Intelligence artificielle & machine learning
Apprentissage automatique, réseaux de neurones, modèles de langage : comment les machines apprennent à reconnaître, prédire et générer.
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Une sélection pour comprendre le sujet, ses chiffres et ses enjeux concrets.
Machine learning, deep learning : quelles différences ?
Les termes "intelligence artificielle", "machine learning" et "deep learning" sont souvent employés indifféremment, alors qu'ils désignent des réalités techniques emboîtées, du plus général au plus spécifique.Une hiérarchie de…
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Modèles de langage : comment un texte devient une réponse
Les modèles de langage comme ceux utilisés dans les assistants conversationnels génèrent du texte en prédisant, mot après mot, la suite la plus probable d'une séquence, sur la…
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Biais algorithmique : pourquoi une IA peut se tromper de façon injuste
Un système d'intelligence artificielle entraîné sur des données historiques peut reproduire, voire amplifier, des biais présents dans ces données — un enjeu central de l'IA responsable.D'où viennent ces…
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