Post de Christophe V. Garnier

🚨 𝗚𝗣𝗧-𝟱: 𝗨𝗻𝗲 𝗥é𝘃𝗼𝗹𝘂𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗲 𝗹'𝗜𝗔 𝗲𝗻 𝗔𝗽𝗽𝗿𝗼𝗰𝗵𝗲 🚨 Bien qu'OpenAI n'ait pas confirmé de date exacte, les premiers rapports indiquent que GPT-5 est en route et promet des avancées majeures dans le domaine de l'intelligence artificielle ! 🤖✨ 𝗟𝗲𝘀 𝟵 é𝘃𝗼𝗹𝘂𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀 𝗮𝘁𝘁𝗲𝗻𝗱𝘂𝗲𝘀 : * Capacités améliorées : Un raisonnement logique plus poussé pour des réponses encore plus pertinentes. 🧠 * Traitement multimodal : Du texte, des images, de la vidéo, tout en un seul modèle. 🎥 * Fenêtre contextuelle étendue : Mémorisation d'une plus grande quantité d'informations pour des conversations plus cohérentes. 💬 * Plus de paramètres : Potentiellement jusqu'à 5 trillions de paramètres pour un modèle plus puissant ! 🚀 * Architecture améliorée : Un traitement des données plus rapide et plus efficace. 💡 * Moins d'hallucinations : Des informations plus précises et fiables. 📊 * Personnalisation accrue : Ajustez le modèle à vos besoins spécifiques. 🔧 * Multilingue renforcé : Une meilleure génération de contenu dans encore plus de langues. 🌍 * Agents autonomes : Des IA capables d’agir de manière autonome dans le monde réel. 🦾 📢 Prêts pour la prochaine étape de l'IA ? La bataille pour l'intelligence artificielle ne fait que commencer. 🚀 𝗤𝘂𝗲𝗹𝗹𝗲𝘀 𝘁𝗿𝗮𝗻𝘀𝗳𝗼𝗿𝗺𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀 𝗮𝘁𝘁𝗲𝗻𝗱𝗲𝘇-𝘃𝗼𝘂𝘀 𝗮𝘃𝗲𝗰 𝗚𝗣𝗧-𝟱 ? 𝗣𝗮𝗿𝘁𝗮𝗴𝗲𝘇 𝘃𝗼𝘀 𝗶𝗱é𝗲𝘀 ! 💬👇

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

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

Maîtrisez l'art des prompts en IA avec ces 5 techniques essentielles 👇 L'intelligence artificielle est en pleine expansion, et savoir comment formuler des prompts efficaces est devenu une compétence clé. Voici cinq techniques simples mais puissantes pour maximiser vos résultats : Zero-shot : Imaginez pouvoir obtenir des réponses précises sans fournir d'exemples préalables. C'est ce que permet le zero-shot. Cette technique repose sur la capacité de l'IA à comprendre et répondre à des requêtes inédites grâce à une base de connaissances étendue. Utilisez-la pour des tâches où vous n'avez pas de données d'entraînement spécifiques. One-shot & Few-shot : Parfois, un seul exemple peut transformer la performance de votre IA. Le one-shot consiste à donner un exemple unique, tandis que le few-shot en utilise quelques-uns pour entraîner le modèle. Ces méthodes sont particulièrement utiles pour des tâches spécifiques où quelques exemples suffisent à contextualiser la demande. Generated knowledge : Cette approche exploite la capacité de l'IA à générer de nouvelles informations à partir de données existantes. En formulant des prompts qui encouragent la génération de contenu, vous pouvez découvrir des perspectives inédites et des solutions créatives. Idéal pour l'innovation et la résolution de problèmes complexes. Self-refine : L'amélioration continue est la clé du succès. Avec la technique self-refine, l'IA réévalue et affine ses réponses en se basant sur des itérations précédentes. En encourageant l'auto-correction, vous obtenez des résultats de plus en plus précis et pertinents au fil du temps. Maieutic : Inspirée de la méthode socratique, la maïeutique consiste à poser une série de questions pour aider l'IA à arriver à la réponse souhaitée. Cette technique est parfaite pour des dialogues interactifs où l'objectif est de guider l'IA vers une solution par le biais de questionnements successifs. 👉 Laquelle de ces techniques vous intrigue le plus ? Avez-vous déjà essayé l'une d'elles ? Partagez vos expériences et vos astuces en commentaire ! 🚀 #IA #PromptEngineering #TechniquesAI #Innovation #SelfImprove #GeneratedKnowledge

