Post de Inès A.

Découvrez les nuances de l'IA : de l'apprentissage automatique au deep learning, jusqu'aux modèles génératifs qui façonnent l'avenir du traitement de texte, d'image et de son. 🧠💡 #IntelligenceArtificielle #MachineLearning #DeepLearning Plongez dans l'univers des technologies IA génératives et comprenez comment elles transforment la création de contenu multimédia sans remplacer les outils analytiques en entreprise. 🖼️🤖 #IAGénérative #InnovationTech 👉 https://bit.ly/49uoHM6

Un article passionnant de Gaétan RAOUL sur les nuances cruciales entre l'IA, le machine learning, le deep learning et l'IA générative. L'IA générative, fruit du deep learning, ouvre des perspectives révolutionnaires dans la création de contenus originaux tels que texte, images et sons. Les distinctions entre ces technologies sont essentielles pour comprendre leur impact sur notre manière de travailler et d'innover. L'intelligence artificielle, sous forme de l'IA générative, n'est pas une simple extension des méthodes traditionnelles, mais une évolution majeure. Les modèles de langage à grande échelle, comme GPT-4, nous permettent de transcender les limites précédentes et de générer du texte avec une créativité surprenante. Merci au Mag It pour cet éclairage précis sur les différentes catégories de modèles génératifs, des grands modèles de langage aux modèles multimodaux. Ces distinctions sont cruciales pour saisir le potentiel révolutionnaire de l'IA générative. https://lnkd.in/e4BY9CzP #IAGénérative #DeepLearning #Innovation #IA

Vu que [ Intelligence Artificielle = Deep Learning ] dans l’esprit du plus grand nombre, je vais changer de termes pour décrire ANGELIA afin de lever toute ambiguïté, car elle ne repose pas sur du Deep Learning. Je continue d’utiliser l’acronyme IA néanmoins, car je suis chercheur dans ce domaine depuis le début des années 80 🤪 Toutefois, dans le cas d’ANGELIA, cela signifie plutôt « Intelligence Algorithmique »(Algorithmic Intelligence) : * une IA hybride et émotionnelle, * une IA conçue pour fonctionner en duo avec un humain, * une IA codée sous la forme d’algorithmes bioinspirés aux comportements émergents, * une IA qui n’utilise pas de grands volumes d’entraînement, mais des petits corpus sélectionnés dans des œuvres de compositeurs du domaine public, * une IA qui est explicable, * une IA qui n’est pas énergivore. #electronicmusic #intelligenceartificielle #algorithmicintelligence

Les différences entre AI vs ML vs DL: L'Intelligence Artificielle (AI) est un domaine interdisciplinaire qui vise à créer des machines capables d'imiter ou de simuler l'intelligence humaine. L'AI englobe diverses méthodes et techniques, y compris le ML et le DL, ainsi que d'autres approches telles que les systèmes experts et la logique floue. L'Apprentissage Automatique (ML) est une branche de l'AI qui se concentre sur la conception et le développement de systèmes capables d'apprendre à partir de données, sans être explicitement programmés. Les algorithmes de ML permettent aux machines de reconnaître des schémas, de prendre des décisions et de faire des prédictions en se basant sur les informations disponibles. L'Apprentissage Profond (DL) est une sous-catégorie de l'apprentissage automatique qui se concentre sur les réseaux de neurones artificiels profonds. Ces réseaux sont capables d'apprendre à partir de grandes quantités de données non structurées, en utilisant des architectures profondes avec de multiples couches de neurones. #IntelligenceArtificielle #IA #MachineLearning #ApprentissageAutomatique #DeepLearning #ApprentissageProfond #DataScience #IAetML #MLetDL #IAetDL https://eaac.ma/ Khalil Kessa

