Author: Oriol Zertuche

Oriol Zertuche is the CEO of CODESM and Cody AI. As an engineering student from the University of Texas-Pan American, Oriol leveraged his expertise in technology and web development to establish renowned marketing firm CODESM. He later developed Cody AI, a smart AI assistant trained to support businesses and their team members. Oriol believes in delivering practical business solutions through innovative technology.

Prévisions 2025 pour l’IA : Tendances émergentes, technologies de pointe et transformations de l’industrie

Posted on March 4, 2025 by Oriol Zertuche - Base de connaissances sur l'IA

Digital brain an AI. Cover image for: The 2025 AI Forecast: Emerging Trends, Breakthrough Technologies, and Industry Transformations

À l’aube de 2025, l’intelligence artificielle (IA) est en train de remodeler les industries, la société et la façon dont nous interagissons avec la technologie de manière passionnante et parfois surprenante. Qu’il s’agisse d’agents d’IA capables de travailler de manière autonome ou de systèmes qui intègrent de manière transparente du texte, de la vidéo et de l’audio, le domaine évolue plus rapidement que jamais. Pour les entrepreneurs et les développeurs technologiques, rester à l’avant-garde de ces changements n’est pas seulement intelligent, c’est essentiel.

Comprenons les tendances, les percées et les défis qui façonneront l’IA en 2025 et au-delà.

Petit retour en arrière : comment l’IA a changé notre monde

Le parcours de l’IA, des années 1950 à aujourd’hui, est une remarquable histoire d’évolution. De simples systèmes basés sur des règles, elle a évolué vers des modèles sophistiqués capables de raisonnement, de créativité et d’autonomie. Au cours de la dernière décennie, l’IA est passée du stade expérimental à celui d’outil indispensable, devenant un moteur essentiel de l’innovation dans tous les secteurs d’activité.

Soins de santé

Les outils alimentés par l’IA font désormais partie intégrante des diagnostics, de la médecine personnalisée et même de la robotique chirurgicale. Des technologies telles que l’imagerie améliorée par l’IA ont repoussé les limites de la détection précoce des maladies, rivalisant et dépassant les capacités humaines en termes de précision et de rapidité.

L’éducation

Les plateformes d’IA adaptative ont fondamentalement changé la façon dont les étudiants apprennent. Elles utilisent une analyse granulaire des données pour adapter le contenu, le rythme et l’engagement au niveau individuel.

Transport

Les systèmes autonomes sont passés du stade de prototypes expérimentaux à celui de solutions viables dans les domaines de la logistique et des transports publics, grâce aux progrès réalisés dans les domaines de la fusion des capteurs, de la vision par ordinateur et de la prise de décision en temps réel.

Si ces progrès ont apporté une valeur indéniable, ils ont également soulevé des questions complexes concernant l’éthique, les implications pour la main-d’œuvre et la répartition équitable des avantages de l’IA. Relever ces défis reste une priorité à mesure que l’IA continue à se développer.

Les technologies d’IA qui changent la donne en 2025

En 2025, il ne s’agira pas seulement de rendre l’IA plus intelligente, mais aussi de la rendre plus performante, plus évolutive et plus éthique. Voici ce qui façonne le paysage :

1. L’IA agentique : au-delà de l’automatisation des tâches

L’IA agentique n’est pas un simple mot à la mode. Ces systèmes peuvent prendre des décisions et s’adapter à des situations avec peu ou pas d’intervention humaine. Que diriez-vous d’avoir une IA qui gère votre emploi du temps, s’occupe de vos projets ou même génère des idées créatives ? C’est comme si vous vous adjoigniez un membre de l’équipe super efficace qui ne dort jamais.

Pour les entreprises : Pensez à des chefs de projet virtuels qui gèrent des flux de travail complexes.
Pour les créatifs : Des outils qui vous aident à trouver des idées ou à éditer du contenu en même temps que vous.

Comme le souligne Moody’s, l’IA agentique est appelée à devenir un moteur de productivité et d’innovation dans tous les secteurs d’activité.

2. L’IA multimodale : l’outil polyvalent par excellence

Cette technologie réunit le texte, les images, le son et la vidéo en un seul système homogène. C’est pourquoi les futurs assistants virtuels ne se contenteront pas de comprendre ce que vous dites : ils percevront votre ton, vos expressions faciales et même le contexte dans lequel vous vous trouvez.

Voici quelques exemples :

Santé : Les systèmes multimodaux pourraient analyser des données médicales provenant de sources multiples afin de fournir des diagnostics plus rapides et plus précis.
Vie quotidienne : imaginez un assistant qui vous aide à planifier un voyage en analysant instantanément les avis, les photos et les vidéos.

Gartner prévoit que d’ici 2027, 40 % des solutions d’IA générative seront multimodales, contre seulement 1 % en 2023.

3. Données synthétiques : La solution respectueuse de la vie privée

Les systèmes d’IA ont besoin de données pour apprendre, mais les données réelles posent souvent des problèmes de confidentialité ou de disponibilité. C’est là qu’interviennent les données synthétiques, des ensembles de données générées artificiellement qui imitent les données réelles sans exposer d’informations sensibles.

Voici comment cela pourrait se passer :

L’innovation évolutive : De la formation de véhicules autonomes dans des environnements simulés à la production de données médicales rares pour la recherche pharmaceutique.

Impératifs de gouvernance : Les développeurs intègrent de plus en plus des systèmes faciles à auditer pour garantir la transparence, la responsabilité et l’alignement sur les normes réglementaires.

Les données synthétiques sont bénéfiques pour tous, car elles aident les développeurs à innover plus rapidement tout en respectant la vie privée.

Les industries que l’IA est en train de transformer

L’IA fait déjà des vagues dans ces secteurs clés :

L’industrie	Part des répondants utilisant régulièrement Gen AI dans le cadre de leurs fonctions organisationnelles(Source)
Marketing et ventes	14%
Développement de produits et/ou de services	13%
Opérations de service	10%
Gestion des risques	4%
Stratégie et finance d’entreprise	4%
RH	3%
Gestion de la chaîne d’approvisionnement	3%
Industrie manufacturière	2%

Soins de santé

L’IA sauve des vies. De l’analyse des images médicales à la recommandation de traitements personnalisés, elle rend les soins de santé plus intelligents, plus rapides et plus accessibles. Les outils de détection précoce sont déjà plus performants que les méthodes traditionnelles, aidant les médecins à détecter les problèmes avant qu’ils ne s’aggravent.

