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Intelligence Artificielle

L’intelligence artificielle (IA) transforme de nombreux secteurs, de la santé à la finance, en passant par l’éducation et la sécurité. Explorez comment l’IA est utilisée pour automatiser des tâches, augmenter l’efficacité et créer de nouvelles opportunités de marché.

Nos discussions incluent également les défis éthiques et les implications sociétales de l’adoption de l’IA, fournissant une perspective équilibrée sur ce développement technologique clé.

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Apple Baltra : la puce IA « Made in Apple » pour rivaliser avec Nvidia et Google ?

Apple Baltra : la puce IA « Made in Apple » pour rivaliser avec Nvidia et Google ?

Apple fait un pas significatif dans le domaine de l’intelligence artificielle en s’associant avec Broadcom pour développer sa première puce serveur dédiée aux tâches d’IA. Selon The Information, cette puce, baptisée « Baltra », devrait entrer en production de masse d’ici 2026.

Ce projet marque une nouvelle étape pour Apple, qui s’oriente vers la création de matériel spécifiquement conçu pour répondre aux exigences croissantes de l’IA.

Pourquoi Apple travaille avec Broadcom ?

Malgré une expertise de plus de 10 ans dans la conception de processeurs, avec les puces de séries A et M, la nouvelle puce Baltra représente un tournant pour Apple. Si les puces de séries M permettent d’alimenter l’infrastructure de calcul en cloud d’Apple, elles ne sont pas optimisées pour les charges de travail complexes liées à l’intelligence artificielle à grande échelle.

Apple a donc choisi de s’associer à Broadcom, un fabricant de semi-conducteurs basé aux États-Unis, réputé pour ses technologies de serveurs. Ce partenariat repose sur une relation déjà solide, incluant un accord pluriannuel de plusieurs milliards de dollars pour la fourniture de composants radio 5G. Broadcom apporte à Apple son expertise en matière de fabrication de puces serveur, offrant ainsi une base technique solide pour la création d’une infrastructure IA performante.

Ce partenariat permet également à Apple de conserver le contrôle de la conception et de l’optimisation de ses puces, tout en s’appuyant sur l’expertise technologique de Broadcom.

L’impact de Baltra sur Apple Intelligence

La puce Baltra pourrait transformer profondément la plateforme Apple Intelligence, dédiée aux processus IA internes de l’entreprise. À l’heure actuelle, des tâches comme le traitement du langage naturel pour Siri sont réalisées à l’aide des puces M, qui ne sont pas spécifiquement conçues pour les charges d’IA. Avec Baltra, Apple pourrait intégrer une architecture spécialisée, capable de gérer des tâches complexes comme :

  • L’apprentissage automatique à grande échelle,
  • L’IA conversationnelle,
  • Le traitement du langage naturel en temps réel.

Ces capacités renforceraient considérablement les performances de Siri, dont une version améliorée est prévue pour 2026, selon Mark Gurman de Bloomberg. Ce Siri nouvelle génération, conçu pour rivaliser avec des outils comme ChatGPT et Claude, pourrait s’appuyer sur Baltra pour offrir des réponses plus rapides, précises et intuitives.

Un mouvement stratégique dans un marché compétitif

Dans un contexte où des entreprises comme Amazon, Google et Microsoft dominent le secteur de l’IA, le développement de Baltra souligne l’ambition d’Apple de s’imposer comme un acteur clé. En concevant un matériel propriétaire, Apple pourra garantir un contrôle accru sur la confidentialité et la sécurité, des valeurs essentielles de son écosystème, et offrir des services plus performants et optimisés pour les utilisateurs finaux.

Le partenariat avec Broadcom renforce non seulement les ambitions d’Apple en matière d’IA, mais indique aussi une évolution majeure de son infrastructure pour répondre aux besoins croissants de l’intelligence artificielle. À terme, Baltra pourrait jouer un rôle central dans la transformation des services Apple, permettant à l’entreprise de se positionner comme un leader technologique dans ce domaine.

Apple, fidèle à son approche écosystémique, semble préparer une offensive stratégique pour intégrer l’IA au cœur de ses produits et services, tout en restant fidèle à ses engagements en matière de protection des données et d’expérience utilisateur.

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Trillium : la puce IA de Google qui multiplie les performances par 4 !

Trillium : la puce IA de Google qui multiplie les performances par 4 !

Google vient de dévoiler Trillium, sa sixième génération de puce dédiée à l’intelligence artificielle (IA), annonçant des améliorations qui pourraient transformer radicalement les coûts et les capacités du développement de l’IA.

Cette puce, qui a servi à entraîner le modèle Gemini 2.0 récemment annoncé, promet des performances multipliées par quatre par rapport à la précédente génération tout en réduisant considérablement la consommation d’énergie.

Selon Sundar Pichai, PDG de Google, 100% de l’entraînement et de l’inférence de Gemini 2.0 ont été alimentés par les puces Trillium. Ce lancement s’inscrit dans un projet ambitieux : Google a connecté plus de 100 000 puces Trillium dans un réseau unique, créant ainsi l’un des supercalculateurs d’IA les plus puissants au monde.

Trillium, des performances 4 fois supérieures et une efficacité énergétique accrue

Trillium offre des avancées significatives à plusieurs niveaux :

  • 4,7 fois plus de puissance de calcul par puce.
  • Mémoire et bande passante doublées, permettant une gestion plus fluide des grands modèles.
  • 67% d’efficacité énergétique en plus, un facteur crucial alors que les centres de données luttent pour gérer les besoins croissants en énergie des entraînements d’IA.

Mark Lohmeyer, vice-président de l’infrastructure de calcul et d’IA chez Google Cloud, a déclaré : « Lors de l’entraînement du modèle Llama-2-70B, Trillium a atteint une efficacité de mise à l’échelle de 99% sur des pods allant de 4 à 36 puces ».

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Un changement économique pour les startups IA

En plus de ses performances, Trillium pourrait bouleverser l’économie du développement de l’IA. Google affirme que la puce offre jusqu’à 2,5x plus de performances par dollar investi par rapport à la génération précédente. Cette réduction des coûts pourrait être décisive pour les startups et entreprises développant des modèles linguistiques de grande taille.

AI21 Labs, l’un des premiers clients de Trillium, a déjà constaté des améliorations notables. Barak Lenz, directeur technique de AI21 Labs, a déclaré : « Les progrès en termes d’échelle, de vitesse et de rentabilité sont impressionnants ».

Une infrastructure hyperconnectée avec 100 000 puces

L’architecture d’hypercalcul de Google, intégrant les puces Trillium, utilise un réseau Jupiter capable de gérer 13 pétaoctets par seconde de bande passante. Cette infrastructure permet à un seul travail d’entraînement d’être réparti sur des centaines de milliers d’accélérateurs, atteignant une échelle auparavant inédite.

« L’usage des ressources flash a augmenté de 900%, ce qui est incroyable à observer », a ajouté Logan Kilpatrick, chef de produit chez Google AI Studio.

Concurrence avec Nvidia et les autres acteurs de l’IA

Le lancement de Trillium marque une intensification de la guerre des puces d’IA, un domaine largement dominé par Nvidia avec ses GPU. Alors que les puces Nvidia restent la norme pour de nombreuses applications IA, l’approche sur-mesure de Google pourrait offrir des avantages spécifiques, notamment pour l’entraînement de très grands modèles.

En rendant Trillium accessible à ses clients cloud, Google cherche également à s’imposer face à Microsoft Azure et Amazon Web Services dans le marché très compétitif des services d’IA cloud.

