L'intelligence artificielle (IA) évolue à un rythme sans précédent. Les grands modèles de langage (LLM) ont transformé nos interactions avec la technologie, rendant la communication plus naturelle et intuitive. Pourtant, l'avenir de l'IA promet des avancées qui vont au-delà des seuls LLM. Cet article explore les nouvelles frontières de la recherche en IA, en se penchant sur les technologies et méthodologies émergentes et sur leurs impacts potentiels sur divers secteurs.

Les réseaux neuronaux ont transformé l'intelligence artificielle (IA) en permettant aux machines d'apprendre à partir de données et de prédire des résultats avec une précision impressionnante. Que vous soyez étudiant, chercheur ou professionnel, comprendre le fonctionnement des réseaux neuronaux est crucial. Cet article explore les différentes couches d'un réseau neuronal, illustre leurs fonctions et fournit des exemples d'applications, notamment la gestion de l'information a

Les transformateurs ont révolutionné le traitement automatique du langage naturel (TALN). Ils offrent un cadre robuste pour l'interprétation et la génération du langage humain. Cet article explore le fonctionnement des transformateurs, leur efficacité, leurs applications concrètes, le rôle des encodeurs et des décodeurs, ainsi que les techniques permettant d'affiner ces modèles.

L'intelligence artificielle (IA) transforme rapidement de nombreux secteurs. Parmi ses nombreuses méthodologies, la génération augmentée par récupération (RAG) se distingue comme un moyen efficace d'améliorer les modèles de machine learning. Récemment, une nouvelle variante, appelée RAG agentique, a fait son apparition, offrant un potentiel encore plus grand. Cet article compare le RAG traditionnel et le RAG agentique, en soulignant leurs forces et leurs faiblesses, et en fou

Dans le monde de l'intelligence artificielle, les grands modèles de langage (LLM) sont devenus des outils essentiels pour de nombreuses applications telles que la création de contenu et le support client. Claude, Ollama et Chat GPT en sont trois exemples marquants. Chaque modèle possède des atouts uniques qui le rendent plus adapté à des tâches spécifiques.

Les grands modèles de langage (LLM) transforment notre utilisation de la technologie en permettant aux machines de comprendre et de générer du texte à consonance humaine. Face à la généralisation de ces modèles dans les applications quotidiennes, comprendre leur fonctionnement, leurs composants et la gestion des données devient crucial.