Vente au détail

L’IA générative permet des campagnes de marketing hyperpersonnalisées, tandis que les modèles d’inventaire prédictifs réduisent le gaspillage en alignant plus précisément les chaînes d’approvisionnement sur les schémas de la demande. Les détaillants qui adoptent ces technologies font état de gains significatifs en termes d’efficacité opérationnelle. Selon McKinsey, l’IA générative devrait débloquer une valeur économique de 240 à 390 milliards de dollars pour les détaillants.

L’éducation

Au-delà de l’apprentissage adaptatif, l’IA renforce désormais les méthodes d’enseignement. Par exemple, les outils d’IA générative aident les éducateurs en créant des programmes d’études sur mesure et des aides pédagogiques interactives, rationalisant ainsi les charges administratives.

Transport et logistique

L’intégration de l’IA aux systèmes IoT a permis une visibilité inégalée des réseaux logistiques, améliorant l’optimisation des itinéraires, la gestion des stocks et l’atténuation des risques pour les chaînes d’approvisionnement mondiales.

Quel est l’avenir ? Tendances de l’IA à surveiller en 2025

Alors, où va l’IA ? Voici les grandes tendances qui façonnent l’avenir :

1. Modèles d’IA auto-améliorants

Les systèmes d’IA qui s’affinent eux-mêmes en temps réel sont en train d’émerger comme une tendance critique. Ces modèles d’auto-amélioration s’appuient sur des boucles d’apprentissage continu, améliorant la précision et la pertinence avec un minimum de supervision humaine. Les cas d’utilisation comprennent la détection des fraudes en temps réel et la cybersécurité adaptative.

2. Les nouvelles frontières des données synthétiques

Les données synthétiques dépassent les applications axées sur la protection de la vie privée pour s’orienter vers des scénarios plus sophistiqués, tels que l’entraînement de l’IA pour les cas limites et la simulation d’événements rares ou dangereux. Des secteurs comme la conduite autonome investissent massivement dans ce domaine afin de modéliser des cas extrêmes à grande échelle.

3. Architectures d’IA spécifiques à un domaine

L’ère de l’IA généralisée cède la place à des architectures spécialisées par domaine. Les développeurs s’attachent à affiner les modèles pour des secteurs verticaux spécifiques tels que la finance, la modélisation climatique et la recherche génomique, afin d’atteindre de nouveaux niveaux de précision et d’efficacité.

4. L’intelligence artificielle à grande échelle

L’IA périphérique traite les données localement sur un appareil au lieu de s’appuyer sur le nuage. Ses capacités en temps réel sont en train de passer d’applications de niche à une adoption généralisée. Les industries tirent parti de l’informatique périphérique pour déployer des modèles d’IA à faible latence dans des environnements à connectivité limitée, qu’il s’agisse d’établissements de santé éloignés ou d’usines de fabrication intelligentes.

5. Écosystèmes d’IA collaboratifs

L’IA est de moins en moins cloisonnée, avec des écosystèmes qui permettent l’interopérabilité entre divers modèles et plateformes. Cela favorise des solutions plus robustes grâce à la collaboration, en particulier dans des environnements multipartites tels que les soins de santé et la planification urbaine.

Les défis à venir

Si l’avenir de l’IA est prometteur, il n’est pas exempt d’obstacles. Voici ce à quoi nous devons nous attaquer :

Réglementation et éthique

La loi sur l’IA de l’Union européenne et les lois californiennes sur la transparence des données ne sont qu’un début. Les développeurs et les décideurs politiques doivent travailler ensemble pour s’assurer que l’IA est utilisée de manière responsable et éthique.

Préjugés et équité

Même si l’interprétation des modèles s’améliore, le risque de biais reste important. Les développeurs doivent donner la priorité à des ensembles de données diversifiés et de haute qualité et intégrer des mesures d’équité dans leurs pipelines afin d’atténuer les conséquences involontaires.

Durabilité

La formation de modèles d’IA massifs consomme beaucoup d ‘énergie. Les innovations en matière de compression de modèles et de matériel à faible consommation d’énergie sont essentielles pour aligner le développement de l’IA sur les objectifs de développement durable.

Regarder vers l’avenir : Comment l’IA façonnera l’avenir

Le potentiel de l’IA pour remodeler les industries et relever les défis mondiaux est immense. Mais quel sera l’impact de l’IA sur notre avenir ? Voici un examen plus approfondi :

Relever les défis mondiaux

Les outils alimentés par l’IA analysent les modèles climatiques, optimisent les sources d’énergie renouvelable et prédisent les catastrophes naturelles avec une plus grande précision. Par exemple, les modèles d’IA peuvent aider les agriculteurs à s’adapter au changement climatique en prédisant les régimes de précipitations et en suggérant des rotations de cultures optimales.

L’IA démocratise l’accès aux soins de santé en permettant des diagnostics et des recommandations de traitement à distance. Dans les régions mal desservies, les outils d’IA agissent comme des prestataires de soins de santé virtuels, comblant ainsi le fossé causé par la pénurie de professionnels de la santé.

Transformer le travail

Alors que l’IA automatisera les tâches répétitives, elle crée également une demande pour des rôles dans l’éthique de l’IA, la formation des systèmes et la collaboration entre l’homme et l’IA. Le lieu de travail devient un partenariat dynamique entre les humains et l’IA, où les tâches nécessitant de l’intuition et de l’empathie sont complétées par la précision et l’échelle de l’IA.

Les rôles professionnels évolueront vers la conservation, la gestion et l’audit des systèmes d’IA plutôt que vers l’exécution directe des tâches.

Lutter contre les menaces à la sécurité

La sophistication de l’IA introduit également des risques. Les cyberattaques alimentées par l’IA et les technologies “deepfake” sont de plus en plus fréquentes. Pour contrer ce phénomène, les modèles prédictifs de menaces et les systèmes de réponse autonomes réduisent déjà les temps de réponse aux violations de plusieurs heures à quelques secondes.

Pour conclure : Êtes-vous prêt pour l’avenir ?