Un avenir prometteur pour le développement de l’IA

Les capacités de Trillium vont au-delà des gains de performances immédiats. La puce est optimisée pour gérer efficacement des charges de travail mixtes, allant de l’entraînement de modèles massifs à l’inférence en production. Cela ouvre la voie à une IA plus accessible et rentable, tant pour les grandes entreprises que pour les développeurs indépendants.

Selon Demis Hassabis, PDG de Google DeepMind : « Nous ne sommes qu’au début de ce qui est possible avec l’IA. Disposer de l’infrastructure adéquate, tant matérielle que logicielle, sera essentiel pour repousser les limites de ce que l’IA peut accomplir ».

Avec Trillium, Google démontre son engagement à rester à l’avant-garde de l’innovation en IA, en investissant dans une infrastructure capable de soutenir la prochaine génération de progrès en intelligence artificielle. Alors que la demande en puissance de calcul explose, cette puce pourrait bien devenir une pièce maîtresse dans l’évolution future de l’IA.

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Project Mariner : Un navigateur autonome alimenté par Gemini 2.0

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Avec l’annonce de Gemini 2.0, Google a officiellement présenté Project Mariner, un prototype novateur conçu pour exécuter des tâches directement dans un navigateur Web. Ce projet marque une étape importante dans l’évolution des interactions entre les humains et les agents intelligents.

Project Mariner : Un navigateur autonome

Alimenté par le dernier modèle Gemini 2.0, Project Mariner est une extension de navigateur capable de comprendre et d’interagir avec les éléments visibles sur une page Web. Formulaires, champs de texte, codes, images : rien n’échappe à son analyse.

Fonctionnalités clés :

  • Interaction active : L’extension peut taper, défiler et cliquer dans l’onglet actif pour accomplir des tâches, comme remplir des formulaires ou naviguer entre les pages.
  • Confirmation utilisateur : Pour des actions sensibles, comme effectuer un achat, Project Mariner demande une validation finale de l’utilisateur avant d’agir.
  • Démonstration en direct : Lors d’une démo, Project Mariner a extrait des noms d’entreprises depuis un Google Sheet, recherché leurs sites web et collecté leurs coordonnées.

Performance impressionnante et améliorations à venir

Dans le test WebVoyager, qui évalue la capacité des modèles IA à accomplir des tâches Web complexes, Project Mariner a obtenu un score record de 83,5 %, le plus élevé à ce jour. Cependant, Google reconnaît que le prototype est encore lent et parfois imprécis, mais promet des progrès rapides grâce à des collaborations avec des testeurs de confiance. Aucune date de lancement public n’a encore été confirmée.

Project Astra: Une IA Multimodale Plus Puissante

Parallèlement, Google a dévoilé des améliorations pour Project Astra, initialement présenté lors de Google I/O 2024. Ce projet repose également sur Gemini 2.0 et vise à offrir des expériences d’interaction multimodales enrichies.

Nouvelles capacités de Project Astra :

  • Compréhension multilingue : Astra peut désormais interpréter et répondre dans plusieurs langues.
  • Intégration avec d’autres outils : Il utilise Google Search, Maps, et Lens pour fournir des informations et des services en temps réel.
  • Mémoire améliorée : Avec une mémoire en session de 10 minutes, Astra offre une personnalisation accrue pour des interactions plus fluides.
  • Latence réduite : Google a significativement optimisé la vitesse de traitement pour des réponses quasi instantanées.

Google prévoit d’intégrer Astra à l’application Gemini et à d’autres dispositifs, comme des lunettes connectées.

Avec Project Mariner et Astra, Google réinvente les interactions IA dans des domaines variés, de la navigation Web au développement logiciel en passant par les jeux vidéo. Ces projets s’inscrivent dans une vision à long terme où les agents intelligents travaillent en tandem avec les utilisateurs, tout en maintenant une supervision humaine pour garantir sécurité et fiabilité.

Bien que des dates de lancement publiques pour Mariner et Astra n’aient pas encore été annoncées, leurs promesses technologiques ouvrent la voie à une nouvelle ère d’intelligence artificielle interactive.

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Gemini 2.0 Flash : l’IA multimodale qui inaugure l’ère des agents intelligents

Gemini 2.0 Flash : l'IA multimodale qui inaugure l'ère des agents intelligents

Google a dévoilé Gemini 2.0 Flash, le dernier modèle d’intelligence artificielle (IA) de l’entreprise, conçu pour générer texte, images et audio tout en intégrant des capacités multimodales avancées. Déjà disponible en aperçu expérimental, ce modèle marque une avancée significative dans l’ambition de Google de généraliser l’usage de l’IA dans ses produits et services.

Selon Demis Hassabis, PDG de Google DeepMind, Gemini 2.0 pose les bases de l’ère des agents intelligents, un tournant attendu pour 2025.

Gemini 2.0 : Vers une IA généralisée et performante

Par rapport à son prédécesseur Gemini 1.5, le modèle Gemini 2.0 Flash offre des améliorations significatives. Il est 2x plus rapide que Gemini 1.5 Pro tout en maintenant des performances supérieures dans des domaines clés comme la génération de texte, le traitement multimodal et l’analyse d’images. Mais surtout, Gemini 2.0 ouvre la voie à de nouvelles capacités, telles que :

  • Génération audio et visuelle native : le modèle peut créer et modifier des images ou des fichiers audio, en plus de répondre à des questions basées sur des photos, vidéos ou enregistrements audio.
  • Agents intelligents intégrés : Gemini 2.0 est conçu pour alimenter des agents autonomes capables d’agir de manière proactive au nom des utilisateurs.

Les agents intelligents : l’avenir selon Google

Demis Hassabis considère 2025 comme le début véritable de l’ère des agents intelligents. Google travaille déjà sur plusieurs projets pilotes pour mettre en valeur les capacités de Gemini 2.0 dans ce domaine :

  • Project Astra: un agent visuel capable d’identifier des objets, aider à naviguer dans le monde réel et même retrouver des objets perdus, comme vos lunettes.

  • Project Mariner: une extension expérimentale pour Chrome qui peut interagir directement avec votre navigateur pour exécuter des actions en votre nom.

  • Jules : un agent pour les développeurs, dédié à la détection et à la correction de code défectueux.
  • Gemini 2.0 for Games : un assistant qui peut analyser votre écran et vous aider à mieux jouer, présenté comme un « Easter egg » selon Hassabis.

Ces initiatives illustrent le potentiel transformateur des agents multimodaux dans des domaines allant de la productivité à l’assistance personnelle.

Une IA omniprésente dans l’écosystème Google

Google a de grandes ambitions pour Gemini 2.0 :

  • Google Search : Gemini 2.0 alimente désormais les AI Overviews, qui touchent 1 milliard d’utilisateurs. Les résultats de recherche sont plus nuancés et détaillés grâce aux capacités avancées du modèle.
  • Workspace et autres produits Google : Gemini 2.0 intégrera progressivement les fonctionnalités d’IA dans Gmail, Docs, et bien d’autres outils, renforçant leur efficacité et polyvalence.
  • Un modèle unifié : Google travaille à centraliser toutes ses fonctionnalités IA dans une architecture de modèle unique, afin de maximiser la performance et l’intégration.

« Nous construisons le modèle le plus général possible, capable de gérer une large variété de tâches », explique Hassabis.

