Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : Gemini 2.0 Flash, les défis des contenus générés par IA, et l'impact environnemental des LLM. C’est parti !Commençons par Gemini 2.0 Flash, une avancée majeure dans la génération d'images par IA. Désormais disponible pour les développeurs via Google AI Studio, ce modèle combine des entrées multimodales et un raisonnement amélioré pour créer des images cohérentes et réalistes. Que ce soit pour raconter des histoires avec des illustrations ou éditer des images par conversation, Gemini 2.0 Flash se distingue par sa capacité à comprendre le monde et à rendre le texte avec précision. Cette innovation ouvre de nouvelles possibilités pour les développeurs, notamment dans la création de publicités et de contenus sociaux.Passons maintenant aux défis posés par la prolifération des contenus générés par IA, souvent appelés GenAI. La difficulté de distinguer les créations humaines de celles produites par des machines a conduit à des accusations erronées, notamment dans le milieu éducatif. Des étudiants ont été faussement accusés d'avoir utilisé des outils comme ChatGPT pour leurs devoirs. Une extension de navigateur a été développée pour alerter les utilisateurs des sites générés par IA, mais elle a également produit des faux positifs. La transparence et une approche mesurée sont essentielles pour éviter une panique morale autour de l'IA.En parlant de ChatGPT, un incident en Norvège a mis en lumière les risques liés aux hallucinations des modèles d'IA. Arve Hjalmar Holmen a découvert que ChatGPT avait faussement affirmé qu'il avait assassiné ses enfants. Cette erreur soulève des questions sur la précision des données et le respect du RGPD. OpenAI a été invité à supprimer ces informations diffamatoires et à affiner son modèle pour éviter de futures violations.Abordons maintenant l'impact environnemental des modèles de langage de grande taille (LLM). Ces modèles consomment une quantité significative d'énergie, entraînant des émissions de CO2. Bien que des progrès aient été réalisés pour améliorer l'efficacité énergétique, l'entraînement et l'utilisation des LLM restent coûteux en ressources. Par exemple, l'entraînement de GPT-3 a nécessité 1,287 gigawattheures. Cependant, des innovations logicielles et matérielles continuent de réduire la consommation énergétique, et l'IA est utilisée pour optimiser l'efficacité énergétique dans divers domaines.Enfin, l'Initiative de Provenance des Données vise à améliorer la transparence des ensembles de données utilisés pour entraîner les modèles d'IA. Un outil, le Data Provenance Explorer, permet de tracer l'origine des données et de vérifier les licences, réduisant ainsi les risques juridiques et de biais. Cette initiative est cruciale pour garantir une utilisation responsable des données dans le développement des modèles d'IA.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

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Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'impact des modèles de langage sur les systèmes de recommandation, l'édition entièrement produite par l'IA d'un quotidien italien, le paradigme du vibe coding, et bien plus encore. C’est parti !Commençons par les systèmes de recommandation. Historiquement, ces systèmes ont utilisé des modèles de langage pour améliorer leurs performances. Aujourd'hui, les modèles de langage de grande taille (LLM) et la multimodalité sont de plus en plus adoptés pour surmonter les limitations des approches traditionnelles basées sur les identifiants. Par exemple, YouTube utilise des IDs sémantiques pour améliorer l'efficacité des recommandations. Des modèles comme M3CSR de Kuaishou et FLIP de Huawei montrent comment les LLMs peuvent être intégrés pour optimiser les recommandations en ligne et améliorer les prédictions de taux de clics. Ces innovations permettent de mieux gérer les recommandations d'éléments peu fréquents ou nouveaux.Passons maintenant à l'édition expérimentale du quotidien italien Il Foglio, entièrement produite par l'intelligence artificielle. Pendant un mois, l'IA a généré l'ensemble du contenu, des articles aux lettres des lecteurs, avec les journalistes se limitant à poser des questions. Cette initiative met en lumière l'influence croissante de l'IA dans le journalisme, tout en soulevant des questions sur la fiabilité des informations générées et l'avenir des emplois dans ce secteur.En parlant de nouvelles approches, le vibe coding, introduit par Andrej Karpathy, redéfinit le rôle des développeurs. Ce paradigme permet aux développeurs de décrire la fonctionnalité souhaitée en langage naturel, laissant l'IA générer le code. Bien que critiqué par certains comme un simple