2025 n’est pas une année comme les autres pour l’IA – c’est un point de basculement. Avec des avancées telles que l’IA agentique, les systèmes multimodaux et les données synthétiques qui remodèlent les industries, il incombe aux entrepreneurs et aux développeurs technologiques de naviguer dans ce paysage en évolution avec précision et prévoyance. L’avenir ne se résume pas à l’adoption de l’IA ; il s’agit de façonner sa trajectoire de manière responsable.

Les meilleurs agents de navigation Web IA

Posted on July 27, 2024 by Oriol Zertuche - Non classifié(e)

Naviguer dans l’avenir de l’automatisation du Web

Les progrès rapides de l’intelligence artificielle redéfinissent la manière dont nous interagissons avec le web.
La navigation automatisée sur le web et l’extraction de données, qui étaient autrefois des tâches complexes nécessitant des compétences spécialisées, deviennent aujourd’hui accessibles à un public plus large.
Cette évolution est largement attribuée à l’intégration de grands modèles de langage (LLM) et de plateformes sophistiquées qui simplifient ces processus.
Alors que nous naviguons vers un avenir dominé par l’IA, des outils tels que l’agent web IA d’Apify, Induced.ai et Multi-ON sont à l’avant-garde, offrant des solutions innovantes pour l’automatisation du web et l’amélioration de la productivité.

Multi-On

Multi-On se distingue en tant qu’agent de navigation aérienne pionnier, exploitant la puissance de ChatGPT pour redéfinir la navigation sur le web et l’exécution des tâches.
Conçu pour améliorer la productivité, Multi-ON offre une expérience de navigation collaborative qui aide les utilisateurs à naviguer efficacement sur le web.
L’une des principales caractéristiques de cette plateforme est sa capacité à gérer des tâches multiples de manière transparente, offrant ainsi aux utilisateurs une expérience en ligne plus rationnelle.
Contrairement à la nature expérimentale de l’agent web ai, Multi-ON vise spécifiquement à optimiser la productivité des utilisateurs grâce à ses capacités basées sur l’IA.
Que les utilisateurs effectuent des recherches ou gèrent des tâches web complexes, l’IA avancée de Multi-ON garantit que les tâches sont accomplies rapidement et avec précision.
L’accent mis par cette plateforme sur la collaboration et la productivité des utilisateurs la distingue des outils web traditionnels et offre une approche unique des activités en ligne.
Grâce à son intégration avec ChatGPT, Multi-ON vise à offrir une expérience de navigation sur le web plus intuitive et plus efficace.

AI induite

Induced.ai se distingue par son approche proactive de l’agent web et de la gestion des tâches.
La plateforme est conçue pour rationaliser les pipelines de développement en consolidant de multiples outils dans une interface unique et cohérente.
Cette intégration est saluée pour sa capacité à réduire de manière significative le temps et les efforts nécessaires à la gestion des différentes tâches web.
L’un des principaux avantages d’Induced.ai est son système de support proactif.
Les utilisateurs peuvent rapidement résoudre les requêtes via Slack ou par email, garantissant ainsi que les processus de développement restent ininterrompus et efficaces.
Ce support en temps réel est une caractéristique cruciale pour les développeurs qui ont besoin d’une assistance immédiate pour maintenir leur productivité.
L’accent mis par Induced.ai sur la gestion transparente et la résolution rapide des problèmes en fait une option idéale pour les développeurs à la recherche d’une plateforme fiable pour gérer l’automatisation du web et la gestion des tâches.
Son approche centrée sur l’utilisateur et son écosystème de soutien en font une alternative solide aux autres outils d’agent de navigation ai.

Agent Web Apify

L’agent web Apify ai, développé par Apify, est un outil innovant conçu pour faciliter la navigation sur le web et l’extraction de données via des instructions en langage naturel.
Bien qu’il soit en phase expérimentale, cet outil présente un potentiel important en tirant parti de la plateforme Apify et des grands modèles de langage (LLM) de l’OpenAI pour automatiser les actions sur le web.
L’installation est conviviale et ne nécessite qu’une URL de page initiale, des descriptions de tâches en langage clair et une clé API OpenAI.
Les principaux paramètres de configuration comprennent l’URL de départ de la page web que l’agent visitera, la clé API requise pour les services OpenAI, le modèle GPT choisi pour interpréter les instructions et les configurations de proxy pour éviter le blocage par les sites web cibles.
Par exemple, les utilisateurs peuvent demander à l’agent de navigation AI de trouver le plan tarifaire le moins cher sur le site web d’Apify, en fournissant des instructions simples pour effectuer cette tâche.
L’outil navigue et exécute les tâches à l’aide d’un navigateur sans tête, les coûts étant calculés sur la base des jetons consommés par le LLM et le temps d’exécution du navigateur.
En outre, les capacités de l’agent web AI peuvent être étendues grâce à l’API Apify, ce qui permet une intégration avec divers environnements de programmation tels que Python et Node.js.
Toutefois, il est essentiel de noter sa nature expérimentale, ses coûts potentiels et la nécessité de contributions de la communauté pour améliorer encore ses fonctionnalités.

Comparaison

Lorsque l’on compare l’agent web ai d’Apify avec des plateformes comme Induced.ai et Multi-ON, plusieurs différences clés apparaissent, chacune répondant à des besoins distincts des utilisateurs.
L’agent web ai se distingue par son intégration avec l’API d’OpenAI, qui permet d’effectuer des tâches à l’aide d’instructions en langage naturel et de prendre en charge différents modèles GPT pour une plus grande flexibilité en termes de coûts et de capacités.
Malgré ses atouts, l’agent web ai est actuellement dans une phase expérimentale et n’est pas activement entretenu, ce qui peut poser des problèmes pour une utilisation à long terme.
D’autre part, Induced.ai met l’accent sur un support robuste et des résolutions de requêtes proactives via Slack ou email, ce qui le rend idéal pour gérer efficacement les pipelines de développement.
La plateforme consolide plusieurs outils en une seule interface, ce qui permet aux utilisateurs de gagner du temps.
Multi-ON, premier copilote Web IA au monde alimenté par ChatGPT, se concentre sur l’amélioration de la productivité de l’utilisateur grâce à des expériences de navigation collaborative.
Il vise à rationaliser les activités en ligne en fournissant une assistance pilotée par l’IA, ce qui en fait un outil précieux pour les utilisateurs qui cherchent à optimiser leurs tâches de navigation sur le web.
Chaque plateforme offre des avantages uniques, l’agent web ai excellant dans le traitement du langage naturel et l’extensibilité, Induced.ai dans l’assistance et l’intégration, et Multi-ON dans la navigation collaborative et la gestion des tâches.

