samedi 22 février 2025

Réenchanter les maths à l’école (2) - Agir pour l'éducation (2024-2025)



Cycle de conférences dans le cadre du programme « Agir pour l’éducation » (APE) : Réenchanter les maths à l’école

Conférence du 19 février 2025 : Enseigner les maths par des challenges d’IA

Conférenciers : Stéphane Mallat, professeur du Collège de France
Miguel Toquet, IA-IPR de mathématiques sur l’académie de Lille

De l’enfance jusqu’à la recherche, l’aller-retour entre des problèmes concrets et l’abstraction permet de découvrir et comprendre de nouveaux concepts mathématiques. En pratique, il est difficile d’étendre au lycée les approches manipulatoires déployées au primaire, car les mathématiques du programme sont plus complexes et il y a de fortes contraintes de temps.

Pour redonner envie aux élèves, améliorer leur compréhension des mathématiques, le programme MathAData propose aux enseignants du secondaire des problèmes concrets et ludiques, issus de challenges d’IA, sur des sujets aussi divers que la reconnaissance d’images, un diagnostic médical, l’analyse de chants de baleines, la reconnaissance de l’auteur d’un texte… Ces challenges se traduisent rapidement en problèmes mathématiques.

 Codéveloppés avec des professeurs, le matériel pédagogique amène les élèves à comprendre et manipuler les concepts mathématiques de chaque chapitre du programme. Cela passe par des expérimentations numériques en classe, où les élèves développent des solutions créatives pour résoudre le challenge, tout en faisant émerger les mathématiques, puis ils approfondissent leurs connaissances avec des exercices. Ils découvrent aussi les principes mathématiques de l’intelligence artificielle, ce qui devient important pour leur éducation.

Lire la suite du résumé : 

https://www.college-de-france.fr/fr/agenda/grand-evenement/reenchanter-les-maths-ecole

Retrouvez le programme des conférences 2024-2025 :
https://www.college-de-france.fr/fr/a...

Avec le soutien de la Fondation du Collège de France et de ses mécènes LVMH, la Fondation Engie et la Fondation Covéa. 

Le Collège de France est une institution de recherche fondamentale dans tous les domaines de la connaissance et un lieu de diffusion du « savoir en train de se faire » ouvert à tous.
Les cours, séminaires, colloques sont enregistrés puis mis à disposition du public sur le site internet du Collège de France.

Découvrez toutes les ressources du Collège de France : 

Soutenir le Collège de France :


La transcription présente une conférence sur l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans l'enseignement des mathématiques au lycée. Voici un résumé des points clés abordés :

Contexte et Objectifs :


La conférence est organisée par la Fondation du Collège de France et d'autres institutions pour discuter de l'enseignement des mathématiques et de l'IA.

L'objectif est de "réenchanter" les mathématiques en les rendant plus attractives et compréhensibles pour les élèves.
Problématiques Actuelles :

Les mathématiques sont souvent perçues comme une matière difficile et repoussante, surtout en France.

Les élèves, notamment les filles et ceux issus de milieux défavorisés, montrent une anxiété face aux mathématiques.

Approche Proposée :


Utiliser des problèmes réels et concrets pour enseigner les mathématiques, en lien avec l'IA. Intégrer des expériences numériques et des manipulations pour rendre les concepts plus tangibles.

Encourager une approche expérimentale et ludique pour motiver les élèves.

Rôle de l'IA :


L'IA est vue comme un outil pour aider les élèves à comprendre les fondamentaux mathématiques.

Les élèves utilisent déjà des modèles de langage pour leurs devoirs, il est donc crucial d'intégrer l'IA de manière pédagogique.

Méthodologie :


Utiliser des "challenges" d'IA pour engager les élèves dans des problèmes mathématiques concrets.

Structurer l'enseignement en trois phases : 

poser le cadre, manipuler les outils mathématiques, et interpréter les résultats.
Expérimentations et Résultats :

Des expérimentations ont été menées avec des professeurs et des élèves, montrant des améliorations significatives dans la compréhension et la motivation.

Les élèves ont pu développer des solutions créatives et améliorer leurs scores en résolvant des problèmes d'IA.