rebranding, le vibe coding souligne l'évolution vers une orchestration de haut niveau par les développeurs, plutôt que l'écriture de chaque ligne de code.Dans le domaine de la génération vidéo, Step-Video-TI2V, un modèle de pointe avec 30 milliards de paramètres, se distingue par sa capacité à créer des vidéos à partir de textes. Ce modèle, accompagné de son benchmark Step-Video-TI2V-Eval, offre des performances remarquables dans la génération d'images en vidéos, démontrant l'évolution rapide des capacités de l'IA dans ce domaine.Enfin, la startup française Mistral AI a dévoilé Mistral Small 3.1, un modèle open source qui prétend surpasser des modèles bien connus comme GPT-4o. En parallèle, Google a introduit Gemma 3, optimisé pour divers dispositifs, et OpenAI se concentre sur GPT-5, simplifiant ainsi son offre. Ces développements montrent l'importance de l'open source pour l'innovation rapide et la collaboration mondiale.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

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Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : décryptage des nouvelles techniques de reverse engineering, innovations dans le codage assisté par l'IA, création artistique numérique accessible à tous, et régulations sur les contenus générés par l'IA. C’est parti !Commençons par une avancée qui bouleverse la protection du code source. Historiquement, la compilation et l'obfuscation étaient des méthodes efficaces pour protéger le code. Cependant, avec l'arrivée de modèles de langage de grande taille comme Claude d'Anthropic, cette barrière est tombée. Geoffrey Huntley a démontré comment ces outils peuvent transformer un logiciel en code open-source. En utilisant Claude Code, il a réussi à rendre lisible un fichier minifié de 5 Mo, prouvant que même les codes obfusqués peuvent être analysés et réécrits. Cette technique, qui rappelle la série "Halt and Catch Fire", permet de recréer des fonctionnalités entières sans être détecté, posant un défi majeur pour les entreprises qui souhaitent protéger leurs innovations.Passons maintenant à Google, qui a élargi les capacités de Gemini avec "Canvas", un espace de travail interactif pour simplifier la création de contenu et le codage. Cet outil permet aux utilisateurs de bénéficier de l'intelligence artificielle de Gemini dans un environnement dédié, facilitant des tâches allant de l'édition de documents au développement de prototypes. Les développeurs peuvent générer des prototypes d'applications web et prévisualiser le code en temps réel, rendant le processus de création plus fluide et interactif. Canvas est désormais disponible mondialement pour les abonnés de Gemini, offrant une nouvelle dimension aux flux de travail de codage assistés par l'IA.En matière de création artistique, l'AI Ease AI Art Generator se distingue en permettant de créer des œuvres d'art à partir de simples descriptions textuelles. Gratuit et facile à utiliser, cet outil démocratise l'accès à la création artistique numérique. Que vous soyez intéressé par des personnages d'anime ou des paysages futuristes, AI Ease vous permet de réaliser votre vision sans compétences techniques particulières. Il suffit de taper votre idée, de choisir un style et de laisser l'IA faire le reste, rendant l'art accessible à tous.Enfin, la Chine a annoncé qu'à partir de septembre 2025, les contenus générés par IA devront être étiquetés comme tels. Cette décision vise à réduire la désinformation et à responsabiliser les fournisseurs de services. Les contenus synthétiques devront inclure des identifiants explicites et implicites, comme des filigranes numériques. Cette initiative s'inscrit dans un mouvement global, avec des réglementations similaires en Europe et aux États-Unis. Par exemple, l'AI Act européen exige que les contenus synthétiques soient marqués, et aux États-Unis, un décret prévoit des mécanismes pour authentifier les contenus. Ces mesures visent à contrôler les risques de désinformation et à promouvoir un développement sain de l'IA.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

