Post de Ayoub student

L'Intelligence Artificielle Génératrice : 1. Une introduction ===========: L'intelligence artificielle génératrice est une avancée technologique fascinante qui bouleverse les processus de création. Elle permet de générer du contenu original à partir de consignes textuelles, ouvrant de nouvelles possibilités dans de nombreux domaines, de l'écriture à la conception graphique. Cette introduction dresse un aperçu de l'histoire, de l'évolution et des applications de cette technologie innovante, tout en abordant les défis et considérations éthiques associés. 2. Historique de l'intelligence artificielle génératrice ===============================: Les origines de l'Intelligence Artificielle Génératrice remontent aux années 1950, lorsque les pionniers de l'IA ont commencé à explorer la possibilité de générer du texte de manière automatique. Cependant, ce n'est que récemment, avec l'essor des réseaux de neurones profonds et l'augmentation de la puissance de calcul, que l'IA génératrice a connu une véritable révolution, permettant la création d'images, de vidéos et de textes de manière de plus en plus réaliste et sophistiquée. 3. Évolution des modèles de l'IA génératrice ===========================: Au fil des années, les modèles d'IA Génératrice ont considérablement évolué, devenant de plus en plus performants et capables de produire du contenu de haute qualité. Des approches comme les réseaux antagonistes génératifs (GANs) et les transformers ont permis d'améliorer la cohérence, la créativité et la finesse des résultats générés. Aujourd'hui, les modèles les plus avancés peuvent même s'adapter à des styles artistiques spécifiques ou générer du contenu multimodal, combinant texte, images et sons. 4. Cas d'usage de l'IA génératrice dans la création de contenu ======================================: L'IA Génératrice a déjà trouvé de nombreuses applications dans la création de contenu. Elle peut être utilisée pour générer des textes de qualité, comme des articles, des histoires ou des scripts. Elle peut aussi permettre la création d'images, de vidéos, de musique et même d'objets 3D. Ces technologies offrent aux créateurs de nouvelles possibilités d'exploration et de collaboration, accélérant les processus de création tout en stimulant l'innovation. A. Création artistique L'IA génératrice permet aux artistes d'explorer de nouvelles voies créatives, en les aidant à générer des images, des textures et des compositions originales. B. Écriture et narration Les modèles de langage IA peuvent assister les écrivains dans la rédaction de textes, en générant des idées, des dialogues ou même des histoires complètes. C. Conception 3D L'IA génératrice permet de créer rapidement des modèles 3D innovants, ouvrant de nouvelles perspectives dans des domaines comme l'architecture et le design industriel. 5. Défis et limites de l'IA génératrice: A suivre...

Voici un récapitulatif des niveaux de modèle d'intelligence artificielle. En effet, l'Intelligence artificielle se divise en catégories, chacune ayant ses propres technologies et applications. IA Faible (Narrow AI) 🤖 : C'est l'IA que nous utilisons au quotidien, comme Siri ou les recommandations sur Netflix. Elle fonctionne grâce au Machine Learning (ML) et au Deep Learning (DL). Le Machine Learning permet à l'IA d'apprendre à partir de données et d'améliorer ses tâches sans être programmée spécifiquement pour chaque situation, il est question de prise de décision. Le DL, qui s'inspire du fonctionnement du cerveau humain, aide l'IA à reconnaître des patterns complexes dans de grandes quantités de données. Ces technologies sont parfaites pour des tâches précises. IA Forte (AGI) 💡 : L'objectif de développer une Intelligence Artificielle Générale (AGI) est ambitieux : créer une IA avec la capacité de comprendre, apprendre, et fonctionner à un niveau comparable à celui de l'intelligence humaine. Contrairement aux systèmes d'IA spécialisés qui excèllent dans des tâches précises, l'AGI serait versatile, capable de s'attaquer à n'importe quel problème intellectuel, que ce soit la résolution de puzzles complexes, la compréhension du langage naturel, ou même la création artistique. Elle s'appuierait sur des technologies comme le Transfer Learning, qui permet à l'IA d'appliquer ce qu'elle a appris dans une tâche à d'autres, et le Reinforcement Learning, où l'IA apprend à travers des essais et erreurs récompensés. Bien que fascinante, l'AGI est encore loin d'être une réalité IA Hybride 🌐 : Cette IA combine le meilleur des deux mondes : l'efficacité de l'IA faible pour des tâches spécifiques et la flexibilité d'apprentissage de l'IA forte. Elle utilise des techniques de ML pour des applications précises tout en étant capable de s'adapter et d'apprendre dans de nouveaux contextes. Cela permet de créer des systèmes plus adaptatifs et polyvalents. Nous pouvons retrouver ce type d'IA dans Google Assistant, l'auto-pilote de Tesla, Salesforce Einstein et bien d'autre outils nécessitant une grande polyvalence. IA Superintelligente 🌟 : Une petite dernière encore au stade de concept. Imaginons une IA qui dépasserai l'intelligence humaine dans tous les domaines. C'est le concept de l'IA superintelligente. Elle nécessiterait des avancées technologiques majeures, y compris dans le domaine l'électronique appliqué et notamment dans la puissance de calcul (informatique quantique). Bien qu'elle ouvre des perspectives excitantes, elle soulève également d'importantes questions éthiques. Chaque type d'IA a son propre ensemble de technologies et d'applications, reflétant les progrès actuels et futurs du domaine. Etant arrivé jusque là, vous avez normalement une vision un peu plus claire de la façon dont les différentes technologies d'intelligence artificielle se classent. #IntelligenceArtificielle #IA #tech #TransformationDigitale

