Menu Close

Articles on apprentissage profond

Displaying 1 - 20 of 74 articles

Nos données personnelles sont partout sur internet, et peuvent être utilisées à très mauvais escient. Дмитрий Хрусталев-Григорьев , Unsplash

Données personnelles : rien à cacher, mais beaucoup à perdre

Pour mieux protéger les données personnelles de tous ceux qui utilisent des appareils numériques, de nouvelles méthodes sont en développement.
Les accents participent à la diversité culturelle. bbernard, shutterstock

Quand les IA s’attaquent à nos accents

Gommer les accents devient possible grâce à l’intelligence artificielle, mais est-ce bien souhaitable ? D’ailleurs, qui n’a pas d’accent ?
Il y a six ans, un expert pronostiquait la disparition des radiologues au profit de l'IA. Une erreur. MArt Production / Pexel

Radiologie : pourquoi l’IA n’a (toujours) pas remplacé le médecin

L'utilisation de l'AI en médecine a beaucoup fait parler, mais qu'en est-il vraiment ? Le cas concret de son appropriation en radiologie montre les limites et les questions qu'elle pose.
Intérieur de l'un des ordinateurs quantiques développés par IBM. IBM Research/flickr

Qu’est-ce qu’un algorithme quantique ?

Innovation majeure en cours de développement, l’informatique quantique se base sur des algorithmes et des logiques entièrement différents de l’informatique classique.
La consommation énergétique d’une seule exécution d’entraînement des derniers réseaux de neurones profonds dédiés au traitement naturel du langage dépasse les 1000 MegaWh (plus d’un mois de calculs sur les machines les plus puissantes actuelles). Shutterstock

Apprentissage profond et consommation énergétique : la partie immergée de l’IA-ceberg

L’apprentissage profond, composante à la base de l’intelligence artificielle, implique une consommation énergétique considérable qui interroge sur la nécessité de ces technologies et appelle à penser l’éthique qui lui serait adaptée.
À mesure que les appareils connectés évoluent, ils embarquent de nouvelles technologies, et intègrent notamment des algorithmes de machine learning. Une avancée qui résout certains problèmes mais ouvre aussi de nouvelles perspectives pour les attaquants. Shutterstock

Le machine learning, nouvelle porte d’entrée pour les attaquants d’objets connectés

Les risques d’attaques se multiplient via l’Internet des objets. Pour les contrer au mieux, l’idéal est de comprendre les stratégies des hackers.
Un grimpeur avec le dispositif d'enregistrement. Guillaume Hacques

Les émotions de l’apprentissage du sport

Quels sont les mécanismes à l’œuvre lorsque nous apprenons ? Prenons l’exemple de l’escalade et voyons comment l’informatique et les algorithmes peuvent nous éclairer.
L’aide à la décision que permet l’IA peut par exemple jouer un rôle dans le choix d’accorder ou non un crédit à l’emprunteur qui le sollicite. Shutterstock

Discrimination et IA : comment limiter les risques en matière de crédit bancaire

Parmi les nombreuses possibilités offertes par l’IA, l’aide à la décision prend une place croissante dans nos vies. Avec le risque de créer ou d’amplifier certaines discriminations.
Une plate-forme permet de simuler l’environnement préhistorique de la vallée de Tautavel au cours d’un épisode glaciaire il y a 550 000 ans. Auteurs

Archéologie : une immersion dans la préhistoire à Tautavel grâce à la réalité virtuelle et à l’intelligence artificielle

Le projet Schopper a reconstitué numériquement l’environnement des hommes préhistoriques qui fréquentaient le site des Pyrénées-Orientales il y a 550 000 ans.
L’informatique moderne permet de traiter les grandes quantités de données des satellites d’imagerie à haute résolution. Repérer les arbres et arbustes isolés dans des zones arides et semi-arides permet mieux évaluer et comprendre l’évolution du couvert végétal. Martin Brandt

Des milliards d’arbres cartographiés dans le désert grâce à des satellites et des supercalculateurs

Des technologies de pointe permettent de construire une base de données ouverte de milliards d’arbres individuels, pour mieux comprendre la végétation en zone aride, loin des idées reçues.
La saturation du nombre de composants intégrés dans les puces, connue sous le nom de «goulot d'étranglement électronique», limitera bientôt les possibilités d'améliorer la performance des réseaux de neurones artificiels. shutterstock

Voici comment rendre l’intelligence artificielle plus rapide et plus écologique

De nouveaux dispositifs intelligents exploitent les propriétés de la lumière pour atteindre des performances extrêmement élevées, avec une empreinte environnementale réduite.

Top contributors

More