IA : c'est la fête du slip!

 

Quand on me demande mon avis sur l'arrivée de l'IA  dans notre quotidien, je fais souvent référence aux différentes vagues d'innovation récentes, depuis 30 ans, autour du numérique à partir de l'arrivée du web en 1994.

On remet des pièces dans le Juke-box de l'IA

 

🏧 On remet des (grosses) pièces dans le Juke-box de l'IA!
Trump annonce un plan à 500 Milliards Stargate
avec OpenAI, Oracle et ソフトバンク pour renforcer la domination de l’IA américaine.

Discussion avec Alain Mille : l'IA c'est quoi?

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#IA4Sup Meeting10 de la discussion sur l'intelligence artificielle (IA), avec Alain Mille pendant laquelle nous avons abordé divers thèmes et questions liés à son fonctionnement, son évolution et son impact.

1️⃣ Introduction à l'IA : Alain explique les bases de l'intelligence artificielle, rappelant des concepts fondamentaux comme ceux d'Alan Turing, qui a établi que toute activité formalisée peut être calculée par une machine. Il met en avant les différences entre intelligence humaine et artificielle.

2️⃣ Questions fréquentes sur l'IA :
La définition de l'intelligence artificielle, souvent controversée et évolutive.
Les distinctions entre IA augmentée, IA générale et systèmes spécialisés.
Les enjeux éthiques et techniques liés à des technologies comme les modèles génératifs et la décentralisation.

3️⃣ Fonctionnement des modèles génératifs : Les systèmes d'IA générative, comme les LLM (Large Language Models), utilisent des algorithmes basés sur des réseaux neuronaux. Ils apprennent à partir de corpus massifs de données, mais leurs résultats dépendent fortement de la qualité des données.

4️⃣ Défis et critiques :
L'impact écologique et économique des modèles d'IA actuels.
Les problèmes d'explicabilité et d'adaptabilité des systèmes.
La tendance des modèles à "surapprendre" et à répliquer des biais présents dans leurs données d'entraînement.
L'absence de conscience réelle des systèmes, qui restent des outils calculatoires.

5️⃣ Applications et avenir :
Les usages pratiques dans des domaines comme l'éducation, la recherche ou les services.
Le rôle des modèles open-source pour réduire les coûts et démocratiser l'accès.
Les perspectives sur l'intelligence artificielle générale et ses limites philosophiques.

Nos échanges mettent en lumière les avancées, limites et débats en cours autour de l'IA, soulignant à la fois son potentiel et les précautions nécessaires pour son développement.

Nvidia des marchands de pelles ?

Mai 2024 je me suis posé la question :

Lors de la ruée vers l'or les premiers à avoir fait fortune,
c'était les marchands de pelles ! Son chiffre d'affaires a été x 6 en un an.
Nvidia est devenu la 3ème entreprise américaine la mieux valorisée, dépassant les 1000 milliards de dollars, juste derrière Apple et Microsoft https://x.com/batier/status/1794976772569563636

 2 mois plus tard NVidia était la première entreprise la mieux valorisée :


18 juin :Nvidia poursuit son ascension vertigineuse. La capitalisation boursière du fabricant de puces, utilisées pour entraîner et faire tourner des modèles d'IA, a dépassé celle de Microsoft ce mardi. A la clôture de la Bourse de New-York, ses actions avaient enregistré une hausse de 3,5 % à 135,58 dollars sur le Nasdaq, pour une valorisation estimée à 3.335 milliards de dollars, contre 3.317 milliards de dollars pour Microsoft. Le groupe américain devient ainsi l'entreprise la plus valorisée au monde. https://www.lesechos.fr/tech-medias/intelligence-artificielle/nvidia-devient-la-premiere-capitalisation-boursiere-mondiale-2102323


Et pour en revenir aux marchands de pelles, Nvidia vend ces puces au prix d'or
La marge bénéficiaire de la carte accélératrice NVIDIA H100 AI dépasse 90 % !
Coût 3 000 $, prix de vente 35 000 $


Et aujourd'hui au CES le PDG de Nvidia vient de proposer de nouvelles pelles!

Avec cette annonce d'un super calculateur personnel pour 3000$ Nvidia joue sur tous les tableaux. Nous sommes à la croisée des chemin avec l'apparition des  IA distribuées ?
signe-t elle la  fin de l'hégémonie des IA centralisées ?

En tout cas ils ont pas fini d'en vendre ....des pelles!!!!

🤖 Connaissez vous l'histoire des Transformers?

Tout est parti d'un groupe de chercheur chez Google qui travaillaient pour améliorer les algorithmes de traduction pour les rendre + pertinents et + rapides :

Noam Shazeer, Llion Jones , Jakob Uszkoreit, Illia Polosukhin, Ashish Vaswani, Niki Parmar , Aidan Gomez, Lukasz Kaiser

Je n'aimerai pas être le comptable chez OpenAI

 

💣 Je n'aimerai pas être le comptable chez OpenAI
(Même si ça doit être très bien payé 💰 💰 💰 )

Les enseignants se sentent plus productifs lorsqu'ils utilisent l'IA pour leurs stratégies d'enseignement

 

Intéressant ce travail de Samantha Keppler et de sa doctorante Clare Snyder et de son collègue Park Sinchaisri qui ont suivi un groupe d'enseignant pendant un an après les avoir formé à l'IA générative.

Podcast : La Santé C'est l'Affaire de Tous – Intelligence artificielle et santé

 

Pocast enregistré avec  Edmundo Pereira de Souza Neto

Transciption :

Des ressources pédagogiques pour comprendre et faire comprendre l'IA

 

Pas facile d'expliquer et de faire comprendre les notions liées à l'IA. Les concepts, les algorithmes ...qui sont derrière le fonctionnement des IA génératives sont important à décrypter et comprendre pour comprendre leur fonctionnement et leurs limites.


J'ai regroupé dans ce billet toute une série de ressources qui proposent des contenus nous permettant de mieux faire comprendre l'IA.

C'est quoi une base de données vectorielles?

 

Une base de données vectorielle est une base de données qui stocke des informations sous forme de vecteurs, c'est-à-dire des représentations numériques d'objets de données.