🤖 𝐈𝐀 𝐠𝐞́𝐧𝐞́𝐫𝐚𝐭𝐢𝐯𝐞 𝐞𝐭 𝐦𝐨𝐝𝐞̀𝐥𝐞𝐬 𝐝𝐞 𝐥𝐚𝐧𝐠𝐚𝐠𝐞 (𝐋𝐋𝐌) L’IA générative est une branche de l’intelligence artificielle qui se concentre sur la création de modèles et d’algorithmes capables de générer des données, des images, des textes ou des sons de manière autonome. Elle utilise souvent des réseaux de neurones artificiels et des techniques d’apprentissage profond (deep learning) pour apprendre à partir de données existantes et générer de nouvelles données. 𝐏𝐨𝐮𝐫 𝐥𝐞𝐬 𝐞𝐧𝐭𝐫𝐞𝐩𝐫𝐢𝐬𝐞𝐬, 𝐜'𝐞𝐬𝐭 𝐮𝐧 𝐥𝐞𝐯𝐢𝐞𝐫 𝐩𝐨𝐭𝐞𝐧𝐭𝐢𝐞𝐥 𝐦𝐚𝐣𝐞𝐮𝐫 𝐝'𝐚𝐦𝐞́𝐥𝐢𝐨𝐫𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐝𝐞 𝐥𝐚 𝐩𝐫𝐨𝐝𝐮𝐜𝐭𝐢𝐯𝐢𝐭𝐞́ ! 🚀 🧐 Et les LLM dans tout ça ? Les grands modèles de langage constituent une catégorie de modèles de fondation entraînés à l’aide d’immenses quantités de données pour comprendre et générer des textes en langage naturel, ainsi que d’autres types de contenu. Ces modèles, tels que 𝐆𝐏𝐓, 𝐁𝐄𝐑𝐓, 𝐋𝐋𝐚𝐌𝐀, 𝐞𝐭 𝐆𝐞𝐦𝐢𝐧𝐢 🤖, sont capables de réaliser un large éventail de tâches. Parce qu’ils ne cessent d’évoluer et de s’améliorer, les LLM promettent de transformer notre façon d’interagir avec la technologie et d’accéder à l’information. Leur rôle est donc aujourd'hui fondamental. 🤩 Cette semaine, nous avons eu le privilège de participer à une table ronde passionnante sur l'IA générative, avec l'intervention de notre expert et cofondateur, Benoit Mazzetti. Celui-ci a échangé et partagé ses idées sur les différents cas d'usages de l'IA et son impact sur notre quotidien. 📩 Chez StoryShaper, nous sommes experts en transformation digitale et en IA générative. Nous accompagnons nos clients pour intégrer ces technologies et optimiser leurs processus. Discutons-en !

