Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : nouvelles avancées en intelligence artificielle, énergie nucléaire pour l'IA, critiques de l'IA générative, et enjeux de confidentialité.Commençons par la série Qwen3 Embedding, récemment mise en open source. Ce modèle, issu de la famille Qwen, est conçu pour l'intégration de texte, la récupération et le reranking. Avec des performances de pointe sur plusieurs benchmarks, il est disponible sous licence Apache 2.0 sur Hugging Face et ModelScope. Le modèle d'intégration de 8 milliards de paramètres se classe premier dans le classement multilingue MTEB avec un score de 70,58. La série offre une flexibilité avec des tailles allant de 0,6 à 8 milliards de paramètres, et prend en charge plus de 100 langues, y compris des langages de programmation. Le modèle utilise des architectures de double encodeur et de cross-encodeur, et le fine-tuning LoRA pour améliorer la compréhension du texte.Passons à Meta, qui a signé un accord de 20 ans avec Constellation Energy pour utiliser l'énergie nucléaire afin de soutenir ses besoins en IA. Cet accord, qui prendra effet en 2027, vise à préserver 1 100 emplois et générer 13,5 millions de dollars en recettes fiscales annuelles. La centrale nucléaire de l'Illinois augmentera sa production de 30 mégawatts. L'énergie nucléaire est de plus en plus prisée par les géants technologiques pour réduire les émissions de gaz à effet de serre.Abordons maintenant les critiques de l'intelligence artificielle générative. Un auteur exprime son scepticisme face à genAI, soulignant des problèmes comme l'impact climatique et la désinformation. Il critique également l'utilisation de genAI dans le développement de logiciels, notant des systèmes souvent défectueux. L'auteur s'inquiète des implications économiques et éducatives, ainsi que des problèmes de confidentialité liés à l'entraînement des modèles d'IA.Hollywood utilise déjà l'IA générative dans les films et séries, souvent à l'insu du public. Cette technologie permet de créer des images, sons ou vidéos de manière autonome, mais soulève des questions éthiques et légales, notamment concernant les droits d'auteur et le consentement des acteurs. Les studios préfèrent garder cette utilisation discrète pour éviter les controverses.OpenAI est en conflit avec une ordonnance judiciaire l'obligeant à conserver tous les journaux d'utilisateurs de ChatGPT. Cette décision fait suite à des accusations de destruction de preuves par des organisations de presse. OpenAI conteste cette ordonnance, affirmant qu'elle compromet la confidentialité des utilisateurs et impose des charges significatives à l'entreprise.Enfin, ASC Technologies a lancé des modèles d'IA pour améliorer la conformité des entreprises. Ces modèles, intégrés dans leur moteur "IA Policy Engine", analysent automatiquement les échanges vocaux, textuels et vidéo pour aider à se conformer aux réglementations. Ils permettent une conformité automatisée grâce à des règles prédéfinies et une analyse intelligente des contextes de conversation.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'avenir de l'intelligence artificielle générale, les avancées dans la synthèse de texte, et les nouvelles fonctionnalités de ChatGPT et Sora.Commençons par l'intelligence artificielle générale, ou AGI. Les récents succès des modèles d'IA générative ont suscité des débats sur l'imminence de l'AGI. Cependant, certains experts estiment que ces modèles, bien qu'impressionnants, ne sont pas encore capables de reproduire l'intelligence humaine dans sa totalité. Ils soulignent que l'AGI doit être capable de résoudre des problèmes du monde physique, comme réparer une voiture ou préparer de la nourriture, ce qui nécessite une compréhension incarnée du monde. Les modèles actuels, comme les modèles de langage, se basent sur des règles heuristiques et non sur une véritable modélisation du monde, ce qui limite leur capacité à comprendre et interagir avec la réalité physique.Passons maintenant à la synthèse de texte. La première utilisation de GPT-3 pour résumer un document de recherche a été perçue