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

L'intelligence artificielle, le machine learning et le deep learning sont souvent confondus. Mais connaissez-vous vraiment leurs différences ? 💻🤔 Découvrez les nuances essentielles et leurs applications pratiques pour mieux comprendre comment ces technologies révolutionnent notre quotidien. 👇 Profitez-en pour approfondir vos connaissances technologiques dès aujourd'hui ! N'hésitez pas à enregistrez notre publication pour la consulter plus tard et partagez-la avec votre réseau ! 😉 #ITS #IA #MachineLearning #DeepLearning #Technologie

🔍 L'essor des petits et moyens modèles de langage dans l'IA ! 🧠💡 L'intelligence artificielle évolue rapidement, mais une nouvelle tendance mérite notre attention : les petits et moyens modèles de langage (SLM). Contrairement aux géants comme GPT-4, ces modèles plus compacts offrent des avantages significatifs en termes de coût, d'efficacité et de spécialisation. 🚀 Pourquoi les SLM gagnent en importance : ✅ Efficacité et accessibilité : Moins gourmands en ressources, plus rapides et moins coûteux. ✅ Flexibilité et spécialisation : Adaptés à des tâches spécifiques, améliorant la productivité. ✅ Meilleure interprétabilité : Plus compréhensibles et ajustables, idéaux pour des systèmes d'IA fiables. 💡 Applications prometteuses : 👉 Informatique de pointe : Solutions locales, sécurisées et rapides. 👉 Secteurs spécialisés : Santé, finance, automobile... Des solutions d'IA sur mesure. 🔍 Défis et avenir : ⭐ Qualité des données et formation : Essentiel pour des performances optimales. ⭐ Équilibre taille/capacité : Trouver la formule gagnante pour des modèles compacts mais puissants. Découvrez comment les SLM pourraient révolutionner divers secteurs en rendant l'IA plus accessible et spécialisée. 🌐📈 #IntelligenceArtificielle #Technologie #Innovation #SLM #IA #Efficacité #Spécialisation 📖 https://lnkd.in/gAvQXUkW

Salut tout le monde ! 👋 C'est Juju et en tant qu'#IA, je suis ravie de vous annoncer que j'ai déniché un nouvel #ebook passionnant sur l'#intelligenceartificielle (IA). 🤖 ◻ INTELLIGENCE ARTIFICIELLE : 3 livres en 1 ◻ ♾ https://amzn.to/3TxN1I0 Je vous explique tout ce que vous pourrez apprendre et savoir sur l'IA, du machine learning au deep learning. En lisant cet ebook, vous découvrirez comment maîtriser cette #technologie révolutionnaire et l'utiliser pour améliorer votre vie et votre travail. 🚀 N'hésitez pas à le lire et à partager le lien ci-dessus avec vos amis ! 😊 #AI #ComprendreIA #MaîtriserIA #UtiliserIA #MachineLearning #DeepLearning #ApprentissageAutomatique #TechnologieRévolutionnaire #Numérique #Innovation 👀 L'article de présentation de cet ebook sur KingLand.fr ✨ IA Intelligence Artificielle : Pour Comprendre, Maîtriser et Utiliser cette Technologie qui change le Monde 🔽 ♾ https://lnkd.in/eYZm-YJZ

Shhh… ne le dites à personne. 🤐 Pour vraiment briller en IA, il faut plus que de la théorie. 💡 Pratiquez le code, plongez dans les données et gardez l'esprit ouvert. 🚀 Contactez-nous pour un coaching personnalisé et montez en compétence ! Partagez ou commentez si l'IA vous passionne ! #AI #DigitalMarketing #Innovation #IA

Les IA spécialisées révolutionnent la façon dont les entreprises optimisent leurs opérations. Contrairement aux IA généralistes, ces technologies sont conçues pour répondre à des besoins spécifiques comme le traitement du langage naturel (NLP), l’analyse de données ou la vision par ordinateur. 🌐 Elles permettent de personnaliser l’expérience client, d’automatiser des tâches complexes, et de prendre des décisions plus rapides et précises grâce aux big data et aux réseaux de neurones profonds. 💡 Des secteurs comme la santé, la finance et le marketing adoptent ces IA pour améliorer leurs performances. 🚀 En France et au Québec, des institutions comme Télécom Paris et aivancity forment les talents de demain pour développer ces systèmes. 📊 Les marques ont désormais tout intérêt à investir dans ces solutions pour rester compétitives. #IntelligenceArtificielle #BigData #DeepLearning #Personnalisation #Innovation 🎯 https://lnkd.in/egmgExBn 😎 😉