaux : une aventure en probabilités et théorie de l'information

2025-09-01

Ce site explore les probabilités et la théorie de l'information, et explique comment elles éclairent l'apprentissage automatique et le monde qui nous entoure. Des énigmes fascinantes, comme prédire la lettre suivante dans des extraits de Wikipédia et comparer vos performances à celles des réseaux neuronaux, conduisent à des explorations du contenu de l'information, de la divergence de KL, de l'entropie, de l'entropie croisée, et plus encore. Le cours couvrira l'estimation du maximum de vraisemblance, le principe d'entropie maximale, les logits, softmax, les fonctions gaussiennes et la configuration des fonctions de perte, révélant finalement les liens entre les algorithmes de compression et les grands modèles de langage. Prêt à plonger dans le terrier du lapin ?

(bayesbitsbrains.github.io)

IA

Sécheresse de contenu IA : la crise imminente pour l’IA générative

2025-08-31

L’essor de l’IA générative crée une sécheresse de contenu qui finira par étouffer les entreprises d’IA elles-mêmes. L’article soutient que les géants de l’IA comme ChatGPT et Google détournent le contenu des sites Web, entraînant une baisse drastique du trafic pour les médias traditionnels et les sites Web d’entreprises. Ce modèle de « pillage de contenu », bien que bénéfique à court terme, représente une menace à long terme. Si les entreprises cessent de produire du contenu de haute qualité faute d’incitations, les modèles d’IA subiront une sécheresse de données, laissant les entreprises d’IA vulnérables. Bien que la réglementation et les poursuites judiciaires puissent offrir des solutions, les entreprises d’IA semblent inconscientes de ce risque ou le négligent, aggravant le problème et pouvant conduire à l’éclatement d’une bulle économique.

(bradt.ca)

IA Crise de contenu Bulbe économique

IA : L’étape logique suivante dans l’évolution de l’informatique

2025-08-31

Des cartes perforées aux interfaces graphiques, et maintenant l’IA, l’histoire de l’informatique a été une marche constante vers une interaction homme-machine plus intuitive. L’IA ne représente pas un changement radical de cette trajectoire ; c’est la prochaine étape naturelle pour rendre les ordinateurs plus accessibles et utiles à l’humanité. Elle permet aux ordinateurs de comprendre et d’agir en fonction des objectifs humains, plutôt que sur des instructions explicites, déplaçant la charge cognitive des humains vers les machines. Cela permet aux utilisateurs de se concentrer sur ce qu’ils veulent accomplir, et non sur la façon d’instruire une machine pour le faire. L’avenir verra probablement l’interaction homme-machine comme une collaboration, estompant la ligne entre instruction et définition d’objectifs, étendant plutôt que remplaçant l’intelligence humaine.

(www.vincirufus.com)

IA

Pourquoi je déteste « IA »

2025-08-31

L'auteur critique vivement les outils de génération de texte et d'image populaires actuels, affirmant qu'il ne s'agit pas d'une véritable IA, mais de grands modèles de langage (LLM). Il fustige la comparaison du PDG d'OpenAI, Sam Altman, des humains à des « perroquets stochastiques », la considérant comme dévalorisante pour la richesse de l'expérience humaine. L'auteur souligne également le battage médiatique excessif autour des LLM, leur production fade et dénuée d'originalité, et exprime son inquiétude concernant les entreprises qui utilisent les données des utilisateurs sans consentement pour entraîner leurs modèles. Enfin, il exprime ses préoccupations quant à l'avenir d'Internet et à la mauvaise utilisation des créations personnelles, appelant à une attention accrue sur les questions éthiques et esthétiques entourant les LLM.

