La technologie de l’intelligence artificielle a réalisé d’importants progrès ces dernières années et devrait connaître des avancées majeures en 2024. Ces progrès vont non seulement accélérer le développement de l’IA, mais aussi changer la manière dont nous interagissons avec cette technologie.

Les progrès à venir

En 2024, l’IA va changer rapidement dans de nombreux domaines. Par exemple, l’apprentissage automatique deviendra encore plus performant, permettant aux ordinateurs de traiter et d’analyser des quantités massives de données de manière plus efficace. De plus, les algorithmes d’IA seront de plus en plus capables d’apprendre de manière autonome, ouvrant la voie à de nouvelles applications dans des domaines tels que la médecine, la finance et la défense.

Les changements à prévoir

En parallèle de cette accélération, l’IA va également modifier notre quotidien. Par exemple, les robots et les assistants virtuels seront de plus en plus présents dans notre vie quotidienne, nous aidant dans nos tâches domestiques et professionnelles. De plus, les avancées dans le domaine de la reconnaissance vocale et faciale rendront les interfaces homme-machine encore plus intuitives, facilitant ainsi notre interaction avec les technologies d’IA.

Les conséquences de ces avancées

Ces avancées auront des conséquences majeures dans de nombreux domaines. Par exemple, dans le domaine de la santé, l’IA permettra de diagnostiquer plus rapidement et plus précisément certaines maladies, ce qui pourrait sauver de nombreuses vies. De plus, dans le secteur industriel, l’automatisation rendue possible par l’IA permettra d’optimiser la production et de réduire les coûts, ce qui pourrait stimuler l’économie.

L’importance de se préparer

Face à ces progrès rapides, il est crucial de se préparer à l’avenir de l’IA. Cela implique de former une main-d’œuvre qualifiée capable de travailler avec ces nouvelles technologies, mais aussi de réfléchir à l’impact social et éthique de l’IA. Il est essentiel de prendre en compte les enjeux liés à la protection de la vie privée, à la sécurité des données et à la sauvegarde des emplois face à l’automatisation.

En résumé, l’avenir de l’IA est prometteur, mais il est également nécessaire de rester vigilant face aux défis qu’elle soulève. En 2024, l’intelligence artificielle va évoluer rapidement et changer notre monde de manière significative. Il est donc crucial de comprendre ces évolutions et de s’y préparer.

Source : journaldunet.com

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Le résumé de la vidéo YouTube sur l’intelligence artificielle vise à offrir une compréhension claire aux novices des principaux sujets abordés. La vidéo présente l’intelligence artificielle comme une technologie qui permet aux machines d’apprendre et de prendre des décisions de manière autonome. Elle explique comment l’intelligence artificielle est utilisée dans divers domaines tels que la santé, les voitures autonomes et les recommandations personnalisées sur les réseaux sociaux. La vidéo met également en évidence les défis éthiques et sociaux liés à l’intelligence artificielle, tels que la protection de la vie privée et la perte d’emplois. En conclusion, la vidéo souligne l’importance de comprendre et d’utiliser l’intelligence artificielle de manière responsable pour garantir son impact positif sur la société.
Source : Beluga | Date : 2023-02-14 14:22:42 | Durée : 00:02:29

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L’apprentissage profond, souvent associé aux “boîtes noires”, est critiqué pour son manque de transparence dans la modélisation des phénomènes physiques. En physique, où l’on cherche à comprendre les lois gouvernant l’Univers, cette opacité pose un défi majeur. Les chercheurs, dont une équipe internationale comprenant des scientifiques du CNRS-INSU, ont développé un algorithme d’intelligence artificielle appelé “PhySO” pour produire des modèles physiques analytiques à partir de données scientifiques brutes.

Manipuler des symboles mathématiques, même basiques, comme l’addition ou la division, est complexe pour les réseaux de neurones. Cependant, grâce aux progrès de l’intelligence artificielle liée au traitement du langage et aux techniques de calcul symbolique, il est désormais possible de créer des réseaux de neurones capables de générer des équations.

Cependant, créer des équations physiques idéales et compréhensibles peut rapidement devenir un défi combinatoire. En physique, il est essentiel de respecter les règles d’analyse dimensionnelle pour éviter des combinaisons de symboles mathématiques sans signification physique.

Grâce à l’algorithme “PhySO”, des milliers d’équations physiques sont générées par seconde, en respectant les règles d’analyse dimensionnelle. Cette méthode permet d’apprendre de façon autonome à formuler des équations de qualité croissante par essai-erreur, sans préjugés sur la configuration précise des équations recherchées.

L’impact de PhySO sur la recherche scientifique

L’algorithme “PhySO” offre une nouvelle approche dans la recherche scientifique, agnostique quant à la configuration des équations recherchées. Cette impartialité intrinsèque soulève des questions sur l’avenir d’une recherche scientifique plus ouverte et objective.

Référence:
Wassim Tenachi, Rodrigo Ibata, Foivos Diakogiannis, Deep symbolic regression for physics guided by units constraints: toward the automated discovery of physical laws, The Astrophysical Journal, 2023.

