L’intelligence artificielle (IA) révolutionne le secteur financier, y compris le financement de la construction, malgré un dilemme de données. L’IA excelle dans la gestion de vastes ensembles de données, mais le financement de la construction présente peu de cas, bien que financièrement significatifs. Les banques peuvent néanmoins tirer parti de modèles IA pré-entraînés pour anticiper les risques financiers et prendre de meilleures décisions. Les avantages sont multiples: efficacité, réduction des coûts, conformité légale simplifiée, détection de fraudes et gestion améliorée des risques financiers. L’IA permet aux banques de naviguer dans les incertitudes économiques et les risques de défaut de paiement. Son adoption améliore les services bancaires et offre une vision plus claire des projets de construction. L’IA transforme le secteur, permettant aux banques de se concentrer sur l’innovation et d’affronter les défis du marché avec confiance.
Latte3D est une innovation majeure de NVIDIA dans la modélisation 3D guidée par l’IA, permettant de transformer des instructions écrites en représentations 3D saisissantes en temps réel. Cette percée va faciliter la création de contenu 3D dans divers domaines comme le jeu vidéo, la publicité, l’architecture et l’ingénierie. La technologie derrière Latte3D repose sur des algorithmes d’apprentissage profond et d’auto-apprentissage, lui permettant de générer des visualisations 3D réalistes pour différents types de sujets. Pour bénéficier pleinement de Latte3D, un matériel informatique puissant, dont une carte graphique NVIDIA RTX A6000, est nécessaire. Ce développement devrait démocratiser davantage la modélisation 3D, autorisant ainsi un accès plus large aux créateurs et concepteurs.
L’Union européenne vient d’adopter une réglementation inédite sur l’intelligence artificielle (IA), reconnaissant son impact profond sur la société. Ce vote historique intervient alors que l’IA, de ChatGPT à la surveillance algorithmique, influence nos vies et les enjeux géopolitiques mondiaux. La législation européenne vise un équilibre délicat entre encouragement de l’innovation et protection des droits et libertés des citoyens. Elle distingue l’IA à usage général de l’IA à “haut risque”, cette dernière faisant l’objet d’une surveillance accrue. Les points clés incluent la transparence, le respect des droits et l’interdiction de pratiques invasives. Le vote est salué comme une protection des droits et de la sécurité des données, mais certains souhaitent une législation plus ambitieuse. L’Europe devient un leader mondial dans la régulation de l’IA, et les prochaines étapes seront cruciales pour concrétiser cette ambition. L’enjeu est de tirer parti de l’IA tout en protégeant les valeurs fondamentales de l’UE, alors que cette technologie continue de façonner notre avenir et de soulever des questions éthiques complexes.
Un rapport commandé par le gouvernement français souligne le potentiel de la France en matière d’IA mais also identifies les obstacles à surmonter pour exceller. Atteindre l’excellence nécessitera un investissement financier important, avec une augmentation recommandée de trois fois les investissements actuels dans le secteur. Six priorités sont mises en avant, dont la sensibilisation, la formation et l’innovation. L’IA touchera divers domaines comme l’emploi, la créativité artistique, l’environnement et la politique mondiale. La France devra adapter ses structures existantes et adopter pleinement les changements apportés par l’IA pour relever les défis actuels.
Le Retrieval-Augmented Generation (RAG) est une innovation technologique hybride qui combine une couche de récupération et une couche de génération de texte enrichi, permettant à un assistant d’extraire des informations pertinentes d’une base de connaissances et de les embellir. Cela améliore les performances des assistants virtuels dans divers domaines, tels que le marketing, l’analyse prédictive, la cybersécurité, et l’automatisation des services clients. Le processus RAG comporte 4 étapes: prétraitement des documents, vectorisation, comparaison, et génération de la réponse. La vectorisation préalable des documents augmente les performances globales, diminue les frais liés aux ressources machines, et affecte le tarif du service. Des bases de connaissances variées peuvent être construites à l’aide de divers moyens, dont la reconnaissance optique de caractères, l’apprentissage automatique, et le reinforcement learning. Une gestion rigoureuse des droits d’accès et des coûts est vitale, tout comme l’utilisation habile des chaînes de prompts pour minimiser le taux d’hallucination du modèle linguistique.