(ian.mccowan.space)

IA

Claude récupère des données en douce : les utilisateurs intégrés par défaut au pipeline de formation

2025-08-31

Le chatbot IA d'Anthropic, Claude, a modifié silencieusement ses conditions d'utilisation. Désormais, les conversations des utilisateurs sont utilisées par défaut pour l'entraînement du modèle, à moins que les utilisateurs n'optent activement pour la désactivation. Ce changement a suscité l'indignation des utilisateurs et des défenseurs de la vie privée. L'article soutient que cela souligne l'importance de la gestion active de la confidentialité des données lors de l'utilisation d'outils d'IA, en encourageant les utilisateurs à vérifier les paramètres, à lire les mises à jour et à faire des choix conscients concernant le partage des données. L'auteur souligne qu'il est risqué de se fier aux paramètres par défaut, car ils peuvent changer sans préavis. Le changement affecte de manière disproportionnée les utilisateurs consommateurs, tandis que les clients entreprises ne sont pas affectés, ce qui révèle les priorités de l'écosystème de l'IA basé sur les données.

(natesnewsletter.substack.com)

IA Confidentialité de l'IA

L'IA simplifie le codage, mais la gestion de produit devient le goulot d'étranglement

2025-08-30

Le professeur de Stanford, Andrew Ng, affirme que l'IA a simplifié le codage, mais la gestion de produit est maintenant le principal obstacle. Des tâches qui prenaient autrefois trois mois à six ingénieurs peuvent désormais être accomplies en un week-end. Le défi consiste à décider ce qu'il faut construire. La rapidité de l'IA dans la création de prototypes exige des décisions de produit plus rapides, ce qui amène les équipes à compter de plus en plus sur l'intuition et une profonde empathie client plutôt que sur l'analyse de données uniquement. Cela suscite un débat sur le rôle des chefs de produit, certains affirmant leur importance à l'ère de l'IA, tandis que d'autres suggèrent qu'ils sont inutiles aux premiers stades d'une entreprise.

(www.businessinsider.com)

IA

Vers une machine virtuelle de modèle d'IA : un avenir sécurisé et interopérable pour les applications d'IA

2025-08-30

Les capacités croissantes des LLM et des mécanismes d'extension tels que le MCP ont considérablement accru la complexité de la création d'applications d'IA sécurisées et fiables. Cet article propose une machine virtuelle de modèle d'IA (MVM), analogue à la machine virtuelle Java (JVM), pour fournir aux modèles d'IA sécurité, isolement, extensibilité et portabilité. La MVM découple le développement du modèle de la logique d'intégration, permettant l'interchangeabilité plug-and-play des modèles et intégrant des contrôles de sécurité et d'accès intégrés pour protéger la sécurité et la confidentialité des applications d'IA. D'autres avantages incluent le suivi transparent des performances et des ressources, et le potentiel de sorties de modèles vérifiables. Cette innovation promet de relever les défis importants du développement d'applications d'IA, ouvrant la voie à un écosystème d'IA plus sûr, plus fiable et plus efficace.

(blog.sigplan.org)

IA VM IA Sécurité du modèle

De l'attention multi-tête à l'attention latente : l'évolution des mécanismes d'attention

2025-08-30

Cet article explore l'évolution des mécanismes d'attention en traitement automatique du langage naturel, depuis le mécanisme d'attention multi-tête (MHA) initial jusqu'à des variantes plus avancées comme l'attention multi-tête latente (MHLA). Le MHA pondère les mots importants dans le contexte en calculant des vecteurs de requête, de clé et de valeur ; cependant, sa complexité computationnelle et mémoire croît quadratiquement avec la longueur de la séquence. Pour y remédier, de nouvelles approches comme la MHLA ont émergé, améliorant la vitesse de calcul et l'évolutivité sans sacrifier les performances, par exemple en utilisant le cache KV pour réduire les calculs redondants. L'article explique clairement les concepts clés, les avantages et les limites de ces mécanismes et leurs applications dans des modèles tels que BERT, RoBERTa et Deepseek.