Conclusion : Exploiter le potentiel de la navigation sur le web alimentée par l’IA

Alors que nous naviguons dans l’avenir de l’automatisation du web, le potentiel des outils alimentés par l’IA, tels que l’agent web AI d’Apify, Induced.ai et Multi-ON, devient de plus en plus évident.
Ces plateformes offrent des capacités révolutionnaires en matière de navigation web automatisée et de gestion des tâches, chacune avec des fonctionnalités uniques adaptées aux différents besoins des utilisateurs.
Bien que l’agent web d’Apify se distingue par son traitement du langage naturel et sa flexibilité d’intégration, il reste expérimental et nécessite donc des contributions de la part de la communauté ainsi qu’un examen minutieux des coûts associés.

Publication de la SearchGPT : Caractéristiques principales et informations d’accès

Posted on July 25, 2024 by Oriol Zertuche - Outils d'IA

Annonce de la SearchGPT

OpenAI a dévoilé un prototype révolutionnaire appelé SearchGPT, un moteur de recherche alimenté par l’IA conçu pour transformer la manière dont les utilisateurs accèdent à l’information en ligne.
En s’appuyant sur des modèles conversationnels avancés intégrés à des données web en temps réel, SearchGPT vise à fournir des réponses rapides, précises et opportunes aux requêtes des utilisateurs.
Contrairement aux moteurs de recherche traditionnels qui présentent une liste de liens, SearchGPT propose des résumés complets accompagnés d’attributions claires, garantissant ainsi que les utilisateurs obtiennent rapidement des informations précises et pertinentes.
Cette approche innovante est conçue pour rationaliser l’expérience de recherche, la rendant plus efficace et interactive pour les utilisateurs.

Caractéristiques et objectifs principaux

SearchGPT est conçu pour transformer l’expérience de recherche traditionnelle en une interaction plus rationnelle et conversationnelle.
Contrairement aux moteurs de recherche conventionnels qui affichent une liste de liens, SearchGPT fournit des résumés concis accompagnés de liens d’attribution.
Cette approche permet aux utilisateurs de saisir rapidement l’essence de leur requête tout en ayant la possibilité d’explorer plus en détail les sites web d’origine.
La plateforme comprend également une fonction interactive qui permet aux utilisateurs de poser des questions complémentaires, enrichissant ainsi l’aspect conversationnel du processus de recherche.
En outre, une barre latérale présente des liens pertinents supplémentaires, ce qui améliore encore la capacité de l’utilisateur à trouver des informations complètes.
L’une des caractéristiques les plus remarquables est l’introduction de “réponses visuelles”, qui présentent des vidéos générées par l’intelligence artificielle afin d’offrir aux utilisateurs une expérience de recherche plus attrayante et plus informative.

Collaboration avec les éditeurs

SearchGPT a donné la priorité à la création de partenariats solides avec des organismes de presse afin de garantir la qualité et la fiabilité des informations qu’elle fournit.
En collaborant avec des éditeurs réputés tels que The Atlantic, News Corp et The Associated Press, OpenAI s’assure que les utilisateurs reçoivent des résultats de recherche précis et fiables.
Ces partenariats permettent également aux éditeurs de mieux contrôler l’affichage de leur contenu dans les résultats de recherche.
Les éditeurs peuvent décider de ne pas voir leur contenu utilisé pour l’entraînement des modèles d’IA d’OpenAI, tout en continuant à figurer en bonne place dans les résultats de recherche.
Cette approche vise à protéger l’intégrité et la provenance du contenu original, ce qui en fait une solution gagnante à la fois pour les utilisateurs et les créateurs de contenu.

Différenciation par rapport aux concurrents

SearchGPT se distingue de ses concurrents tels que Google en s’attaquant à des problèmes importants inhérents aux moteurs de recherche intégrés à l’IA.
L’approche de Google est souvent critiquée pour ses inexactitudes et la réduction du trafic vers les sources de contenu original en fournissant des réponses directes dans les résultats de recherche.
En revanche, SearchGPT garantit une attribution claire et encourage les utilisateurs à visiter les sites des éditeurs pour obtenir des informations détaillées.
Cette stratégie permet non seulement d’améliorer l’expérience de l’utilisateur grâce à des données précises et crédibles, mais vise également à maintenir un écosystème sain pour les éditeurs grâce à un partage responsable du contenu.

Commentaires des utilisateurs et intégration future

La version actuelle de SearchGPT est un prototype, accessible à un groupe restreint d’utilisateurs et d’éditeurs.
Ce déploiement limité est conçu pour recueillir des commentaires et des idées précieuses, qui permettront d’affiner et d’améliorer le service.
OpenAI prévoit d’intégrer à terme les fonctionnalités les plus réussies de SearchGPT dans ChatGPT, ce qui permettra à l’IA d’être encore plus proche de l’information en temps réel sur le web.
Les utilisateurs qui souhaitent tester le prototype ont la possibilité de s’inscrire sur une liste d’attente, tandis que les éditeurs sont encouragés à faire part de leurs commentaires sur leur expérience.
Ce retour d’information sera crucial pour façonner les futures itérations de SearchGPT, en veillant à ce qu’il réponde aux besoins des utilisateurs et maintienne des normes élevées en matière de précision et de fiabilité.

Défis et considérations

Alors que la SearchGPT entre dans sa phase de prototypage, elle est confrontée à plusieurs défis.
L’un des aspects cruciaux est de garantir l’exactitude des informations et l’attribution correcte des sources.
Tirant les leçons des écueils rencontrés par Google, SearchGPT doit éviter les erreurs susceptibles de conduire à une désinformation ou à une attribution erronée, ce qui pourrait miner la confiance des utilisateurs et nuire aux relations avec les éditeurs.
Un autre défi important réside dans la monétisation.
Actuellement, SearchGPT est gratuit et fonctionne sans publicité pendant sa phase initiale de lancement.
Cette approche sans publicité constitue un obstacle au développement d’un modèle commercial durable capable de supporter les coûts élevés associés à la formation et à l’inférence de l’IA.
Il sera essentiel de répondre à ces exigences financières pour assurer la viabilité à long terme du service.
En résumé, pour que SearchGPT réussisse, OpenAI doit relever ces défis techniques et économiques, en garantissant la précision de la plateforme et en développant une stratégie de monétisation réalisable.

