L'apprentissage par renforcement à partir du retour humain (RLHF) est une technique d'apprentissage automatique qui intègre l'avis humain pour guider le processus d'entraînement des algorithmes d'apprentissage par renforcement. Contrairement à l'apprentissage par renforcement traditionnel, qui repose uniquement sur des signaux de récompense prédéfinis, le RLHF exploite les jugements humains pour façonner et affiner le comportement des modèles d'IA. Cette approche garantit que l'IA s'aligne davantage sur les valeurs et préférences humaines, ce qui la rend particulièrement utile dans les tâches complexes et subjectives.
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Découvrez comment les ateliers sur l'IA générative offrent un apprentissage pratique, comblent les lacunes de compétences essentielles et préparent les professionnels et les organisations au futur du travail dans un monde piloté par l'IA.
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Découvrez les façons surprenantes dont les gens utilisent l’IA en 2025 : de la thérapie et l’organisation de la vie à la recherche de sens, l’IA passe d’un outil de productivité à un partenaire personnel et émotionnel.
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Découvrez l’importance et les applications de l’Humain dans la Boucle (HITL) dans les chatbots IA, où l’expertise humaine améliore les systèmes d’IA pour une meilleure précision, un respect de l’éthique et une satisfaction utilisateur accrue dans divers secteurs.
vzeman
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DALL-E est une série de modèles de génération d’images à partir de texte développés par OpenAI, utilisant l’apprentissage profond pour créer des images numériques à partir de descriptions textuelles. Découvrez son histoire, ses applications dans l’art, le marketing, l’éducation, ainsi que les enjeux éthiques.
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DataRobot est une plateforme d’IA complète qui simplifie la création, le déploiement et la gestion des modèles d’apprentissage automatique, rendant l’IA prédictive et générative accessible aux utilisateurs de tous niveaux techniques.
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Stable Diffusion est un modèle avancé de génération d’images à partir de texte qui utilise l’apprentissage profond pour produire des images photoréalistes de haute qualité à partir de descriptions textuelles. En tant que modèle de diffusion latente, il représente une avancée majeure dans l’IA générative, combinant efficacement les modèles de diffusion et l’apprentissage automatique pour générer des images correspondant étroitement aux invites fournies.
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L'effondrement du modèle est un phénomène en intelligence artificielle où un modèle entraîné se dégrade au fil du temps, particulièrement lorsqu'il dépend de données synthétiques ou générées par l'IA. Cela entraîne une réduction de la diversité des sorties, des réponses sécurisées et une capacité diminuée à produire du contenu créatif ou original.
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Découvrez les principales différences entre la génération augmentée par récupération (RAG) et la génération augmentée par cache (CAG) en IA. Apprenez comment RAG récupère dynamiquement des informations en temps réel pour des réponses adaptables et précises, tandis que CAG utilise des données pré-cachées pour des résultats rapides et cohérents. Découvrez quelle approche convient à votre projet et explorez des cas d'utilisation pratiques, les avantages et les limites de chaque méthode.
vzeman
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L'IA générative désigne une catégorie d'algorithmes d'intelligence artificielle capables de générer de nouveaux contenus, tels que du texte, des images, de la musique, du code et des vidéos. Contrairement à l'IA traditionnelle, l'IA générative produit des résultats originaux à partir des données sur lesquelles elle a été entraînée, permettant créativité et automatisation dans de nombreux secteurs.
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L'ingénierie de prompt est la pratique qui consiste à concevoir et affiner les entrées pour les modèles d'IA générative afin de produire des résultats optimaux. Cela implique de rédiger des prompts précis et efficaces qui guident l'IA pour générer du texte, des images ou d'autres formes de contenu répondant à des exigences spécifiques.
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Découvrez la loi européenne sur l’IA, la première réglementation complète au monde dédiée à l’intelligence artificielle. Apprenez comment elle classe les systèmes d’IA par niveau de risque, établit une gouvernance et définit des normes mondiales pour une IA éthique, transparente et digne de confiance.
vzeman
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LangChain est un framework open source pour développer des applications alimentées par des Large Language Models (LLM), facilitant l'intégration de puissants LLM tels que GPT-3.5 et GPT-4 d’OpenAI avec des sources de données externes pour des applications avancées de traitement du langage naturel (NLP).
