Episodes

  • L'IA aujourd'hui épisode du 2025-04-07

    L'IA aujourd'hui épisode du 2025-04-07
    Apr 7 2025
    Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : traitement des transcriptions vidéo avec des modèles de langage, défis de Wikimedia face aux robots de scraping, perspectives sur le marché des LLM, et innovations en interfaces cérébrales. C’est parti !Commençons par Federico Viticci, qui a récemment exploré l'utilisation de l'outil en ligne de commande LLM de Simon Willison pour traiter les transcriptions de vidéos YouTube sur macOS. Cet outil permet d'interagir avec des modèles de langage hébergés dans le cloud, comme Claude et Gemini, directement depuis le terminal. Viticci a créé un raccourci sur son Mac pour reformater les transcriptions de vidéos sans modifier le contenu original. Il a constaté que Claude suivait mieux les instructions détaillées, bien que l'API d'Anthropic puisse être coûteuse. En revanche, Gemini 2.5 Pro, gratuit pendant sa phase expérimentale, offre une grande fenêtre de contexte, idéale pour traiter de grandes quantités de texte. Cependant, Viticci a rencontré des limites de taux d'API et espère une disponibilité générale pour Gemini 2.5 Pro.Passons maintenant à Wikimedia, qui fait face à une augmentation exponentielle des requêtes automatisées pour son contenu, principalement alimentée par des robots de scraping. Depuis janvier 2024, la bande passante utilisée pour télécharger du contenu multimédia a augmenté de 50 %. Environ 65 % du trafic le plus coûteux provient de robots, ce qui impose une charge significative sur l'infrastructure de Wikimedia. Cette situation a été illustrée lors du décès de Jimmy Carter en décembre 2024, où sa page Wikipédia a enregistré plus de 2,8 millions de vues en une journée. La Fondation Wikimedia doit gérer ces pics de trafic tout en maintenant l'accès pour les utilisateurs humains.En parlant de l'avenir des modèles de langage, John-David Lovelock de Gartner Research prévoit une "extinction" des fournisseurs de LLM, estimant que le marché ne pourrait soutenir que trois grands acteurs. Il souligne que chaque dollar dépensé pour les LLM est retiré d'un autre budget, ce qui n'est pas favorable, étant donné que de nombreux projets d'IA échouent. Malgré cela, Lovelock reste optimiste quant à l'intégration de l'IA générative dans divers appareils et logiciels, bien que cela dépende de la volonté des entreprises d'écouter les exigences du marché.Enfin, une avancée en interfaces cérébrales permet de traduire les pensées en discours intelligible en temps quasi réel. Ce système repose sur un modèle d'IA qui décode l'activité électrique du cortex sensorimoteur du cerveau. Cette technologie pourrait transformer la communication pour les personnes atteintes de handicaps sévères, bien que des questions éthiques et de sécurité subsistent. Des chercheurs de l'université de Duke travaillent également sur des implants cérébraux capables de décoder les signaux cérébraux en paroles, ouvrant la voie à de nouvelles formes de communication.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

    Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
    Show More Show Less
    3 mins
  • L'IA aujourd'hui épisode du 2025-04-06

