L'IA aujourd'hui épisode du 2025-06-11

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L'IA aujourd'hui épisode du 2025-06-11

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Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'évaluation des modèles d'intelligence artificielle multimodale, l'intégration de l'IA dans le diagnostic médical, les défis de l'apprentissage par renforcement, les recommandations pour la R&D en IA, et les limites des modèles de langage de grande taille.Commençons par ReadBench, un outil de référence pour évaluer la capacité des modèles d'IA à lire et extraire des informations à partir d'images de texte. Alors que les modèles de langage visuel, ou VLMs, progressent dans la compréhension visuelle, leur aptitude à lire du texte reste incertaine. ReadBench montre que ces modèles subissent une dégradation de performance, surtout avec des textes longs. Cela souligne que l'intégration de plusieurs pages dans une pipeline RAG visuelle n'est pas encore optimale.Passons maintenant à l'intégration de l'IA dans le diagnostic médical. Un essai contrôlé randomisé a évalué un système GPT collaboratif avec 70 cliniciens. Les résultats montrent que les cliniciens utilisant l'IA ont atteint des précisions de 85 % et 82 %, surpassant les méthodes traditionnelles à 75 %. Cela met en lumière l'efficacité des systèmes d'IA collaboratifs dans le diagnostic médical, bien que la performance de l'IA seule atteigne 90 %.Enchaînons avec l'apprentissage par renforcement, une méthode où un modèle apprend par récompenses. Un défi majeur est la définition des fonctions de récompense, surtout dans des domaines complexes. Le "reward hacking" est un autre problème, où le modèle exploite des failles pour obtenir de bons scores. Malgré ces défis, l'apprentissage par renforcement permet des mises à jour fréquentes des modèles, un avantage sur les méthodes traditionnelles.Abordons maintenant les recommandations de l'OFAI pour la R&D en IA. L'initiative propose d'élargir l'accès aux ensembles de données ouverts et aux ressources de R&D, d'investir dans l'IA Open Source, et de mener des recherches sur les mécanismes d'ouverture. Ces recommandations visent à promouvoir une IA centrée sur l'humain et responsable, influençant les priorités de financement de la Maison Blanche.Enfin, examinons les limites des modèles de langage de grande taille. Bien qu'impressionnants, ces modèles montrent des faiblesses en dehors de leur distribution d'entraînement. Des critiques soulignent leur difficulté à généraliser, comme dans le jeu de la Tour de Hanoï. Cela remet en question leur capacité à atteindre une intelligence artificielle générale, malgré leur utilité dans certaines applications.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 !

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