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Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : Google et son modèle Gemini, l'adoption de l'IA dans les organisations scientifiques, les tensions autour des modèles d'IA chinois, et les défis des moteurs de recherche IA. C’est parti !Commençons par Google, qui a récemment lancé la version 2.0 de son modèle Gemini Flash. Ce modèle intègre une nouvelle fonctionnalité de génération et de modification d'images, mais il a aussi introduit une capacité controversée : la suppression des filigranes. Cette fonctionnalité inquiète les créateurs de contenu et les détenteurs de droits d'auteur, car elle pourrait faciliter la violation des droits d'auteur. Les filigranes, souvent utilisés pour protéger les œuvres d'art et les photographies, peuvent désormais être supprimés sans laisser de traces visibles. Cette avancée technologique soulève des questions éthiques et juridiques, poussant les propriétaires de propriétés intellectuelles à repenser leurs stratégies de protection.Passons maintenant à l'adoption de l'IA générative dans les organisations scientifiques, illustrée par une étude menée au laboratoire national d'Argonne. L'étude a révélé que moins de 10 % des employés utilisaient l'assistant IA interne, Argo, mais l'utilisation a augmenté de 19,2 % par mois. Les équipes scientifiques et opérationnelles explorent principalement des applications de type copilote pour la rédaction académique, le développement de code et l'automatisation des processus administratifs. Cependant, des préoccupations subsistent quant à la fiabilité de l'IA et à son impact sur les compétences requises dans le milieu professionnel.En parallèle, OpenAI a proposé une interdiction des modèles d'IA chinois, citant des préoccupations de sécurité et de confidentialité. Cette suggestion a été critiquée comme étant protectionniste, certains accusant OpenAI de vouloir maintenir sa domination sur le marché. Les critiques soulignent que cette proposition pourrait fragmenter l'écosystème mondial de l'IA, freinant l'innovation et la coopération internationale. Dr. Lin Wei, chercheur en éthique de l'IA, plaide pour des cadres favorisant les droits humains et la transparence plutôt que des interdictions.Enfin, abordons les défis des moteurs de recherche IA. Une étude du Tow Center for Digital Journalism a révélé que le taux d'erreur de ces systèmes dépasse 60 %. ChatGPT Search affiche un taux d'erreur de 67 %, tandis que Perplexity et Grok 3 atteignent respectivement 37 % et 94 %. Ces moteurs inventent parfois des sources ou fournissent des réponses incorrectes, compromettant leur fiabilité. Les éditeurs expriment leurs inquiétudes face à ces pratiques, et bien que OpenAI et Microsoft aient reconnu ces problèmes, des solutions concrètes se font attendre.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

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Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'impact de l'IA sur les droits d'auteur, la régulation en Espagne, et les avancées dans la recherche scientifique. C’est parti !Commençons par l'impact de l'IA sur les droits d'auteur. OpenAI et Google font pression sur le gouvernement américain pour permettre à leurs modèles d'IA de s'entraîner sur du contenu protégé par des droits d'auteur. Ils soutiennent que cela est crucial pour maintenir l'avance des États-Unis en matière d'IA face à la Chine. Cependant, cette position suscite des controverses, notamment en raison des poursuites en cours contre OpenAI pour utilisation non autorisée de contenu protégé. Google, de son côté, appelle à des "règles de droit d'auteur équilibrées" pour faciliter l'accès aux données nécessaires au développement de l'IA.Passons maintenant à l'Espagne, qui prend des mesures décisives pour encadrer l'intelligence artificielle. Un projet de loi prévoit des sanctions sévères pour les entreprises ne signalant pas correctement les contenus générés par IA, avec des amendes pouvant atteindre 35 millions d'euros. Cette législation vise à lutter contre les deepfakes et les manipulations numériques, en imposant un étiquetage obligatoire des productions IA. L'Espagne se positionne ainsi comme un précurseur en matière de régulation de l'IA au sein de l'Union européenne, avec la création d'une agence nationale de surveillance de l'IA pour assurer le respect de ces nouvelles règles.En parallèle, un événement marquant dans le domaine de la recherche scientifique : un article entièrement généré par une intelligence artificielle, The AI Scientist-v2, a réussi à passer le processus de révision par les pairs lors d'un atelier de l'ICLR 2025. Bien que l'article ait été retiré avant publication, cet événement soulève des questions sur l'avenir de la recherche scientifique et le rôle potentiel des IA dans la production de connaissances.Enfin, explorons les avancées technologiques avec Manus, un agent d'IA développé par Monica.ai en Chine. Contrairement aux chatbots traditionnels, Manus peut gérer de manière autonome des tâches complexes comme la recherche immobilière ou l'analyse de CV. Cette innovation s'accompagne de nouveaux outils d'OpenAI pour la création d'agents, offrant aux développeurs la possibilité de créer des applications multi-agents sophistiquées.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