𝐋’𝐢𝐧𝐭𝐞𝐥𝐥𝐢𝐠𝐞𝐧𝐜𝐞 𝐚𝐫𝐭𝐢𝐟𝐢𝐜𝐢𝐞𝐥𝐥𝐞 𝐠𝐞́𝐧𝐞́𝐫𝐚𝐭𝐢𝐯𝐞 𝐞𝐭 𝐬𝐞𝐬 𝐚𝐩𝐩𝐥𝐢𝐜𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧𝐬 𝐜𝐨𝐧𝐜𝐫𝐞̀𝐭𝐞𝐬 𝐞𝐧 𝐞𝐧𝐭𝐫𝐞𝐩𝐫𝐢𝐬𝐞 L'IA générative fait partie des avancées technologiques majeures qui révolutionnent de nombreux secteurs. Elle est capable de créer des contenus originaux, qu’il s’agisse de textes, d’images, de musique ou même de code. Mais comment fonctionne cette technologie et comment peut-elle être utilisée en entreprise ? ➥ https://lnkd.in/erQm3Epi ‐------------> 𝑬𝒕 𝒔𝒊 𝒐𝒏 𝒄𝒐𝒏𝒕𝒊𝒏𝒖𝒂𝒊𝒕 𝒆𝒏𝒔𝒆𝒎𝒃𝒍𝒆 ? Besoin d’un site web professionnel qui vous ressemble et qui attire des clients? 👇Contactez-nous pour une évaluation gratuite 📞 06 11 71 36 61 ➡️ https://www.le10web.fr #Niort #agenceweb #IA #AI #iagenerative #chatgpt

𝐑é𝐯𝐨𝐥𝐮𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐈𝐀 : 𝐂𝐨𝐦𝐦𝐞𝐧𝐭 𝐥'𝐈𝐧𝐭𝐞𝐥𝐥𝐢𝐠𝐞𝐧𝐜𝐞 𝐀𝐫𝐭𝐢𝐟𝐢𝐜𝐢𝐞𝐥𝐥𝐞 𝐑𝐞𝐝𝐞𝐬𝐬𝐢𝐧𝐞 𝐧𝐨𝐭𝐫𝐞 𝐀𝐯𝐞𝐧𝐢𝐫 L'intelligence artificielle (IA) est au cœur d'une révolution technologique, redéfinissant notre quotidien, notre travail et nos interactions avec le monde. 𝑸𝒖'𝒆𝒔𝒕-𝒄𝒆 𝒒𝒖𝒆 𝒍'𝒊𝒏𝒕𝒆𝒍𝒍𝒊𝒈𝒆𝒏𝒄𝒆 𝒂𝒓𝒕𝒊𝒇𝒊𝒄𝒊𝒆𝒍𝒍𝒆 ? L'intelligence artificielle se réfère à la simulation de l'intelligence humaine au sein de machines capables d'effectuer des tâches nécessitant traditionnellement la cognition humaine. Cela englobe des activités telles que le raisonnement, l'apprentissage, la perception sensorielle et la compréhension du langage. 𝑼𝒏𝒆 𝒓é𝒗𝒐𝒍𝒖𝒕𝒊𝒐𝒏 𝒕𝒆𝒄𝒉𝒏𝒐𝒍𝒐𝒈𝒊𝒒𝒖𝒆 𝒆𝒕 𝒔𝒐𝒄𝒊é𝒕𝒂𝒍𝒆 L'IA transforme tous les secteurs d'activité, de la médecine à l'éducation, en passant par la finance et les transports. Les systèmes d'IA améliorent la précision des diagnostics médicaux, personnalisent l'apprentissage, optimisent les opérations financières et rendent les véhicules autonomes. Cette omniprésence de l'IA témoigne de son potentiel à améliorer l'efficacité et à ouvrir de nouvelles possibilités, promettant une société plus connectée, intelligente et efficiente. 𝑳𝒆 𝒓ô𝒍𝒆 𝒄𝒆𝒏𝒕𝒓𝒂𝒍 𝒅𝒆 𝑮𝑷𝑻 𝒆𝒕 𝒅𝒆𝒔 𝒎𝒐𝒅è𝒍𝒆𝒔 𝒅𝒆 𝒍𝒂𝒏𝒈𝒂𝒈𝒆 Les modèles de langage comme GPT (Generative Pre-trained Transformer) d'OpenAI représentent une avancée majeure dans le domaine de l'IA. Grâce à leur capacité à comprendre, générer et traduire du texte dans une multitude de langues, ils ouvrent la voie à des applications innovantes. GPT et ses successeurs transforment notre interaction avec les machines, la rendant plus naturelle et intuitive. 𝑳𝒆𝒔 𝒅é𝒇𝒊𝒔 é𝒕𝒉𝒊𝒒𝒖𝒆𝒔 𝒆𝒕 𝒔𝒐𝒄𝒊é𝒕𝒂𝒖𝒙 Toutefois, cette révolution n'est pas sans poser de défis. Les questions éthiques et sociétales liées à l'IA sont au centre des débats. La vie privée, la sécurité des données, la désinformation, l'emploi et l'équité sont autant de problématiques qui nécessitent une attention particulière. Il est crucial de développer des IA responsables, transparentes et équitables pour garantir que les bénéfices de cette technologie profitent à tous. 𝑽𝒆𝒓𝒔 𝒖𝒏 𝒂𝒗𝒆𝒏𝒊𝒓 𝒄𝒐-𝒄𝒐𝒏𝒔𝒕𝒓𝒖𝒊𝒕 𝒂𝒗𝒆𝒄 𝒍'𝑰𝑨 L'avenir de l'IA, et notamment des modèles comme GPT, s'annonce prometteur. Avec les avancées continues en apprentissage automatique et en traitement du langage naturel, les capacités de l'IA ne cesseront de s'étendre, ouvrant la porte à des innovations encore inimaginables. L'intelligence artificielle est plus qu'une prouesse technologique; c'est un catalyseur de transformation sociétale offrant des opportunités sans précédent, tout en posant des défis significatifs. Il incombe à notre société de naviguer dans cette ère de l'IA avec sagesse, en promouvant son développement éthique et durable.