Luc Julia, expert en IA, minimise l’impact de ChatGPT et de l’IA générative, les voyant comme une continuation du Machine Learning et Deep Learning. Malgré leur potentiel limité, il admet que les “prompts” peuvent maximiser leurs performances. Bien que populaire, l’IA générative fait face à des problèmes de précision et de fiabilité. Pour y remédier, Julia propose d’augmenter la spécificité des données et d’opter pour une approche mixte alliant statistiques et logique. Les enjeux environnementaux de ces technologies sont aussi soulevés, incitant à envisager des alternatives moins gourmandes en ressources.
Pour bientôt ses 40 ans, Pictionary, célèbre jeu de dessin, compte plus de 70 millions d’adeptes dans plus de 80 pays. Mattel introduit désormais l’IA dans ce jeu traditionnel, transformant ainsi les parties en un affrontement artistico-ludique avec un dispositif numérique. L’IA, présente sous forme d’application accessible via un code QR, tente de deviner vos esquisses. Si elle y parvient, vous avancez sur le parcours ; sinon, vous reculez. Ce mariage homme-machine crée une symbiose intriguante, bien que perfectible, offrant une expérience interactive et divertissante. Toutefois, certains regrettent les performances limitées de l’IA, incapable de rivaliser avec leur talent artistique.
La Chine connaît des retards dans l’adoption des grandes langues modèles (LLM), un type d’intelligence artificielle générative, en raison de restrictions sur les imports de matériel informatique américain. Les GPU NVIDIA, nécessaires au fonctionnement des LLM, sont rares et convoités en Chine, entraînant une forte demande et des prix élevés. Alors que la Chine accuse un retard important en termes d’investissement dans l’IA générative, des signes montrent que le pays pourrait devenir un leader potentiel grâce à des partenariats stratégiques et des levées de fonds locaux. Toutefois, des obstacles persistent, comme la qualité des données utilisées pour former les LLM et les restrictions gouvernementales. Il est crucial de suivre de près les progrès de la Chine dans ce domaine en raison de ses implications pour la société civile, l’économie et l’équilibre géopolitique mondial.
L’article discute de l’impact de l’IA sur notre société, mentionnant spécifiquement l’interruption temporaire de Google’s “Gemini” lors des discussions entourant les élections politiques. Ce cas soulève des questions concernant la réglementation nécessaire face à l’expansion rapide de l’IA, dominée par peu d’acteurs ayant un pouvoir médiatique, économique, technologique et politique important. En raison du coût élevé, seulement quelques intelligences artificielles sophistiquées seront réalisées, augmentant leur valeur et le besoin urgent de cadres réglementaires appropriés. Les choix des leaders de l’industrie technologique influenceront grandement notre compréhension collective du monde, mettant en évidence l’importance de la promotion d’une culture de transparence, de responsabilité et de collaboration entre toutes les parties prenantes.
L’intelligence artificielle (IA) connaît une expansion rapide, transformant notre vie digitale. Cependant, la question de savoir si elle dépassera un jour l’intelligence humaine fait débat. Des personnalités tech comme Elon Musk et Yann LeCun ont des avis opposés: Musk prédit qu’une IA surpassera l’humain en 2024, tandis que LeCun doute d’une telle éventualité avant 2029. Les limitations technologiques actuelles, notamment dans la conduite autonome, rendent peu probable une telle performance d’ici 2024. De plus, l’apprentissage humain reste difficile à répliquer pour les machines. Au-delà des spéculations, il faut considérer les implications morales, légales et philosophiques d’une IA supérieure à l’intelligence humaine. Plutôt que de disputer, il convient de promouvoir une collaboration entre scientifiques, philosophes, politiciens et citoyens pour assurer un avenir harmonieux entre hommes et machines.
