– L’histoire de l’IA, faite de cycles entre attentes démesurées et réelles avancées 20.08.26
- Plonger dans son histoire permet de mettre en perspective les avancées de l’IA, ses promesses et sa rhétorique. Déjà en 1970, Marvin Minsky, mathématicien, annonçait : « D’ici trois à huit ans, nous disposerons d’une machine dotée d’une intelligence générale équivalente à celle d’un être humain moyen. » Ça vous rappelle quelque chose ?
- L’« effet IA », expliqué par Rodney Brooks, un roboticien, dès 1987 : « Tant qu’on ne sait pas faire, c’est de l’IA. Dès qu’on sait faire, c’est du calcul. » Tiens, tiens.
- Sans oublier la « loi d’Amara », énoncée en 1978 : « Nous avons tendance à surestimer l’effet d’une technologie à court terme et à le sous-estimer à long terme. » Oups.
https://theconversation.com/lhistoire-de-lia-faite-de-cycles-entre-attentes-demesurees-et-reelles-avancees-285291
– Intelligence artificielle : « Le niveau de sophistication des modèles a augmenté bien au-delà de la capacité des humains » 2.08.26
Le piratage de plusieurs plateformes en ligne par une intelligence artificielle (IA) de l’entreprise OpenAI, à l’initiative de ChatGPT, a relancé le débat sur la régulation des usages de l’IA. Alors que cet incident a été qualifié de « sans précédent » par la compagnie californienne, Sébastien Gambs, professeur d’Informatique à l’université de Montréal et membre de l’observatoire Obvia sur les impacts sociétaux du numérique et de l’IA, estime qu’il est aujourd’hui nécessaire d’encadrer le développement pour éviter que l’humain ne se fasse totalement dépasser.
https://www.rfi.fr/fr/technologies/20260802-intelligence-artificielle-le-niveau-de-sophistication-des-mod%C3%A8les-a-augment%C3%A9-bien-au-del%C3%A0-de-la-capacit%C3%A9-des-humains
– Les algorithmes évolutifs, une piste pour rendre les IA plus sobres 18.05.26
Les systèmes d’IA sont souvent critiqués pour leur grande consommation énergétique — à tel point que l’on se demande quelle production électrique va alimenter les data centers dont la construction est prévue à travers le monde. Mais des systèmes d’intelligence artificielle plus sobres existent. Certains s’inspirent de la stratégie évolutionniste de la nature afin d’arriver à une solution la plus simple possible pour un problème donné.
https://theconversation.com/les-algorithmes-evolutifs-une-piste-pour-rendre-les-ia-plus-sobres-281088
– Les « world models », lorsque l’intelligence artificielle apprend à comprendre le monde 7.05.26
Les systèmes d’intelligence artificielle générative, qui parlent si bien, ne comprennent pas encore le monde. De nouvelles méthodes physiques ou statistiques comme les world models, ou « modèles de monde », permettraient de les doter d’une forme de sens commun, qui leur servirait à mieux simuler la réalité et de mieux interagir avec elle.
https://theconversation.com/les-world-models-lorsque-lintelligence-artificielle-apprend-a-comprendre-le-monde-281055
– Comment l’IA apprend le langage secret de l’ADN, et ce que la recherche y gagne 23.04.26
Plutôt que de produire des mots, le modèle d’intelligence artificielle Evo 2 est capable de prédire une base d’ADN en se fondant sur une séquence donnée. Lancé, il y a un peu plus d’un an, le modèle s’affine et permet aux scientifiques de mieux comprendre le langage de l’ADN. Sa puissance de calcul pose néanmoins des questions de ressources énergétiques.
https://theconversation.com/comment-lia-apprend-le-langage-secret-de-ladn-et-ce-que-la-recherche-y-gagne-278320
– IA : le piège d’un langage statistique qui ressemble au nôtre 15.04.26
L’intelligence artificielle générative, telle que ChatGPT et consorts, produit du texte cohérent sans perception, sans corps, sans vécu et sans conscience. Telle est la nouveauté radicale qu’il s’agit de penser.
https://theconversation.com/ia-le-piege-dun-langage-statistique-qui-ressemble-au-notre-276544
– Comprendre les « modèles de fondation », ces nouvelles infrastructures numériques à la base de nombreuses applications d’IA 14.04.26
La polyvalence des modèles de fondation les transforme en une nouvelle « infrastructure » numérique, au même titre que le cloud ou Internet. Au lieu de reconstruire un modèle d’IA spécifique à chaque projet, on peut se brancher directement sur des briques généralistes existantes. C’est un des secrets qui permet de développer des applications si sophistiquées et qui restent accessibles aux non-spécialistes.
https://theconversation.com/comprendre-les-modeles-de-fondation-ces-nouvelles-infrastructures-numeriques-a-la-base-de-nombreuses-applications-dia-277990