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Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'exactitude des modèles d'IA, les innovations en robotique, et les avancées open-source. C’est parti !Commençons par une étude du Tow Center for Digital Journalism qui met en lumière des problèmes d'exactitude avec les modèles d'IA génératifs utilisés pour les recherches d'actualités. Sur huit outils testés, plus de 60 % des réponses étaient incorrectes. ChatGPT Search a mal identifié 67 % des articles, et Grok 3 a atteint un taux d'erreur de 94 %. Les versions payantes de ces outils n'ont pas fait mieux, souvent plus confiantes mais tout aussi erronées. Les chercheurs ont aussi relevé des problèmes de citations et de fabrication d'URL, ce qui pose des défis pour les éditeurs de contenu.Passons maintenant à Google DeepMind, qui a lancé Gemini Robotics, un modèle capable de comprendre et d'agir dans des situations nouvelles. Ce modèle améliore l'interactivité et la dextérité des robots, leur permettant d'accomplir des tâches complexes comme plier du papier. Un autre modèle, Gemini Robotics-ER, aide à comprendre des environnements dynamiques, facilitant des tâches comme préparer une boîte à lunch. Google DeepMind met l'accent sur la sécurité avec une approche par couches pour évaluer la sûreté des actions.En parlant de modèles d'IA, Cohere a dévoilé Command A, un modèle génératif pour entreprises, efficace et abordable. Avec un coût de formation inférieur à 30 millions de dollars et fonctionnant avec seulement deux GPU, Command A se positionne comme une alternative économique aux solutions d'OpenAI. Cohere mise sur le multilinguisme, supportant 32 langues, et se concentre sur des modèles adaptés aux besoins spécifiques des clients.Dans le domaine open-source, OLMo 2 32B et Gemma 3 représentent des avancées significatives. OLMo 2 32B, un modèle de classe GPT-4, surpasse GPT-3.5 grâce à des améliorations en données et architecture. Gemma 3, de Google, se distingue par ses capacités multimodales et son support linguistique étendu. Ces modèles open-source offrent une transparence accrue et favorisent l'innovation, bien que des défis juridiques subsistent.Enfin, Simon Willison a intégré des descriptions générées par IA sur son site, utilisant Claude 3.7 Sonnet pour documenter 78 outils. L'un d'eux, "CSV marker map", crée des cartes interactives à partir de données CSV. Cette initiative montre comment l'IA peut enrichir la documentation technique, rendant les outils plus accessibles.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

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Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'impact des modèles d'IA sur la recherche d'actualités, les avancées en robotique, et les défis du droit d'auteur dans l'IA. C’est parti !Commençons par une étude du Tow Center for Digital Journalism qui met en lumière les problèmes d'exactitude des modèles d'IA génératifs dans la recherche d'actualités. Huit outils ont été testés, révélant que plus de 60 % des réponses étaient incorrectes. Par exemple, ChatGPT Search a mal identifié 67 % des articles, et Grok 3 a atteint un taux d'erreur de 94 %. Les chercheurs ont noté que ces modèles préfèrent fournir des réponses spéculatives plutôt que de s'abstenir de répondre. Les versions premium de certains outils, comme Perplexity, ont même montré des taux d'erreur plus élevés que leurs versions gratuites. Cette situation pose un dilemme pour les éditeurs, qui doivent choisir entre bloquer les robots d'IA ou accepter une réutilisation non contrôlée de leur contenu.Passons maintenant à Google DeepMind, qui a lancé Gemini Robotics, un modèle capable de comprendre et d'interagir avec le monde réel. Ce modèle, basé sur Gemini 2.0, améliore la généralité, l'interactivité et la dextérité des robots. Il peut accomplir des tâches précises comme plier du papier ou ouvrir des bouteilles. Google DeepMind a également introduit Gemini Robotics-ER, qui permet aux robots de mieux comprendre et interagir avec leur environnement. Ces avancées promettent de rendre les robots plus utiles et adaptables.En parallèle, OpenAI se retrouve au cœur d'une bataille juridique concernant le droit d'auteur. Leur nouveau modèle, impressionnant pour l'écriture créative, soulève des questions sur l'utilisation de contenus protégés pour l'entraînement des IA. Le New York Times et d'autres auteurs poursuivent OpenAI pour violation de droits d'auteur. Au Royaume-Uni, le gouvernement envisage de permettre l'entraînement des IA sur des matériaux protégés sans autorisation, suscitant l'opposition des industries créatives. Cette situation met en lumière les tensions entre innovation technologique et protection des droits d'auteur.Enfin, Cohere, une entreprise torontoise, a dévoilé Command A, un modèle d'IA générative pour les entreprises. Ce modèle se distingue par son coût de formation réduit et sa capacité à fonctionner avec seulement deux GPU. Cohere vise à offrir une IA performante et abordable, adaptée aux besoins spécifiques des entreprises. Command A prend en charge 32 langues, ce qui en fait un atout pour les entreprises internationales. Cette approche pragmatique pourrait séduire celles cherchant à intégrer l'IA sans exploser leur budget.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