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Maîtrisez l’art du prompt dans les modèles Stable Diffusion pour créer des images IA de haute qualité. Apprenez à formuler des prompts efficaces avec des éléments clés comme le sujet, le style et la résolution. Découvrez des techniques telles que la construction itérative, les prompts négatifs et le mélange de mots-clés pour obtenir des résultats optimaux.
vzeman
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Le Modèle Flux AI de Black Forest Labs est un système avancé de génération d'images à partir de texte qui convertit des instructions en langage naturel en images hautement détaillées et photoréalistes grâce à des algorithmes sophistiqués d'apprentissage automatique.
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Découvrez le saut d’OpenAI dans le matériel IA grâce à l’acquisition de io, la société de Jony Ive, pour 6,5 milliards de dollars, ouvrant la voie à des appareils génératifs innovants, sans écran, qui allient design d’exception et expériences intelligentes et personnalisées.
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L’optimisation des moteurs génératifs (GEO) est la stratégie qui consiste à optimiser le contenu pour les plateformes d’IA comme ChatGPT et Bard, afin d’assurer la visibilité et une représentation précise dans les réponses générées par l’IA.
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Un prompt négatif en IA est une consigne qui indique aux modèles ce qu'il ne faut pas inclure dans leur production générée. Contrairement aux prompts traditionnels qui orientent la création de contenu, les prompts négatifs précisent les éléments, styles ou caractéristiques à éviter, affinant ainsi les résultats et assurant une correspondance avec les préférences de l'utilisateur, notamment dans les modèles génératifs comme Stable Diffusion et Midjourney.
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La recherche d'information exploite l'IA, le traitement du langage naturel (NLP) et l'apprentissage automatique pour récupérer efficacement et précisément les données correspondant aux besoins des utilisateurs. Fondamentale pour les moteurs de recherche web, les bibliothèques numériques et les solutions d'entreprise, la RI relève des défis tels que l'ambiguïté, le biais algorithmique et l'évolutivité, avec des tendances futures axées sur l'IA générative et le deep learning.
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Un réseau antagoniste génératif (GAN) est un cadre d'apprentissage automatique composé de deux réseaux neuronaux — un générateur et un discriminateur — qui s'affrontent pour générer des données impossibles à distinguer des données réelles. Introduit par Ian Goodfellow en 2014, les GAN sont largement utilisés pour la génération d'images, l'augmentation de données, la détection d'anomalies, et bien plus encore.
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Les taux d'adoption de l'IA indiquent le pourcentage d'organisations ayant intégré l'intelligence artificielle dans leurs opérations. Ces taux varient selon les secteurs, les régions et la taille des entreprises, reflétant la diversité des applications et des impacts de la technologie IA. Selon l'enquête McKinsey de 2024, l'adoption de l'IA a grimpé à 72 %, avec des contributions significatives de l'IA générative.
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Les tendances de la technologie IA englobent les avancées actuelles et émergentes en intelligence artificielle, y compris l'apprentissage automatique, les grands modèles de langage, les capacités multimodales et l'IA générative, qui façonnent les industries et influencent les développements technologiques futurs.
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Découvrez les dernières tendances du financement de l'IA en 2024, y compris la hausse des investissements, la domination des géants technologiques, la croissance de l'IA générative et l'impact des startups. Apprenez-en plus sur les principaux accords, les investissements sectoriels et les défis qui façonnent le paysage de l'investissement dans l'IA.
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Découvrez Wan 2.1, le modèle open source de génération vidéo par IA d’Alibaba. Comprenez son fonctionnement, explorez ses fonctionnalités puissantes et suivez notre guide pas à pas pour l’exécuter localement sur votre propre GPU.
akahani
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Découvrez les informations de base sur Writesonic. Un aperçu rapide des principales fonctionnalités, avantages et inconvénients, ainsi que des alternatives.
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