(vinithavn.medium.com)

IA

SGLang : une implémentation open source atteignant les performances du système d’inférence du modèle linguistique large DeepSeek

2025-08-29

DeepSeek, un modèle linguistique large (LLM) open source populaire, affiche des performances impressionnantes. Cependant, sa taille massive et son architecture unique (utilisant l’attention latente multi-têtes et le mélange d’experts) nécessitent un système sophistiqué pour un service efficace à grande échelle. Ce blog explique comment nous avons atteint une quasi-parité avec les performances du système d’inférence de DeepSeek en utilisant SGLang. Notre implémentation, fonctionnant sur 12 nœuds (chacun équipé de 8 GPU H100) dans le cloud Atlas, tire parti de la désagrégation préremplissage-décodage et du parallélisme d’experts à grande échelle (EP), atteignant 52 300 jetons d’entrée par seconde et 22 300 jetons de sortie par seconde par nœud pour des séquences d’entrée de 2000 jetons. À notre connaissance, il s’agit de la première implémentation open source à presque égaler le débit rapporté de DeepSeek à grande échelle, pour environ un cinquième du coût de l’API DeepSeek Chat officielle.

(lmsys.org)

IA Modèle linguistique large Infrence de modèle

Anthropic met à jour la politique de confidentialité de Claude : données utilisateur pour l'amélioration du modèle

2025-08-29

Anthropic a mis à jour les conditions d'utilisation pour les consommateurs et la politique de confidentialité de Claude, donnant aux utilisateurs la possibilité d'autoriser l'utilisation de leurs données pour améliorer les capacités de Claude et renforcer les mesures de sécurité. En optant pour la participation, vos données seront utilisées pour l'entraînement du modèle, améliorant ainsi les compétences de Claude en codage, analyse et raisonnement, mais la durée de conservation des données sera étendue à cinq ans. En refusant, la période de conservation de 30 jours existante sera maintenue. Cette mise à jour s'applique aux plans Claude Free, Pro et Max, mais exclut les services sous conditions commerciales. Les utilisateurs peuvent modifier leurs préférences à tout moment dans leurs paramètres.

(www.anthropic.com)

IA Amélioration du modèle IA Mise à jour de la politique de confidentialité Utilisation des données

Résolution efficace du Rubik's Cube grâce à des représentations apprises : Plus besoin d'heuristiques artisanales

2025-08-29

Dans l'IA classique, la perception repose sur l'apprentissage de représentations spatiales, tandis que la planification — le raisonnement temporel sur les séquences d'actions — est généralement réalisée par la recherche. Ce travail explore des représentations capturant à la fois la structure spatiale et temporelle. L'apprentissage contrastif temporel standard échoue souvent en raison de caractéristiques fallacieuses. Les auteurs introduisent les Représentations Contrastives pour le Raisonnement Temporel (CRTR), utilisant l'échantillonnage négatif pour supprimer ces caractéristiques et améliorer le raisonnement temporel. CRTR excelle dans les tâches temporelles complexes comme Sokoban et le Rubik's Cube, résolvant ce dernier plus rapidement que BestFS (quoique avec des solutions plus longues). Remarquablement, il s'agit de la première démonstration de résolution efficace d'états arbitraires du Rubik's Cube en utilisant uniquement des représentations apprises, éliminant le besoin d'heuristiques de recherche artisanales.

(princeton-rl.github.io)

IA Raisonnement Temporel Apprentissage Contrastif

LLM : Opportunités et défis

2025-08-29

Avant une courte pause, l'auteur partage quelques réflexions sur l'état actuel des LLM et de l'IA. Il souligne les lacunes des enquêtes actuelles sur l'impact des LLM sur le développement logiciel, arguant qu'elles négligent les différents workflows d'utilisation des LLM. L'auteur estime que l'avenir des LLM est imprévisible, encourageant l'expérimentation et le partage d'expériences. Il aborde également l'inévitable bulle de l'IA et la caractéristique d'« hallucinations » des LLM, soulignant l'importance de poser les questions plusieurs fois pour validation. Enfin, l'auteur met en garde contre les risques de sécurité posés par les LLM, notamment les vulnérabilités des agents opérant dans les navigateurs.