Perspectives et Défis :


L'objectif est de passer à l'échelle nationale, en formant plus de professeurs et en intégrant ces méthodes dans le programme scolaire.

Il est crucial de former les enseignants et de les accompagner dans cette transition.
Impact et Bénéfices :

Cette approche vise à redonner du sens et de la motivation pour les mathématiques.
Elle permet également de démystifier l'IA et de montrer son lien avec les mathématiques.

En résumé, 
la conférence met en avant une initiative visant à transformer l'enseignement des mathématiques en intégrant des outils d'IA et des approches pédagogiques innovantes, tout en relevant les défis liés à la mise à l'échelle de ces pratiques.


Jeux :


ENG - WEB - Plato's Dilemma | Gamma 


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La Bataille de l'IA


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Liste des jeux IA : Plongez dans l'univers des jeux intelligents


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“Sors-moi de l’IA” : un jeu éducatif pour sensibiliser les élèves à l’intelligence artificielle – Délégation Régionale Académique au Numérique Educatif










Erol GIRAUDY 
Www.ugaia.eu 

Quelles sont les puissances de l'IA ? | Une leçon de géopolitique | ARTE


Quelles sont les puissances de l'IA ? | Une leçon de géopolitique | ARTE.


L’intelligence artificielle est désormais un enjeu géopolitique de premier plan. « Celui qui deviendra leader dans l’IA sera le maître du monde », a prédit un jour Vladimir Poutine. Elon Musk a ajouté que « l’IA est bien plus dangereuse que l’arme nucléaire » et « causera probablement une troisième guerre mondiale ». Des propos alarmistes qui ne nous aident pas à comprendre ce qui se joue, à l’échelle internationale, dans cette course au développement d’IA où l’on croise les Etats-Unis, la Chine, mais aussi l’Europe et bien d'autres puissances encore.
Pour en parler, entretien avec Laure de Roucy-Rochegonde, directrice du Centre géopolitique des technologies de l'IFRI, autrice de l’étude : “Promesses artificielles ou régulation réelle ? Inventer la gouvernance mondiale de l’IA”, publiée par l’IFRI le 3 février. 📚 A lire aussi : La guerre à l'ère de l'intelligence artificielle, PUF, octobre 2024 Magazine (2024, 12mn) 📩 La newsletter du Dessous des Cartes 👉 https://inscription-newsletter-ddc.ar... 📕 Commandez le nouvel atlas "Le Dessous des Cartes - La puissance et la mer", d'Émilie Aubry et Frank Tétart, Tallandier et Arte Editions https://bit.ly/Atlas_DDC 👉 Abonnez-vous à notre chaîne ! http://bit.ly/DDC_YouTube 👉 Retrouvez également Le Dessous des cartes sur Facebook.   / ledessousdes.  . 💻 Retrouvez toutes les émissions d'Émilie Aubry en VOD : http://bit.ly/DDC_VOD. 👉 L’intégrale des émissions de Jean-Christophe Victor (VOD et DVD) sur la boutique d’ARTE. http://bit.ly/DDC_Boutique




ChatGPT m'a remplacée ?


Aujourd’hui, on va parler d’un outil qui s'est ancré dans notre quotidien : ChatGPT.


Pour tout vous dire, ça fait 2 ans qu’il est devenu un pilier au quotidien, au point que je le considère presque comme un membre de mon équipe à part entière.

👉 Rédiger mes mails en un éclair,
👉 Structurer une présentation client quand le temps presse,
👉 Débloquer ma créativité quand je sèche sur mes contenus pour les réseaux…

Mais une question me trotte dans la tête – et peut-être dans la vôtre aussi :
Est-ce qu’un jour ChatGPT pourrait carrément me remplacer ?

Dans cette vidéo, je vous embarque dans les coulisses de mon business pour vous montrer tout ce que je délègue déjà à ChatGPT pour gagner en productivité & en créativité. Let's go ! 🎬



Résumé de la vidéo "ChatGPT m'a remplacée ?"