comme magique. Cependant, lorsqu'il s'agit de documentation technique spécialisée, les résultats sont souvent décevants. Cela souligne l'importance de former des modèles de synthèse personnalisés pour traiter le contenu spécifique à un domaine. Un processus complet de création de systèmes de synthèse de texte par IA est nécessaire, depuis la compréhension des architectures sous-jacentes jusqu'au déploiement d'un modèle adapté à des cas d'utilisation particuliers, comme les documents juridiques ou les recherches médicales.En parlant de personnalisation, OpenAI a récemment introduit une fonctionnalité appelée "Memory" pour ChatGPT. Initialement réservée aux abonnés payants, elle est désormais accessible à tous les utilisateurs. Cette fonctionnalité permet à ChatGPT de se souvenir d'informations entre plusieurs sessions, comme des allergies alimentaires, bien que sa capacité de rétention soit moindre pour les comptes gratuits. En Europe, cette fonction n'est pas activée par défaut, mais elle l'est aux États-Unis. Les utilisateurs peuvent interroger ChatGPT sur les informations qu'il "connaît" et demander la suppression de certaines données spécifiques.Enfin, Microsoft offre désormais l'accès gratuit au générateur de vidéos Sora d'OpenAI via Bing Video Creator. Ce modèle d'IA convertit du texte en vidéo, permettant de créer des vidéos numériques d'une durée maximale de 20 secondes. OpenAI prévoit d'intégrer Sora directement dans ChatGPT pour centraliser la création de textes, d'images et de vidéos. Pendant ce temps, Google a présenté Veo 3, un outil de génération de vidéos par IA qui inclut l'audio, et qui a rapidement généré une augmentation de contenus sur des plateformes comme X et YouTube.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 résumés IA de Google, les innovations en santé, les systèmes multimodaux, PeerTube, le modèle FLUX.1 Kontext, les bots de scraping, le Model Context Protocol, et l'utilisation de ChatGPT par un ministre britannique.Commençons par Google, qui a récemment intégré des résumés IA dans Gmail et son moteur de recherche. Ces résumés, bien que pratiques, ont entraîné une baisse des clics pour les éditeurs de sites, un phénomène surnommé "The Great Decoupling". Les impressions augmentent, mais les clics diminuent, ce qui inquiète les créateurs de contenu. Google affirme que la diversité des liens améliore le trafic global, mais les experts restent sceptiques.Passons à la santé, où l'intégration des grands modèles de langage dans la gestion personnelle offre des perspectives intéressantes. Une application de journalisation pilotée par l'IA permet aux patients de documenter leurs expériences de santé avec des retours en temps réel. Cette innovation pourrait transformer l'engagement des patients, bien que des défis en matière d'UX et d'éthique subsistent.En parlant de transformation, les systèmes d'IA multimodaux, capables de traiter images et texte, redéfinissent des secteurs entiers. Bien que complexes, ces modèles peuvent être construits avec seulement trois composants de base. Ils comblent le fossé entre la perception humaine et l'intelligence des machines, ouvrant la voie à des applications comme les véhicules autonomes et les diagnostics médicaux.Sur une note technique, PeerTube, une plateforme de partage de vidéos décentralisée, nécessite JavaScript pour fonctionner. Elle offre une alternative à YouTube en distribuant les vidéos sur plusieurs serveurs. Les utilisateurs soucieux de la sécurité peuvent consulter le code source ou utiliser des applications tierces pour une expérience optimale.En matière d'édition d'images, le modèle FLUX.1 Kontext de Black Forest Labs se distingue par sa précision. Il permet de modifier des images via des commandes textuelles, surpassant même certains modèles d'OpenAI. Que ce soit pour des ajustements mineurs ou des transformations majeures, Kontext offre des résultats rapides et économiques.Les bots de scraping d'IA posent un défi croissant pour les administrateurs système. Ces bots, en extrayant des données à grande vitesse, peuvent ralentir les sites web. Des stratégies