L’angiographie par cohérence optique (OCT) est une technologie révolutionnaire dans le domaine de l’ophtalmologie, essentielle pour détecter des affections telles que le glaucome, la rétinopathie diabétique, et la dégénérescence maculaire liée à l’âge. Cependant, la segmentation manuelle des couches rétiniennes représente un véritable défi en raison de son caractère long et variable. Dans ce contexte,…

L’accident vasculaire cérébral (AVC) représente la deuxième cause de mortalité dans le monde, faisant environ 5,5 millions de victimes chaque année. La récurrence des AVC est un enjeu préoccupant, avec des taux de répétition variant entre 5 et 25 % durant la première année. Compte tenu d’un taux de mortalité particulièrement élevé de 40 %…

La prédiction des trajectoires piétonnes est un enjeu crucial pour le développement de la conduite autonome et de la robotique. Les approches actuelles basées sur des points ou des grilles présentent des limitations face à la complexité des mouvements humains, n’arrivant pas à équilibrer les détails locaux des actions avec les dépendances spatiotemporelles à long…

La collaboration entre les humains et l’intelligence artificielle est devenue une thématique centrale dans le développement des technologies d’aujourd’hui. Pour que les agents artificiels, comme les robots, interagissent efficacement avec les humains, ils doivent être en mesure de s’adapter à des actions physiques et aux contraintes de leur environnement. Le projet Moving Out vise à…

Le cancer du pancréas est l’une des formes de cancer les plus redoutables, affichant un pronostic souvent défavorable. La détection précoce est essentielle, et l’échographie endoscopique (EUS) joue un rôle crucial dans les diagnostics et les traitements, notamment à travers les biopsies ciblées. Cependant, la segmentation des tumeurs pancréatiques dans les images EUS représente un…

L’intelligence artificielle continue d’évoluer à un rythme rapide, et l’une de ses avancées les plus fascinantes réside dans les algorithmes d’apprentissage renforcé, en particulier pour les modèles de langage de grande envergure. Récemment, une nouvelle méthode, connue sous le nom de Group Sequence Policy Optimization (GSPO), a été développée pour améliorer l’efficacité du processus d’entraînement…

Le décodage des codes linéaires est une pierre angulaire dans le domaine des communications numériques et des systèmes informatiques. Grâce aux avancées récentes dans le domaine de l’intelligence artificielle, les techniques d’apprentissage par renforcement se distinguent comme une approche prometteuse pour optimiser cette tâche complexe. Un nouvel article présente une méthode novatrice de décodage basée…

Dans le domaine de l’intelligence artificielle, la segmentation d’images est une tâche vitale, particulièrement en ce qui concerne la reconnaissance et l’analyse des aliments. La capacité à identifier et à segmenter avec précision les différentes composantes d’une image alimentaire a des applications variées, allant de l’analyse nutritionnelle à l’automatisation des cuisines. Avec l’introduction de Swin-TUNA,…

La montée en puissance des données interconnectées a propulsé l’importance des graphes dans le domaine de l’intelligence artificielle. Le cadre PyG (PyTorch Geometric) s’est imposé comme une référence dans le secteur des réseaux de neurones graphes. Avec la sortie de PyG 2.0, ce cadre a franchi une nouvelle étape en améliorant sa scalabilité et ses…

La reconnaissance faciale est devenue une technologie indispensable dans de nombreux secteurs, allant de la sécurité publique aux systèmes de contrôle d’accès. Cependant, la fiabilité de ces systèmes dépend fortement de la qualité des images faciales utilisées. Les images de faible qualité, souvent dues à des flous de mouvement, un éclairage inadéquat, ou des variations…