Les défis à venir

Alors que l’IA devient plus sophistiquée, de nouveaux défis de sécurité émergent, en particulier avec l’avènement des agents autonomes. Hassabis souligne la nécessité de tester ces agents dans des environnements contrôlés avant de les déployer largement.« Nous aurons besoin de solutions de sécurité innovantes, comme des environnements de test renforcés pour limiter les risques associés aux agents en action dans le monde réel », précise-t-il.

En parallèle, Google cherche à résoudre des problèmes classiques liés aux modèles d’IA, comme les coûts d’inférence élevés et les optimisations d’efficacité.

Gemini 2.0 Flash : Disponibilité et perspectives

Pour l’instant, Gemini 2.0 Flash est disponible via l’application web Gemini, mais les versions complètes du modèle arriveront début 2025. Les utilisateurs peuvent déjà expérimenter ses capacités multimodales, tandis que les développeurs peuvent tirer parti de l’API Multimodal Live pour créer des applications en temps réel.

Avec Gemini 2.0, Google pose les bases d’une IA omniprésente, performante et agentique, marquant un tournant dans la manière dont l’IA est intégrée dans nos vies quotidiennes et professionnelles. L’avenir de l’IA, selon Google, est multimodal, généralisé, et résolument axé sur l’autonomie des agents.

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Sora : les 5 choses à savoir pour utiliser l’outil vidéo d’OpenAI

Sora : les 5 choses à savoir pour utiliser l’outil vidéo d’OpenAI

Lors de son événement « 12 Days of OpenAI », OpenAI a dévoilé Sora, son très attendu outil de génération vidéo par IA. Après une année de teasing, le lancement marque une avancée majeure pour la création de vidéos animées à partir de simples prompts textuels. Voici les points essentiels sur Sora et ses fonctionnalités.

1. Créer des vidéos avec Sora : flexibilité et simplicité

Sora est désormais accessible via son site officiel pour les abonnés ChatGPT Plus et Pro dans de nombreux pays, à l’exception notable de l’Europe — il sera nécessaire de passer par un VPN pour y accéder. L’outil repose sur le modèle amélioré Sora Turbo, qui offre une qualité vidéo supérieure et des délais de rendu plus rapides par rapport à sa version initiale.

Fonctionnalités principales :

  • Texte vers vidéo : créez des vidéos à partir d’une description textuelle.
  • Animation d’images fixes : donnez vie à des photos ou illustrations statiques.
  • Remix vidéo : modifiez une vidéo existante grâce à une nouvelle invite textuelle.

2. Plans d’abonnement et crédits

Sora fonctionne sur un système de crédits, similaire à ChatGPT et DALL-E :

  • ChatGPT Plus : 1 000 crédits mensuels (équivalent à 50 vidéos de 5 secondes en 720p avec traitement prioritaire). Les vidéos conservent un filigrane OpenAI.
  • ChatGPT Pro (200 dollars/mois) : vidéos jusqu’à 20 secondes en 1080p, avec 500 rendus prioritaires par mois. Les vidéos générées en dessous du seuil de priorité sont illimitées et sans filigrane.

Pour accéder au service :

  • Visitez Sora.com et connectez-vous avec les identifiants de votre compte ChatGPT Plus ou Pro.
  • Une fois connecté, localisez et cliquez sur le bouton « Create » ou « New Video » pour ouvrir l’interface de génération de vidéo.
  • Dans la zone de texte, tapez un prompt pour la vidéo que vous souhaitez créer.
  • Vous pouvez définir un style prédéfini et, en fonction de votre niveau d’abonnement, vous pouvez également définir la résolution et la durée.
  • Cliquez sur le bouton « Generate » et Sora créera votre vidéo.
  • Une fois la vidéo prête, vous pouvez la prévisualiser et la refaire ou la remixer avec un nouveau message.

3. Fonctionnalités avancées : Storyboarding et Blending

  • Storyboarding : créez des séquences narratives. Les utilisateurs peuvent concevoir plusieurs vidéos liées entre elles pour raconter une histoire cohérente. Par exemple, un storyboard pourrait illustrer le cycle de l’eau, de l’évaporation à la pluie, en utilisant une série de prompts textuels

  • Blending : cette fonctionnalité fusionne deux scènes pour créer une transition fluide et organique. Imaginez passer d’une forêt paisible à une mégalopole futuriste, ou d’un océan à l’espace interstellaire, le tout avec des transitions homogènes qui enrichissent l’impact visuel.

4. Sécurité et concurrence sur le marché de la vidéo IA

Mesures de sécurité intégrées

  • Les vidéos créées avec Sora incluent un filigrane visible et des métadonnées identifiables pour lutter contre la désinformation et les deepfakes.
  • Les utilisateurs doivent accepter des règles strictes concernant les contenus interdits (violence, contenu explicite, matériel protégé par des droits d’auteur, etc.). Les violations peuvent entraîner des suspensions ou des bannissements.

5. Disponibilité et limitations régionales

Pour l’instant, Sora n’est pas disponible au Royaume-Uni ni en Europe, probablement en raison de la réglementation stricte en matière d’IA. Ces restrictions rappellent les débuts difficiles de ChatGPT et DALL-E sur ces marchés. OpenAI n’a pas donné de calendrier précis pour un lancement dans ces régions.

Concurrence

Sora rejoint une industrie florissante de la vidéo générée par IA, où des plateformes comme Runway, Stability AI, Pika, et Luma Labs’ Dream Machine rivalisent d’innovations. OpenAI espère que Sora se démarquera grâce à son interface intuitive et ses fonctionnalités avancées.

Avec Sora, OpenAI ouvre la voie à une créativité sans précédent, permettant aux utilisateurs de transformer des idées simples en vidéos sophistiquées. Si le potentiel de cet outil est immense, son succès dépendra de sa capacité à maintenir des normes de qualité et de sécurité tout en élargissant sa disponibilité internationale.

En attendant, Sora offre un aperçu de l’avenir de la production vidéo, où l’IA joue un rôle central pour démocratiser et réinventer la narration visuelle.

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Sora : Créez des vidéos époustouflantes avec l’IA d’OpenAI

Sora : Créez des vidéos époustouflantes avec l'IA d'OpenAI

Dans le cadre de son événement « 12 Days of OpenAI », également surnommé « ship-mas », OpenAI a officiellement lancé Sora, son modèle avancé de génération vidéo par IA.

Disponible dès aujourd’hui sur sora.com pour les abonnés ChatGPT Plus et Pro aux États-Unis et dans de nombreux pays, ce lancement marque une étape majeure dans l’innovation text-to-video.

Sora Turbo : des fonctionnalités avancées pour des créations IA riches

La version améliorée, appelée Sora Turbo, ajoute plusieurs fonctionnalités puissantes :

  • Génération vidéo à partir de texte : Créez des clips vidéo à partir de descriptions textuelles.
  • Animation d’images : Transformez des photos en vidéos animées.
  • Remix vidéo : Modifiez les résultats générés par Sora avec des invites textuelles ou fusionnez des scènes en utilisant l’intelligence artificielle.

Capacités des abonnements ChatGPT

1. Abonnement Plus (20 dollars/mois)

  • Génération jusqu’à 50 vidéos prioritaires (1 000 crédits).
  • Résolutions allant jusqu’à 720p.
  • Durée des vidéos limitée à 5 secondes.

2. Abonnement Pro (200 dollars/mois)

  • Générations illimitées avec jusqu’à 500 vidéos prioritaires.
  • Résolutions jusqu’à 1080p.
  • Durées vidéo étendues à 20 secondes.
  • Téléchargements sans watermark.
  • Jusqu’à cinq générations simultanées pour des projets plus intensifs.