Utilisation quotidienne de ChatGPT

L'auteur utilise ChatGPT pour de nombreuses tâches : répondre à des emails, structurer des présentations, rédiger du contenu pour les réseaux sociaux, et brainstormer des idées.
Elle admet utiliser ChatGPT plus fréquemment que de parler à d'autres personnes.
Évolution et efficacité accrue

En deux ans, l'efficacité de ChatGPT a beaucoup évolué, passant de textes nécessitant beaucoup de réécriture à des assistants spécialisés et performants grâce à GPT-4.
La vision et l'analyse d'images facilitent des tâches comme la correction de formules dans Google Sheets.
Réflexion sur la dépendance et l'impact sur les compétences

L'auteur s'interroge sur sa dépendance à ChatGPT et sur la possibilité de perdre certaines compétences à force de déléguer des tâches qu'elle savait faire seule auparavant.
Elle se demande si l'IA finira par dépasser les humains et rendre certaines compétences obsolètes.
Limites de ChatGPT

Absence d'opinion et de perspective humaine : ChatGPT n'a pas d'avis personnel et présente toutes les informations au même niveau de vérité.
Biais et véracité des informations : ChatGPT peut reproduire des biais humains présents dans les données sur lesquelles il a été entraîné.
Incapacité à remplacer l'expérience humaine

ChatGPT ne vit pas d'expériences et ne ressent pas d'émotions, limitant sa capacité à créer du contenu authentique et émotionnellement impactant.
L'auteur estime que ses expériences réelles nourrissent sa créativité et son contenu, ce qu'une IA ne peut pas reproduire.
Utilisation stratégique pour la productivité et le SEO

L'auteur utilise ChatGPT pour décliner du contenu existant en articles de blog optimisés pour le SEO.
Cette stratégie a considérablement augmenté le trafic organique sur son site web.
ChatGPT comme assistant créatif

ChatGPT aide à générer des idées, structurer des argumentaires, et reformuler des emails.
L'outil permet de se concentrer sur la valeur ajoutée en déléguant les tâches répétitives.
Conclusion : complémentarité plutôt que remplacement

L'auteur voit ChatGPT comme un assistant puissant, mais incapable de remplacer la créativité et l'émotion humaine.

La vidéo se termine par une réflexion sur l'authenticité de son contenu, laissant le spectateur se demander si cette vidéo a été rédigée avec ou sans IA.


Les grands modèles de langage (LLM) sont généralement optimisés pour répondre aux questions des utilisateurs.

Mais il existe une tendance à ce que les modèles soient également optimisés pour s'adapter aux flux de travail des agents. Cela donnera un énorme coup de pouce aux performances des agents !

Après le succès retentissant de ChatGPT pour répondre aux questions, une grande partie du développement des LLM s'est concentrée sur la fourniture d'une bonne expérience client. 

Les LLM ont donc été réglés pour répondre aux questions (« Pourquoi Shakespeare a-t-il écrit Macbeth ? ») ou suivre les instructions fournies par l'homme (« Expliquez pourquoi Shakespeare a écrit Macbeth »). 

Une grande partie des ensembles de données pour le réglage des instructions guident les modèles pour fournir des réponses plus utiles aux questions et instructions écrites par l'homme du type de celles que l'on pourrait poser à un LLM destiné aux consommateurs, comme celles proposées par les interfaces Web de ChatGPT, Claude ou Gemini.

Mais les charges de travail des agents font appel à des comportements différents. Plutôt que de générer directement des réponses pour les consommateurs, les logiciels d'IA peuvent utiliser un modèle dans le cadre d'un flux de travail itératif pour réfléchir à leur propre production, utiliser des outils, rédiger des plans et collaborer dans un environnement multi-agents. Les principaux créateurs de modèles optimisent de plus en plus les modèles destinés à être utilisés dans les agents d’IA.

Prenons l’exemple de l’utilisation d’outils (ou de l’appel de fonctions). Si un LLM est interrogé sur la météo actuelle, il ne pourra pas extraire les informations nécessaires de ses données d’entraînement. Au lieu de cela, il peut générer une demande d’appel d’API pour obtenir ces informations. Même avant que GPT-4 ne prenne en charge nativement les appels de fonctions, les développeurs d’applications utilisaient déjà des LLM pour générer des appels de fonctions, mais en écrivant des invites plus complexes (telles que des variantes d’invites ReAct) qui indiquent au LLM quelles fonctions sont disponibles, puis lui permettent de générer une chaîne qu’une routine logicielle distincte analyse (peut-être avec des expressions régulières) pour déterminer s’il souhaite appeler une fonction.