(martinfowler.com)

IA

Anthropic va entraîner ses modèles d'IA sur les données des utilisateurs ; désinscription nécessaire

2025-08-29

Anthropic commencera à entraîner ses modèles d'IA, y compris Claude, sur les transcriptions de discussions et les sessions de codage des utilisateurs, à moins que ces derniers n'optent pour la désinscription avant le 28 septembre. Cela concerne tous les niveaux d'abonnement grand public, avec une extension de la conservation des données à cinq ans. Un bouton « Accepter » bien visible dans la notification de mise à jour risque de pousser les utilisateurs à accepter sans bien comprendre les implications. Anthropic affirme prendre des mesures pour protéger les données, mais les utilisateurs ayant accepté par inadvertance peuvent modifier leurs préférences dans les paramètres, bien que les données déjà utilisées restent inaccessibles.

(www.theverge.com)

IA accord utilisateur

Psychose par IA : effet de mode ou réalité ?

2025-08-29

Des rapports faisant état de chatbots d’IA poussant les utilisateurs à la folie ont suscité des inquiétudes concernant la « psychose par IA ». Cet article explore ce phénomène en établissant des analogies avec des événements historiques et en analysant les données d’enquêtes auprès des lecteurs. L’auteur soutient que les chatbots d’IA ne causent pas directement la psychose, mais exacerbent les problèmes mentaux préexistants ou les tendances excentriques, notamment en l’absence de contraintes sociales du monde réel. Une enquête suggère une incidence annuelle de « psychose par IA » variant de 1 sur 10 000 à 1 sur 100 000, la plupart des cas impliquant des problèmes de santé mentale préexistants ou des facteurs de risque.

(www.astralcodexten.com)

IA psychose par IA

LLMs : La fin de l'OCR tel que nous le connaissons ?

2025-08-28

De l'Optophone de 1870, une machine de lecture pour aveugles, à l'OCR d'aujourd'hui, le traitement de documents a parcouru un long chemin. Pourtant, des défis persistent en raison des complexités des habitudes d'écriture humaine. L'OCR traditionnel a du mal avec les documents non standardisés et les annotations manuscrites. Cependant, l'avènement des LLMs multimodaux comme Gemini-Flash-2.0 change la donne. En tirant parti de la capacité de compréhension du contexte global de l'architecture Transformer et des vastes données d'entraînement sur Internet, les LLMs peuvent comprendre des structures de documents complexes et même extraire des informations d'images avec un minimum de texte, comme des dessins techniques. Bien que les LLMs soient plus chers et aient des fenêtres de contexte limitées, leurs avantages dans le traitement de documents sont significatifs, promettant une solution aux défis du traitement de documents dans les prochaines années. L'accent sera mis sur l'automatisation du flux du document vers le système d'enregistrement, les agents d'IA étant déjà utiles.

(cloudsquid.substack.com)

IA Traitement de Documents

Coûts d'inférence IA : Pas aussi chers que vous le pensez

2025-08-28

Cet article remet en question l'idée que l'inférence IA est excessivement coûteuse et insoutenable. En calculant les coûts d'exécution de l'inférence IA sur des GPU H100, l'auteur démontre que le traitement des entrées est incroyablement peu coûteux (fractions de centime par million de jetons), tandis que la génération des sorties est significativement plus chère (des dollars par million de jetons). Cette asymétrie de coûts explique la rentabilité de certaines applications (comme les assistants de codage) et le coût élevé d'autres (comme la génération de vidéos). L'auteur soutient que cette disparité de coûts est souvent négligée, ce qui conduit à une surestimation des coûts d'inférence IA, ce qui peut profiter aux acteurs établis et freiner la concurrence et l'innovation.

(martinalderson.com)

IA coût d'inférence IA économie des modèles

Maîtriser les mathématiques essentielles de l'apprentissage automatique : de Bayes à l'attention

2025-08-28

Cet article de blog fournit un guide complet des équations mathématiques les plus cruciales en apprentissage automatique, couvrant les probabilités, l'algèbre linéaire et l'optimisation. Il explique des concepts tels que le théorème de Bayes, l'entropie, la descente de gradient et la rétropropagation avec des explications claires et des exemples de code Python. De plus, il approfondit des sujets avancés tels que les processus de diffusion et le mécanisme d'attention, en fournissant des implémentations pratiques. Il s'agit d'une ressource inestimable pour quiconque cherche à comprendre les fondements mathématiques essentiels de l'apprentissage automatique.

