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Les modèles de langage étendu (LLM) offrent quatre cas d’utilisation principaux : génération de texte, analyse et réponse aux questions, résumé et traduction. En combinant ces fonctionnalités, les entreprises améliorent leur efficacité, malgré les défis liés aux biais des modèles et aux coûts d’infrastructure.
L'impact climatique de l'intelligence artificielle s'intensifie en raison de la consommation énergétique élevée des centres de données. Bien que des efforts d'innovation et de réduction des émissions soient en cours, une collaboration entre entreprises technologiques et politiques publiques est nécessaire pour garantir une IA durable tout en limitant les émissions.
Andrew Ng identifie quatre modèles d’agents : réflexion, utilisation d'outils, planning, et collaboration multi-agents. Ces modèles permettent aux modèles de langage d’améliorer leurs performances, en les rendant plus autonomes dans des tâches complexes.
La loi européenne vise à réguler les systèmes d'IA en fonction de leur niveau de risque, en imposant des obligations strictes aux fournisseurs et aux déployeurs de systèmes à haut risque, tout en interdisant les systèmes d'IA jugés inacceptables. Les modèles d'IA à usage général sont également soumis à des obligations spécifiques pour assurer la transparence et la sécurité.
Une étude met en évidence une hétérogénéité significative des effets de l'IA générative en fonction des compétences des travailleurs. Les travailleurs moins expérimentés bénéficient d'avantage de l'outil, tandis que les travailleurs plus expérimentés ne voient pas d'amélioration notable de leur performance.
Les Intelligences Artificielles Génératives (IAG) permettent de créer des données indiscernables de la réalité. Leurs applications incluent la création de contenu automatisé, la synthèse d'images et de vidéos, la simulation de données pour l'apprentissage automatique, la génération de musique, offrant ainsi un potentiel d'innovation et de créativité dans divers domaines professionnels.
La vision par ordinateur et la reconnaissance d'images utilisent des algorithmes comme les CNNs et les RNNs pour extraire des informations des données visuelles avec des applications comme reconnaissance faciale, la détection d'objets, la navigation autonome, la réalité augmentée et le diagnostic médical.
Les moteurs de recommandation en IA personnalisent les expériences utilisateur en recommandant des éléments pertinents. Ils utilisent des algorithmes tels que le filtrage collaboratif et le filtrage basé sur le contenu. Ils sont essentiels pour maintenir les ventes dans le commerce électronique (Amazon, eBay) et les services de streaming (Netflix, Spotify).
Le traitement du langage naturel (NLP) est une discipline de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de comprendre, interpréter et générer du contenu en langage humain, pour diverses applications, comme la traduction, l'extraction de données, les résumés, l'analyse de sentiment et les interfaces conversationnelles.
Conscients de la confusion entre métavers et réalité virtuelle et de la priorité à donner à la science des données, nous recommandons à la majorité des entreprises d'expérimenter avec la réalité étendue et de rester en veille sur le métavers dans l'attente de standards ouverts.
L'analyse des séries temporelles en apprentissage machine consiste à étudier des données chronologiques pour identifier des motifs et faire des prédictions. Ses cas d'utilisation comprennent la prévision du prix des actifs et l'optimisation de la production en fonction de la demande.
Le regroupement (clustering) en apprentissage machine est une technique qui regroupe des données similaires en clusters ou groupes. Il identifie des structures cachées dans les données, facilitant ainsi la segmentation, la catégorisation et la compréhension des informations.
La classification en apprentissage machine attribue des catégories à des données. Les algorithmes sont nombreux de l'arbre de décision aux réseaux de neurones. Ses cas d'utilisation incluent la modération de contenu et la catégorisation d'images.
La régression en apprentissage machine vise à prédire des valeurs numériques en fonction de variables d'entrée. Elle offre une interprétation facile, mais peut échouer pour des relations complexes. Ses cas d'utilisation comprennent la prévision des ventes et la modélisation financière.
