Cinq portraits, cinq voix. Non pour ériger des modèles, mais pour élargir notre regard sur la tech. Avec Women’s Vision, il s’agit moins de célébrer que d’écouter. Accueillir les voix discrètes, les chemins sinueux. Et reconnaître d’autres façons d’habiter la tech.
Cinq portraits, cinq voix. Non pour ériger des modèles, mais pour élargir notre regard sur la tech. Avec Women’s Vision, il s’agit moins de célébrer que d’écouter. Accueillir les voix discrètes, les chemins sinueux. Et reconnaître d’autres façons d’habiter la tech.
Le pilotage des coûts cloud est confronté à une difficulté persistante : l’hétérogénéité des données fournies par les cloud providers. Nom des métriques, logique de ventilation, latence des exports, structure des remises… Rien n’est véritablement aligné.
L'IA générative (Generative AI) est un type d'intelligence artificielle qui se concentre sur la génération de nouvelles données similaires à une entrée donnée. Des applications de génération d’images comme Dall-E 2, Stable Diffusion et Midjourney, ou de génération de texte ou de code comme GPT / ChatGPT ou encore GitHub CoPilot ou AWS Code Whisperer, ont très rapidement mis ces capacités sur le devant de la scène.
Une des techniques clés utilisées en IA générative est l'utilisation de réseaux génératifs adverses (generative adversarial networks / GAN), qui se composent de deux composants : un générateur et un discriminateur. Le générateur produit des données synthétiques basées sur l'entrée, tandis que le discriminateur tente de déterminer si les données sont réelles ou fausses. Cette compétition entre les deux réseaux permet à l'IA de générer des données de plus en plus similaires à l'entrée.
Les auto-encodeurs à variation (Variational autoencoders / VAE) sont une autre technique importante utilisée en IA générative. Ces algorithmes se composent de deux éléments : un encodeur, qui comprime les données d'entrée en une représentation à dimension inférieure, et un décodeur, qui prend cette représentation et génère de nouvelles données similaires à l'entrée.
Les transformateurs (transformers) sont une troisième technique importante en IA générative. Ces algorithmes utilisent un mécanisme dit d'attention pour mesurer et prédire l'importance des différentes parties des données d'entrée. Les transformers sont à la base des progrès faits récemment dans le domaine du traitement automatique du texte (Le T de BERT / GPT).
L'IA générative est un domaine en évolution rapide qui suscite à juste titre énormément d’intérêt en raison de ses applications potentielles dans des domaines tels que l'augmentation des données, la génération d'images et le traitement du langage naturel. Cette technologie a de nombreuses applications potentielles, typiquement :
Ce ne sont que quelques exemples des nombreuses applications potentielles de l'IA générative dans différents domaines. On voit d’ailleurs fleurir de nombreux projets d’apps ou de start-up. À mesure que la technologie continue d'évoluer, il est probable que de nouvelles utilisations innovantes seront découvertes.
Aude Calais
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Cinq portraits, cinq voix. Non pour ériger des modèles, mais pour élargir notre regard sur la tech. Avec Women’s Vision, il s’agit moins de célébrer que d’écouter. Accueillir les voix discrètes, les chemins sinueux. Et reconnaître d’autres façons d’habiter la tech.
Cinq portraits, cinq voix. Non pour ériger des modèles, mais pour élargir notre regard sur la tech. Avec Women’s Vision, il s’agit moins de célébrer que d’écouter. Accueillir les voix discrètes, les chemins sinueux. Et reconnaître d’autres façons d’habiter la tech.
Le SI en 2030 sera agentique, c'est une certitude. La question maintenant est de prévoir au mieux comment cela va s'agencer et comment préparer au mieux son SI pour accueillir les agents IA.
Cinq portraits, cinq voix. Non pour ériger des modèles, mais pour élargir notre regard sur la tech. Avec Women’s Vision, il s’agit moins de célébrer que d’écouter. Accueillir les voix discrètes, les chemins sinueux. Et reconnaître d’autres façons d’habiter la tech.