La génération de tels appels est devenue beaucoup plus fiable après GPT-4, puis de nombreux autres modèles ont pris en charge nativement l’appel de fonctions. Aujourd’hui, les LLM peuvent décider d’appeler des fonctions pour rechercher des informations pour la génération augmentée de récupération (RAG), exécuter du code, envoyer des e-mails, passer des commandes en ligne, et bien plus encore.

Un homme tenant des outils, disant « J’ai optimisé pour l’utilisation d’outils ! » tandis qu’une femme à l’ordinateur répond : « Vous auriez dû optimiser pour l’utilisation d’un ordinateur ! »
Récemment, Anthropic a publié une version de son modèle capable d’être utilisée sur ordinateur, en utilisant des clics de souris et des frappes de touches pour faire fonctionner un ordinateur (généralement une machine virtuelle). J’ai aimé jouer avec la démo. Alors que d’autres équipes ont incité les LLM à utiliser des ordinateurs pour créer une nouvelle génération d’applications RPA (automatisation des processus robotisés), la prise en charge native de l’utilisation d’ordinateurs par un fournisseur majeur de LLM est un grand pas en avant. Cela aidera de nombreux développeurs !

À mesure que les flux de travail agentiques mûrissent, voici ce que je constate :


Tout d’abord, de nombreux développeurs incitent les LLM à exécuter les comportements agentiques qu’ils souhaitent. Cela permet une exploration rapide et riche !

Dans un nombre beaucoup plus restreint de cas, les développeurs qui travaillent sur des applications très précieuses affineront les LLM pour exécuter des fonctions agentiques particulières de manière plus fiable. Par exemple, même si de nombreux LLM prennent en charge l’appel de fonction de manière native, ils le font en prenant comme entrée une description des fonctions disponibles, puis (espérons-le) en générant des jetons de sortie pour demander l’appel de fonction approprié. Pour les applications critiques pour lesquelles la génération du bon appel de fonction est importante, le réglage fin d’un modèle pour les appels de fonction spécifiques de votre application augmente considérablement la fiabilité. (Mais évitez l’optimisation prématurée ! Aujourd’hui, je vois encore trop d’équipes peaufiner alors qu’elles devraient probablement passer plus de temps à demander des explications avant de recourir à cela.)

Enfin, lorsqu’une capacité telle que l’utilisation d’outils ou d’ordinateurs semble utile à de nombreux développeurs, les principaux fournisseurs de LLM intègrent ces capacités directement dans leurs modèles. Même si le raisonnement avancé d’OpenAI o1-preview aide les consommateurs, je m’attends à ce qu’il soit encore plus utile pour le raisonnement et la planification agentiques.

La plupart des LLM ont été optimisés pour répondre à des questions principalement pour offrir une bonne expérience client, et nous avons pu les « greffer » dans des flux de travail agentiques complexes pour créer des applications précieuses. La tendance des LLM conçus pour prendre en charge des opérations particulières dans les agents de manière native va créer un énorme avantage pour les performances des agents. Je suis convaincu que nous réaliserons d'importants gains de performances des agents dans cette direction au cours des prochaines années.


News

Performance comparison of models across tasks in English, Chinese, Math, and Code, with Hunyuan-Large leading in most metrics.

Un mélange d'experts prend de l'avance


Un nouveau modèle de langage open source de grande taille surpasse ses concurrents, notamment le modèle à pondération ouverte Llama 3.1 405B, sur une variété de benchmarks.


Nouveautés : 

Tencent a publié Hunyuan-Large, un modèle à mélange d'experts avec code et pondération ouverts. Il est disponible en versions de base et optimisé pour les instructions, toutes deux capables de traiter une fenêtre de contexte d'entrée relativement large de 256 000 jetons. Il est gratuit pour les développeurs hors de l'Union européenne qui ont moins de 100 millions d'utilisateurs mensuels. Vous pouvez l'expérimenter ici.


