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Le zapping de l’IA
Seedext : lève 2 m€. Cette solution IA booste la productivité en automatisant la prise de note, la gestion d’agenda et suivi des tâches, tout en gardant tes données bien protégées grâce à ses modèles open-source sans exposition externe et dans des infrastructures cloisonnées.
BitEnergy AI : Les chercheurs de l’entreprise déclarent avoir inventé un algorithme révolutionnaire, « L-Mul », qui remplace les calculs complexes par des additions plus simples, réduisant ainsi la consommation d’énergie de l’IA jusqu’à 95 %. L’efficacité énergétique de l’IA est un tel sujet qu’on ne demande qu’à y croire… à voir dans la pratique !
Adobe : La nouvelle appli web gratuite « Content Authenticity », dispo en beta publique dès début 2025, permettra aux créateurs de protéger leurs œuvres avec des tags d’attribution et « do not train » contre l’IA. Ces protections, renforcées par des empreintes digitales, filigranes invisibles et métadonnées cryptées, seront plus difficiles à contourner, même après une capture d’écran.
Dataland : Le premier musée permanent dédié à l’art généré par IA devrait ouvrir l’année prochaine à The Grand, au cœur de Los Angeles. Porté par Refik Anadol, qualifié de « leader de l’art IA » par le LA Times, ce musée de 2000 m2, financé en privé, collectera et préservera des œuvres générées par l’intelligence artificielle. Un « musée vivant », fait de pixels et voxels, bien loin des galeries classiques. L’ère des pixels a officiellement son sanctuaire !
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Adoption fulgurante de l’IA générative aux US
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Selon une étude de Septembre 2024 de la Réserve fédérale, basée sur la première enquête nationale représentative aux États-Unis (Real-Time Population Survey), près de 40% des Américains de 18 à 64 ans utilisent l’IA générative. Cette enquête montre une adoption plus rapide que celle d’Internet ou des PC à leur époque. Incroyable, non ?
28% des employés américains utilisent l’IA générative au travail, dont 24% au moins une fois par semaine. Plus surprenant encore, près de 11% l’utilisent quotidiennement. De la rédaction à l’analyse de données, en passant par la programmation, l’IA est partout. Sa polyvalence en fait un outil incontournable dans de nombreux secteurs, confirmant son statut de technologie à usage général.
Cependant, l’adoption n’est pas uniforme. Les jeunes, les diplômés et ceux avec des revenus plus élevés sont les premiers à s’approprier l’IA, avec une disparité notable entre hommes (32%) et femmes (23%) au travail. Bien que dominante dans les métiers de l’informatique, des mathématiques et de la gestion (49%), l’IA s’invite aussi dans des secteurs inattendus comme les cols bleus, où 22% des employés l’utilisent régulièrement.
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L’assistant vocal d’OpenAI s’invite dans les apps tierces
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L’assistant vocal d’OpenAI débarque dans les apps tierces, et ça pourrait bien révolutionner la manière dont tu interagis avec tes applications quotidiennes. Imagine pouvoir commander des fraises au chocolat dans une app e-commerce ou gérer ta santé en parlant directement à ton app médicale. On est à un pas du futur, sans les voitures volantes (pour l’instant).
Romain Huet d’OpenAI a fait une démo où il a commandé 400 fraises au chocolat via une app, le tout piloté par IA. Et devine quoi ? La commande a été passée en direct, budget respecté, tout en discutant comme si c’était un employé réel au bout du fil. L’IA gère, toi tu te régales.
La démocratisation des voicebots est imminente, tout comme celle des chatbots avant eux. Mais attention, le coût d’utilisation pourrait devenir un frein. À force d’accumuler les « tokens », certains pourraient revoir leurs ambitions à la baisse.
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Les aptitudes bluffantes de GPT4 en biométrie
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Une récente étude, menée par des chercheurs de plusieurs institutions dont l’Université norvégienne des sciences et technologies, a dévoilé les aptitudes surprenantes de GPT-4 en biométrie. Ses résultats en reconnaissance faciale, détection du genre et estimation de l’âge rivalisent avec ceux de modèles spécialisés comme MobileFaceNet.
