LLM et transformers, c'est quoi au juste
Module LOGICIELS métiers et dématérialisationCeux qui s'intéressent à l'Intelligence Artificielle sont empêtrés dans le mouvement de fond qui agite le microcosme, avec en tête de gondole, les LLM ou "Grands Modèles de Langages", des systèmes entraînés sur des volumes de données considérables.
C'est à cela que nous nous attachons dans ce webinaire, mettre un peu d'ordre dans un domaine sujet au mouvement brownien des annonces et des concepts nouveaux. On ira avec prudence : d'abord les réseaux neuronaux et plus précisément certains d'entre eux, passage par le deep learning pour en rappeler les fondamentaux, LLM évidemment, puis pré-entraînement avec les modèles de fondation, pour aboutir aux "transformers" qui ne sont rien d'autre qu'une spécialisation des modèles précédents pour la reconnaissance, compréhension et réponses textuelles aux questions des usagers.
On n'est pas obligé de se barder de formules mathématiques auxquelles personne ne comprend rien. Et on peut se contenter du "qui fait quoi", avec au bout du compte, nous vous le garantissons, un paysage beaucoup plus clair.
Le labyrinthe des modes de programmation
Les développeurs font face à une multiplicité de formes de programmation, liées aux architectures applicatives. Parmi lesquelles ils doivent faire un choix, éventuellement se former. Ce qui n’est pas facile. Du seul codage impératif d’autrefois, ils sont passés à un véritable labyrinthe où il est très facile de se perdre.
Le tsunami des architectures applicatives
Il y a encore quelques années, il n’existait qu’une seule architecture applicative : monolithique. Tout était concentré en un seul lieu logique : code et données Dans les années 90, la puissance des machines aidant, certains ont imaginé le mode client-serveur en confiant une partie du traitement au local. Ce fut un désastre.
Les bases et arbres de connaissances
L’efficacité d’une entreprise et celle d’un algorithme d’IA dépend pour l’essentiel des données sur lesquelles ils peuvent s’appuyer. Il suffit donc de transférer ces données dans une base de données dédiée. C’est vrai, sauf que c’est tout sauf simple.
Ouvrons les portes de la recherche TI
L’Intelligence Artificielle n’est pas une fin en soi, même si elle occupe une grande partie de nos préoccupations. La recherche dans le TI a depuis longtemps anticipé sur le futur et dégagé des voies qui continueront de nous surprendre.
Les datacenters dans le désert ou la banquise
Depuis toujours, d’immenses territoires sont réputés incompatibles avec les pratiques de notre société. Cela va changer et les datacenters seront les premiers à s’installer dans les déserts et zones froides de la planète. C’est déjà le cas.
Grace Hopper et Bjarne Stroustrup, une même flamme à 30 ans d’intervalle
Grace Hopper et Bjarne Stroustrup sont 2 personnages incontournables, sans qui le développement n’aurait jamais été ce qu’il est devenu.
La machine de Turing, une référence théorique
La machine de Turing est un concept d’ordinateur, imaginé en 1936 par Alan Turing, l’extraordinaire mathématicien britannique, pour donner corps au concept d’algorithme et de procédure mécanique.
L’état de l’art de la vision par ordinateur
La vision artificielle ou reconnaissance d’images par ordinateur est l’un des domaines qui a le plus progressé ces dernières années. La "faute" encore à l’Intelligence Artificielle, dont la quasi-totalité des applications sont demandeuses. Rien d’étonnant à ce que cela bouge autant.
Les religions et l’Intelligence Artificielle
Nous sommes en train de vivre une transformation à nulle autre pareille, qui touche tous les domaines. Les religions n’y échappent pas. On peut en parler.
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