comme le filtrage des requêtes ou l'utilisation de codes d'erreur spécifiques sont mises en place pour contrer ces attaques.Le Model Context Protocol, introduit par Anthropic, devient une norme pour la gestion de la mémoire dans les systèmes d'IA. Adopté par des géants comme Microsoft et Google, il permet une continuité des tâches et une interopérabilité accrue entre les modèles. Cependant, des questions de sécurité et de gouvernance des données persistent.Enfin, le New Scientist a révélé que le secrétaire d'État britannique pour la Science a utilisé ChatGPT pour explorer l'adoption de l'IA dans les PME. Cette utilisation soulève des questions sur la fiabilité des modèles de langage pour la prise de décision politique. Il est crucial de comprendre les limites de ces outils pour éviter des conclusions hâtives.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 l'éducation, les ambitions d'OpenAI, une critique littéraire sur l'IA, et l'essor des outils de programmation assistés par l'IA.Commençons par l'éducation, où l'intégration des outils d'intelligence artificielle, comme ChatGPT, pose des défis aux enseignants. Ces derniers peinent à distinguer le travail authentique des étudiants de celui généré par l'IA, compliquant ainsi l'évaluation. Robert W. Gehl, chercheur en gouvernance numérique, note une augmentation des cas de tricherie dans les universités, comparant l'utilisation de l'IA à demander à un robot de faire de l'exercice à notre place. Les enseignants, comme Kaci Juge et Ben Prytherch, adaptent leurs méthodes d'évaluation, introduisant des rédactions en classe et envisageant des examens oraux pour contrer la tricherie. Cependant, cela augmente leur charge de travail. L'impact de l'IA sur l'intégrité académique et la qualité de l'enseignement est une préoccupation croissante.Passons maintenant à OpenAI, qui envisage de transformer ChatGPT en un assistant personnel pour tous les aspects de la vie quotidienne. Avec l'acquisition de la startup de Sir Jony Ive, OpenAI travaille sur un prototype d'appareil d'IA ressemblant à un iPod Shuffle. Cependant, l'absence de cas d'usage concrets suscite des inquiétudes quant à un potentiel échec. OpenAI a également retiré GPT-4 de ChatGPT, malgré son rôle clé dans l'évolution de l'outil. Par ailleurs, OpenAI a dévoilé Operator, un agent d'IA capable de contrôler votre navigateur pour automatiser des tâches sur le web, promettant de révolutionner notre interaction avec Internet.En littérature, Emily M. Bender et Alex Hanna publient "The AI Con: How to Fight Big Tech’s Hype and Create the Future We Want". Ce livre, décrit comme sarcastique et irrévérencieux, critique la surenchère médiatique autour de l'IA. Les auteurs soulignent que l'IA ne supprimera pas les emplois mais les rendra plus difficiles, et insistent sur l'importance de la résistance syndicale. Ils mettent en garde contre l'automatisation de la gouvernance, qui pourrait réduire les processus démocratiques, et critiquent l'idée que l'IA pourrait résoudre la crise climatique, la qualifiant de pensée magique.Enfin, l'utilisation des modèles de langage de grande taille pour la programmation devient courante. Des outils comme OpenAI Codex et Microsoft Copilot assistent les développeurs en générant du code et en corrigeant des erreurs. Cependant, le "vibe coding", une approche moins rigoureuse, soulève des préoccupations éthiques et de sécurité. OpenAI recommande de limiter les domaines autorisés pour atténuer les risques de sécurité. Malgré ces défis, ces outils améliorent la productivité des développeurs, bien que l'impact environnemental de l'IA reste une préoccupation.