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Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'exactitude des modèles d'IA, les innovations en robotique, et les défis du droit d'auteur. C’est parti !Commençons par une étude récente du Tow Center for Digital Journalism qui met en lumière les problèmes d'exactitude des modèles d'IA génératifs dans les recherches d'actualités. Sur huit outils testés, plus de 60 % des réponses étaient incorrectes. ChatGPT Search a mal identifié 67 % des articles, et Grok 3 a atteint un taux d'erreur de 94 %. Les chercheurs ont découvert que ces modèles préfèrent fournir des réponses spéculatives plutôt que de s'abstenir. Les versions premium de certains outils, comme Perplexity Pro, ont même montré des taux d'erreur plus élevés que leurs versions gratuites. Cette situation pose des défis pour les éditeurs, qui doivent choisir entre bloquer les robots d'exploration d'IA ou accepter une réutilisation non contrôlée de leur contenu.Passons maintenant à Google DeepMind, qui a lancé Gemini Robotics, un modèle capable de comprendre et d'agir dans des situations nouvelles. Basé sur Gemini 2.0, ce modèle améliore l'interactivité et la dextérité des robots, leur permettant d'effectuer des tâches précises comme plier du papier. Un autre modèle, Gemini Robotics-ER, aide les robots à comprendre des environnements complexes, comme préparer une boîte à lunch. Google DeepMind met également l'accent sur la sécurité, en formant ses modèles à évaluer la sûreté des actions potentielles.En parallèle, OpenAI a dévoilé un modèle d'IA spécialisé dans l'écriture créative, suscitant des débats sur le droit d'auteur. Le modèle, bien que non public, a impressionné par sa capacité à produire des textes littéraires. Cependant, l'utilisation de contenus protégés pour l'entraînement de ces modèles soulève des questions juridiques, avec des poursuites en cours contre OpenAI et Meta. Au Royaume-Uni, le gouvernement envisage de permettre l'entraînement des IA sur des matériaux protégés sans autorisation, une proposition qui inquiète les industries créatives.Enfin, Bito transforme le développement logiciel avec des agents d'IA intégrés dans les flux de travail des développeurs. Leur agent de révision de code, propulsé par Claude, améliore la productivité en fournissant des analyses détaillées et des suggestions architecturales. Des entreprises comme PubMatic et OBDS ont constaté des gains significatifs en efficacité, avec des cycles de demandes de tirage accélérés de 89 % et un retour sur investissement de 14 $ pour chaque dollar dépensé.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

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Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'impact de l'IA sur la littérature, les innovations de Deevid AI, les avancées de Manus et Gemma, et l'IA générative au service des personnes handicapées. C’est parti !Commençons par le monde littéraire, où OpenAI a récemment dévoilé un modèle d'IA conçu pour exceller dans l'écriture créative. Sam Altman, PDG d'OpenAI, a exprimé son étonnement face à la qualité des textes produits, notamment une nouvelle sur l'IA et le deuil, démontrant une profondeur émotionnelle inattendue. Bien que cette IA ne remplace pas les auteurs, elle pourrait devenir un assistant précieux pour structurer des intrigues ou explorer de nouveaux styles. Cependant, la question demeure : peut-on vraiment émouvoir sans être humain ?Passons maintenant à Deevid AI, qui a lancé deux nouveaux outils : le Générateur d'Images par IA et le Générateur de Publicités par IA. Ces outils permettent de créer rapidement des visuels et des publicités percutantes, même pour ceux sans expérience en design. En utilisant des algorithmes sophistiqués, Deevid AI aide à concevoir des publicités optimisées pour diverses plateformes, renforçant ainsi son rôle de plateforme tout-en-un pour la création de contenu visuel.En Chine, la startup Monica.ai a développé Manus, un agent d'intelligence artificielle générale qui surpasse les offres d'OpenAI sur certains benchmarks. Manus