Conclusion

SearchGPT marque une avancée significative dans le domaine de la technologie de recherche alimentée par l’IA.
En donnant la priorité à la qualité, à la fiabilité et à la collaboration avec les éditeurs, OpenAI vise à offrir une expérience de recherche plus efficace et plus fiable.
L’intégration de modèles conversationnels avec des informations en temps réel sur le web distingue SearchGPT des moteurs de recherche traditionnels et de ses rivaux comme Google.
Le retour d’information des utilisateurs et des éditeurs sera déterminant pour l’évolution future de cet outil innovant.
Au fur et à mesure que la phase de prototypage progresse, l’OpenAI prévoit d’affiner SearchGPT, en veillant à ce qu’il réponde aux besoins et aux attentes de ses utilisateurs.
Cette collaboration permanente et ce processus d’amélioration itératif contribueront à créer un écosystème équilibré qui profitera à la fois aux créateurs de contenu et aux utilisateurs.
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GPT-4o Mini : Tout ce que vous devez savoir

Posted on July 19, 2024 by Oriol Zertuche - Intelligence artificielle

Introduction au GPT-4o Mini

Le 18 juillet 2024, OpenAI a dévoilé le GPT4o Mini, une version compacte et économique de son modèle robuste GPT-4o. Ce nouveau modèle d’IA est conçu pour offrir une vitesse accrue et un prix abordable, ciblant les développeurs et les consommateurs qui ont besoin de solutions d’IA efficaces et économiques. Le GPT4o Mini vise à démocratiser l’accès à la technologie avancée de l’IA en la rendant plus accessible et abordable pour une plus large gamme d’applications telles que les chatbots de service à la clientèle et les réponses textuelles en temps réel. Disponible via l’API GPT4o Mini d’OpenAI, GPT4o Mini est également intégré dans l’application Web et mobile ChatGPT, l’accès pour les entreprises devant commencer la semaine suivante. Les principales caractéristiques du modèle comprennent la prise en charge des entrées et sorties textuelles et visuelles, une fenêtre contextuelle de 128 000 tokens et un arrêt des connaissances en octobre 2023. Ce modèle d’IA polyvalent est sur le point de remplacer le GPT-3.5 Turbo, se positionnant comme le choix privilégié pour les tâches d’IA simples et de grand volume.

Performances et objectifs de référence

Le GPT4o Mini fait preuve d’une performance exceptionnelle dans les tâches de raisonnement impliquant à la fois du texte et de la vision. Ce modèle compact a été méticuleusement conçu pour surpasser les capacités des petits modèles d’IA existants. Par exemple, comparé à Gemini 1.5 Flash et Claude 3 Haiku, qui ont obtenu respectivement 79 % et 75 %, GPT4o Mini a obtenu un score impressionnant de 82 % sur les critères Massive Multitask Language Understanding (MMLU). Au-delà des tâches liées au texte et à la vision, GPT4o Mini excelle également dans le raisonnement mathématique. Il a obtenu un score remarquable de 87 % au test de référence MGSM, ce qui confirme sa supériorité dans le domaine des petits modèles d’intelligence artificielle. Ces réalisations soulignent la robustesse du modèle et son potentiel à établir de nouvelles normes dans les applications basées sur l’IA.

GPT-4o Mini Rentabilité et prix

L’une des caractéristiques les plus convaincantes de GPT4o Mini est sa rentabilité. Au prix de 15 cents par million de jetons d’entrée et de 60 cents par million de jetons de sortie, il est plus de 60 % moins cher que son prédécesseur, le GPT-3.5 Turbo. Cette réduction significative des coûts en fait un choix intéressant pour les développeurs et les entreprises qui souhaitent optimiser leurs dépenses en matière de solutions d’IA. Le caractère abordable de GPT4o Mini peut avoir un impact considérable sur diverses applications d’intelligence artificielle. Qu’il s’agisse de chatbots pour l’assistance à la clientèle ou de réponses textuelles en temps réel, la réduction des coûts permet une mise en œuvre plus large dans les projets existants et nouveaux. Cela permet aux petites entreprises et aux startups d’exploiter des technologies d’IA avancées dont le coût était auparavant prohibitif, démocratisant ainsi l’accès à l’IA de pointe. Les cas d’utilisation potentiels bénéficiant grandement de ces coûts réduits comprennent le service client automatisé, la génération de contenu dynamique et l’analyse de données en temps réel. En rendant l’IA avancée plus accessible, l’OpenAI ouvre la voie à un avenir où l’IA fera partie intégrante de diverses applications et expériences numériques.

Spécifications techniques et capacités

GPT4o Mini prend en charge une large gamme d’entrées et de sorties, y compris le texte et la vision. Cette polyvalence permet aux développeurs de créer diverses applications capables de traiter plusieurs types de données. En outre, OpenAI prévoit d’étendre ces capacités aux entrées et sorties vidéo et audio dans de futures mises à jour, afin d’améliorer l’utilisation du modèle dans des contextes multimédias. Une autre caractéristique clé de GPT4o Mini est sa fenêtre contextuelle étendue, qui prend en charge jusqu’à 128 000 jetons. Cela permet au modèle de gérer efficacement de grands ensembles de données, ce qui le rend idéal pour les applications nécessitant une analyse complète des données. En outre, le seuil de connaissance du modèle est fixé à octobre 2023, ce qui garantit qu’il fonctionne avec une compréhension relativement récente du monde. Ces spécifications techniques font de GPT4o Mini un outil robuste pour les applications d’IA avancées.