Des outils interactifs pour libérer la créativité

Page Explore

Une nouvelle page Explore permet aux utilisateurs de parcourir un flux de vidéos générées par d’autres membres de la communauté Sora. Ce partage vise à inspirer les créateurs et à montrer l’étendue des possibilités du modèle.

Storyboards et remix

  • Mode Storyboards : Génération de vidéos à partir d’une séquence de prompts textuels, avec des transitions fluides entre les scènes.
  • Outil Remix : Ajustez les vidéos générées en affinant les résultats avec de nouvelles instructions textuelles.
  • Fonction Blend : Fusionnez deux scènes pour une transition harmonieuse, idéale pour les narrations complexes.

Transparence et modération : une approche prudente

Toutes les vidéos générées via Sora incluront des watermarks visibles et des métadonnées C2PA pour indiquer leur origine IA. Lors du téléchargement de médias (images ou vidéos), les utilisateurs doivent accepter des conditions strictes :

  • Aucune personne mineure, contenu explicite ou matériel protégé par des droits d’auteur.
  • Les abus peuvent entraîner la suspension ou le bannissement du compte.

Aditya Ramesh, vice-président de la recherche chez OpenAI, a reconnu l’importance d’une modération équilibrée : « Nous avons un grand défi à relever, car nous voulons empêcher les abus tout en permettant une expression créative. Nous débutons avec prudence, mais nous sommes ouverts aux retours pour nous améliorer ».

Limitations géographiques

Si Sora est disponible aujourd’hui aux États-Unis et dans de nombreux autres pays, l’Europe et le Royaume-Uni devront attendre. Selon Sam Altman, PDG d’OpenAI, cela pourrait prendre un certain temps avant que le modèle ne soit lancé dans ces régions en raison de réglementations spécifiques.

Une semaine avant le lancement, des artistes participant au programme alpha de Sora ont diffusé le modèle en ligne en signe de protestation contre ce qu’ils ont qualifié de travail non rémunéré pour la R&D et le marketing d’OpenAI.

Avec Sora, OpenAI redéfinit la création vidéo par IA en offrant des outils puissants et accessibles pour les créateurs. Malgré ses limitations géographiques et techniques initiales, l’intégration de fonctionnalités comme le remix, les storyboards et l’animation d’images ouvre de nouvelles possibilités créatives.

Cependant, les défis de modération, la concurrence accrue et les critiques sur le programme de testeurs alpha rappellent qu’OpenAI doit encore affiner son approche pour garantir un succès durable. Pour l’instant, Sora Turbo pose les bases d’une innovation qui pourrait transformer la vidéo générée par IA.

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ChatGPT : Deux ans après, l’IA générative n’est que la pointe de l’iceberg

ChatGPT : Deux ans après, l'IA générative n'est que la pointe de l'iceberg

Cela fait un peu plus de deux ans que ChatGPT a été lancé le 30 novembre 2022. Initialement conçu comme un projet de démonstration pour explorer l’utilisation des modèles de langage de grande ampleur (LLM), ChatGPT a rapidement dépassé les attentes. OpenAI ne s’attendait pas à ce que l’outil atteigne 100 millions d’utilisateurs en seulement 2 mois, marquant ainsi un tournant pour l’adoption massive de l’IA.

Les Large Language Model, comme ChatGPT, reposent sur une architecture de type transformer, introduite par Google en 2017. Cette technologie, basée sur des mécanismes d’auto-attention, permet de comprendre et de générer du texte de manière quasi humaine. Si la montée en puissance de ChatGPT était impressionnante, elle était peut-être prévisible.

Depuis le lancement de ChatGPT, un véritable « Big Bang » de l’IA a eu lieu, entraînant une explosion des startups utilisant des technologies génératives. Le phénomène a également catalysé l’émergence de produits comme Gemini de Google, intégré dans la recherche et d’autres produits phares de l’entreprise.

L’impact généralisé de l’IA générative impulsée par ChatGPT

La popularité de ChatGPT a déclenché une vague d’intérêt pour l’IA générative, une catégorie regroupant les LLM pour le texte et les modèles de diffusion pour les images. En 2023, cette technologie a atteint ce que Gartner appelle le « Pic des attentes exagérées ». Cependant, malgré un léger recul dans l’engouement, l’IA générative continue de bouleverser les industries.

Selon des estimations, le nombre d’entreprises axées sur l’IA dans le monde a doublé depuis 2017 pour atteindre environ 70 000 en 2024. Aux États-Unis, le financement des startups IA a explosé, atteignant 27,1 milliards de dollars au deuxième trimestre 2024, représentant près de 50 % des investissements en capital-risque.

Une adoption inégale entre consommateurs et entreprises

Malgré l’engouement, l’adoption de l’IA générative reste modérée chez les consommateurs individuels. Une enquête de Reuters Institute révèle qu’en 2024, l’utilisation quotidienne de ChatGPT varie de 1 % au Japon à 2 % en France. Parmi les freins : un manque de sensibilisation et des préoccupations liées à la confidentialité.

En revanche, le secteur entreprise adopte rapidement ces technologies. D’après GAI Insights, 33 % des entreprises auront des applications d’IA générative en production dès 2025. Les cas d’usage incluent amélioration du service client, automatisation des workflows, aide à la prise de décision.

Des secteurs comme la santé ou les services financiers utilisent déjà l’IA pour capturer des notes ou détecter les fraudes.

Vers l’intelligence artificielle générale (AGI)

Les perspectives de l’IA vont bien au-delà des outils génératifs. OpenAI et Anthropic estiment que nous pourrions voir les premiers signes d’intelligence artificielle générale (AGI) dès 2025. L’AGI correspond à la capacité d’un système à accomplir toutes les tâches intellectuelles humaines, marquant une étape clé dans l’autonomie des machines.

Des entreprises comme Anthropic et Salesforce travaillent déjà sur des agents IA capables de gérer des tâches complexes. Par exemple, la fonctionnalité Computer Use de Claude permet à l’IA d’interagir avec des interfaces utilisateur pour planifier des rendez-vous ou analyser des données. Salesforce intègre également ces agents pour automatiser des tâches répétitives, libérant du temps pour des travaux stratégiques.

Selon Gartner, d’ici 2028, 33 % des logiciels d’entreprise intégreront une IA agentique, prenant en charge 15 % des décisions quotidiennes.

L’intelligence ambiante : l’intégration totale de l’IA

Le concept d’intelligence ambiante, où l’IA s’intègre de manière transparente dans nos vies quotidiennes, est également en pleine émergence. Cela inclut l’interconnexion des technologies pour offrir des expériences fluides et contextuelles. Ce qui semblait utopique en 2016 est sur le point de devenir une réalité.

Les défis à venir

Si l’IA promet des avancées majeures, elle apporte aussi des défis considérables :

  • Disruption du marché de l’emploi : Une adoption rapide de l’IA pourrait entraîner des pertes d’emplois, notamment en période de récession.
  • Risques éthiques et sociaux : La montée en puissance de l’IA soulève des questions sur la protection des données, les biais algorithmiques et l’équité.