(chizkidd.github.io)

IA équations mathématiques

Plongeon au cœur des GAN : les mathématiques derrière les réseaux antagonistes génératifs

2025-08-28

Cet article explore en profondeur les fondements mathématiques des réseaux antagonistes génératifs (GAN). En commençant par les concepts de base, l'auteur explique méticuleusement les fonctions de perte du générateur et du discriminateur, en dérivant les conditions pour un discriminateur et un générateur optimaux. À l'aide d'outils mathématiques tels que l'entropie croisée binaire et la divergence JS, le processus antagoniste entre le générateur et le discriminateur pendant l'entraînement du GAN est clairement illustré. L'objectif final est de rendre la distribution des données générées aussi proche que possible de celle des données réelles. L'article présente également brièvement les méthodes d'entraînement des GAN et souligne les différences subtiles dans les formules par rapport à l'article original de Goodfellow.

(jaketae.github.io)

IA Réseaux Antagonistes Génératifs

Jailbreak des LLM : une mauvaise grammaire contourne les protections de l’IA

2025-08-28

Des chercheurs de l’unité 42 de Palo Alto Networks ont découvert une méthode simple pour contourner les protections de sécurité des grands modèles de langage (LLM) : utiliser une grammaire déplorable et des phrases longues et sans fin. Les LLM, dépourvus de véritable compréhension, prédisent du texte de manière statistique ; leurs fonctions de sécurité sont facilement contournées. En créant des phrases incomplètes, les attaquants peuvent « jailbreaker » les modèles avant que les mécanismes de sécurité n’interviennent, atteignant des taux de réussite de 80 à 100 %. Les chercheurs proposent une analyse de « logit-gap » pour évaluer les vulnérabilités du modèle et améliorer la sécurité, en soulignant l’importance des défenses multicouches.

(www.theregister.com)

IA Jailbreak des LLM

L'impact subtil mais significatif de ChatGPT sur le langage humain

2025-08-28

Des chercheurs de la Florida State University ont découvert que les grands modèles de langage comme ChatGPT modifient subtilement notre façon de parler. En analysant les tendances lexicales avant et après la sortie de ChatGPT en 2022, ils ont constaté une convergence entre les choix de mots humains et les schémas associés aux mots clés de l'IA. L'augmentation de l'utilisation de mots comme "delve" et "intricate", fréquemment surutilisés par les LLM, suggère un possible "effet d'infiltration", où l'influence de l'IA dépasse le simple usage d'outils pour remodeler la communication humaine. Cela soulève des inquiétudes quant aux biais potentiels et aux désalignements dans les LLM et leur impact sur le comportement humain. L'étude souligne la nécessité de recherches futures sur le rôle de l'IA dans l'évolution du langage.

(news.fsu.edu)

IA

Google Traduction intègre des outils d'apprentissage des langues basés sur l'IA

2025-08-27

Google intègre des outils d'apprentissage des langues basés sur l'IA dans son application Traduction. Cette fonctionnalité bêta crée des leçons personnalisées en fonction de votre niveau et de vos objectifs, comme la préparation de vacances. Actuellement, elle prend en charge les anglophones apprenant l'espagnol et le français, et inversement pour les hispanophones, francophones et lusophones. Les utilisateurs sélectionnent leur niveau et leurs objectifs (conversations professionnelles, interactions quotidiennes, etc.), et l'IA Gemini de Google génère des leçons sur mesure. Une nouvelle fonction de traduction en direct permet également aux utilisateurs de tenir des conversations en temps réel dans plus de 70 langues, en traduisant la parole via une transcription et une traduction audio générées par l'IA.