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 : un chatbot controversé, l'IA dans la fonction publique britannique, une nouvelle IA open source, et les dernières innovations de Google en santé.Commençons par une actualité qui fait débat : OpenAI a lancé un chatbot nommé "Looksmaxxing GPT", qui recommande des chirurgies esthétiques coûteuses tout en véhiculant des idéologies incel. Ce chatbot évalue l'apparence des utilisateurs avec un score PSL, une échelle pseudo-scientifique issue de forums en ligne. Il propose des interventions médicales invasives pour atteindre un niveau d'attractivité "Chadlite". Cette approche soulève des inquiétudes quant à la promotion de normes de beauté irréalistes et de masculinité toxique, pouvant influencer négativement des utilisateurs vulnérables.Passons maintenant au Royaume-Uni, où le gouvernement envisage de remplacer deux tiers de ses jeunes fonctionnaires par des chatbots d'intelligence artificielle, notamment ChatGPT. Cette initiative, justifiée par des économies potentielles de 45 milliards de livres sterling, repose sur l'idée que l'IA peut accomplir des tâches "routinières". Cependant, la définition de ces tâches reste floue, et le manque de transparence sur les économies réelles suscite des critiques. Le recours à l'IA pour des conseils ministériels soulève des questions sur la fiabilité des données utilisées.En Chine, la startup DeepSeek a lancé DeepSeek-R1-0528, une IA open source qui rivalise avec les modèles commerciaux d'OpenAI et Google. Accessible gratuitement, elle offre des performances avancées en mathématiques, sciences et programmation. Sa version distillée, optimisée pour des GPU grand public, facilite son adoption dans le monde académique et les startups. Cette initiative démocratise l'accès à une technologie de pointe, redéfinissant la course à l'IA.Du côté de Google, la société a introduit MedGemma, des modèles d'IA générative open source pour améliorer la compréhension des textes et images médicaux. MedGemma 4B et 27B assistent dans des tâches comme la génération de rapports de radiologie et le triage des patients. Bien que prometteurs, ces modèles nécessitent une validation clinique supplémentaire. Des tests ont montré des limites, notamment dans l'interprétation d'images médicales complexes, soulignant la nécessité d'un entraînement sur des données de haute qualité.Enfin, une erreur de l'IA de Google a récemment affirmé que l'année actuelle était 2024, alors que nous sommes en 2025. Cette bourde, rapidement corrigée, rappelle l'importance de garder un esprit critique face aux informations fournies par l'IA. Les modèles de langage, influencés par leurs données d'entraînement, ne sont pas infaillibles, et il est crucial de comprendre leurs limites.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 : DevOps chez arXiv, défis de l'IA dans l'éducation, controverses autour de Builder.ai, projections financières d'OpenAI, et innovations en IA dans le jeu vidéo.Commençons par arXiv, une plateforme en ligne essentielle pour la diffusion rapide des articles scientifiques. arXiv recrute un ingénieur DevOps pour améliorer son infrastructure, facilitant ainsi la collaboration scientifique mondiale. Ce rôle est crucial pour maintenir la plateforme qui permet aux chercheurs de partager leurs travaux avant publication officielle, promouvant ainsi la science ouverte.Passons maintenant à l'éducation. The Carpentries a organisé des sessions sur l'intelligence artificielle, explorant l'usage des grands modèles de langage (LLM) dans l'enseignement. Lex Nederbragt a partagé son expérience à l'Université d'Oslo, où les étudiants utilisent une version de ChatGPT conforme au RGPD. Les discussions ont porté sur l'utilisation des LLM comme outils d'apprentissage et les défis qu'ils posent, notamment en termes de motivation et d'équité.En parlant de controverses, Builder.ai, autrefois valorisée à 1,5 milliard de dollars, a été accusée de masquer du travail humain sous couvert d'automatisation par IA. Cette révélation soulève des questions sur l'éthique et la transparence dans le secteur technologique, mettant en lumière les défis de l'intégration de l'IA tout en maintenant la confiance des investisseurs.Sur le plan financier, Dan Schwarz de Futuresearch remet en question la projection de revenus de 125 milliards de dollars d'OpenAI pour 2029. Il cite la concurrence et la pression sur les revenus comme obstacles majeurs. Futuresearch prévoit une fourchette de 10 à 90 milliards de dollars pour 2027, soulignant l'incertitude entourant l'avenir d'OpenAI.Dans