En parallèle, les opportunités sont immenses :

  • Découvertes médicales révolutionnaires
  • Robots humanoïdes pratiques
  • Agriculture de précision

L’évolution de l’IA, de ChatGPT à l’émergence potentielle de l’AGI, marque une ère de transformation sans précédent. Alors que ces technologies redéfinissent les industries et nos modes de vie, elles posent également des défis fondamentaux. Les années à venir détermineront si l’IA amplifie notre potentiel ou si elle crée des perturbations majeures. Une chose est sûre : l’IA façonnera profondément l’avenir de l’humanité.

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Apple Intelligence en Chine : Un lancement compromis par les difficultés avec Baidu ?

Apple Intelligence en Chine : Un lancement compromis par les difficultés avec Baidu ?

Lancée sans Apple Intelligence, l’iPhone 16 a suscité des frustrations chez les utilisateurs chinois, d’autant plus que les fonctionnalités d’IA tant attendues sont restées absentes du marché chinois, même après leur déploiement mondial.

Aujourd’hui, il apparaît que Apple tente de combler cette lacune, mais fait face à des défis majeurs dans l’intégration de ses outils d’IA en Chine.

Pour ses services d’IA, Apple utilise un LLM (Large Language Model) propriétaire dans le reste du monde. Cependant, ce modèle ne sera pas utilisé en Chine, vraisemblablement en raison de contraintes réglementaires et de spécificités locales.

À la place, Apple collabore avec le géant chinois Baidu pour s’appuyer sur son propre modèle d’IA. Mais cette collaboration est loin d’être fluide pour deux raisons principales :

  1. Un modèle Baidu en deçà des attentes d’Apple : Baidu, qui est derrière le modèle Ernie Bot, peine à répondre aux exigences de qualité d’Apple. Selon des sources, l’IA de Baidu comprend mal de nombreuses requêtes et échoue souvent à accomplir des tâches de base, ce qui rend l’expérience utilisateur insatisfaisante.
  2. Un conflit sur la gestion des données : Apple, qui a bâti sa réputation sur la protection des données personnelles, refuse que les informations des utilisateurs soient collectées ou analysées. Or, Baidu souhaite accéder à ces données pour améliorer ses modèles et les utiliser à d’autres fins. Ce désaccord place les deux entreprises dans une impasse qui ralentit le déploiement de l’IA d’Apple en Chine.

Un marché stratégique, mais en déclin pour Apple

La Chine représente une part importante des ventes d’Apple, mais l’intérêt pour les produits de la marque y a récemment diminué. Une partie de cette baisse pourrait être attribuée à l’iPhone 16, jugé incomplet en raison de l’absence des outils d’IA comme Apple Intelligence. Apple doit impérativement proposer ces fonctionnalités aux consommateurs chinois pour maintenir sa compétitivité face à des concurrents comme Huawei, qui a récemment vu ses parts de marché grimper grâce à des innovations locales.

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Le lancement mondial de l’iPhone 16 a mis en lumière une approche fragmentée de la part d’Apple, avec certaines régions bénéficiant de fonctionnalités que d’autres n’ont pas. Cette disparité, combinée aux retards dans le déploiement de l’IA en Chine, semble être une erreur stratégique majeure.

Les consommateurs s’attendent à une expérience cohérente, et le fait qu’Apple n’ait pas anticipé ces obstacles — qu’ils soient techniques ou liés à la réglementation — a nui à la perception de la marque.

Que peut faire Apple ?

Deux options se présentent à Apple :

  1. Rompre ses liens avec Baidu et trouver une autre solution, bien que cela risque de retarder encore davantage le lancement.
  2. Revoir ses politiques de confidentialité pour s’aligner sur les exigences de Baidu, mais cela pourrait compromettre son image de champion de la vie privée.

Apple doit rapidement résoudre ces problèmes pour éviter une érosion de sa base d’utilisateurs chinois, un marché clé où l’entreprise a déjà vu ses parts de marché diminuer. À l’avenir, une meilleure préparation et une stratégie globale cohérente seront essentielles pour éviter de tels échecs.

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Grok 2 + Aurora Beta : Génération d’images photoréalistes sur X

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X, la plateforme dirigée par Elon Musk, continue d’améliorer ses capacités en intelligence artificielle avec l’introduction d’un nouveau modèle de génération d’images nommé Aurora. Conçu pour fonctionner avec Grok, l’assistant IA de la plateforme, Aurora promet de produire des images beaucoup plus photoréalistes que les générateurs précédents, bien que ses restrictions semblent tout aussi légères, selon un rapport de TechCrunch.

Aurora est accessible via l’option « Grok 2 + Aurora beta » dans le sélecteur de modèles Grok. Cependant, comme avec d’autres fonctionnalités de Grok, les utilisateurs n’ont droit qu’à un nombre limité de requêtes gratuites avant de se heurter à un mur d’abonnement X Premium. Les utilisateurs qui souhaitent dépasser ces limites devront patienter ou souscrire au service payant.

TechCrunch rapporte que Aurora peut générer des images de haute qualité, y compris des portraits photoréalistes, mais avec des résultats parfois dérangeants en termes d’anatomie ou de cohérence.

Par exemple, des images réalistes de célébrités comme Ray Romano et Adam Sandler montrent des visages convaincants, bien que certains détails, comme les proportions corporelles, soient imparfaits.

Aurora semble également avoir peu de restrictions en matière de contenu. Le modèle est capable de générer des images de personnages sous copyright ou de figures publiques, comme Mickey Mouse ou un Donald Trump ensanglanté, bien qu’il s’arrête à produire des images explicites ou nues. Cette absence de limites strictes n’est pas surprenante, étant donné les précédentes expériences avec les modèles d’IA de Grok.

Implications et débats éthiques autour de Grok

La capacité d’Aurora à générer des images de personnalités publiques et de contenus sous copyright soulève des préoccupations éthiques et juridiques. Bien que ces fonctionnalités puissent attirer les utilisateurs, elles risquent d’entraîner des controverses similaires à celles rencontrées par d’autres plateformes d’IA générative. X devra peut-être ajuster ses règles pour éviter les litiges ou les abus.

Avec Aurora, X démontre son ambition de rivaliser avec des outils d’IA générative comme DALL-E 3 ou MidJourney, tout en s’appuyant sur l’intégration unique à Grok. Bien que prometteur, le modèle reste sujet à des limitations en termes de continuité et d’éthique, laissant place à des ajustements futurs. Pour les utilisateurs, Aurora est une opportunité intéressante de tester des outils puissants, mais avec précaution face aux possibles dérives.

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Intelligence Artificielle

OpenAI : Vers l’AGI et la superintelligence, mais « cela importera peu », selon Altman

OpenAI : Vers l’AGI et la superintelligence, mais « cela importera peu », selon Altman

En mai 2023, Sam Altman, PDG d’OpenAI, témoignait devant le Sénat américain pour exhorter les législateurs à réguler l’intelligence artificielle (IA) afin d’éviter des « préjudices significatifs pour le monde ». À l’époque, il avait déclaré : « Si cette technologie dérape, cela pourrait aller très mal ».

Mais lors du sommet DealBook organisé par The New York Times, Sam Altman semble avoir révisé son discours sur les dangers associés à l’AGI (Intelligence Artificielle Générale) — une IA avancée capable de rivaliser ou surpasser les capacités humaines.

AGI : Moins d’impact qu’on ne le pense ?

Altman a affirmé lors du sommet :

Mon intuition est que nous atteindrons l’AGI plus tôt que la majorité des gens ne le pense, mais cela importera beaucoup moins. Beaucoup des préoccupations de sécurité que nous et d’autres avons soulevées n’interviendront pas à ce moment précis. L’AGI pourrait être construite, et le monde continuerait pratiquement de la même manière. L’économie s’accélérera, les choses croîtront plus vite.