Mesures de sûreté et de sécurité

OpenAI a introduit de solides mesures de sécurité dans GPT4o Mini, garantissant une protection et une fiabilité accrues. L’une des principales caractéristiques est la mise en œuvre de la technique de la “hiérarchie des instructions”, qui renforce considérablement la résistance du modèle contre les attaques par injection rapide et les tentatives d’évasion de prison. Cette approche innovante garantit que l’IA respecte strictement les instructions prévues, minimisant ainsi le risque de mauvaise utilisation. L’engagement d’OpenAI en matière de fiabilité et de sécurité va au-delà des améliorations théoriques. L’entreprise a intégré de nouveaux protocoles de sécurité conçus pour surveiller et mettre à jour en permanence les défenses du modèle contre les menaces émergentes. Ces efforts soulignent l’engagement d’OpenAI à maintenir des normes de sécurité élevées sur ses plateformes d’IA, offrant aux utilisateurs une expérience d’IA fiable et digne de confiance. Prêt à révolutionner les opérations de votre entreprise avec un assistant d’IA personnalisé ? Découvrez comment Cody AI transforme l’IA traditionnelle en un puissant compagnon d’affaires adapté à vos besoins uniques. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur notre dernière offre, la GPt4o Mini, et voyez comment elle peut stimuler l’efficacité et la créativité de votre équipe.
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GPT-4o Demo

RAG pour les nuages privés : comment cela fonctionne-t-il ?

Posted on January 24, 2024 by Oriol Zertuche - Intelligence artificielle

Vous êtes-vous déjà demandé comment les nuages privés gèrent toutes leurs informations et prennent des décisions intelligentes ?

C’est là qu’intervient la génération améliorée par récupération (RAG).

Il s’agit d’un outil super intelligent qui aide les nuages privés à trouver les bonnes informations et à en tirer des éléments utiles.

Ce blog traite de la façon dont RAG opère sa magie dans les nuages privés, en utilisant des outils simples et des astuces astucieuses pour rendre les choses plus fluides et meilleures.

Plongez dans l’aventure.

Comprendre le RAG : qu’est-ce que c’est ?

La génération améliorée pour la recherche (RAG) est une technologie de pointe utilisée dans les systèmes de traitement du langage naturel (NLP) et de recherche d’informations.

Il combine deux processus fondamentaux : la recherche et la génération.

Récupération: Dans le cadre du RAG, le processus de recherche implique la récupération de données pertinentes à partir de diverses sources externes telles que des référentiels de documents, des bases de données ou des API. Ces données externes peuvent être diverses et englober des informations provenant de sources et de formats différents.
Génération: Une fois les données pertinentes récupérées, le processus de génération consiste à créer ou à générer un nouveau contenu, des idées ou des réponses sur la base des informations récupérées. Ce contenu généré complète les données existantes et aide à prendre des décisions ou à fournir des réponses précises.

Comment fonctionne le RAG ?

Comprenons maintenant comment fonctionne le RAG.

Préparation des données

L’étape initiale consiste à convertir les documents stockés dans une collection et les requêtes de l’utilisateur dans un format comparable. Cette étape est cruciale pour effectuer des recherches de similarité.

Représentation numérique (Embeddings)

Afin de rendre les documents et les requêtes des utilisateurs comparables pour les recherches de similarité, ils sont convertis en représentations numériques appelées “embeddings”.

Ces enchâssements sont créés à l’aide de modèles linguistiques d’enchâssement sophistiqués et servent essentiellement de vecteurs numériques représentant les concepts contenus dans le texte.

Base de données vectorielle

Les enchâssements de documents, qui sont des représentations numériques du texte, peuvent être stockés dans des bases de données vectorielles telles que Chroma ou Weaviate. Ces bases de données permettent de stocker et d’extraire de manière efficace les données d’intégration pour les recherches de similarité.

Recherche de similitude

Sur la base de l’intégration générée à partir de la requête de l’utilisateur, une recherche de similarité est effectuée dans l’espace d’intégration. Cette recherche vise à identifier des textes ou des documents similaires dans la collection sur la base de la similarité numérique de leurs encastrements.

Ajout de contexte

Après avoir identifié un texte similaire, le contenu récupéré (invite + texte saisi) est ajouté au contexte. Ce contexte augmenté, comprenant à la fois l’invite originale et les données externes pertinentes, est ensuite introduit dans un modèle linguistique (LLM).

Sortie du modèle

Le modèle linguistique traite le contexte avec des données externes pertinentes, ce qui lui permet de générer des résultats ou des réponses plus précis et plus adaptés au contexte.

En savoir plus : Qu’est-ce que le RAG API Framework et comment fonctionne-t-il ?

5 étapes pour mettre en œuvre le RAG dans les environnements de cloud privé

Vous trouverez ci-dessous un guide complet sur la mise en œuvre de RAG dans les nuages privés :

1. Évaluation de l’état de préparation des infrastructures

Commencez par évaluer l’infrastructure de cloud privé existante. Évaluer le matériel, les logiciels et les capacités du réseau pour s’assurer de leur compatibilité avec la mise en œuvre des RAG. Identifier toute contrainte ou exigence potentielle pour une intégration transparente.

2. Collecte et préparation des données

Rassemblez des données pertinentes provenant de diverses sources au sein de votre environnement de cloud privé. Il peut s’agir de référentiels documentaires, de bases de données, d’API et d’autres sources de données internes.

Veiller à ce que les données collectées soient organisées, nettoyées et préparées en vue d’un traitement ultérieur. Les données doivent être présentées dans un format qui peut être facilement introduit dans le système RAG pour les processus d’extraction et de génération.

3. Sélection de modèles linguistiques d’intégration appropriés

Choisissez des modèles de langage d’intégration appropriés qui correspondent aux exigences et à l’échelle de votre environnement de cloud privé. Des modèles tels que BERT, GPT ou d’autres modèles linguistiques avancés peuvent être envisagés en fonction de leur compatibilité et de leurs performances.

4. Intégration des systèmes d’encastrement

Mettre en œuvre des systèmes ou des cadres capables de convertir des documents et des requêtes d’utilisateurs en représentations numériques (embeddings). Veiller à ce que ces enchâssements capturent avec précision le sens sémantique et le contexte des données textuelles.

Mettre en place des bases de données vectorielles (par exemple, Chroma, Weaviate) pour stocker et gérer efficacement ces encastrements, afin de permettre une récupération rapide et des recherches de similarité.