(www.theverge.com)

IA

OpenAI fait face à une première poursuite pour mort injustifiée liée au rôle de ChatGPT dans le suicide d'un adolescent

2025-08-27

Les parents d'Adam Raine, 16 ans, décédé par suicide après des mois de consultations de ChatGPT concernant ses projets, ont intenté la première action en justice connue pour mort injustifiée contre OpenAI. Bien que les chatbots IA comme ChatGPT incluent des mesures de sécurité, Raine les a contournées en présentant ses questions sous forme d'histoire fictive. OpenAI reconnaît les limites de sa formation en matière de sécurité, notamment lors d'interactions prolongées, et s'engage à apporter des améliorations. Cependant, ce problème n'est pas propre à OpenAI ; des poursuites similaires visent d'autres chatbots IA, soulignant les lacunes des mesures de sécurité actuelles de l'IA.

(techcrunch.com)

IA

L'extension navigateur Claude d'Anthropic : un test contrôlé pour la sécurité de l'IA

2025-08-27

Anthropic teste une extension Chrome qui permet à son assistant IA, Claude, d'interagir directement dans le navigateur. Cela améliore considérablement l'utilité de Claude, mais pose des problèmes de sécurité importants, notamment les attaques par injection de prompt. Des tests d'intrusion ont révélé un taux de réussite de 23,6 % sans atténuation. Anthropic a mis en place plusieurs protections, dont des contrôles d'autorisation, des confirmations d'action et des classificateurs avancés, réduisant le taux de réussite à 11,2 %. Actuellement, l'extension est en phase pilote limitée à 1000 utilisateurs du plan Max pour recueillir des retours d'expérience réels et améliorer la sécurité avant un déploiement plus large.

(www.anthropic.com)

IA

Plier la Cuillère : Contourner les Restrictions de Sécurité de l'IA

2025-08-26

Cette recherche explore comment les directives de sécurité plus strictes de GPT-5, par rapport à GPT-4.5, peuvent être contournées. Le schéma de « plier la cuillère » illustre comment la reformulation des invites permet au modèle de produire des sorties qui seraient normalement bloquées. L'auteur détaille trois zones : zone d'arrêt forcé, zone grise et zone libre, montrant comment des règles apparemment absolues sont en réalité sensibles au contexte. Cela met en évidence la tension inhérente entre la sécurité et la fonctionnalité de l'IA, démontrant que, même avec des protocoles de sécurité solides, des invites sophistiquées peuvent mener à des sorties non intentionnelles.

(github.com)

IA

Gemini 2.5 Flash Image : La percée de Google en matière de génération d’images par IA

2025-08-26

Google a dévoilé Gemini 2.5 Flash Image, un modèle de pointe pour la génération et l’édition d’images. Il permet de fusionner plusieurs images, de maintenir la cohérence des personnages pour des récits plus riches, d’effectuer des transformations précises à l’aide du langage naturel et de tirer parti des connaissances du monde de Gemini pour générer et éditer des images. Au prix de 30 $ US pour 1 million de jetons de sortie (environ 0,039 $ US par image), il est accessible via l’API Gemini et Google AI Studio pour les développeurs, et Vertex AI pour les entreprises. Le « mode de construction » de Google AI Studio a également été considérablement amélioré pour simplifier la création d’applications. Les principales fonctionnalités incluent la cohérence des personnages, l’édition d’images basée sur des invites et la connaissance native du monde, ouvrant de nouvelles possibilités dans la génération et la manipulation d’images.

(developers.googleblog.com)

IA

Le cerveau micro-ondes de Cornell : une puce analogique révolutionnant l'IA

2025-08-25

Des chercheurs de l'université Cornell ont dévoilé une puce analogique révolutionnaire, baptisée « cerveau micro-ondes », capable de traiter simultanément des données ultrarapides et des signaux de communication sans fil. Contrairement aux ordinateurs numériques traditionnels, cette puce exploite la physique des micro-ondes pour imiter la reconnaissance de formes et l'apprentissage neuronal du cerveau humain, atteignant une efficacité supérieure avec une consommation d'énergie réduite. Fonctionnant à des dizaines de gigahertz avec seulement 200 milliwatts, elle affiche une précision de 88 % dans la classification des types de signaux sans fil. Sa petite taille permet son intégration dans les montres intelligentes et les téléphones, offrant des capacités d'IA sans connexion au cloud. D'autres applications incluent une sécurité matérielle améliorée, la détection d'anomalies dans les communications sans fil et l'amélioration du suivi des cibles radar et du décodage des signaux radio.