    L'IA aujourd'hui épisode du 2025-04-06
    Apr 6 2025
    Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'usage innovant des modèles de langage pour traiter des transcriptions, les prévisions sur le marché des LLM, et les avancées des outils de recherche approfondie. C’est parti !Commençons par Federico Viticci, qui a récemment exploré l'utilisation de l'outil en ligne de commande LLM de Simon Willison pour traiter les transcriptions de vidéos YouTube sur macOS. Cet outil permet d'interagir avec des modèles de langage de grande taille comme Claude et Gemini directement depuis le terminal. Viticci a créé un raccourci sur son Mac pour reformater les transcriptions et éliminer les tics verbaux. Bien que Claude suive mieux les instructions, l'API d'Anthropic peut être coûteuse. En revanche, Gemini 2.5 Pro, bien qu'expérimental, est gratuit et offre une grande fenêtre de contexte. Cependant, Viticci a rencontré des problèmes de surcharge avec l'API de Gemini. Il espère que Google annoncera bientôt la disponibilité générale et les tarifs pour Gemini 2.5 Pro, ce qui pourrait améliorer la stabilité pour ces tâches longues.Passons maintenant aux prévisions de Gartner sur le marché des modèles de langage de grande taille. John-David Lovelock, analyste distingué, prévoit une "extinction" des fournisseurs de LLM, estimant qu'il n'y a de place que pour trois grands acteurs. Il souligne que le soutien financier à OpenAI provient de capitaux à risque, souvent sans retour sur investissement clair. Lovelock reste cependant optimiste quant à l'avenir des IA génératives, prévoyant leur intégration dans tous les appareils et logiciels. Cette vision dépend de la volonté des entreprises comme Apple d'intégrer des fonctionnalités d'IA, même si elles ne sont pas toujours bien accueillies par les utilisateurs.En parlant d'innovation, les outils de recherche approfondie représentent une nouvelle génération d'IA conçue pour mener des investigations complètes sur des sujets complexes. Contrairement aux chatbots standard, ces outils parcourent diverses sources et adaptent leurs stratégies de recherche en temps réel. Par exemple, pour planifier un voyage en Europe, un outil de recherche approfondie vérifierait les horaires de train, explorerait les forums de voyageurs et comparerait les coûts sur les sites de réservation. Ces outils redéfinissent la manière dont nous abordons la collecte et l'analyse d'informations, transformant déjà des industries comme le conseil et la finance.Enfin, explorons BAML, un langage spécifique au domaine qui transforme les prompts en fonctions structurées. Cette approche révolutionne le développement de l'IA en se concentrant sur les schémas de sortie plutôt que sur la création de textes de prompts parfaits. BAML se distingue par sa nature polyglotte et ses capacités de test, ce qui le rend précieux pour les environnements d'entreprise. Il minimise les erreurs de parsing et évite les appels API inutiles, se traduisant par des économies significatives. BAML joue également un rôle clé dans la construction de systèmes de graphes de connaissances multimodaux, enrichissant le contexte et la portée des modèles de langage.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

    Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
    Show More Show Less
    4 mins
  • L'IA aujourd'hui épisode du 2025-04-05

    L'IA aujourd'hui épisode du 2025-04-05
    Apr 5 2025
    Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'impact des LLM sur les infrastructures numériques, les innovations en interfaces cerveau-machine, et les avancées dans le traitement des transcriptions vidéo. C’est parti !Commençons par l'impact des modèles de langage de grande taille, ou LLM, sur les infrastructures numériques. Depuis le début de l'année 2024, la demande pour le contenu de Wikimedia Commons a explosé, en grande partie à cause des robots de scraping qui collectent des données pour entraîner ces modèles. En janvier 2024, la bande passante utilisée pour télécharger du contenu multimédia a augmenté de 50 %, mettant à rude épreuve l'infrastructure de Wikimedia. Environ 65 % du trafic le plus coûteux provient de ces robots, ce qui pose des défis en termes de ressources et de coûts. Cet afflux de requêtes automatisées, souvent sans attribution, menace l'équilibre de l'infrastructure, nécessitant une gestion plus responsable pour garantir l'accès humain à la connaissance.Passons maintenant aux interfaces cerveau-machine. Une nouvelle technologie permet de traduire les pensées en discours intelligible en temps quasi réel. En analysant l'activité électrique du cortex sensorimoteur, cette interface pourrait transformer la communication pour les personnes atteintes de handicaps sévères, comme la paralysie. Cependant, l'implantation de ces dispositifs soulève des questions éthiques et de sécurité, alors que de nombreuses entreprises se précipitent pour tester leurs implants sur des sujets humains. Cette avancée souligne l'intérêt croissant pour les interfaces cerveau-machine, qui pourraient révolutionner notre interaction avec la technologie.Enchaînons avec les innovations dans le traitement des transcriptions vidéo. Federico Viticci a exploré l'utilisation de l'outil en ligne de commande LLM de Simon Willison pour traiter les transcriptions de vidéos YouTube via l'application Raccourcis sur macOS. Cet outil permet d'interagir avec des modèles de langage hébergés dans le cloud, comme Claude et Gemini. Viticci a créé un raccourci sur son Mac pour reformater les transcriptions et extraire des passages intéressants. Bien que Claude ait montré une meilleure capacité à suivre des instructions détaillées, les coûts de l'API d'Anthropic peuvent être élevés. En revanche, Gemini 2.5 Pro, gratuit pendant sa phase expérimentale, offre une grande fenêtre de contexte, malgré quelques problèmes de surcharge.Enfin, abordons l'avenir des fournisseurs de LLM. Selon John-David Lovelock de Gartner, il n'y aurait de place que pour trois grands LLM sur le marché, en raison de la concentration des fournisseurs de services cloud. Cependant, des acteurs comme DeepSeek en Chine affirment réaliser des bénéfices avec des coûts d'API inférieurs à ceux d'OpenAI, compliquant la situation pour les grands LLM américains. Lovelock prévoit que l'IA générative s'intégrera dans tous les appareils et logiciels, mais cela dépendra de la volonté des entreprises comme Apple d'intégrer ces fonctionnalités dans leurs produits.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

    Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
    Show More Show Less
    4 mins
  • L'IA aujourd'hui épisode du 2025-04-04

    L'IA aujourd'hui épisode du 2025-04-04
    Apr 4 2025
    Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'IA en cybersécurité, les biais dans les modèles de langage, les défis du droit d'auteur, les avancées en vidéo générée par IA, et l'avenir du codage. C’est parti !Commençons par la cybersécurité. Microsoft a récemment utilisé son assistant IA, Security Copilot, pour identifier une vingtaine de vulnérabilités critiques dans les bootloaders GRUB2, U-Boot et Barebox. Ces programmes, essentiels au démarrage des ordinateurs, sont vulnérables à des attaques permettant de contourner le Secure Boot et d'installer des bootkits indétectables. Grâce à l'IA, ces failles ont été découvertes en une semaine, un gain de temps considérable par rapport à une analyse manuelle. Des correctifs ont été publiés, soulignant l'importance de mettre à jour les systèmes pour éviter des compromissions durables.Passons maintenant à l'étude menée par Shauli Ravfogel et son équipe sur les biais dans les modèles de langage. Ils ont développé une méthode pour rendre visibles les schémas cachés dans les représentations internes des modèles, en traduisant ces interventions en texte naturel. Leur recherche a montré comment le genre influence subtilement la génération de langage, et a démontré que l'ajout de contre-factuels de genre aux données d'entraînement peut réduire les biais sans sacrifier la précision.En parlant de données, OpenAI est accusé d'avoir utilisé des livres d'O'Reilly Media sans licence pour entraîner son modèle GPT-4o. Cette situation soulève des questions sur l'utilisation de contenus protégés par le droit d'auteur pour l'entraînement des modèles d'IA. Le débat se poursuit sur la nécessité de respecter ces lois tout en permettant l'innovation technologique.Dans le domaine de la vidéo générée par IA, Runway a annoncé son modèle Gen-4, qui améliore la continuité et le contrôle dans la narration visuelle. Ce modèle permet de créer des personnages et des objets cohérents à travers différentes prises, résolvant ainsi un problème courant dans les vidéos générées par IA. Cependant, des préoccupations subsistent quant à l'utilisation de contenus protégés pour l'entraînement de ces modèles.Enfin, Kevin Scott, directeur technique de Microsoft, a prédit que d'ici cinq ans, 95 % du code sera généré par l'IA. Bien que cela soulève des questions sur l'avenir de l'apprentissage du codage, l'aspect créatif du développement logiciel restera une compétence humaine essentielle. L'IA a encore des limitations, notamment dans la compréhension et l'adaptation du code à des contextes spécifiques, ce qui souligne l'importance de la supervision humaine pour garantir la qualité et la sécurité des logiciels.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

    Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
    Show More Show Less
    3 mins
  • L'IA aujourd'hui épisode du 2025-04-03

    L'IA aujourd'hui épisode du 2025-04-03
    Apr 3 2025
    Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : les collaborations inattendues dans le monde de l'IA, les avancées en génération d'images et les défis de l'intégration de l'IA dans l'éducation. C’est parti !Commençons par une collaboration surprenante entre OpenAI et Anthropic. Malgré leurs divergences passées, ces deux géants de l'IA se sont unis autour d'un défi technique : connecter leurs modèles à des sources de données externes. Anthropic a développé le Model Context Protocol, ou MCP, une spécification ouverte qui standardise cette connexion, un peu comme l'USB-C pour les appareils électroniques. MCP permet aux modèles d'accéder facilement à des bases de données ou moteurs de recherche, simplifiant ainsi les intégrations et réduisant la dépendance aux fournisseurs. Microsoft et OpenAI ont déjà adopté ce protocole, marquant un pas vers une collaboration interplateforme plus large.Passons maintenant à OpenAI, qui a récemment relancé son générateur d'images intégré à ChatGPT, désormais alimenté par GPT-4o. Ce nouvel outil a suscité un vif intérêt, mais aussi des frustrations. En raison de la surcharge des serveurs, OpenAI a dû limiter l'accès aux utilisateurs non abonnés, provoquant la colère des abonnés payants qui s'attendaient à une expérience plus fluide. Cette situation met en lumière les défis d'équilibrer l'accès aux innovations tout en maintenant la satisfaction des clients.Dans le domaine de l'éducation, une conférence à la NEOMA Business School a réuni enseignants et journalistes pour discuter de l'intégration de l'IA générative dans les classes préparatoires. Près de 80 % des élèves utilisent déjà ces outils, mais seulement 44 % des enseignants y ont recours, créant un fossé d'usage. Les discussions ont porté sur l'authenticité des devoirs et l'égalité d'accès aux outils. Les enseignants ont partagé des expériences concrètes, comme l'utilisation de ChatGPT pour la relecture ou l'analyse de données financières. L'objectif est de former des esprits capables de collaborer avec les machines, tout en évitant les usages dangereux de l'IA en classe.Enfin, une étude récente explore les similitudes entre l'activité neuronale humaine et les modèles de langage de grande taille. Des chercheurs ont découvert que les représentations internes de modèles comme Whisper s'alignent avec l'activité neuronale lors de conversations naturelles. Cette recherche, menée par Google Research et plusieurs universités, montre comment les modèles d'IA peuvent servir de cadre pour comprendre le traitement du langage par le cerveau humain.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

    Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
    Show More Show Less
    3 mins
  • L'IA aujourd'hui épisode du 2025-04-02

    L'IA aujourd'hui épisode du 2025-04-02
    Apr 2 2025
    Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : avancées en IA générative, défis juridiques et innovations en vidéo. C’est parti !Commençons par Google, qui a récemment dévoilé Gemini 2.5, un modèle d'intelligence artificielle de nouvelle génération. Présenté comme le plus intelligent de Google à ce jour, Gemini 2.5 utilise une puissance de calcul accrue pour vérifier les faits et résoudre des problèmes complexes, notamment en mathématiques et en codage. Bien qu'il ait surpassé plusieurs modèles concurrents dans des tests de référence, il a été moins performant que le modèle Claude 3.7 Sonnet d'Anthropic dans le développement logiciel. Ce modèle peut traiter environ 750 000 mots simultanément, avec des plans pour doubler cette capacité.Passons maintenant à OpenAI, qui a intégré une nouvelle fonctionnalité de génération d'images dans ChatGPT, alimentée par GPT-4o. Cette fonctionnalité permet de générer des images directement dans le chat, améliorant la cohérence des relations entre objets et le rendu du texte. Bien que le temps de génération soit plus long, OpenAI estime que la qualité justifie l'attente. Cependant, la popularité de la génération d'images dans le style Ghibli a conduit à des limitations temporaires pour éviter de surcharger les serveurs.Tencent a lancé son modèle d'IA Hunyuan T1, qui a obtenu 87,2 points sur le benchmark MMLU Pro, surpassant DeepSeek-R1 mais restant derrière le modèle o1 d'OpenAI. Le T1 a également bien performé dans d'autres évaluations, notamment l'AIME 2024. En termes de tarification, le T1 est compétitif, facturant 1 yuan par million de tokens d'entrée et 4 yuans par million de tokens de sortie.Sur le plan juridique, un juge fédéral a autorisé une poursuite pour violation du droit d'auteur par le New York Times contre OpenAI. Le journal accuse OpenAI d'avoir utilisé son contenu sans autorisation pour entraîner ChatGPT. OpenAI se défend en invoquant l'usage équitable, mais l'affaire pourrait avoir des implications significatives pour l'industrie de l'information.Runway a lancé Gen-4, un modèle d'IA pour la génération de vidéos, qui améliore la cohérence des personnages et des objets à travers les scènes. Gen-4 utilise des références visuelles et textuelles pour maintenir la cohérence des styles, permettant de créer des vidéos dynamiques avec des mouvements réalistes.Enfin, Google Workspace a annoncé des mises à jour pour mars 2025, intégrant l'IA pour améliorer les réunions et la création de vidéos. Google Meet propose désormais des notes de réunion automatiques et des transcriptions liées, tandis que Google Vids facilite la création de vidéos avec des voix off générées par l'IA. La fonctionnalité "Traduire pour moi" dans Chat permet une communication fluide entre équipes multilingues.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

    Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
    Show More Show Less
    3 mins
  • L'IA aujourd'hui épisode du 2025-04-01