🎂L’intelligence artificielle n’est peut etre pas aussi jeune que vous le pensiez …🎂 📆 1956 : La Conférence de Dartmouth marque le début de l'ère de l'IA, réunissant des experts pour discuter des possibilités de l'intelligence artificielle. 📆 1957 : Logic Theorist, développé par Allen Newell et Herbert Simon, prouve la capacité d'un programme informatique à résoudre un problème mathématique complexe. 📆 1965 : Perceptron, créé par Frank Rosenblatt, est un modèle simple d'apprentissage automatique utilisé pour la reconnaissance de formes, marquant une étape clé dans le machine learning. 📆 1970 : Eliza, un chatbot développé par Joseph Weizenbaum, simule une conversation humaine, jetant les bases de l'IA conversationnelle. 📆 1980 : DENDRAL, conçu par Edward Feigenbaum et Bruce Buchanan, identifie les structures chimiques des molécules, utilisant l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes réels. 📆 1990 : Deep Blue d'IBM bat le champion du monde d'échecs Garry Kasparov, prouvant que les ordinateurs peuvent surpasser les humains dans des tâches complexes. 📆 2000 : Watson d'IBM remporte le jeu télévisé Jeopardy!, démontrant l'efficacité de l'IA dans la compréhension et la réponse à des questions complexes. 📆 2010 : AlphaGo de DeepMind bat le champion du monde de Go Lee Sedol, un exploit majeur pour l'IA dans un jeu réputé difficile. 📆 2020 : GPT-3 d'OpenAI, un modèle de langage génératif, peut créer du texte, traduire des langues, et produire divers contenus créatifs. 📆 AUJOURD'HUI : L'IA conversationnelle est couramment utilisée dans les services clients et le divertissement, permettant aux ordinateurs de simuler des conversations humaines. L’intelligence artificielle souffle ses 68 bougies cette année, en 2024. Qui aurait cru que cette technologie, souvent perçue comme une révolution récente, avait déjà un long parcours derrière elle ? Et vous, aviez-vous vraiment imaginé qu'elle avait déjà traversé autant de décennies pour devenir ce qu'elle est aujourd'hui ? Le temps passe vite, et l'IA continue de nous surprendre.

🤖 IA générative : les 8 mots à connaître pour briller en société 👉 https://lnkd.in/e5uvuBe7 LLM, deep learning, machine learning, biais algorithmique quèsaco ? Ces termes fleurissent, laissant pantois candidats et salariés non initiés au vocabulaire de l'intelligence artificielle (IA) générative. Pour savoir décrypter au mieux ces nouveaux enjeux, mieux vaut s'armer de ce petit glossaire. 📚

« Oui Thomas, l'IA conversationnelle, on connaît... » ☝️ Mais savez-vous comment elle fonctionne ? D'abord, le robot intelligent traite les entrées (votre demande écrite ou orale) grâce aux technologies NLU ou ASR. Ensuite, il analyse votre remquête, puis génère une réponse via la Génération de Langage Naturel (NLG). Enfin, il utilise le machine learning pour s'améliorer en continu ! Notre article de blog (en commentaire) détaille le fonctionnement, les avantages et les inconvénients des robots vocaux intelligents. #machinelearning #ia #ai #bot #intelligenceartificielle

