À l’ère des modèles de langage à grande échelle (LLMs), comme GPT-3 et BERT, les avancées en traitement du langage naturel (NLP) sont indéniables. Cependant, ces innovations s’accompagnent d’un coût environnemental souvent sous-estimé. Dans cet article, nous allons explorer l’empreinte carbone ainsi que les autres impacts environnementaux des LLMs, tout en proposant des solutions pour…
Mois : juillet 2025
FedSWA : Améliorer la Généralisation dans l’Apprentissage Fédéré avec des Données Hétérogènes
Avec l’essor de l’intelligence artificielle, l’apprentissage fédéré (FL) s’impose comme une solution prometteuse pour entraîner des modèles en préservant la confidentialité des données. Cette technique est particulièrement adaptée à des environnements où les données sont réparties de manière hétérogène, mais elle pose des défis en matière de généralisation. Une étude récente introduit un nouvel algorithme,…
L’IA Axée sur la Politique : Vers une Innovation Responsable dans les Dataspaces
À mesure que les espaces de données (dataspaces) assistés par l’intelligence artificielle se développent, ils jouent un rôle essentiel dans le partage des données et l’analyse collaborative. Toutefois, assurer la protection de la vie privée, le respect des politiques et la performance de ces systèmes reste un défi majeur. Cet article se penche sur des…
Améliorer la Prédiction des Tarifs de Taxi : Une Étude Comparée des Modèles d’IA
Dans les systèmes de mobilité urbaine et les applications de transport à la demande, la prédiction précise des tarifs de taxi est essentielle. Avec l’essor des plateformes de covoiturage, garantir la fluidité de ce service est une priorité. Une récente étude a comparé plusieurs modèles d’intelligence artificielle pour améliorer ces prévisions dans des conditions réelles,…
VLQA : Une Révolution dans le Traitement Juridique pour les Langues à Ressources Limitées
L’émergence des modèles de langage de grande taille (LLMs) a profondément transformé plusieurs domaines, et le secteur juridique ne fait pas exception. Alors que l’intelligence artificielle (IA) et le traitement du langage naturel (NLP) promettent d’automatiser de nombreuses tâches, il demeure évident que de nombreux défis subsistent, notamment pour les langues à ressources limitées comme…
NIRS : Une Ontologie au Service du Soutien Respiratoire Non Invasif en Soins Aigus
Dans le domaine des soins de santé, la prise en charge des patients insuffisants respiratoires constitue un défi majeur, notamment en soins aigus. L’émergence de l’ontologie NIRS (Non Invasive Respiratory Support) représente une avancée significative pour la représentation des connaissances cliniques liées à cette thématique. En intégrant des concepts cliniques et des relations spécifiques, cette…
Révolutionner les Systèmes de Recommandation avec des Modèles de Langage Avancés
Dans un monde où l’intelligence artificielle (IA) redéfinit les normes de personnalisation, les systèmes de recommandation jouent un rôle central dans notre expérience utilisateur. Ces systèmes, qui suggèrent des produits ou des contenus en fonction des préférences individuelles, bénéficient des progrès récents réalisés par les modèles de langage, notamment grâce à l’émergence de modèles larges,…
CLASP : Révolutionner la Manipulation des Vêtements par les Robots
La manipulation des vêtements par des robots est une compétence essentielle pour les services à domicile, allant du pliage des vêtements à leur suspension. Malgré les avancées techniques, la plupart des méthodes existantes se révèlent limitées par leur spécialisation à des tâches ou types de vêtements particuliers. L’innovation CLASP (CLothes mAnipulation with Semantic keyPoints) répond…
L’Avenir de l’IA dans la Robotique : Vers une Intégration Harmonisée
La révolution de l’intelligence artificielle a transformé de nombreux secteurs, et la robotique ne fait pas exception. Les avancées rapides dans des domaines tels que l’apprentissage profond et les modèles de langage de grande taille promettent de surmonter les obstacles classiques qui entravent l’intégration des robots dans notre vie quotidienne. Cependant, les défis relatifs à…
Dimer-Enhanced Optimization : Une Nouvelle Aube pour l’Optimisation des Réseaux de Neurones
Dans le domaine du machine learning, l’optimisation des réseaux de neurones représente un axe de recherche essentiel. L’un des défis majeurs réside dans la navigation à travers des paysages de perte complexes, où les points de selle et les régions planes rendent l’entraînement des modèles particulièrement délicat. La méthode Dimer, inspirée des simulations de dynamique…