L'intelligence artificielle (#IA) révolutionne le monde, et son intégration dans les logiciels d'entreprise devient de plus en plus courante. Pour vous aider à y voir plus clair, voici un #glossaire des termes clés à connaître et comprendre : 01. Intelligence Artificielle : L'IA désigne la capacité des machines à simuler l'intelligence humaine : règles, arbres de décision, machine learng et deep learning. 02. Apprentissage automatique (Machine Learning): Un sous-domaine de l'IA qui permet incluant des techniques fondées sur l’apprentissage statique. 03. Apprentissage profond (Deep Learning): Un type d'apprentissage automatique utilisant des réseaux de neurones artificiels complexes pour apprendre des données. 04. IA Générative (GEN AI) Sous ensemble du Deep learning permettant de générer des textes, des images, des vidéos, du son. 05. Grand Modèle de Langage (#LLM) Un modèle d'apprentissage automatique capable de traiter et de générer du contenu (texte, image, vidéo, …) en copiant une partie du raisonnement humain de manière implicite. 06. Assistant Numérique Un programme informatique qui utilise l'IA pour comprendre et répondre aux requêtes et demandes des utilisateurs. 07. Réseau neuronal artificiel (#RNA) Un système informatique inspiré du cerveau humain, composé de neurones artificiels connectés entre eux. 08. Vision par ordinateur Un domaine de l'informatique qui permet aux ordinateurs de comprendre et d'interpréter le contenu visuel. 09. Hallucination Une hallucination désigne une erreur factuelle ou une information trompeuse générée par un modèle de langage. Cela peut être dû à des données d'entraînement insuffisantes ou biaisées, la complexité du modèle IA ou l’ambiguité du prompt. 10. Biais algorithmique La possibilité que les systèmes d'IA soient biaisés et discriminatoires. L'IA est un outil puissant qui peut transformer les logiciels d'entreprise et les aider à prospérer dans l'économie numérique. En comprenant les termes clés et les enjeux liés à l'IA, vous pourrez prendre des décisions éclairées pour intégrer cette technologie dans vos logiciels et maximiser ses avantages. Besoin d'être accompagné ? Nos experts en intégration de l'IA, chez AxioCode - Expert en développement de logiciels métiers et applications mobiles sur-mesure, peuvent vous aider à intégrer efficacement l'IA dans vos logiciels d'entreprise. #Logiciel #TransformationDigitale

Formez-vous à la rédaction avec l'intelligence artificielle. Une formation qui permet d'acquérir les connaissances de base, de comprendre les enjeux et d'élaborer une stratégie d'utilisation des outils IA.