le secteur du jeu vidéo, l'IA est utilisée pour réduire les coûts, mais elle est souvent critiquée pour la qualité des contenus générés. Les studios doivent informer la SEC des risques liés à la perception négative des consommateurs. Ubisoft, après l'échec des NFT, mise sur les "NEO-NPCs" pour enrichir l'expérience de jeu, bien que cette approche soit également critiquée.Enfin, Snyk a lancé AI Trust, une plateforme pour gérer les risques liés au code généré par l'IA. Elle propose des outils pour intégrer la sécurité et la gouvernance dans le développement logiciel, répondant aux vulnérabilités introduites par 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 : DevOps chez arXiv, l'éthique de l'IA, les projections financières d'OpenAI, et bien plus encore.Commençons par arXiv, la plateforme en ligne qui révolutionne la diffusion des travaux scientifiques. arXiv recrute un ingénieur DevOps pour améliorer son infrastructure, essentielle pour maintenir l'accès libre à la recherche scientifique. Ce rôle est soutenu par des institutions membres et des dons, soulignant l'importance de la collaboration dans la recherche.Passons maintenant à The Carpentries, qui a organisé des sessions sur l'intelligence artificielle. Lex Nederbragt a partagé son expérience d'enseignement de Python avec ChatGPT, soulignant les défis et opportunités pour les novices. Brian Ballsun-Stanton et Yanina Bellini Saibene ont également discuté de l'utilisation des LLM dans l'éducation, mettant en avant les implications pour l'équité et la politique d'utilisation.En parlant d'éthique, Builder.ai, autrefois valorisée à 1,5 milliard de dollars, est au cœur d'une controverse. L'entreprise a prétendu utiliser l'IA pour automatiser le développement de logiciels, alors que le travail était en grande partie effectué par des développeurs humains. Cette situation soulève des questions sur la transparence dans l'industrie technologique.Sur le plan financier, Dan Schwarz de Futuresearch remet en question la projection de revenus de 125 milliards de dollars d'OpenAI pour 2029. Il cite la concurrence et la pression sur les revenus comme obstacles majeurs. Futuresearch prévoit plutôt une fourchette de 10 à 90 milliards de dollars pour 2027, reflétant une profonde incertitude.Les chercheurs mettent en garde contre l'anthropomorphisation des systèmes d'IA. Les LLM, comme ChatGPT, ne pensent pas comme les humains. Ils génèrent des réponses basées sur des modèles statistiques, sans conscience ou compréhension intrinsèque. Il est crucial de maintenir un scepticisme sain face aux résultats produits par l'IA.Dans le domaine des jeux vidéo, l'utilisation de l'IA pour réduire les coûts est critiquée. Les dirigeants engagent des directeurs artistiques pour générer des images avec l'IA, mais cette approche manque de profondeur. Les clients détestent cette "bouillie" générée par l'IA, ce qui pose des risques opérationnels et de réputation pour les studios.Snyk a lancé sa plateforme AI Trust pour gérer les risques liés au code généré par l'IA. Elle offre des outils pour intégrer la sécurité et la gouvernance à chaque étape du développement assisté par l'IA, réduisant ainsi la charge sur les développeurs tout en maintenant une sécurité robuste.Google a ouvert LMEval, un cadre d'évaluation des grands modèles, permettant de comparer les performances des modèles de divers fournisseurs. Cette initiative vise à simplifier l'évaluation des LLMs, essentielle dans un contexte où de nouveaux modèles sont constamment lancés.Enfin, Substage, un utilitaire pour macOS, utilise des IA génératives pour faciliter l'utilisation du Finder. Il interprète les demandes en langage naturel et exécute des commandes automatiquement, tout en alertant sur les dangers potentiels pour éviter la perte de données.