La compréhension des protéines de liaison à l’ADN (DBPs) est cruciale pour l’étude des mécanismes biologiques et des maladies. En 2025, l’intelligence artificielle (IA) émerge comme un outil essentiel dans la prédiction de ces protéines, permettant de simplifier une tâche qui, auparavant, nécessitait des méthodes expérimentales longues et coûteuses. Cet article explore le potentiel du…

La reconnaissance des entités nommées (NER) est un domaine clé du traitement du langage naturel (NLP) qui utilise des modèles d’intelligence artificielle pour identifier et classer des informations spécifiques dans des textes. En 2025, de nouvelles approches innovantes, comme le CodeNER, émergent pour améliorer cette compréhension, en intégrant un système de prompt basé sur du…

L’intelligence artificielle évolue rapidement, et les dernières avancées en matière de robots humanoïdes illustrent cette tendance, notamment à travers les systèmes de perception multimodale. Ces développements sont cruciaux pour des applications variées, allant de la recherche scientifique à l’éducation, surtout en Afrique où les innovations technologiques commencent à prendre leur envol. Qu’est-ce que la perception…

L’intelligence artificielle (IA) transforme actuellement de nombreux domaines, dont la reconnaissance faciale, un secteur en pleine expansion, qui soulève des questions éthiques et techniques, particulièrement en Afrique. Alors que ces technologies promettent d’améliorer notre quotidien, elles présentent également des défis uniques, notamment en ce qui concerne la diversité et l’inclusion. Le Développement de la Reconnaissance…

La dépendance à la méthamphétamine représente un défi de santé publique majeur à l’échelle mondiale. Les approches traditionnelles d’évaluation des traitements, telles que la stimulation magnétique transcrânienne répétée (rTMS), reposent souvent sur des auto-évaluations subjectives qui peuvent engendrer des incertitudes. Face à cette problématique, une nouvelle méthode nommée NeuroCLIP se présente comme une avancée prometteuse…

Dans le domaine des modèles de langage, la nécessité d’aligner ces systèmes avec les préférences et les valeurs humaines est cruciale pour assurer des déploiements pratiques et fiables. Bien que les modèles de langage de grande taille (LLM) aient été préentraînés sur des ensembles de données variés, ils rencontrent souvent des défis face à l’alignement…

La conception de l’architecture des réseaux de neurones (NN) est cruciale pour déterminer leur performance. Toutefois, l’absence d’une fonction générale permettant de relier la structure du réseau à son efficacité rend souvent cette tâche spéculative et basée sur des essais. Dans cette dynamique, un modèle innovant nommé Architecture Suggesting Neural Network (ASNN) a vu le…

Les modèles visuels-linguistiques (VLM) révolutionnent le domaine de l’intelligence artificielle en intégrant des données visuelles, permettant ainsi un raisonnement multimodal enrichi. Cependant, cette intégration pose également des défis majeurs en termes de maintien de la qualité des données. La recherche a montré que des exemples d’entraînement soigneusement sélectionnés et représentatifs produisent souvent de meilleurs résultats…

La compréhension des documents longs, notamment ceux comportant des mises en page complexes, représente un défi majeur dans la recherche associée aux modèles visuels et linguistiques. Alors que les Modèles de Langage et de Vision (LVLM) brillent dans les tâches de compréhension de documents courts, leur efficacité diminue considérablement lorsqu’il s’agit de traiter des contextes…

Au cours des dernières années, l’apprentissage en ligne a gagné en popularité grâce à sa capacité d’adaptation pour traiter des données en flux et non stationnaires. Cette méthode d’apprentissage dynamique répond à un besoin croissant d’outils performants capable de s’ajuster aux variations des données en temps réel. Dans ce contexte, un nouveau kit d’outils, nommé…