Source : techno-science.net

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Le procès du siècle pour l’intelligence artificielle

Le New York Times poursuit Microsoft et OpenAI, accusant l’IA ChatGPT de plagiat. L’IA aurait utilisé les textes du journal pour s’améliorer et serait capable de reproduire son contenu. Cette affaire soulève la question de l’avenir de l’IA générative.

Ce procès oppose le New York Times à Microsoft et OpenAI dans une affaire de propriété intellectuelle. Le New York Times affirme que ChatGPT et d’autres IA génératives ont utilisé ses articles sans autorisation pour entraîner leurs modèles linguistiques massifs, sans compensation financière.

Les accusations du New York Times

Le New York Times affirme que son travail journalistique est utilisé sans autorisation pour former des modèles d’IA. Il met en avant la qualité de ses articles, rédigés par des professionnels et basés sur des recherches approfondies, ce qui en fait une ressource précieuse pour l’entraînement des LLM (large language models).

Le journal insiste sur l’importance de sa propriété intellectuelle et réclame plusieurs milliards de dollars en dommages et intérêts.

Le défi du droit d’auteur pour l’IA

Cette affaire met en lumière les défis liés au droit d’auteur dans le domaine de l’IA générative. Les modèles actuels ont été formés sur d’énormes quantités de données sans se soucier des droits d’auteur, soulevant ainsi des questions éthiques et juridiques.

Cette affaire pourrait avoir des répercussions majeures sur l’industrie de l’IA et la manière dont les entreprises devront aborder les droits d’auteur à l’avenir.

Un procès crucial

Le procès intenté par le New York Times contre Microsoft et OpenAI pourrait définir le cadre juridique de l’utilisation des données protégées par le droit d’auteur dans le domaine de l’IA. La décision de ce procès pourrait avoir un impact majeur sur l’avenir de l’IA.

La position du New York Times semble solide, avec une plainte détaillée sur 69 pages et des preuves substantielles à l’appui. L’issue de ce procès pourrait remodeler le paysage juridique de l’IA et avoir des répercussions financières considérables pour les entreprises impliquées.

Source : www.frandroid.com

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Avec l’avènement des LLM et de l’IA, Apple se confronte à un ensemble de défis sans précédent. La course à l’intégration de l’IA dans les produits grand public et professionnels s’intensifie, plaçant Apple devant la nécessité non seulement d’adopter ces technologies mais aussi de les adapter à son écosystème unique et sécurisé, tout en préservant les standards élevés qu’attendent ses utilisateurs.

Apple est pour le moment dépassé par ce qu’il se passe dans le domaine de l’intelligence artificielle, avec des acteurs tels qu’OpenAI, Meta, Microsoft, Google, et Mistral. Cependant, la firme américaine prévoit d’intégrer des outils d’intelligence artificielle comme ChatGPT directement sur ses appareils.

Faire fonctionner des LLM directement sur les smartphones

Pour comprendre l’ambition d’Apple, il faut saisir ce que signifie faire fonctionner des LLM directement sur un iPhone. Un LLM, pour Large Language Model, est un type d’IA spécialisée dans la compréhension et la génération de langage humain. Apple veut optimiser ces modèles pour qu’ils fonctionnent efficacement sur ses appareils, malgré les contraintes de mémoire, d’énergie et de calcul.

L’inférence est le processus par lequel un modèle d’IA répond à une entrée utilisateur. Apple souhaite optimiser l’inférence sur des appareils comme l’iPhone pour offrir des réponses rapides et intelligentes sans dépendre d’une connexion internet constante au cloud.

L’avenir de l’IA sur les appareils mobiles

Apple n’est pas la seule entreprise à vouloir intégrer des capacités d’IA directement sur les appareils. Google, Microsoft, et d’autres géants de la tech travaillent également dans cette voie. Pour les utilisateurs, cela pourrait signifier une révolution dans la manière dont on interagit avec nos appareils.

La date exacte à laquelle Apple lancera ces nouvelles fonctionnalités d’IA reste inconnue. La firme explore activement les moyens d’incorporer l’IA générative dans une large gamme d’applications. De plus, elle bénéficie de plusieurs atouts, tels que son expertise dans la conception de puces ARM et sa capacité à déployer des mises à jour logicielles à grande échelle.

Les capacités d’Apple

L’expertise d’Apple dans la conception de puces ARM représente un avantage stratégique indéniable pour l’intégration de modèles d’IA sur ses appareils. De plus, sa capacité à déployer des mises à jour logicielles à une échelle massive la positionne de manière unique pour promouvoir l’adoption de l’IA générative.

Le défi des LLM pour Apple

Cependant, malgré ces avantages, Apple se trouve confrontée à des défis considérables. Sa philosophie en matière de confidentialité et de sécurité des données présente des défis uniques pour l’intégration des LLM, qui nécessitent généralement le traitement de grandes quantités de données. Apple doit donc relever le défi de développer un LLM puissant et efficace qui puisse fonctionner localement sur des appareils aux ressources limitées, tout en adhérant à ses strictes politiques de confidentialité.

Source : www.frandroid.com

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Source : www.francetvinfo.fr

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