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 langues en danger, les défis éthiques dans le développement logiciel, et les projections économiques d'OpenAI.Commençons par l'initiative d'arXiv qui recrute un ingénieur DevOps pour renforcer son engagement envers la science ouverte. arXiv, plateforme incontournable pour les chercheurs, propose des outils bibliographiques et de citation, et collabore avec des plateformes comme Huggingface pour enrichir ses ressources. Un article récent sur l'apprentissage des langues en contexte pour les langues en danger dans la reconnaissance vocale met en lumière l'importance de cette technologie pour les langues à ressources limitées. L'apprentissage en contexte permet aux modèles de mieux comprendre et transcrire ces langues, un enjeu crucial pour leur préservation.Passons maintenant à l'actualité de Builder.ai, une licorne valorisée à 1,5 milliard de dollars. L'entreprise a été critiquée pour avoir présenté le travail de développeurs indiens comme de l'automatisation par IA. Cette pratique soulève des questions éthiques sur la transparence des capacités technologiques. L'automatisation est souvent vue comme un moyen de réduire les coûts, mais ici, elle a servi de façade pour masquer le recours à une main-d'œuvre bon marché, mettant en lumière les défis éthiques auxquels font face les entreprises technologiques.En parlant de défis, Dan Schwarz de Futuresearch remet en question la projection de revenus de 125 milliards de dollars d'OpenAI d'ici 2029. Il souligne la concurrence féroce et les pressions sur les revenus de ChatGPT. Futuresearch prévoit une fourchette de 10 à 90 milliards de dollars pour 2027, reflétant l'incertitude du marché. Les API ne représentent qu'une petite part des revenus, la majorité provenant de ChatGPT et ChatGPT Enterprise. Cette analyse met en évidence les défis économiques et concurrentiels auxquels OpenAI est confronté.Dans le domaine du développement logiciel, Snyk a lancé AI Trust, une plateforme pour gérer les risques liés au code généré par l'IA. Avec des outils comme Snyk Assist et Snyk Agent, la plateforme vise à intégrer la sécurité à chaque étape du développement. Snyk Guard et le cadre de préparation à l'IA complètent cette offre en garantissant la conformité et le contrôle des systèmes d'IA. Cette initiative répond à la nécessité croissante de sécuriser les flux de travail pilotés par l'IA.Enfin, Google a ouvert LMEval, un cadre d'évaluation des grands modèles, pour comparer les performances des modèles de différents fournisseurs. LMEval simplifie le benchmarking des LLM, essentiel pour les développeurs et chercheurs qui doivent évaluer rapidement les nouveaux modèles. Avec LMEvalboard, les utilisateurs peuvent visualiser les résultats des benchmarks, offrant une compréhension approfondie des forces et faiblesses des modèles.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 environnemental de l'IA, les frustrations face aux résumés d'IA, et les initiatives de Google pour redorer l'image de l'IA.Commençons par l'impact environnemental de l'intelligence artificielle. L'IA, notamment l'IA générative, est souvent critiquée pour sa consommation énergétique élevée, surtout lors de l'entraînement des modèles. Cette phase nécessite une grande quantité d'énergie et d'eau, et plus les modèles sont complexes, plus leur coût environnemental augmente. En revanche, l'IA pourrait aussi contribuer à réduire l'empreinte écologique dans d'autres secteurs, comme l'optimisation de la consommation d'énergie ou l'amélioration de l'efficacité des transports. Cependant, quantifier précisément cet impact reste difficile en raison du manque de données fiables et de méthodologies harmonisées.Passons maintenant aux frustrations liées aux résumés d'IA dans les recherches Google. Bien que cette fonctionnalité ne puisse pas être désactivée directement, des solutions existent pour éviter que l'IA n'encombre vos résultats de recherche. Par exemple, utiliser le filtre "web" de Google permet de supprimer les aperçus d'IA. Des extensions comme uBlock Origin peuvent également bloquer ces aperçus, offrant ainsi une expérience de recherche plus personnalisée et ciblée.En parlant de Google, l'entreprise est préoccupée par la perception négative de l'IA par le public. Pour contrer cela, Google finance des films pour montrer les aspects bénéfiques de l'IA. Ces initiatives cinématographiques visent