GPT-4 a atteint 95,15 % de précision en reconnaissance faciale sur le dataset LFW, un score proche de MobileFaceNet. En détection du genre, il décroche un impressionnant 100 % (sur 5 400 images), dépassant même le modèle DeepFace (99 %). Quant à l’estimation de l’âge, GPT-4 est précis dans 74,25 % des cas, préférant des fourchettes d’âge plutôt que des valeurs exactes. Et en bonus, il excelle aussi sur des visages générés artificiellement !
Ce qui rend tout cela encore plus fascinant, c’est que GPT-4 n’a pas été conçu pour la biométrie. En modifiant habilement les prompts, les chercheurs ont contourné les garde-fous éthiques du modèle, révélant à la fois son potentiel et ses failles.
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Optimiser votre consommation de tokens
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Les grands modèles de langage comme GPT-4 d’OpenAI et Claude d’Anthropic innovent pour rendre l’IA plus accessible. Si des versions mini moins coûteuses existent pour des besoins plus basiques, des fonctionnalités avancées, comme le prompt caching et l’API de traitement par lots, sont également proposées pour les modèles plus performants, mais coûteux.
Le prompt caching, offert par OpenAI et Anthropic, permet de réutiliser les tokens déjà traités, réduisant ainsi les coûts et la latence. Parfait pour les chatbots ou les assistants de codage. Résultat ? OpenAI offre une réduction de 50 % sur les tokens mis en cache, et Claude pousse l’économie jusqu’à 90 % !
Et ce n’est pas tout ! Anthropic a lancé une API de traitement par lots pour Claude, capable de gérer jusqu’à 10 000 requêtes en même temps, avec une réduction de 50 % des coûts et un traitement sous 24 heures. Idéal pour des tâches non urgentes comme l’analyse massive de données ou la traduction de documents volumineux qui n’ont pas besoin d’être effectués en live.
Un exemple concret ? La plateforme Quora utilise cette API pour résumer et extraire les points clés des réponses utilisateurs. En automatisant ces résumés toutes les 24 heures, ils économisent à la fois temps et argent, tout en offrant de nouvelles fonctionnalités sans nécessiter de traitement en temps réel.
On parle souvent du coût de mise en place de l’IA, mais on oublie trop souvent les dépenses liées à son utilisation quotidienne. Ces deux fonctionnalités sont donc de véritables leviers d’optimisation pour maximiser les économies à long terme.
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Dataset vocal Européen : MOSEL et ses 950 000 heures
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Alors que la reconnaissance vocale et l’usage de la voix deviennent incontournables dans l’IA, l’anglais continue d’avoir une longueur d’avance, laissant beaucoup d’autres langues sur le banc de touche. Pour rétablir l’équilibre, des chercheurs ont uni leurs forces pour créer un super dataset européen de données vocales : MOSEL.
MOSEL, c’est 950 000 heures d’enregistrements multilingues en open-source, couvrant les 24 langues officielles de l’UE. Parmi ces données, 441 000 heures proviennent de VoxPopuli et LibriLight, transcrites automatiquement avec le modèle Whisper large v3.
Ce projet ambitieux n’est pas qu’une affaire de données. Il représente une avancée majeure pour l’inclusivité linguistique dans l’IA européenne. Enfin, chaque langue a sa chance d’être représentée dans les modèles IA, promettant une innovation plus équitable et diversifiée pour l’avenir technologique du continent.
La licence CC-BY-4.0 de MOSEL permet à quiconque d’utiliser, modifier et redistribuer ces données, à condition de créditer les créateurs originaux et d’indiquer les éventuelles modifications.
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Une ambiance automnale faite de petits détails…
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Le prompt de l’image
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Un arrangement automnal élégant et mélancolique, disposé sur une vieille table en bois patiné dans un coin d’une véranda victorienne. Au centre, un vase en cuivre antique nous laisse imaginer l’environnement dans ses reflets. Ce vase contient un bouquet de feuilles séchées aux couleurs vibrantes – rouge cramoisi, orange brûlé, et jaune ambré. Des glands bruns luisants sont éparpillés autour du vase, certains encore coiffés de leurs cupules texturées. Parmi les feuilles, on aperçoit quelques plumes de faisan ou perdrix aux teintes chatoyantes, ajoutant une touche de sophistication sauvage. Des marrons ou châtaignes fraîchement éclos de leurs bogues épineuses sont disposés avec soin, leurs surfaces lisses contrastant avec la rugosité des éléments environnants. Une ancienne loupe en laiton repose à côté de l’arrangement.
(modèle utilisé : Ideogram 2)
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