Principes de base du mélange d'experts (MoE) : 

l'architecture MoE utilise différents sous-ensembles de ses paramètres pour traiter différentes entrées. Chaque couche MoE contient un groupe de réseaux neuronaux, ou experts, précédés d'un module de contrôle qui apprend à choisir lequel(s) utiliser en fonction de l'entrée. De cette façon, différents experts apprennent à se spécialiser dans différents types d'exemples. Comme tous les paramètres ne sont pas utilisés pour produire une sortie donnée, le réseau utilise moins d'énergie et fonctionne plus rapidement que les modèles de taille similaire qui utilisent tous les paramètres pour traiter chaque entrée.

Comment ça marche : 

Hunyuan-Large comprend 389 milliards de paramètres mais utilise 52 milliards de paramètres pour traiter une entrée donnée. L'équipe a pré-entraîné le modèle sur 7 000 milliards de jetons principalement de texte anglais et chinois, dont 5 500 milliards de jetons provenaient de sources non spécifiées et 1 500 milliards de jetons synthétiques ont été générés par des modèles linguistiques volumineux non spécifiés. Les modèles utilisés pour générer les données d'entraînement étaient « spécialisés » pour fournir des réponses de niveau expert dans divers domaines. L'équipe a peaufiné Hunyuan-Large sur des ensembles de données non spécifiés d'instructions et de commentaires humains.

Les modèles MoE sélectionnent généralement le ou les experts à utiliser en fonction de l'entrée. Hunyuan-Large choisit l'un des 16 experts, mais il utilise également un expert partagé, un expert qui traite chaque entrée.

Des recherches récentes ont montré qu'il existe une formule pour le taux d'apprentissage optimal basé sur la taille du lot (le nombre d'exemples qu'un modèle voit au cours d'une étape de formation). L'expert partagé et l'expert choisi voient une quantité différente de données à chaque étape de formation, donc l'équipe a modifié le taux d'apprentissage pour l'expert choisi en fonction de cette formule.

Résultats : 

L'équipe a comparé les modèles Hunyuan-Large à quatre modèles open source et à leurs versions adaptées aux instructions : 

Llama 3.1 70B, Llama 3.1 405B et les modèles MoE Mixtral-8x22B et DeepSeek-V2.

Hunyuan-Large a obtenu les meilleures performances sur 15 des 19 tests de référence qui testent les compétences en anglais, en chinois, en mathématiques et en codage. Par exemple, sur MMLU (réponses à des questions à choix multiples sur des sujets tels que les mathématiques élémentaires, l'histoire, l'informatique et le droit), Hunyuan-Large a obtenu une précision de 88,4 %. Le concurrent suivant, Llama 3.1 405B, a atteint 85,2 %.

La version optimisée pour les instructions a obtenu les meilleures performances sur 10 des 13 tests, notamment sur les mesures de la capacité de suivi des instructions et de l'alignement avec certaines préférences humaines. Par exemple, Hunyuan-Large-Instruct a maintenu sa domination sur MMLU (précision de 89,9 % contre 887,3 % pour Llama 3.1 405B Instruct). Sur AlpacaEval 2, un test de suivi des instructions, Hunyuan-Large-Instruct a obtenu 51,8 %, tandis que son concurrent suivant, DeepSeek 2.5 Chat, a obtenu 50,5 %.

Pourquoi c'est important : 

Hunyuan-Large surpasse généralement Llama 405B, atteignant les performances d'un modèle de 405 milliards de paramètres tout en ne calculant que 52 milliards de paramètres. Il s'agit d'une exigence de traitement nettement inférieure, et le modèle est gratuit pour de nombreuses utilisations.

Nous pensons : 

en mettant de côté Switch Transformer, un mastodonte de 1,6 billion de paramètres qui a été construit pour tester les limites de la taille plutôt que des performances, Hunyuan-Large est l'un des plus grands modèles MoE que nous ayons rencontrés. C'est une démonstration impressionnante de ce que les modèles MoE plus grands peuvent accomplir.


Quoi de neuf : 

Meta a mis à disposition du gouvernement américain sa gamme de modèles de langage Llama à des fins de sécurité nationale, ce qui constitue un changement majeur dans sa politique sur les applications militaires. De même, Anthropic proposera ses modèles Claude aux agences de renseignement et de défense américaines.