L'intelligence artificielle (IA) n'est pas un concept monolithique, mais englobe une multitude d'outils fascinants. De la reconnaissance faciale aux véhicules autonomes en passant par la traduction automatique, l'IA est omniprésente dans notre quotidien. Parmi ces innovations, les modèles de langage de grande taille (LLM) se distinguent. Ces systèmes d'IA comprennent et génèrent du texte de manière étonnamment humaine, ouvrant de nouvelles possibilités en matière de communication et de traitement de l'information. Il n'existe pas une LLM suprême surpassant toutes les autres. Chaque modèle a ses forces et faiblesses, et le choix dépend de l'utilisation souhaitée. GPT excelle dans la génération de texte créatif, Perplexity dans la recherche et la synthèse d'informations, tandis que Notebook LM brille dans l'analyse et l'interprétation de données structurées. L'un des aspects les plus intéressants est la possibilité d'utiliser ces technologies de manière concomitante pour optimiser les résultats. Cette approche, appelée « ensemble learning », combine les forces de différents modèles pour plus de précision et de fiabilité. Prenons l'exemple d'une entreprise de e-commerce souhaitant améliorer son service client. Elle pourrait utiliser Perplexity pour rechercher rapidement des informations pertinentes, GPT-3 pour générer des réponses personnalisées, et Notebook LM pour analyser les tendances des retours clients. Dans la recherche médicale, l'utilisation conjointe de LLM pourrait accélérer la découverte de traitements. Perplexity pourrait effectuer une recherche approfondie sur les dernières avancées, GPT-3 générerait des hypothèses basées sur ces informations, et Notebook LM analyserait les données cliniques pour valider ces hypothèses. En éducation, imaginez un système d'apprentissage personnalisé utilisant Perplexity pour fournir des ressources pédagogiques à jour, GPT-3 pour générer des exercices adaptés, et Notebook LM pour analyser les progrès des élèves et ajuster le programme en conséquence. Ces exemples ne sont que la partie émergée de l'iceberg. Les possibilités sont vastes, que ce soit en finance pour l'analyse de risques, dans l'industrie pour l'optimisation des processus, ou en journalisme pour la vérification des faits. Cependant, ces technologies restent des outils dont l'efficacité dépend de notre utilisation. Il est de notre responsabilité de les employer de manière éthique et réfléchie, en considérant leur impact sociétal. L'avenir des LLM s'annonce passionnant. Leur évolution promet des avancées spectaculaires. En les combinant intelligemment, nous pourrons relever des défis jusqu'alors insurmontables et ouvrir de nouveaux horizons dans tous les domaines. #IA #LLM #InnovationTechnologique

Il existe 50 nuances d’IA ! 🤖 Intelligence artificielle (IA) L'Intelligence Artificielle est la discipline informatique au sens large qui vise à créer des machines capables d'exécuter des fonctions cognitives que l'on associe généralement à l'intelligence humaine. Exemple - Les chatbots pour service client 📖 Machine Learning (ML) Le Machine Learning est un sous-ensemble de l'IA impliquant des algorithmes et des modèles statistiques qui permettent aux ordinateurs d'améliorer leurs performances dans une tâche grâce à l'expérience, sans être explicitement programmés. Il permet notamment de réaliser des activités de classification, de régression et de clustering Exemples - Recommandations de produits ou de films, filtres anti-spam, détection de fraude bancaire 🧠 Deep Learning Le Deep Learning est une technique de Machine Learning basée sur les réseaux neuronaux artificiels, où les algorithmes apprennent à partir de grandes quantités de données pour identifier des modèles et prendre des décisions. Il permet notamment de réaliser des activités de traitement de données non structurées comme les images, le texte et le son Exemples - Reconnaissance faciale ou vocal, Vision par ordinateur, Analyse de sentiments 🖌 Generative IA l'IA générative est un sous-ensemble du Deep Learning et fait référence aux technologies d'IA qui peuvent générer de nouveaux contenus ou nouvelles données cohérents et plausibles, et qui ressemblent souvent à des résultats générés par l'homme. Elle permet notamment la Génération d’images, de textes, de sons ou des vidéos de manière autonome Exemple : Création de contenu artistique, génération de texte automatique, deepfakes Chacune de ces nuances à ses propres besoins en compute et stockage. Aussi, avant de se lancer tête baissée dans l'implémentation, il est essentiel de se pencher sur la définition de ses cas d’usage pour choisir la solution qui s’appliquera le mieux à ses besoins. #AI #MachineLearning #DeepLearning #GenerativeAI #productmanagement — Je publie 2 fois par semaine sur le Product Management et l'IA. Pour ne rien rater de mon contenu, abonne toi 🔔 Vous avez une problématique Produit et vous souhaitez être accompagné ? Discutons de ce que l’on peut construire ensemble. brendan-rouault.fr

Autolographie, voilà ce que je fais avec une IA. Et c'est une des réponses à mon post sur les graphistes. De la création avec l'outil IA, sans utiliser l'outil "graphiste". C'est un excellent article pour décrire une des démarches que j'ai adoptée, en utilisant mon bagage "visuel" et culturel. je vous invite vivement à lire ceci : https://lnkd.in/dKnwWHGP