🔍 **Grande nouvelle : OpenAI dévoile GPT-4 !** 🔍 Hier, OpenAI, leader en intelligence artificielle, a annoncé la sortie de GPT-4, la dernière version de ChatGPT. Voici les points forts de cette mise à jour révolutionnaire : 🔹 **Vitesse et coût optimisés** : GPT-4 Turbo est deux fois plus rapide que GPT-4 et à moitié prix, bien qu'il soit initialement proposé gratuitement. 🔹 **Reconnaissance visuelle avancée** : Dirigez la caméra de votre téléphone vers ce qui vous entoure et GPT-4 identifiera avec précision les objets et les scènes, répondant à vos questions à leur sujet. 🔹 **Réponses en temps réel** : La capacité de réponse visuelle et auditive est désormais quasi instantanée, avec une moyenne d'une seconde pour les réponses. 🔹 **Soutien aux personnes malvoyantes** : Grâce à l'application "Be My Eyes", GPT-4 aide les personnes aveugles ou malvoyantes dans leur quotidien en décrivant leur environnement via la caméra de leur téléphone. 🔹 **Traduction instantanée** : Traduisez en temps réel des textes ou des conversations, permettant des échanges fluides dans différentes langues. 🔹 **Interaction plus humaine** : GPT-4 améliore son langage et ses expressions, rendant les interactions plus amicales, même avec les animaux ! 🔹 **Modulation vocale** : Personnalisez la voix de GPT-4 selon vos préférences – douce, grave, robotique, narrative, etc. 🔹 **Disponibilité multiplateforme** : Utilisez GPT-4 sur votre téléphone, desktop ou laptop pour une assistance continue et synchronisée. 🔹 **Aide à la préparation d'entretiens** : Obtenez de l'aide pour préparer et réussir vos entretiens d'embauche. 🔹 **Support éducatif en mathématiques** : GPT-4 explique et résout des problèmes mathématiques, renforçant l'IA dans l'éducation. 🔹 **Dialogue inter-IA** : GPT-4 peut converser avec d'autres agents IA pour explorer des idées et des analyses, ouvrant de nouvelles perspectives. OpenAI continue de repousser les limites de ce que l'IA peut accomplir, et cette mise à jour promet des avancées significatives dans notre interaction avec la technologie. #IntelligenceArtificielle #OpenAI #Technologie

Tout comprendre à l'IA en seulement 10 définitions Dix mots pour comprendre l'intelligence artificielle, d'algorithme à réseau de neurones. https://buff.ly/3WRV0Sf #AI #IA #Glossaire

[#IA...ction]   Explorer les Fondements de l'Intelligence Artificielle : Concepts Clés à Découvrir   Plongeons dans le monde captivant de l'intelligence artificielle (IA), où les machines apprennent, créent et interagissent de manière remarquablement similaire à l'esprit humain. Pour comprendre ces avancées, focalisons-nous sur des concepts essentiels : les Modèles de Fondation, les Intelligences Artificielles Génératives, et les Services d'IA.   Découvrez ces idées fondamentales où les algorithmes se transforment en créateurs et où les applications pratiques révolutionnent notre quotidien ! 🌐🤖 Ces explications simples visent à rendre la compréhension des différentes couches des IA accessible à tous, tout en s'appuyant sur des sources scientifiques fiables pour garantir la précision et l'exactitude des informations. 🧠✨   1. Modèle de Fondation 🏗️:   Les modèles de fondation représentent la base des systèmes d'intelligence artificielle (IA). Ces modèles sont souvent des réseaux de neurones profonds qui sont entraînés sur d'énormes ensembles de données pour apprendre des schémas complexes. Ils constituent la "pierre angulaire" sur laquelle d'autres types d'IA sont construits. Ces modèles sont essentiels pour comprendre et traiter des données complexes, ce qui les rend polyvalents et adaptables à diverses tâches.   Référence : LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444. #DeepLearning #AI   2. IA Générative 🎨:   Les IA génératives sont capables de produire de nouveaux contenus autonomement. Ces systèmes utilisent des modèles génératifs tels que les GAN (Generative Adversarial Networks) pour créer des données, souvent des images, des textes ou des sons, qui ressemblent à celles existantes. Cela peut être utilisé pour la création artistique, la génération de texte créatif, et même la synthèse de médias réalistes.   Référence : Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., ... & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. In Advances in neural information processing systems (pp. 2672-2680). #GAN #GenerativeAI   3. Services d'IA 🤖:   Les services d'IA sont des applications pratiques intégrant des fonctionnalités d'IA dans des domaines spécifiques. Par exemple, les chatbots conversationnels, la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur sont des services d'IA. Ces systèmes exploitent souvent des modèles de fondation pour fournir des solutions concrètes et faciles à utiliser dans des applications du quotidien.   Référence : Géron, A. (2019). Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. O'Reilly Media. #MachineLearning #AIServices   Post écrit en partenariat avec ChatGPT... #IA #Comprendre #Grassebiotech #Paysdegrasse