Il a ajouté : « Cependant, il y aura une longue transition entre ce que nous appelons AGI et ce que nous appelons Superintelligence ».

Certains analystes estiment que OpenAI essaie de réorienter l’attention publique de l’AGI vers la Superintelligence, en partie pour rediscuter son partenariat exclusif avec Microsoft.

OpenAI et Microsoft ont une clause dans leur accord stipulant que si OpenAI atteint l’AGI, Microsoft perdrait l’accès exclusif aux technologies de l’entreprise. Selon un rapport du Wall Street Journal, les dirigeants d’OpenAI perçoivent cette clause AGI comme un levier pour redéfinir ou mettre fin à l’accord avec Microsoft.

Altman a reconnu une certaine friction entre les deux entreprises : « Il y a des tensions, mais dans l’ensemble, je pense que nos incitations sont plutôt alignées ».

Les pressions d’Elon Musk et le débat autour de l’AGI

Une autre raison pour laquelle Sam Altman pourrait minimiser les craintes liées à l’AGI serait liée à une plainte déposée par Elon Musk contre OpenAI. Musk s’inquiète de la concentration du pouvoir d’OpenAI autour de l’AGI, surtout après la transformation de l’entreprise en entité à but lucratif. Il craint que l’absence de garde-fous adéquats ne mène à des conséquences catastrophiques.

Sam Altman, lors du sommet DealBook, a également fait référence à Musk et à ses relations avec le président élu Donald Trump : « Je crois fermement qu’Elon fera ce qui est juste. Il serait profondément contraire aux valeurs américaines d’utiliser le pouvoir politique pour nuire à ses concurrents et favoriser ses propres entreprises ».

OpenAI : Des annonces imminentes et Sora en approche ?

Sam Altman a laissé entendre que l’entreprise travaillait sur des projets à long terme concernant l’AGI et la Superintelligence. Il a aussi révélé que OpenAI avait prévu 12 jours de célébration, à compter d’aujourd’hui, avec des lancements de produits, des démonstrations et de nouvelles fonctionnalités. Parmi ces innovations, des rumeurs indiquent qu’OpenAI pourrait enfin dévoiler Sora, son très attendu générateur de texte vers vidéo, d’ici la fin de l’année.

L’évolution de l’AGI et ses implications restent à surveiller de près, alors qu’OpenAI et ses partenaires s’efforcent de définir ce que sera l’avenir de l’intelligence artificielle mondiale.

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Llama 3.3 : L’IA multilingue performante et économique de Meta

Llama 3.3 : L'IA multilingue performante et économique de Meta

Meta continue d’innover dans le domaine de l’intelligence artificielle avec le lancement du modèle Llama 3.3 70B, une version optimisée de son modèle IA le plus avancé. Ce modèle, destiné à des usages commerciaux et de recherche, peut désormais être téléchargé pour être exécuté localement sur des machines compatibles.

Cependant, la puissance requise pour une utilisation optimale le rend inaccessible à la majorité des PC grand public.

Avec 70 milliards de paramètres, Llama 3.3 70B offre des performances comparables au modèle Llama 3.1 405B de Meta tout en nécessitant des ressources matérielles réduites. Cela représente un progrès significatif en termes d’efficacité, rendant cette IA plus accessible à des utilisateurs ayant des configurations matérielles robustes, mais non spécialisées.

Avec un poids de fichier de 37,14 Go, le modèle exige toutefois une configuration matérielle avancée, notamment 64 Go de RAM pour fonctionner de manière fluide. De plus, une GPU puissante (ou plusieurs connectées) est nécessaire pour traiter les tâches complexes qu’il peut exécuter.

Pour mettre cela en perspective, le modèle Llama 3.1-405B demandait entre 243 Go et 1944 Go de mémoire GPU, tandis que le nouveau Llama 3.3 réduit cette charge de manière significative. Selon des estimations, les économies en coûts initiaux de GPU pourraient atteindre 600 000 dollars, sans compter les réductions en consommation énergétique.

Différentes tailles pour différents usages

Préentraîné sur 15 trillions de tokens de données publiques et affiné grâce à plus de 25 millions d’exemples générés synthétiquement, Llama 3.3 surpasse ses concurrents dans plusieurs benchmarks. Par exemple, il atteint un taux de précision de 91,1 % sur MGSM, démontrant sa maîtrise des langues comme l’allemand, le français, l’italien, le hindi, le portugais, l’espagnol et le thaï, en plus de l’anglais.

Le modèle intègre une fenêtre de contexte étendue à 128k tokens, permettant la génération de contenu long comme des livres ou des rapports complexes. Des innovations architecturales comme Grouped Query Attention (GQA) améliorent sa scalabilité et ses performances en phase d’inférence.

Meta propose le modèle Llama en plusieurs tailles de paramètres pour répondre à différents besoins.

  • Llama 3.2 1B : Modèle léger pour des tâches basiques, fonctionnant rapidement sur des smartphones.
  • Llama 3.2 11B et 90B : Conçus pour des performances supérieures, idéaux pour des PC et serveurs haut de gamme.
  • Llama 3.3 70B : Une version optimisée pour des machines locales tout en offrant des performances proches du modèle 405B, qui exigeait une infrastructure très coûteuse.

Grâce aux avancées en optimisation post-entraînement, Meta a réussi à réduire les coûts d’inférence tout en améliorant les capacités de génération et de compréhension linguistiques.

Applications et capacités

Le modèle Llama 3.3 70B est conçu pour :

  • Les tâches de génération de texte : Idéal pour les assistants conversationnels et les outils de traitement naturel du langage.
  • L’optimisation d’autres modèles : Il peut générer des données synthétiques pour affiner des IA ou des tâches spécifiques.
  • La prise en charge multilingue : Llama 3.3 est optimisé pour plusieurs langues, facilitant son adaptation à divers marchés et contextes.

Ce modèle peut également être adapté à des usages plus créatifs et spécialisés grâce à sa capacité à être affiné avec des instructions pour des applications uniques, allant des agents conversationnels intelligents à la génération de contenu complexe.

Configurations matérielles recommandées

Bien que plus accessible que son prédécesseur de 405B paramètres, le Llama 3.3 70B nécessite tout de même une configuration puissante pour fonctionner efficacement :

  • 64 Go de RAM ou plus pour exécuter le modèle dans de bonnes conditions.
  • Une ou plusieurs GPU de haute performance, comme les Nvidia RTX 3090, 4090 ou équivalents.
  • Disque de stockage rapide pour charger le fichier volumineux rapidement.

Pour les configurations moins robustes, Meta propose des versions plus petites, comme les modèles 1B, 3B et 8B, qui peuvent fonctionner sur des ordinateurs portables classiques équipés de 8 à 16 Go de RAM.

En termes de coût d’utilisation, Llama 3.3 est particulièrement compétitif, avec des coûts de génération de texte aussi bas que 0,01 dollar par million de tokens, le rendant plus abordable que des solutions comme GPT-4 ou Claude 3.5. Meta met également en avant son engagement environnemental. Bien que l’entraînement du modèle ait généré 11 390 tonnes de CO2 équivalent, l’entreprise a compensé ses émissions grâce à des initiatives en énergies renouvelables, atteignant des émissions nettes nulles pour cette phase.

Comment télécharger et utiliser Llama 3.3 70B ?