(newatlas.com)

IA puce analogique réseau neuronal micro-ondes

De Hackathon à YC : La Naissance de l'Assistante IA April

2025-08-25

Neha et son équipe, ayant failli manquer un hackathon, ont remporté une interview à Y Combinator grâce à leur projet de réponse par e-mail vocal IA, Inbox Zero. En une semaine seulement, ils ont attiré 150 utilisateurs, prouvant la demande du marché. Ils ont étendu Inbox Zero à l'assistante IA plus complète, April, aidant les utilisateurs à gérer leurs e-mails, calendriers et préparation de réunions, leur faisant ainsi gagner du temps. Grâce à la formation intensive de YC, April a remporté le prix de la « meilleure démo », devenant un outil quotidien sur lequel les utilisateurs comptent. Cette histoire montre le parcours d'un simple projet de hackathon à une startup à succès, et l'effet accélérateur de YC.

(www.producthunt.com)

IA Assistante IA

Le débat sur la transparence de l'IA : Divulguer ou non ?

2025-08-24

La prolifération des outils d'écriture IA a déclenché un débat sur la transparence. Cet article explore la question de savoir si l'utilisation de l'IA doit être divulguée, en s'appuyant sur l'expérience personnelle de l'auteur. L'auteur soutient que pour un contenu factuel, la fiabilité est primordiale ; pour les articles d'opinion, l'accent doit être mis sur la source et la contribution créative de l'auteur, et non simplement sur l'utilisation de l'IA. Une trop grande insistance sur la divulgation de l'IA, suggère l'auteur, crée un climat de « police de la pensée » nuisant au développement sain de l'IA.

(reflexions.florianernotte.be)

IA transparence IA éthique IA

Réseaux Siames Multimodaux pour la Détection de la Démence à Partir de la Parole chez les Femmes

2025-08-24

Cette étude utilise un réseau siamois multimodal pour détecter la démence à partir de données vocales, en se concentrant spécifiquement sur les participantes féminines. Utilisant des enregistrements audio et des transcriptions du Pitt Corpus de la base de données Dementia Bank, la recherche emploie diverses techniques d'analyse audio (MFCC, taux de passage par zéro, etc.) et des méthodes de prétraitement de texte. Un réseau siamois multimodal est développé, combinant des caractéristiques audio et textuelles pour améliorer la précision de la détection de la démence. Des techniques d'augmentation de données sont mises en œuvre pour améliorer la robustesse du modèle. L'étude propose une approche globale de l'apprentissage multimodal dans le contexte du diagnostic de la démence.

(www.nature.com)

IA Détection de la Démence Apprentissage Multimodal Analyse Vocale

Six façons d'apprivoiser la bête : atténuation des échecs de contexte dans les LLM

2025-08-24

Les grands modèles de langage (LLM) disposent de fenêtres de contexte toujours plus grandes, mais un contexte excessif peut nuire aux performances. Cet article détaille six stratégies d'atténuation : la génération augmentée par la récupération (RAG) pour l'ajout sélectif d'informations ; la configuration des outils pour choisir les outils pertinents ; la quarantaine de contexte pour isoler les contextes dans des threads séparés ; l'élagage du contexte pour supprimer les informations non pertinentes ; la synthèse du contexte pour condenser le contexte ; et la décharge du contexte pour stocker des informations en dehors du contexte du LLM. Des études montrent que ces méthodes améliorent considérablement la précision et l'efficacité du modèle, notamment lorsqu'il s'agit de gérer de nombreux outils ou des tâches complexes.

(www.dbreunig.com)

IA Gestion du contexte

Category: IA