Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : éthique de l'IA, innovations technologiques et défis de sécurité. C’est parti !Commençons par une discussion sur l'éthique de l'enseignement des modèles de langage de grande taille, ou LLMs, dans les ateliers Carpentries. Lors de récentes sessions, les participants ont exprimé des préoccupations éthiques, notamment sur les risques de "hallucinations" ou d'inexactitudes factuelles générées par ces modèles. 71% des participants ont jugé crucial d'aborder ces questions lors des ateliers, tout en équilibrant avec l'exploration pratique des LLMs. Les discussions ont également porté sur les coûts environnementaux de l'entraînement des modèles et sur la provenance du matériel utilisé.Passons maintenant à l'optimisation du calcul en temps d'inférence. Avec l'essor des LLMs, le scaling de l'inférence est devenu central. Il s'agit d'allouer stratégiquement des ressources informatiques pour améliorer la performance des modèles tout en gérant les coûts. Des techniques comme l'apprentissage par renforcement permettent d'ajuster dynamiquement les chemins de raisonnement, réduisant la dépendance aux approches de force brute. Cependant, cette optimisation entraîne une consommation d'énergie accrue, nécessitant des stratégies écoénergétiques.En parlant de technologie, le plugin llm-mlx pour Mac offre une manière simple d'explorer les LLMs localement. Basé sur le framework MLX d'Apple, il permet d'exécuter des modèles convertis pour fonctionner avec ce système. Le modèle Llama 3.2 3B est recommandé pour sa performance et sa taille réduite. Les utilisateurs peuvent accéder à une base de données SQLite pour suivre les invites et réponses, facilitant ainsi l'exploration des modèles.Jetons un œil à DeepSeek, une entreprise chinoise d'IA qui a attiré l'attention avec son modèle génératif performant et peu coûteux. Cependant, des préoccupations de sécurité émergent, notamment en matière de confidentialité des données, car les informations doivent être envoyées aux serveurs en Chine. Certains pays ont déjà interdit son utilisation sur les appareils gouvernementaux. Pour des projets sensibles, il est conseillé d'opter pour des installations locales ou des services infonuagiques sécurisés.Google a introduit l'AI Co-Scientist, un outil basé sur Gemini 2.0, pour aider les chercheurs à formuler des hypothèses et structurer des plans de recherche. Actuellement en phase de test, cet outil a montré des résultats prometteurs dans divers domaines scientifiques. Bien qu'il ne remplace pas l'intelligence humaine, il accélère le processus de recherche en analysant de vastes quantités de données.Enfin, un projet ambitieux mené par Dries Buytaert vise à améliorer l'accessibilité web en générant automatiquement des descriptions alternatives pour les images. Après avoir évalué différentes solutions, il a opté pour des modèles basés sur le cloud pour leur qualité supérieure. Ce projet met en lumière l'importance de l'accessibilité et le rôle de l'IA dans l'amélioration de l'expérience utilisateur.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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