5. Essais et optimisation

Effectuer des tests rigoureux pour valider la fonctionnalité, la précision et l’efficacité du système RAG mis en œuvre dans l’environnement de cloud privé. Tester différents scénarios pour identifier les limites potentielles ou les domaines à améliorer.

Optimiser le système sur la base des résultats des tests et du retour d’information, en affinant les algorithmes, en réglant les paramètres ou en mettant à niveau les composants matériels/logiciels en fonction des besoins pour améliorer les performances.

6 Outils pour la mise en œuvre de RAG dans les nuages privés

Voici un aperçu des outils et des cadres essentiels à la mise en œuvre de la génération assistée par récupération (RAG) dans les environnements de cloud privé :

1. Intégration de modèles linguistiques

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) : BERT est un puissant modèle linguistique pré-entraîné conçu pour comprendre le contexte des mots dans les requêtes de recherche. Il peut être affiné pour des tâches de recherche spécifiques dans des environnements de nuage privé.
GPT (Generative Pre-trained Transformer) : Les modèles GPT excellent dans la génération de textes de type humain sur la base d’invites données. Ils peuvent contribuer à générer des réponses ou du contenu dans les systèmes RAG.

2. Bases de données vectorielles

Chroma: Chroma est un moteur de recherche vectoriel optimisé pour traiter des données de haute dimension comme les embeddings. Il permet de stocker et de récupérer efficacement les données intégrées, ce qui facilite les recherches rapides de similarités.
Weaviate: Weaviate est un moteur de recherche vectoriel open-source adapté à la gestion et à l’interrogation de données vectorielles. Il offre flexibilité et évolutivité, ce qui est idéal pour les implémentations RAG traitant de grands ensembles de données.

3. Cadres pour la génération d’encastrements

TensorFlow: TensorFlow fournit des outils et des ressources pour créer et gérer des modèles d’apprentissage automatique. Il propose des bibliothèques pour générer des embeddings et les intégrer dans les systèmes RAG.
PyTorch: PyTorch est un autre framework d’apprentissage profond populaire connu pour sa flexibilité et sa facilité d’utilisation. Il permet de créer des modèles d’intégration et de les intégrer dans les flux de travail de RAG.

4. Plateformes d’intégration RAG

Transformateurs à visage embrassant: Cette bibliothèque offre une large gamme de modèles pré-entraînés, y compris BERT et GPT, facilitant leur intégration dans les systèmes RAG. Il fournit des outils pour gérer les interactions entre les modèles linguistiques et les encastrements.
GPT de l’OpenAI–3 API: L’API d’OpenAI donne accès à GPT-3, ce qui permet aux développeurs d’utiliser ses puissantes capacités de génération de langage. L’intégration du GPT-3 dans les systèmes RAG peut améliorer la génération de contenu et la précision des réponses.

5. Services en nuage

AWS (Amazon Web Services) ou Azure : Les fournisseurs de services en nuage offrent l’infrastructure et les services nécessaires à l’hébergement et à la mise à l’échelle des implémentations RAG. Ils fournissent des ressources telles que des machines virtuelles, du stockage et de la puissance de calcul adaptées aux applications d’apprentissage automatique.
Google Cloud Platform (GCP) : GCP offre une suite d’outils et de services pour l’apprentissage automatique et l’IA, permettant le déploiement et la gestion des systèmes RAG dans des environnements de cloud privé.

6. Outils de développement personnalisés

Bibliothèques Python: Ces bibliothèques offrent des fonctionnalités essentielles pour la manipulation des données, les calculs numériques et le développement de modèles d’apprentissage automatique, cruciales pour la mise en œuvre de solutions RAG personnalisées.
API personnalisées et Scripts: En fonction des besoins spécifiques, le développement d’API et de scripts personnalisés peut s’avérer nécessaire pour affiner et intégrer les composants RAG dans l’infrastructure du nuage privé.

Ces ressources jouent un rôle essentiel en facilitant la génération d’embedding, l’intégration de modèles et la gestion efficace des systèmes RAG au sein de configurations de clouds privés.

Maintenant que vous connaissez les bases du RAG pour les clouds privés, il est temps de le mettre en œuvre à l’aide des outils efficaces mentionnés ci-dessus.

Les 8 meilleurs modèles d’intégration de texte en 2024

Posted on January 24, 2024 by Oriol Zertuche - Intelligence artificielle

Quelle serait votre réponse si nous vous demandions quelle est la relation entre ces deux lignes ?

Premièrement : Qu’est-ce que l’incorporation de texte ?

Deuxièmement : [-0.03156438, 0.0013196499, -0.0171-56885, -0.0008197554, 0.011872382, 0.0036221128, -0.0229156626, -0.005692569, … (1600 autres éléments à inclure ici)]

La plupart des gens ne connaîtraient pas le lien entre les deux. La première ligne pose la question de la signification de “embedding” en anglais, mais la deuxième ligne, avec tous ces chiffres, n’a pas de sens pour nous, les humains.

En fait, la deuxième ligne est la représentation (embedding) de la première ligne. Il a été créé par le modèle OpenAI GPT -3’s text-embedding-ada-002.

Ce processus transforme la question en une série de chiffres que l’ordinateur utilise pour comprendre le sens des mots.

Si vous aussi vous vous grattez la tête pour décoder leur relation, cet article est pour vous.

Nous avons abordé les bases de l’intégration de texte et ses 8 principaux modèles, qui valent la peine d’être connus !
Commençons à lire.

Qu’est-ce qu’un modèle d’intégration de texte ?

Vous êtes-vous déjà demandé comment les modèles d’intelligence artificielle et les applications informatiques comprennent ce que nous essayons de dire ?

C’est vrai, ils ne comprennent pas ce que nous disons.

En fait, ils “intègrent” nos instructions pour être efficaces.

Vous ne savez toujours pas où vous en êtes ? D’accord, simplifions.

Dans le domaine de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle, il s’agit d’une technique qui permet de simplifier des données complexes et multidimensionnelles telles que du texte, des images ou d’autres types de représentations dans un espace de moindre dimension.

L’intégration vise à faciliter le traitement des informations par les ordinateurs, par exemple lors de l’utilisation d’algorithmes ou de calculs.

Il sert donc de langage de médiation pour les machines.