Le modèle est disponible au téléchargement sur plusieurs plateformes : Site officiel de Meta, Hugging Face, GitHub et d’autres dépôts spécialisés. Les utilisateurs peuvent également s’appuyer sur des applications comme LM Studio ou Nvidia Chat With RTX pour tester et déployer les modèles sur leurs propres appareils.

Le Llama 3.3 70B offre une opportunité unique aux développeurs et chercheurs souhaitant exploiter des capacités avancées d’IA directement sur leur matériel. Bien que les exigences matérielles restent élevées, cette version représente une avancée vers des modèles puissants et accessibles pour un usage local.

Pour les utilisateurs disposant d’une configuration adaptée, ce modèle ouvre la voie à des applications innovantes dans des domaines variés, tels que l’analyse de texte, la traduction, ou encore la recherche assistée par IA. Pour les autres, les versions plus légères restent une excellente alternative pour découvrir la puissance de Llama.

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Intelligence Artificielle

Grok AI : xAI lance une version gratuite de son chatbot IA sur X

Grok AI : xAI lance une version gratuite de son chatbot IA sur X

Grok, le chatbot basé sur l’intelligence artificielle d’Elon Musk, devient plus accessible : les utilisateurs non-abonnés à la version Premium de X (anciennement Twitter) peuvent désormais interagir avec Grok gratuitement.

Cette nouveauté permet à ces utilisateurs d’envoyer jusqu’à 10 messages toutes les 2 heures au chatbot.

Lancé l’année dernière par xAI, Grok se distingue comme un assistant IA humoristique, initialement réservé aux abonnés Premium de X. En août, xAI a ajouté une fonctionnalité de génération d’images à partir de texte, mais cette nouveauté a parfois produit des résultats controversés.

En novembre, xAI a commencé à tester une version gratuite de Grok dans certaines régions, un développement qui s’aligne désormais avec cette disponibilité plus large. Cette décision pourrait permettre à Grok de mieux rivaliser avec des chatbots déjà gratuits, comme ChatGPT (OpenAI), Google Gemini, Microsoft Copilot, ou Claude d’Anthropic.

Grok, la stratégie pour concurrencer les leaders du marché IA

Malgré son positionnement initial comme outil Premium, l’extension de l’accès à Grok vise à attirer un plus grand nombre d’utilisateurs. Le marché des chatbots étant hautement compétitif, l’offre gratuite pourrait inciter davantage de personnes à essayer cette IA, ce qui augmenterait son adoption et son attrait global.

De plus, xAI explore le développement d’une application autonome dédiée à Grok, rejoignant ainsi les approches déjà adoptées par OpenAI (ChatGPT), Google (Gemini), et Anthropic (Claude).

Une IA financée à hauteur de 6 milliards de dollars

Avec 6 milliards de dollars levés lors de son dernier tour de table, xAI dispose de ressources considérables pour améliorer Grok et soutenir sa croissance. L’entreprise cherche à consolider son offre face à des acteurs établis tout en explorant de nouvelles fonctionnalités et opportunités pour se démarquer.

La décision d’offrir une version gratuite de Grok reflète un ajustement stratégique visant à élargir son audience et à s’imposer dans un marché dominé par des géants de la technologie. Reste à voir si cette initiative réussira à faire de Grok une alternative viable et compétitive dans l’écosystème des chatbots.

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ChatGPT Pro : Performances boostées et mode « o1 pro » exclusif à 200 euros/mois

ChatGPT Pro : Performances boostées et mode « o1 pro » exclusif à 200 euros/mois

OpenAI a donné le coup d’envoi de sa campagne « 12 Days of OpenAI » en introduisant ChatGPT Pro, un abonnement haut de gamme destiné aux chercheurs, ingénieurs, programmeurs et utilisateurs avancés.

Ce nouveau plan, proposé à 200 dollars par mois, inclut le tout nouveau modèle o1, qui remplace le modèle précédent o1-preview, et introduit une exclusivité : le mode o1 pro.

Qu’est-ce que le ChatGPT Pro ?

Avec l’abonnement ChatGPT Pro, les utilisateurs bénéficient de :

  • Accès illimité à o1, o1-mini, GPT-4o et au Mode vocal avancé.
  • Accès exclusif au mode o1 pro, un modèle plus puissant qui utilise davantage de ressources informatiques pour résoudre des problèmes complexes nécessitant une intelligence de niveau recherche.

Contrairement à ChatGPT Plus (20 dollars/mois), qui offre également l’accès au modèle complet o1, le mode o1 pro reste réservé aux abonnés Pro. Ce mode est conçu pour traiter les questions les plus ardues avec une fiabilité et une profondeur d’analyse accrues.

Performances du modèle o1 et du mode o1 pro

OpenAI a révélé d’impressionnants benchmarks pour le nouveau modèle :

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AIME 2024 86 points 50 points
Codeforces 90 points 62 points
GPQA Diamond 79 points 74 points

Ces résultats montrent que le modèle o1 et son mode avancé offrent des performances nettement supérieures et une fiabilité accrue. Le mode o1 pro, grâce à ses ressources de calcul supplémentaires, excelle dans les problèmes complexes nécessitant une analyse approfondie.

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Optimisations et nouveautés

Temps de réponse amélioré

  • Le modèle o1 répond rapidement aux questions simples.
  • Pour les questions complexes, le temps de réponse reste inférieur à celui de o1-preview, tout en offrant une analyse détaillée.
  • Le mode o1 pro, bien qu’il prenne plus de temps pour répondre, garantit des résultats fiables. Un barre de progression s’affiche pendant le traitement, et une notification est envoyée une fois la réponse prête.

Entrée multimodale

Le modèle o1 prend désormais en charge les images. Les utilisateurs peuvent télécharger une image et recevoir des réponses ou analyses basées sur le traitement multimodal de l’IA.

Fonctionnalités à venir

OpenAI a annoncé l’ajout prochain de :

  • Navigation web.
  • Téléversement de fichiers.
  • Intégrations API enrichies.

Disponibilité et accessibilité

Le modèle complet o1 est disponible dès aujourd’hui pour les abonnés ChatGPT Plus et Pro, avec un déploiement progressif. Le mode o1 pro, exclusif à ChatGPT Pro, est immédiatement disponible pour les utilisateurs ayant souscrit à cette nouvelle offre.

Avec le lancement de ChatGPT Pro et les avancées du modèle o1, OpenAI répond aux besoins des utilisateurs professionnels et des chercheurs. L’entreprise continue d’établir des normes élevées dans le domaine de l’IA, tout en préparant l’arrivée d’autres innovations dans le cadre de sa campagne « 12 Days of OpenAI ».

 

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GenCast : L’IA de Google révolutionne les prévisions météorologiques

GenCast : L'IA de Google révolutionne les prévisions météorologiques

Google DeepMind a présenté GenCast, un modèle d’IA haute résolution conçu pour améliorer considérablement la précision et l’efficacité des prévisions météorologiques.

Capable de prédire les événements climatiques quotidiens et extrêmes jusqu’à 15 jours à l’avance, GenCast surpasse déjà le système ENS (Ensemble Prediction System) du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT). Cette avancée place l’IA comme un outil incontournable en météorologie, répondant à des défis cruciaux, tels que la prévision des phénomènes extrêmes et la planification des énergies renouvelables.

Les caractéristiques clés de GenCast

Prévisions par ensembles pilotées par l’IA

GenCast utilise une approche de prévisions par ensembles, générant plus de 50 scénarios météorologiques pour fournir une gamme d’issues possibles. Contrairement aux modèles traditionnels qui offrent une seule prévision, cette méthode prend en compte les incertitudes, améliorant ainsi la fiabilité des prévisions.