Comment cela fonctionne : 

Meta et Anthropic s’appuient sur des partenariats avec des sous-traitants gouvernementaux pour répondre aux exigences de sécurité et d’approvisionnement des travaux militaires et de renseignement.

Les partenaires de Meta sur les marchés de la défense et du renseignement comprennent Accenture, Amazon, Anduril, Booz Allen, Databricks, Deloitte, IBM, Leidos, Lockheed Martin, Microsoft, Oracle, Palantir, Scale AI et Snowflake. Ces entreprises intégreront les modèles Llama dans les applications du gouvernement américain dans des domaines tels que la logistique, la cybersécurité, l’analyse du renseignement et le suivi des activités financières des terroristes.

Certains partenaires de Meta ont créé des versions spécialisées de Llama. Par exemple, Scale AI a peaufiné Llama 3 pour les applications de sécurité nationale. Baptisé Defense Llama, ce modèle affiné peut aider à des tâches telles que la planification d’opérations militaires et l’analyse des vulnérabilités d’un adversaire.

Anthropic mettra ses familles de modèles Claude 3 et 3.5 à la disposition des agences de défense et de renseignement américaines via une plateforme construite par Palantir, qui fournit des analyses de big data aux gouvernements, et hébergée par Amazon Web Services. Le gouvernement utilisera Claude pour examiner des documents, trouver des modèles dans de grandes quantités de données et aider les responsables à prendre des décisions.

Derrière l’actualité : 

En 2018, Google a dû faire face à des réactions négatives lorsqu’il a remporté un contrat avec le gouvernement américain pour construire le projet Maven, une plateforme de renseignement assistée par l’IA. Les employés ont protesté, démissionné et ont demandé à l’entreprise d’éviter les travaux d’IA militaire. Google s’est retiré du projet et Palantir l’a repris. 

Par la suite, de nombreux développeurs d’IA, dont Meta et Anthropic, ont interdit l’utilisation de leurs modèles pour des applications militaires. La nouvelle disponibilité de Llama pour les agences militaires et de renseignement américaines est une exception notable. En juillet, Anthropic a également commencé à adapter l’utilisation de ses modèles à des fins de renseignement. Anthropic interdit toujours d’utiliser Claude pour développer des armes ou lancer des cyberattaques.

Pourquoi c’est important : 

Le changement de politique de Meta et d’Anthropic en matière d’utilisation militaire de l’IA est capital. Dernièrement, l’IA est devenue un élément incontournable du champ de bataille sous la forme de drones armés, et les entreprises d’IA doivent veiller à ce que leurs nouvelles politiques soient cohérentes avec le respect des droits de l’homme. Les utilisations militaires de l’IA comprennent non seulement le développement et le ciblage d’armes, mais aussi la recherche et le sauvetage, la logistique, le renseignement et les communications qui peuvent sauver des vies. De plus, les contrats de défense représentent des opportunités majeures pour les entreprises d’IA qui peuvent financer des recherches et des applications largement bénéfiques.

Nous pensons : 

les nations éprises de paix sont confrontées à des défis de sécurité difficiles, et l’IA peut être utile pour les relever. Dans le même temps, la militarisation de l’IA pose des défis pour le maintien de la paix et de la stabilité, le respect des droits de l’homme et le maintien du contrôle humain sur les systèmes autonomes. Nous appelons les développeurs d’IA militaire à respecter les lignes directrices proposées par Responsible Artificial Intelligence in the Military, qui sont approuvées par plus de 60 pays et appellent à une gouvernance solide, à une surveillance, à la responsabilité et au respect des droits de l’homme.


https://www.deeplearning.ai/the-batch/



https://github.com/jianzhnie/awesome-instruction-datasets?utm_campaign=The%20Batch&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz-8dhKESzj5-1XHx2MR-IErgJz1u62aU-D7-ekv36Om1tFlOopkas8RFnESVgqqpq6_QpCuIfHHKvwPr8oAVkV5tTR_Kbg&_hsmi=333812411&utm_content=333810591&utm_source=hs_email



https://github.com/anthropics/anthropic-quickstarts/tree/main/computer-use-demo?utm_campaign=The%20Batch&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz--72DqsYU12T11DBrtR5KSd5Mi-g4yiK2GfVsFBz3VJSCFV2pnxKINMfDXCEnxJ2NEVzVHgvsummxiM_iFS_BKZ1pqWBw&_hsmi=333812411&utm_content=333810591&utm_source=hs_email



samedi 14 décembre 2024

Les évolutions de ChatGPT 0-20-200

Passer au plan supérieur...  de ChatGPT 

0 - 20 -200.