utilise un système multi-agents intégrant des modèles comme Claude d'Anthropic, illustrant un passage vers des architectures modulaires. Cette approche permet une interaction plus large avec les logiciels via des interfaces graphiques, élargissant le champ de l'automatisation.Gemma 3, la dernière version de la famille de modèles ouverts Gemma, introduit la multimodalité avec des capacités améliorées en mathématiques, raisonnement et chat. Disponible en plusieurs tailles, Gemma 3 prend en charge jusqu'à 128 000 tokens et plus de 140 langues. Grâce à un encodeur de vision basé sur SigLIP, il peut analyser des images et vidéos, offrant ainsi une flexibilité accrue pour divers cas d'utilisation.Brian Solis, de ServiceNow, souligne que la transformation numérique ne réside pas seulement dans la technologie, mais dans son implémentation. Il met en garde contre la perte d'humanité dans la quête d'efficacité, affirmant que l'IA ne peut remplacer l'empathie ou la créativité. Solis recommande de se concentrer sur l'impact émotionnel des messages et de développer des lignes directrices éthiques pour l'IA.Enfin, l'IA générative transforme la vie de nombreuses personnes, y compris celles vivant avec un handicap. Thierry, autiste sans déficience intellectuelle, utilise l'IA pour mieux comprendre le second degré, tandis que Cécile, atteinte de maladies neurologiques, s'en sert pour évaluer la nécessité de consulter un médecin. Bien que ces technologies offrent un soutien précieux, elles ne remplacent pas les efforts pour une véritable inclusion sociale.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

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Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'utilisation des modèles de langage pour coder, les défis juridiques autour des données d'entraînement, les innovations de Google avec Gemini 2.0, les critiques envers OpenAI et les avancées de Safe SuperIntelligence. C’est parti !Commençons par l'utilisation des modèles de langage de grande taille pour aider à écrire du code. Bien que ces outils soient souvent perçus comme des assistants puissants, leur utilisation efficace nécessite une compréhension approfondie de leurs limites. Les LLM, ou modèles de langage de grande taille, ne sont que des autocomplétions sophistiquées. Ils peuvent être très utiles pour assembler des séquences de code, mais ils ne remplaceront pas l'expertise humaine. Il est crucial de tester rigoureusement le code généré pour éviter les erreurs, parfois subtiles, qu'ils peuvent introduire.Passons maintenant aux questions juridiques entourant l'entraînement des modèles d'IA sur des données protégées par le droit d'auteur. Des affaires judiciaires se penchent sur la question de savoir si cela constitue une violation. Les modèles peuvent parfois reproduire des données d'entraînement, soulevant des préoccupations sur la fuite de données personnelles. Cependant, les avocats se concentrent sur les œuvres protégées, tandis que les chercheurs s'inquiètent des informations sensibles. Les modèles plus grands ont tendance à mémoriser davantage de données, ce qui complique encore le débat.En parlant d'innovations, Google a introduit le "Mode IA" dans son moteur de recherche, utilisant le modèle Gemini 2.0. Cette fonctionnalité permet de poser des questions complexes et d'obtenir des réponses précises et interactives. Actuellement en phase de test, elle vise à renforcer la position de Google face à la concurrence croissante. Le Mode IA offre une meilleure capacité de raisonnement et de traitement multimodal, transformant ainsi l'expérience utilisateur.OpenAI, de son côté, fait face à des critiques après le lancement de GPT-4.5. Bien que présenté comme une avancée, ce modèle est jugé décevant par rapport à son prédécesseur, GPT-4. Les coûts élevés et les performances limitées ont suscité des réactions mitigées. La stratégie marketing d'OpenAI a également été critiquée pour son incohérence, ce qui a érodé la confiance des utilisateurs. Les modèles open source émergent comme des alternatives viables, offrant des performances comparables à moindre coût.Enfin, Ilya Sutskever, cofondateur de Safe SuperIntelligence, a levé 2 milliards de dollars, portant la valorisation de l'entreprise à 30 milliards. Cette levée de fonds alimente les spéculations sur la découverte de nouvelles lois d'échelle pour l'IA. Pendant ce temps, la startup chinoise Monica a développé Manus, un produit multi-agent utilisant des modèles existants pour accomplir des tâches complexes. Ces innovations offrent des opportunités passionnantes pour l'avenir de l'IA.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

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