L'IA aujourd'hui !

Auteur(s): Michel Levy Provençal
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  • Résumé

  • L'IA aujourd'hui : le podcast de l'IA par l'IA qui vous permet de rester à la page !


    Un podcast unique en son genre, entièrement généré par l'intelligence artificielle et présenté par le clone numérique de Michel Lévy Provençal, qui décrypte chaque jour les actualités les plus marquantes du monde de l'IA. De la Silicon Valley aux laboratoires de recherche, en passant par les implications éthiques et sociétales, découvrez une analyse approfondie des développements qui façonnent notre futur numérique.

    Dans chaque épisode, plongez au cœur des innovations technologiques avec des explications claires et accessibles. Ce podcast vous offre un regard unique sur la révolution de l'intelligence artificielle.


    Une production innovante qui utilise l'IA pour parler de l'IA, tout en gardant l'expertise et le style dynamique caractéristique de Michel Lévy Provençal.

    Un rendez-vous quotidien indispensable pour comprendre les enjeux qui transforment notre monde.


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Épisodes
  • L'IA aujourd'hui épisode du 2025-03-11

    L'IA aujourd'hui épisode du 2025-03-11
    Mar 11 2025
    Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'essor des sites d'information générés par IA, les innovations de Google dans la recherche en ligne, et les avancées des modèles d'IA. C’est parti !Commençons par l'enquête menée par Next sur la prolifération des sites d'information générés par intelligence artificielle. Depuis le début de 2024, ces plateformes ont explosé, passant de quelques centaines à plusieurs milliers. Ces sites, souvent référencés sur Google Actualités, ne sont pas le fruit de journalistes, mais d'algorithmes d'IA. Next, en collaboration avec CheckNews de Libération et des contributeurs de Wikipédia, a découvert que ces articles sont parfois utilisés comme sources sur Wikipédia sans vérification. Pour contrer cette tendance, Next a développé une extension de navigateur qui alerte les utilisateurs lorsqu'ils visitent un site généré par IA, protégeant ainsi les internautes des informations trompeuses.Passons maintenant à Google, qui innove dans la recherche en ligne avec le "AI Overview". Cette fonctionnalité remplace les résultats de recherche traditionnels par des résultats générés par IA, suivis de publicités. Le système Gemini 2.0 rédige des rapports sur les requêtes des utilisateurs, incluant des liens vers les sources. Cependant, pour obtenir des réponses précises, il est souvent nécessaire de poser des questions de suivi pour contourner les erreurs de l'IA. Cette approche semble avantager Google en augmentant le temps passé par les utilisateurs sur la page de recherche, détournant l'objectif initial de trouver rapidement une information.En parallèle, Google a lancé le "Mode IA", une expérience pour les abonnés Google One AI Premium. Ce mode, alimenté par Gemini 2.0, offre des réponses plus avancées et multimodales. Il permet de poser des questions de suivi et offre des informations en temps réel. Bien que ce mode inclue des liens vers des sites web, il soulève des questions sur l'avenir du web, car les utilisateurs pourraient ne plus cliquer sur les liens.Dans le domaine des modèles d'IA, Gemini a lancé un nouveau modèle d'incorporation de texte, gemini-embedding-exp-03-07, capable de traiter jusqu'à 8 000 jetons d'entrée. Ce modèle génère des vecteurs de taille 3072, mais nécessite beaucoup d'espace de stockage. Heureusement, il prend en charge l'apprentissage de représentation Matryoshka, permettant de tronquer les vecteurs pour économiser de l'espace.Enfin, les chercheurs se concentrent sur l'amélioration des capacités de raisonnement des grands modèles de langage. Des stratégies comme l'augmentation des ressources de calcul pendant l'inférence et l'ingénierie de prompt, comme le "chain-of-thought", sont explorées. Ces approches visent à améliorer la précision des modèles dans des tâches complexes, sans modifier les poids du modèle.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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  • L'IA aujourd'hui épisode du 2025-03-10