Les offres et les tarifs peuvent avoir un impact significatif sur l'expérience utilisateur, alors examinons cela de plus près :

1. **Plan Gratuit :**
    - C'est super pour ceux qui découvrent l'IA et qui veulent explorer ses fonctionnalités de base sans engagement.
    - Limitations sur certaines fonctionnalités avancées comme l'analyse de données et la génération d'images.

2. **ChatGPT Plus (20 USD/mois) :**
    - Offre un meilleur rapport qualité/prix avec des capacités étendues pour l'envoi de messages et l'utilisation de fonctionnalités avancées.
    - Accès à des modes vocaux et des entrées vidéo améliorés.

3. **ChatGPT Pro (200 USD/mois) :**
    - C'est l'option ultime pour ceux qui ont des besoins intensifs et spécifiques.
    - Accès illimité aux modèles avancés et des capacités de calcul renforcées, ainsi qu'à la génération de vidéos Sora.

Mes Réflexions

- **Équilibre Fonctionnalités/Prix** : 
Les différentes offres permettent de répondre aux divers besoins et budgets. Le plan gratuit est idéal pour les utilisateurs occasionnels, tandis que les professionnels et les entreprises pourraient tirer grand avantage des plans Plus et Pro.

- **Avantages Pro** : 
L'accès illimité et les capacités de calcul renforcées du plan Pro sont un véritable atout pour ceux qui dépendent fortement de l'IA pour leurs tâches quotidiennes.

Mon point de vue 

J'ai testé les nouvelles fonctions de ChatGPT, c'est intéressant, avec une capacité de charger un document à partir d'un Drive (pour mon cas OneDrive de Microsoft) et celle d'améliorer les réponses et de réviser les écrits. 

Tout ceci avec une version gratuite.  











Concepts clés :

Concepts clés à comprendre lorsque vous travaillez avec l'API OpenAI.

Chez OpenAI, la protection des données des utilisateurs est fondamentale pour notre mission. Nous n'entraînons pas nos modèles sur les entrées et les sorties via notre API. Pour en savoir plus, consultez notre page sur la confidentialité des données API .

Modèles de génération de texte

Les modèles de génération de texte d'OpenAI (souvent appelés transformateurs pré-entraînés génératifs ou modèles « GPT » en abrégé), comme GPT-4 et GPT-3.5, ont été formés pour comprendre le langage naturel et formel. Les modèles comme GPT-4 permettent des sorties de texte en réponse à leurs entrées. Les entrées de ces modèles sont également appelées « invites ». La conception d'une invite consiste essentiellement à « programmer » un modèle comme GPT-4, généralement en fournissant des instructions ou des exemples sur la manière de mener à bien une tâche. Les modèles comme GPT-4 peuvent être utilisés dans une grande variété de tâches, notamment la génération de contenu ou de code, la synthèse, la conversation, l'écriture créative, etc. Pour en savoir plus, consultez notre guide d'introduction à la génération de texte et notre guide d'ingénierie des invites .

Assistants

Les assistants font référence à des entités qui, dans le cas de l'API OpenAI, sont alimentées par de grands modèles de langage comme GPT-4, capables d'effectuer des tâches pour les utilisateurs. Ces assistants fonctionnent sur la base des instructions intégrées dans la fenêtre de contexte du modèle. Ils ont également généralement accès à des outils qui permettent aux assistants d'effectuer des tâches plus complexes comme l'exécution de code ou la récupération d'informations à partir d'un fichier. Pour en savoir plus sur les assistants, consultez notre Présentation de l'API Assistants .