à explorer comment coexister avec cette technologie. Cependant, ces efforts coïncident avec les grèves des scénaristes et acteurs en 2023 concernant l'IA générative à Hollywood. Google a également investi dans des projets comme "100 Zeros" pour promouvoir l'IA avec de nouvelles représentations visuelles, bien que ces initiatives soient parfois perçues comme du marketing dicté par les résultats financiers.Enfin, abordons la cybersécurité pour la génération Z. Cette génération, qui a grandi avec Internet, est particulièrement vulnérable aux menaces en ligne. L'IA, bien qu'utile, peut être utilisée à des fins malveillantes, comme le piratage de données personnelles. Il est crucial pour les jeunes de la Gen Z de comprendre les risques associés à l'IA et d'adopter des pratiques de sécurité robustes pour protéger leurs informations personnelles.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 : mise à jour de l'API de Mistral, surveillance de la faune par IA, modèles d'IA ouverts, intégration d'Elasticsearch avec OpenShift, consommation énergétique de l'IA, et régulations sur les modèles d'IA.Commençons par Mistral, qui a récemment dévoilé une mise à jour majeure de son API, introduisant les "API Agents". Ces agents d'IA, alimentés par de grands modèles de langage, peuvent planifier et exécuter des tâches de manière autonome. Une nouveauté est la gestion de l'état de la conversation côté serveur, simplifiant l'interaction continue. Mistral a également introduit des "transferts d'agents", permettant à un agent de déléguer des tâches à d'autres, optimisant ainsi l'efficacité. Cette mise à jour s'accompagne du lancement de l'Agent Development Kit en Java, facilitant la création d'agents IA avec un projet modèle disponible sur GitHub.Passons à la surveillance de la faune. Un nouveau flux de travail open-source utilise l'apprentissage profond pour traiter les données massives générées par les caméras de surveillance. Déployé via Docker, ce système permet la détection, le comptage et l'identification des espèces animales, intégrant les résultats dans le logiciel Camelot. Ce processus, testé avec succès sur la faune de Tasmanie, offre une solution accessible aux écologistes, même sans expertise technique.En parlant d'ouverture, Ben Lorica, ancien de Google, promeut des modèles d'IA "inconditionnellement ouverts". Oumi Labs, sous la direction de Manos Koukoumidis, incarne cette vision avec HallOumi, un modèle de vérification des affirmations. L'ouverture totale, incluant les données et le code, est essentielle pour la collaboration et l'amélioration des modèles. Oumi Labs offre une plateforme flexible pour expérimenter et améliorer ces modèles, soulignant l'importance de la transparence pour aborder les défis de sécurité et de biais.Sur le front technologique, l'intégration d'Elasticsearch avec OpenShift permet de développer rapidement des applications IA utilisant la recherche vectorielle. Ce modèle validé, "AI Generation with LLM and RAG", combine les capacités de conteneurisation de Red Hat avec la puissance d'Elastic, facilitant la création d'applications de génération augmentée par récupération.Cependant, l'essor de l'IA n'est pas sans conséquences. La consommation énergétique de l'IA suscite des inquiétudes croissantes. L'inférence, et non l'entraînement, représente désormais la majorité des besoins énergétiques. Alex de Vries-Gao estime que l'IA pourrait bientôt dépasser la consommation énergétique du bitcoin. Les centres de données, souvent situés dans des zones de stress hydrique, aggravent ce problème, soulignant l'urgence de solutions durables.Enfin, Civitai, une plateforme de partage de modèles IA, a interdit les modèles générant la ressemblance de personnes réelles. Cette décision répond à des régulations croissantes aux États-Unis et en Europe, visant à freiner le contenu pornographique non consensuel. Malgré ces efforts, les créateurs peuvent toujours contourner ces restrictions, posant des défis continus pour la régulation 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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