Les modèles de langage de grande taille (LLM) se sont rapidement affirmés comme des acteurs clés dans le développement d’assistants conversationnels intelligents. Cependant, malgré leurs performances impressionnantes dans divers tests, ces agents souffrent souvent d’un manque de compétences essentielles en conversation, notamment la capacité à demander des clarifications face à l’ambiguïté. Cet article examine une…

Les systèmes de recommandation jouent un rôle essentiel dans notre interaction quotidienne avec la technologie. Cependant, un défi majeur qu’ils rencontrent est la discontinuité temporelle des données, c’est-à-dire la variabilité entre les données historiques et celles qui sont en temps réel. Dans cet article, nous allons explorer le paradigme « Retrieval and Distill » qui propose une…

Alors que la demande pour des modèles de langage avancés augmente, la nécessité de trouver des solutions durables pour leur développement devient primordiale. Le modèle Juru, spécialisé à partir de sources juridiques brésiliennes de renom, illustre comment la spécialisation de domaine peut améliorer les performances des modèles tout en réduisant les coûts de préentraînement. Cet…

Avec l’essor de l’intelligence artificielle et des technologies de l’apprentissage automatique, l’adaptation de domaine est devenue une thématique cruciale. Elle permet aux modèles d’apprendre dans des contextes différents de ceux pour lesquels ils ont été initialement entraînés. Cependant, la plupart des approches traditionnelles d’adaptation de domaine nécessitent des données sources, ce qui crée une barrière…

L’intelligence artificielle (IA) a radicalement modifié notre approche de nombreux problèmes contemporains, allant de la vision par ordinateur à l’analyse de données. Cependant, un défi persistant demeure : l’évaluation des capacités d’énumération visuelle. Alors que certaines espèces animales semblent capables de juger rapidement le nombre d’objets dans un environnement visuel, les systèmes d’IA, même ceux…

Dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), l’estimation de la posture humaine en 3D est en pleine expansion et se révèle cruciale pour une multitude d’applications, allant de la réalité virtuelle à la surveillance de la santé. Cependant, bien que des méthodes basées sur les données aient réussi à progresser dans ce domaine, elles rencontrent…

L’intelligence artificielle (IA) continue de transformer les secteurs en Afrique, et l’apprentissage automatique, notamment à travers la modélisation d’agents, constitue un levier majeur d’innovation. Les systèmes multi-agents, qui doivent souvent collaborer ou rivaliser pour atteindre des objectifs divers, profitent largement d’approches modernes comme l’apprentissage contrastif. Cette méthode ouvre la voie à des politiques adaptatives pour…

Au cœur de l’évolution technologique, l’adaptation de domaine non supervisée (UDA) pour la classification des séries temporelles émerge comme une approche innovante pour traiter des données non étiquetées. Bien que cette méthode ait été largement explorée dans des domaines tels que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel, son application spécifique pour…

Dans le domaine de l’intelligence artificielle, les graphes de connaissances (Knowledge Graphs) sont cruciaux pour représenter des entités et leurs relations de manière géométrique. Cependant, les méthodes actuelles d’intégration des graphes de connaissances ont des limites quant à leur capacité à capturer des modèles d’inférence complexes. Le modèle RESHUFFLE émerge comme une alternative prometteuse, capable…