Toutefois, l’incorporation de texte consiste à prendre des données textuelles – telles que des mots, des phrases ou des documents – et à les transformer en vecteurs représentés dans un espace vectoriel de faible dimension.

La forme numérique est destinée à transmettre les relations sémantiques, le contexte et le sens du texte.

Les modèles d’encodage de texte sont développés pour fournir les similitudes de mots ou de courts morceaux d’écriture préservés dans l’encodage.

Par conséquent, les mots qui dénotent les mêmes significations et ceux qui sont situés dans des contextes linguistiques similaires auront un vecteur proche dans cet espace multidimensionnel.

L’intégration de texte vise à rapprocher la compréhension automatique de la compréhension du langage naturel afin d’améliorer l’efficacité du traitement des données textuelles.

Puisque nous savons déjà ce que signifie l’intégration de texte, examinons la différence entre l’intégration de mots et cette approche.

Incrustation de mots VS incrustation de textes : Quelle est la différence ?

Les modèles d’intégration de mots et de textes appartiennent tous deux à différents types de modèles d’intégration. Voici les principales différences-

L’intégration des mots concerne la représentation des mots en tant que vecteurs à dimension fixe dans un texte spécifique. Cependant, l’incorporation de texte implique la conversion de paragraphes, de phrases ou de documents entiers en vecteurs numériques.
Les enchâssements de mots sont utiles dans les tâches axées sur le niveau des mots, telles que la compréhension du langage naturel, l’analyse des sentiments et le calcul des similitudes entre les mots. En même temps, les enchâssements de texte sont mieux adaptés à des tâches telles que le résumé de documents, la recherche d’informations et la classification de documents, qui requièrent la compréhension et l’analyse de gros morceaux de texte.
Généralement, l’intégration de mots s’appuie sur le contexte local entourant des mots particuliers. Mais comme l’intégration de texte considère un texte entier comme contexte, elle est plus large que l’intégration de mots. Il vise à saisir la sémantique complète de l’ensemble des informations textuelles afin que les algorithmes puissent connaître la structure totale du sens et les interconnexions entre les phrases ou les documents.

Les 8 principaux modèles d’intégration de texte à connaître

En ce qui concerne les modèles d’intégration de texte, il existe un certain nombre de techniques innovantes qui ont révolutionné la manière dont les ordinateurs comprennent et gèrent les informations textuelles.

Voici huit modèles d’intégration de texte qui ont eu un impact significatif sur le traitement du langage naturel (NLP) et les applications basées sur l’IA :

1. Word2Vec

Ce modèle pionnier, connu sous le nom de Word2Vec, produit des enchâssements de mots, qui sont essentiellement des représentations des mots contextuels environnants mappés sur des vecteurs de dimension fixe.

Il révèle les similitudes entre les mots et montre les relations sémantiques qui permettent aux algorithmes de comprendre le sens des mots en fonction de l’environnement dans lequel ils sont utilisés.

2. GloVE (vecteurs globaux pour la représentation des mots)

Plutôt que de se concentrer sur les relations statistiquement importantes entre les mots dans un contexte spécifique, GloVe génère des représentations de mots significatives qui reflètent les relations entre les mots dans l’ensemble du corpus.

3. FastText

Conçu par Facebook AI Research, FastText représente les mots comme des sacs de n-grammes de caractères, utilisant ainsi des informations sur les sous-mots. Il l’aide à prendre en compte les OOV de manière efficace et met en évidence les similitudes dans la morphologie de différents mots.

4. ELMO (Embeddings from Language Models)

Pour fournir un contexte à l’intégration des mots, ELMO s’appuie sur les états internes d’un modèle de langage bidirectionnel profond.

Il s’agit d’enchâssements de mots qui capturent les contextes sentenciels globaux, et qui sont donc plus significatifs.

5. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

BERT est un modèle basé sur un transformateur conçu pour comprendre le contexte des mots de manière bidirectionnelle.

Il peut interpréter le sens d’un mot en se basant sur le contexte des mots qui le précèdent et qui le suivent, ce qui permet une compréhension plus précise de la langue.

6. GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Les modèles GPT sont les maîtres de la génération de langues. Ces modèles prédisent le mot suivant dans une séquence, générant un texte cohérent en apprenant à partir de vastes quantités de données textuelles pendant la phase de pré-entraînement.

7. Doc2Vec

Doc2Vec, une extension de Word2Vec, est capable d’intégrer des documents ou des paragraphes entiers dans des vecteurs de taille fixe. Ce modèle attribue des représentations uniques aux documents, ce qui permet de comparer les similitudes entre les textes.

8. USE (Codeur universel de phrases)

L’intégration des phrases ou des paragraphes entiers est réalisée par un outil de Google appelé USE. Il code efficacement les différentes longueurs de texte en vecteurs de taille fixe, en tenant compte de leur signification sémantique et en permettant des comparaisons plus simples entre les phrases.

Questions fréquemment posées :

1. Quel est l’intérêt d’intégrer du texte dans une plateforme SaaS ou une entreprise ?

Des modèles d’intégration de texte améliorés élargissent les plateformes SaaS en facilitant la compréhension des données générées par les utilisateurs. Ils offrent des capacités de recherche intelligentes, une expérience utilisateur personnalisée avec des suggestions et une analyse avancée des sentiments, ce qui permet d’augmenter le niveau d’engagement des utilisateurs et donc de fidéliser les utilisateurs existants.

2. Quelles sont les principales considérations à prendre en compte lors du déploiement d’un modèle d’intégration de texte ?

Lors de la mise en œuvre de modèles d’insertion de texte, il convient de tenir compte des éléments suivants

Compatibilité du modèle avec les objectifs de l’application
Évolutivité pour les grands ensembles de données
Interprétabilité des encastrements générés et
Ressources nécessaires pour une intégration efficace de l’informatique.

3. Quelles sont les caractéristiques uniques des modèles d’intégration de texte qui peuvent être utilisées pour améliorer les solutions SaaS ?

Oui, en effet, les modèles d’intégration de texte améliorent grandement les solutions SaaS, notamment en ce qui concerne l’examen des commentaires des clients, les algorithmes de réorganisation des articles, la compréhension du contexte pour les robots et la rapidité de la recherche de données, en général, ce qui améliore l’expérience et la rentabilité des utilisateurs finaux.

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