🤖IActualités du 11 Février

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En moyenne, les déploiements de projets IA prennent moins de 8 mois. Les organisations réalisent la valeur en moins de 13 mois.

Source : Etude IDC

Mistral AI lance "Le Chat" : un assistant IA français sur mobile

La startup française Mistral AI a récemment annoncé le lancement de son assistant conversationnel, Le Chat, disponible sur les plateformes Android et iOS. Cette initiative vise à démocratiser l'accès aux technologies d'IA générative pour le grand public.

Le Chat est conçu pour offrir une expérience utilisateur intuitive, permettant aux utilisateurs d'interagir avec l'IA de manière naturelle et fluide. Grâce à des algorithmes avancés, l'application est capable de comprendre et de répondre à une variété de requêtes, allant de questions générales à des demandes plus spécifiques.

L'un des objectifs principaux de Mistral AI est de rendre l'IA générative plus accessible et compréhensible pour tous. En proposant Le Chat sur les deux principales plateformes mobiles, l'entreprise espère toucher un large public et encourager l'adoption de ces technologies innovantes.

Pour ceux qui souhaitent tester Le Chat, l'application est d'ores et déjà disponible en téléchargement gratuit sur le Google Play Store et l'AppStore. Mistral AI prévoit également des mises à jour régulières pour améliorer les fonctionnalités et l'expérience utilisateur, en se basant sur les retours des utilisateurs.

Cette initiative s'inscrit dans une tendance plus large visant à intégrer l'IA dans les applications quotidiennes, facilitant ainsi son utilisation par le grand public et contribuant à la démocratisation de la technologie.

Distillation des modèles : vers un bouleversement du paradigme de l’IA ?

Le lancement du modèle R1 par DeepSeek pourrait bien marquer un tournant dans l’industrie de l’IA. Il remet en question l’un des piliers du secteur : l’idée que des modèles massifs et coûteux sont nécessaires pour obtenir des performances de pointe.

Derrière cette transformation se cache une technique connue sous le nom de distillation des modèles. Son principe : utiliser un modèle IA de grande taille pour entraîner un modèle plus petit, qui apprend ainsi à reproduire ses performances à moindre coût.

Récemment, des chercheurs de Stanford et de l’Université du Michigan ont démontré l’efficacité de cette approche en distillant un modèle à partir de Google Gemini Thinking Experimental. Avec seulement 16 puces Nvidia H100 et 26 minutes d’entraînement, ils ont réussi à surpasser GPT-4o sur un benchmark de mathématiques avec une amélioration de 27 %. Coût total de l’opération : moins de 50 dollars.

L’efficacité de la distillation inquiète les géants de l’IA. OpenAI accuse DeepSeek d’avoir utilisé cette technique pour créer R1, et pour cause : si des modèles puissants peuvent être reproduits à bas coût, le modèle économique actuel basé sur des investissements massifs en infrastructures devient obsolète.

Ironie du sort, la distillation ne peut exister sans les modèles géants qu’elle cherche à remplacer. L’avenir de l’IA ne repose peut-être plus uniquement sur la course à l’échelle, mais sur des approches plus efficaces et accessibles.

OpenAI lance "Deep Research" pour ChatGPT : une IA pour des analyses approfondies

OpenAI vient de dévoiler "Deep Research", une nouvelle fonctionnalité de ChatGPT destinée à transformer la manière dont les professionnels et les consommateurs accèdent à l'information. Conçue pour aller au-delà des résumés succincts, cette IA permet d'effectuer des recherches approfondies en s'appuyant sur plusieurs sources, avec des citations et des références documentées.

D'abord accessible aux abonnés ChatGPT Pro, "Deep Research" cible des domaines variés tels que la finance, la science, les politiques publiques et l'ingénierie. Elle se prête aussi à des usages plus quotidiens, comme les recherches approfondies avant un achat important. OpenAI prévoit d'élargir l'accès à d'autres abonnements dans les mois à venir.

Propulsée par une version avancée du modèle de raisonnement o3, cette IA a été entraînée avec l'apprentissage par renforcement sur des tâches réelles. Elle fournit des analyses textuelles structurées et argumentées, bien que certaines limites persistent : erreurs occasionnelles, problèmes de formatage et difficultés à distinguer les sources les plus fiables.

Les premiers utilisateurs de "Deep Research" rapportent des résultats prometteurs
- Médecine : un scientifique biomédical a analysé des cas de cancer avec des rapports jugés "impeccables, dignes d'un spécialiste".
- Médias et éducation : un expert en IA a créé un rapport d'actualité personnalisé en fonction de ses centres d'intérêt.
- Santé publique : un médecin de Johns Hopkins a généré une revue littéraire exhaustive sur le vaccin contre le HPV en moins de cinq minutes.
- Business et stratégie : un entrepreneur a produit un rapport sectoriel de 11 000 mots, incluant des idées nouvelles.

Sam Altman, PDG d'OpenAI, estime que "Deep Research" pourrait accomplir "un faible pourcentage de toutes les tâches économiquement utiles dans le monde". Pourtant, un simple gain de 1 % pourrait générer des milliards de dollars de valeur économique.

Malgré son potentiel, le lancement de "Deep Research" n'est pas sans controverse. Certains critiquent le prix d'accès élevé (200 $/mois pour un usage illimité), tandis que d'autres pointent une ressemblance avec un outil de recherche lancé par Google le mois dernier. Par ailleurs, des alternatives se préparent : Richard Socher, PDG de You.com, promet un agent de recherche "10 fois plus performant".

OpenAI travaille déjà sur de nouvelles améliorations, notamment l'ajout de visualisations et l'intégration de sources de données spécialisées.

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