La nécessité d’optimiser la circulation des agents dans divers environnements a pris une ampleur considérable, en particulier dans les secteurs logistiques et urbains. Le problème de planification multi-agent dynamique, ou Dynamic MAPF (D-MAPF), se profile comme une solution incontournable pour gérer efficacement les mouvements d’agents au sein d’un espace tout en minimisant les risques de…

La prévision des tendances à partir de données temporelles est un enjeu majeur pour de nombreux secteurs, notamment l’agriculture, la finance et la logistique. Une recherche récente introduit une méthode novatrice pour améliorer les prévisions des séries temporelles en intégrant des mécanismes adaptatifs et flexibles. Cet article examine cette nouvelle architecture basée sur des séries…

Avec l’explosion des données disponibles à l’échelle mondiale, l’intelligence artificielle (IA) et la science des données prennent une place prépondérante dans l’organisation et l’interprétation de ces informations. Parmi les innovations récentes, la Complétion des Graphes de Connaissances Multimodaux (MMKGC) se distingue par sa capacité à exploiter différents types de données pour enrichir notre compréhension du…

L’intelligence artificielle (IA) a connu une avancée majeure avec l’émergence de modèles multimodaux (MML), qui intègrent à la fois des données visuelles et linguistiques pour offrir des capacités de raisonnement robustes. Cependant, l’un des principaux défis reste la compression de ces modèles pour leur déploiement sur des dispositifs à faible puissance. Cet article explore comment…

Avec l’évolution rapide des technologies d’intelligence artificielle, les graphes de connaissances (GK) occupent une place centrale dans la manière dont nous stockons et récupérons des informations. Cependant, ces graphes sont souvent confrontés à des problèmes liés à l’obsolescence ou à l’inexactitude des données. Pour répondre à ces défis, une nouvelle approche appelée GraphDPO a été…

L’intelligence artificielle (IA) continue de manière indéniable sa progression, et avec elle, l’émergence de nouvelles architectures prometteuses. Parmi elles, MeLA (Metacognitive LLM-Driven Architecture) se distingue par sa capacité à transformer la manière dont les heuristiques sont conçues. Contrairement aux méthodes traditionnelles qui se concentrent sur le code heuristique, MeLA évolue grâce à des instructions évolutives…

À l’ère du numérique, la manière dont nous interagissons avec l’information évolue à une vitesse vertigineuse. Une évolution notable est celle des navigateurs web, qui intègrent de plus en plus l’intelligence artificielle (IA) pour améliorer l’expérience utilisateur. Désormais, il ne s’agit plus seulement de chercher des informations en cliquant sur des liens ; les navigateurs…

L’introduction d’agents d’intelligence artificielle (IA) alimentés par des modèles de langage à grande échelle (LLM) a révolutionné la façon dont nous exécutons des tâches complexes. Cependant, cette avancée soulève des questions cruciales sur la sécurité et la fiabilité de ces systèmes, en particulier lorsqu’ils sont confrontés à des environnements réels et des cybermenaces. Cet article…

La sécurité routière est un enjeu crucial dans de nombreux pays africains, où les accidents de la route provoquent chaque année un nombre alarmant de victimes. Pour améliorer la sécurité sur les routes, il est essentiel de prédire la gravité des accidents. C’est dans cette optique que le modèle STARN-GAT (Multi-Modal Spatio-Temporal Graph Attention Network)…