Intelligence Artificielle
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ONNX (Open Neural Network Exchange) : rendre les modèles IA interopérables
Définition d’ONNX (Open Neural Network Exchange) ONNX (Open Neural Network Exchange) est un format standardisé permettant d’exécuter des modèles IA…
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FlashAttention : accélérer les modèles IA sans sacrifier la mémoire
Définition de FlashAttention Le FlashAttention est une technique d’optimisation qui permet de réduire la consommation mémoire des modèles Transformers, tout…
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Pruning : alléger les modèles IA sans perte de performance
Définition de pruning Le pruning est une technique de compression des réseaux de neurones qui consiste à supprimer les connexions…
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TPU (Tensor Processing Unit) : l’alternative de Google pour l’IA
Définition de TPU (Tensor Processing Unit) Un TPU (Tensor Processing Unit) est une puce conçue par Google et optimisée spécifiquement…
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Mixture of Experts (MoE) : rendre les modèles plus intelligents et économes
Définition de Mixture of Experts (MoE) Le Mixture of Experts (MoE) est une approche d’optimisation des modèles IA qui consiste…
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GPU (Graphics Processing Unit) : le moteur du calcul IA
Définition de GPU (Graphics Processing Unit) Un GPU (Graphics Processing Unit) est un processeur spécialisé conçu pour effectuer des calculs…
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Quantization : optimiser les modèles IA pour réduire leur coût
Définition de quantization La quantization est une technique permettant de réduire la précision numérique des calculs effectués par un modèle…
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Entraînement : la phase d’apprentissage des modèles IA
Définition de l’entraînement L’entraînement d’un modèle d’intelligence artificielle est le processus par lequel il apprend à partir de grandes quantités…
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Apprentissage profond (Deep Learning) : Définition et enjeux
L’apprentissage profond (Deep Learning) est une sous-branche du Machine Learning qui repose sur des réseaux de neurones artificiels composés de…
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Machine Learning : Définition et enjeux
Le Machine Learning (apprentissage automatique) est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux machines d’apprendre à partir de données…
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Inférence (IA) : Définition et enjeux
L’inférence en intelligence artificielle désigne le processus par lequel un modèle préalablement entraîné génère une réponse à une requête utilisateur.…
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Phacet lève 4 millions d’euros pour démocratiser l’IA auprès des PME
Phacet annonce avoir levé 4 millions d’euros grâce à une combinaison de fonds d’investissement et de business angels issus de…
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Qu’est ce qu’une IA superintelligente?
Une IA super intelligente, également connue sous le nom d’intelligence artificielle générale (IAG) ou d’intelligence artificielle forte, fait référence à…
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Qu’est ce que le Natural Language Processing (NLP)?
Le NLP (Natural Language Processing) ou traitement du langage naturel en français est une branche de l’intelligence artificielle (IA) qui…
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Qu’est ce que LaMDA?
LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) est un modèle de traitement du langage naturel (NLP) développé par Google. Il s’agit…
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Qu’est ce que l’algorithme de LLM?
L’algorithme LLM (Large Margin Learning to Rank) est un algorithme de machine learning qui est souvent utilisé pour résoudre des…
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