    L'IA aujourd'hui épisode du 2025-03-10
    Mar 10 2025
    Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'évolution des modèles de langage, les avancées matérielles de Cerebras, les défis des agents d'IA, et l'impact du "vibe coding". C’est parti !Commençons par les modèles de langage de grande taille, ou LLM. Ces modèles, comme GPT-3, utilisent un mécanisme d'attention pour comprendre le contexte des mots. En pratique, cela implique de transformer les mots en vecteurs multidimensionnels, permettant d'ajuster leur sens en fonction du contexte. GPT-3, par exemple, utilise 96 têtes d'attention pour traiter ces vecteurs en parallèle, optimisant ainsi la compréhension du langage. Cette technologie est essentielle pour générer du texte cohérent et pertinent, mais elle nécessite une puissance de calcul considérable.C'est là qu'intervient Cerebras Systems avec son Wafer Scale Engine, ou WSE. Contrairement aux processeurs traditionnels, Cerebras utilise une plaquette de silicium entière pour créer un processeur unique, le WSE-3, qui contient 4 trillions de transistors et 900 000 cœurs d'IA. Cette architecture permet des performances d'inférence jusqu'à 70 fois plus rapides que les GPU traditionnels, grâce à une mémoire SRAM intégrée de 44 gigaoctets. Cela élimine le besoin d'accéder à une mémoire externe, accélérant ainsi le traitement des modèles de langage.Passons maintenant aux agents d'IA, ces systèmes autonomes qui combinent compréhension du langage et prise de décision. Bien que prometteurs, ils rencontrent des obstacles lors de leur déploiement en conditions réelles. Les méthodes de test traditionnelles ne capturent pas toujours la complexité des interactions dynamiques. Pour y remédier, le cadre open-source IntellAgent propose des scénarios de test réalistes, permettant une évaluation plus fine des agents. Cela est crucial pour garantir leur fiabilité dans des secteurs comme le service client et la finance.En parallèle, le "vibe coding" gagne en popularité. Cette approche permet de coder en langage naturel, laissant l'IA traduire les instructions en code. Bien que cela facilite l'accès à la programmation, des questions se posent quant à la fiabilité du code produit. Le "vibe coding" est idéal pour des projets simples, mais il atteint ses limites avec des projets plus complexes, nécessitant une compréhension approfondie du code pour éviter les erreurs.Enfin, Google a récemment élargi sa fonctionnalité de résumés générés par IA dans son moteur de recherche. Bien que cela vise à améliorer l'expérience utilisateur, des préoccupations subsistent quant à la fiabilité des informations fournies. Les éditeurs craignent une baisse du trafic vers leurs sites, ce qui pourrait affecter leurs revenus publicitaires. Google assure que ces résumés incitent à la curiosité, mais les éditeurs restent sceptiques.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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    3 min
  • L'IA aujourd'hui épisode du 2025-03-09

    L'IA aujourd'hui épisode du 2025-03-09
    Mar 9 2025
    Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'évolution des modèles de langage, les innovations matérielles de Cerebras Systems, les défis des agents d'IA, le "vibe coding" et les controverses autour des résumés IA. C’est parti !Commençons par les modèles de langage de grande taille, ou LLM. Ces modèles, comme GPT-3, utilisent un mécanisme d'attention pour comprendre le contexte des mots. Chaque mot est encodé en vecteurs multidimensionnels, permettant d'ajuster son sens. GPT-3, par exemple, utilise 96 têtes d'attention pour traiter ces vecteurs en parallèle. Ce processus complexe est optimisé pour produire le mot suivant dans une phrase, illustrant la puissance de l'algèbre linéaire dans l'IA.Passons maintenant à Cerebras Systems, une entreprise qui a transformé le matériel pour l'IA avec son Wafer Scale Engine. Le WSE-3, leur dernier modèle, intègre 4 trillions de transistors et 900 000 cœurs d'IA, offrant des performances d'inférence jusqu'à 70 fois plus rapides que les GPU traditionnels. Cette avancée est rendue possible grâce à l'intégration de 44 gigaoctets de mémoire SRAM directement sur le silicium, éliminant le besoin d'une mémoire externe. Cerebras cible des secteurs comme la santé et la finance, où la rapidité d'inférence est cruciale.En parlant de rapidité, les agents d'IA autonomes sont en plein essor. Ces systèmes combinent compréhension du langage et prise de décision pour exécuter des tâches complexes. Cependant, leur déploiement en conditions réelles pose des défis, notamment en termes de confiance et d'intégration. Pour surmonter ces obstacles, des outils comme IntellAgent offrent des solutions avancées de test et de diagnostic, garantissant une performance fiable à grande échelle.Abordons maintenant le "vibe coding", une approche introduite par Andrej Karpathy. Elle permet de coder en langage naturel, l'IA traduisant ensuite en code fonctionnel. Bien que cela facilite la création de logiciels, surtout pour les non-programmeurs, des risques subsistent, notamment en termes de qualité et de compréhension du code. Cette méthode, bien que pratique pour le prototypage, nécessite une vigilance accrue pour éviter les erreurs en production.Enfin, Google a récemment été critiqué pour un extrait en vedette tiré d'un résumé IA d'Amazon sur "Mein Kampf". Cet incident souligne les dangers des résumés IA, qui peuvent manquer de nuance et influencer les résultats de recherche. Google a réagi en ajoutant un aperçu plus nuancé, mais cet événement soulève des questions sur la fiabilité des systèmes automatisés pour traiter des sujets sensibles.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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