    L'IA aujourd'hui épisode du 2025-04-01
    Apr 1 2025
    Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : le raisonnement des modèles de langage, la préservation numérique, l'auto-amélioration des IA, Nvidia Dynamo, et les défis d'OpenAI. C’est parti !Commençons par les modèles de langage de grande taille, ou LLMs, qui franchissent une nouvelle étape avec le raisonnement. Traditionnellement basés sur la reconnaissance de motifs, ces modèles s'attaquent désormais à des tâches complexes comme les énigmes logiques. Des outils innovants, tels que les graphes d'attribution, permettent de mieux comprendre leurs mécanismes internes, souvent comparés à des boîtes noires. Ces avancées révèlent des stratégies sophistiquées, mais restent limitées, ne couvrant qu'une fraction des mécanismes des modèles.Passons à la Digital Preservation Coalition, qui a lancé la troisième édition de son modèle d'évaluation rapide en plusieurs langues, dont le français. Cet outil aide les organisations à évaluer leurs capacités de préservation numérique. La DPC, en tant que fondation internationale, s'engage à garantir un accès durable aux contenus numériques, soulignant l'importance de la traduction pour soutenir la communauté mondiale.Ensuite, découvrons Ebiose, une startup qui réinvente l'IA avec un système distribué inspiré des écosystèmes biologiques. Fondée par Vincent Barbot et Xabier Jaureguiberry, Ebiose propose des agents intelligents capables de s'auto-améliorer. En adoptant une approche open source, la startup encourage l'innovation collaborative. Soutenue par Inria Startup Studio, Ebiose vise à transformer la conception des agents d'IA.Poursuivons avec Nvidia Dynamo, un cadre open source optimisant l'inférence des modèles de langage sur plusieurs GPU. Présenté comme le "système d'exploitation d'une usine d'IA", Dynamo améliore le débit et réduit la latence. Il introduit un service désagrégé et une planification dynamique des GPU, répondant aux besoins accrus des modèles axés sur le raisonnement. Bien que prometteur, Dynamo reste à valider dans des environnements de production.Enfin, abordons les défis d'OpenAI avec son outil de génération d'images intégré à ChatGPT. La demande massive a surchargé les serveurs, poussant OpenAI à limiter temporairement les générations d'images. Une mise à jour vers GPT-4o a été déployée pour améliorer les capacités graphiques. OpenAI a également lancé un outil pour détecter les images générées par DALL-E 3, visant à garantir une utilisation responsable de l'IA.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

    Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
    Show More Show Less
    3 mins
  • L'IA aujourd'hui épisode du 2025-03-31

    L'IA aujourd'hui épisode du 2025-03-31
    Mar 31 2025
    Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : OpenAI et ses défis financiers, la nouvelle vague d'images IA inspirées de Studio Ghibli, et les avancées dans la génération d'images photoréalistes. C’est parti !Commençons par OpenAI, qui a récemment mis à jour ChatGPT avec des capacités de génération d'images, permettant de transformer des photos en dessins de style anime, inspirés par le Studio Ghibli. Cette fonctionnalité a suscité un engouement sur les réseaux sociaux, mais elle semble aussi être une tentative de détourner l'attention des problèmes financiers de l'entreprise. OpenAI, qui dépense à un rythme effréné, fait face à des difficultés car elle n'a pas réussi à rendre ses opérations efficaces. Des concurrents comme DeepSeek proposent des solutions similaires à moindre coût, attirant ainsi des clients d'OpenAI. Pour maintenir l'intérêt des investisseurs, OpenAI multiplie les annonces, envisageant même une levée de fonds avec Softbank, malgré les risques associés.Passons maintenant à la nouvelle fonctionnalité de génération d'images d'OpenAI, intégrée dans ChatGPT-4o. Cette mise à jour a fait sensation, mais la demande massive a contraint OpenAI à retarder son déploiement pour les utilisateurs de la version gratuite. Actuellement, seuls les abonnés payants peuvent en profiter. OpenAI travaille à l'expansion de son infrastructure pour répondre à cette demande, mais pour l'instant, les utilisateurs gratuits devront patienter.En parallèle, les hallucinations dans les grands modèles de langage (LLM) continuent de poser des défis. Ces occurrences, où l'IA génère du contenu plausible mais incorrect, affectent la confiance des utilisateurs. Comprendre et atténuer ces hallucinations est crucial pour améliorer la qualité des résultats de l'IA.Dans le domaine de la génération d'images, Ideogram a lancé sa version 3.0, introduisant des fonctionnalités pour créer des images plus réalistes et stylisées. Avec un système de référence de style et 4,3 milliards de préréglages, Ideogram vise à brouiller la frontière entre les images générées et réelles. Cette mise à jour positionne Ideogram devant Midjourney, qui n'a pas encore publié sa mise à jour promise.Enfin, OpenAI a repoussé le déploiement de sa mise à jour de ChatGPT, incluant le nouvel outil 4o Image Generation, en raison d'une demande massive. Ce modèle offre des images plus fidèles et la possibilité d'éditer des photos existantes. Cependant, cette avancée soulève des préoccupations concernant la modération et la sécurité, notamment avec la possibilité de générer des images de personnalités publiques. OpenAI a mis en place des restrictions pour limiter les abus, mais la question de la démocratisation de l'IA reste posée.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

    Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
    Show More Show Less
    3 mins