Basé sur un modèle de diffusion, souvent utilisé dans la génération d’images et de vidéos par l’IA, GenCast est spécialement conçu pour s’adapter à la géométrie sphérique de la Terre. Cette adaptation unique permet de cartographier avec précision des schémas météorologiques complexes.

Entraînement sur des décennies de données historiques

GenCast a été entraîné à partir de 40 années de données issues des archives ERA5 du CEPMMT. Ces données incluent des variables essentielles, telles que la température, la vitesse du vent et la pression atmosphérique à différentes altitudes, garantissant des prévisions fiables et précises.

Avec une résolution de 0,25 degré, GenCast offre des prévisions météorologiques détaillées. Il a surpassé le système ENS dans 97,2 % des cas et a atteint une précision exceptionnelle de 99,8 % pour des prévisions au-delà de 36 heures.

Efficacité informatique avec Google Cloud TPU

GenCast se distingue par son efficacité en matière de calcul. Grâce à un seul Google Cloud TPU v5, le modèle peut générer une prévision de 15 jours en seulement 8 minutes, une tâche qui nécessiterait normalement des supercalculateurs et plusieurs heures de traitement.

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GenCast excelle dans la prévision des phénomènes météorologiques extrêmes, tels que les vagues de chaleur, les épisodes de froid intense, les vents violents et les cyclones tropicaux, comme les ouragans et les typhons. Sa précision permet de fournir des alertes plus précoces et plus fiables, contribuant à sauver des vies et à réduire les dégâts matériels.

La précision de GenCast a des implications majeures pour la planification des énergies renouvelables, notamment pour l’énergie éolienne. Des prévisions plus fiables renforcent la dépendance à l’énergie éolienne, favorisant son adoption à plus grande échelle comme ressource durable.

L’intégration de GenCast dans l’écosystème IA de Google

GenCast s’ajoute à la large gamme d’outils de prévision IA de Google, qui comprend déjà des modèles pour les précipitations, les inondations, les vagues de chaleur et les incendies. Ces outils sont intégrés dans des plateformes largement utilisées comme Google Recherche et Google Maps, rendant les prévisions avancées accessibles au grand public.

Google collabore activement avec des agences météorologiques, des météorologues et des chercheurs pour affiner et étendre les capacités de GenCast. En combinant méthodes traditionnelles de prévision et intelligence artificielle de pointe, ces partenariats visent à améliorer les prévisions météorologiques mondiales et à stimuler l’innovation.

Impact et développements futurs

Dans une démarche visant à favoriser l’adoption et l’innovation, Google a rendu GenCast accessible en open source, publiant son code et ses paramètres au public. L’entreprise prévoit également de fournir des prévisions en temps réel et des données historiques, permettant aux chercheurs et organisations d’intégrer GenCast dans leurs propres systèmes.

GenCast marque un tournant en météorologie, en combinant la puissance de calcul de l’IA à des décennies d’expertise météorologique. Alors que Google DeepMind continue d’affiner le modèle et de collaborer avec la communauté scientifique, les applications potentielles — de la réponse aux catastrophes à la planification énergétique en passant par les mises à jour météo quotidiennes — promettent un avenir plus prévisible et mieux préparé face aux défis climatiques mondiaux.

Pour les entreprises, chercheurs et gouvernements, GenCast établit une nouvelle norme en démontrant comment l’IA peut être un levier essentiel pour relever des défis complexes à l’échelle mondiale.

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ChatGPT : Quand l’IA refuse de parler de certains noms

ChatGPT : Quand l'IA refuse de parler de certains noms

L’une des principales promesses d’Internet est de fournir des réponses à presque toutes les questions, qu’elles concernent des sujets complexes ou des personnes spécifiques. Cependant, ChatGPT, l’un des chatbots les plus populaires au monde, semble se heurter à certaines limites.

Il existe des noms que l’intelligence artificielle refuse catégoriquement de mentionner ou de discuter, interrompant immédiatement la conversation. Cette situation intrigue les utilisateurs, d’autant plus qu’elle révèle des tensions entre la technologie, la vie privée et la réglementation.

Une liste noire de noms, dont l’énigmatique « David Mayer »

Sur des forums comme Reddit, une véritable enquête s’est formée autour des noms que ChatGPT évite systématiquement. Parmi eux, « David Mayer » a attiré une attention particulière. Pendant une longue période, toute tentative d’évoquer ce nom conduisait le chatbot à esquiver la question ou à interrompre la conversation. Cette situation a poussé les internautes à spéculer : Mayer serait-il une personnalité controversée ? Ou une simple victime d’un dysfonctionnement algorithmique ?

Cependant, selon un rapport de CNET, la situation a évolué. Désormais, ChatGPT est capable de répondre aux questions sur David Mayer et de clarifier de qui il s’agit, suggérant que son inclusion dans cette « liste noire » n’était pas permanente.

Cette curiosité suscitée par les noms évités par l’IA a paradoxalement rendu ces derniers encore plus célèbres, puisque les utilisateurs peuvent facilement les chercher ailleurs sur Internet, mais pas via ChatGPT.

Le droit européen d’être oublié par les IA

L’une des potentielles raisons de l’existence de cette liste noire pourrait être liée à une législation européenne bien connue : le droit à l’oubli. Cette loi permet à toute personne de demander à des moteurs de recherche ou des plateformes numériques de ne pas afficher d’informations à leur sujet. Ce droit, conçu pour protéger la vie privée à l’ère numérique, s’étendrait également aux chatbots comme ChatGPT.

Dans une vidéo explicative, le journaliste technologique Bryan Lunduke évoque cette hypothèse, suggérant que certaines personnes auraient adressé des demandes à OpenAI pour empêcher la diffusion d’informations personnelles via ChatGPT. Bien qu’il ne soit pas confirmé que David Mayer ait utilisé ce droit, il illustre la manière dont la réglementation européenne peut influencer les réponses d’une IA.

Des sujets « interdits » pour les chatbots, pas que ChatGPT

Ce n’est pas seulement une liste de noms qui limite les capacités de ChatGPT. Depuis ses débuts, les IA ont été soigneusement encadrées pour éviter certains sujets sensibles. Des thèmes comme la religion, la race ou d’autres questions éthiques ont été exclus, soit pour éviter les biais, soit pour respecter les règles de modération.

En plus de ces sujets délicats, des limitations liées à la vie privée sont également en place. Certains individus ou contenus protégés par des lois ou des accords sont volontairement omis des réponses de l’IA.

Une IA en constante évolution, mais sous surveillance

L’intelligence artificielle a fait des progrès significatifs ces dernières années. ChatGPT, par exemple, est maintenant capable d’accéder à des informations en ligne grâce à des licences avec des éditeurs de contenu et à l’intégration de sources fiables. Cependant, son utilisation reste encadrée par des législations locales et des politiques de confidentialité strictes, qui limitent ce qu’il peut partager.

Cette évolution soulève des questions importantes sur l’équilibre entre la transparence des technologies et la protection des droits individuels. Tandis que des débats se poursuivent sur la manière de gérer ces restrictions, il est clair que l’IA, bien qu’incroyablement puissante, doit encore naviguer entre innovation et régulation.

Pour les utilisateurs, ces restrictions peuvent être frustrantes, mais elles reflètent aussi les complexités éthiques et légales d’un monde de plus en plus façonné par l’intelligence artificielle.

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