Incorporations

Une intégration est une représentation vectorielle d'un élément de données (par exemple du texte) qui vise à préserver certains aspects de son contenu et/ou de sa signification. Les fragments de données qui sont similaires d'une certaine manière auront tendance à avoir des intégrations plus proches les unes des autres que les données non liées. OpenAI propose des modèles d'intégration de texte qui prennent en entrée une chaîne de texte et produisent en sortie un vecteur d'intégration. Les intégrations sont utiles pour la recherche, le clustering, les recommandations, la détection d'anomalies, la classification, etc. Pour en savoir plus sur les intégrations, consultez notre guide sur les intégrations .

Jetons

Les modèles de génération de texte et d'incorporation traitent le texte en blocs appelés jetons. Les jetons représentent des séquences de caractères courantes. Par exemple, la chaîne « tokenization » est décomposée en « token » et « ization », tandis qu'un mot court et courant comme « the » est représenté par un seul jeton. Notez que dans une phrase, le premier jeton de chaque mot commence généralement par un espace. Consultez notre outil de création de jetons pour tester des chaînes spécifiques et voir comment elles sont traduites en jetons. 

En règle générale, 1 jeton correspond à environ 4 caractères ou 0,75 mot pour un texte anglais.

Il faut garder à l'esprit que pour un modèle de génération de texte, l'invite et la sortie générée combinées ne doivent pas dépasser la longueur de contexte maximale du modèle. 

Pour les modèles d'incorporation (qui ne génèrent pas de jetons), l'entrée doit être plus courte que la longueur de contexte maximale du modèle. 

Les longueurs de contexte maximales pour chaque modèle de génération de texte et d'incorporation se trouvent dans l' index du modèle.





lundi 2 décembre 2024

Grok-2 Just Dropped: Now Smarter and Creating Images -- Wild Examples


Grok-2, le dernier modèle de langage de frontière, est maintenant en version bêta sur X. 

Cette version comprend deux modèles puissants : Grok-2 et Grok-2 mini, conçus pour offrir des capacités de raisonnement, de chat et de codage de pointe. 

ABONNEZ-VOUS POUR EN SAVOIR PLUS !  http://bit.ly/3zlUmiS

Sortie de la version bêta de Grok-2

Grok-2 est notre modèle de langage de frontière avec des capacités de raisonnement de pointe.  https://x.ai/blog/grok-2 Demandez-moi n’importe quoi sur l’IA
Accédez à du contenu ☕ exclusif 
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Principaux points à retenir :

✩ Deux variantes de modèle : Grok-2 offre des capacités d’IA avancées, tandis que Grok-2 mini équilibre vitesse et qualité, offrant des options polyvalentes pour diverses tâches.
✩ Accès exclusif à la bêta : Les utilisateurs de X Premium et Premium+ peuvent désormais accéder à Grok-2 et Grok-2 mini en version bêta, avec une disponibilité plus large de l’API prévue plus tard ce mois-ci. ▼ Liens d’intérêt supplémentaires :


Un cours de démonstration pour présenter un certain nombre de fonctionnalités de la plateforme Grok.

Il s’agit d’un cours de démonstration pour présenter un certain nombre de fonctionnalités de la plate-forme Grok. Chaque module met en valeur un aspect particulier de Grok. Le premier module montre le même problème implémenté dans un certain nombre de langages de programmation différents pris en charge. Le deuxième module contient un extrait de notre cours d’introduction à HTML/C


SS. Le troisième module fournit un certain nombre de démos de notre fonctionnement et de marquage micro :bit dans le navigateur.





Grok-2 Beta Release





mardi 5 novembre 2024

Dans le cadre de mes articles sur l'éthique et gouvernance de l'IA.

Voici mon article sur l'éthique avec un cadre de gouvernance et de conformité pour les applications commerciales basées sur l'IA. 


Je vais vous faire un résumé en français de ce document académique de Haocheng Lin qui traite du cadre éthique et de conformité pour l'automatisation à l'aide de l'IA dans les applications commerciales.

Ethical and Scalable Automation: A Governance and Compliance 
Framework for Business Applications 
Haocheng Lin 
Department of Computer Science, University College London, UK 
Corresponding Author: Haocheng Lin, haocheng.lin.19@ucl.ac.uk

Selon le document, l'auteur est : 

Haocheng Lin du Département d'Informatique de l'University College London (UCL), 
au Royaume-Uni.

Il s'agit d'un article académique (numéro 2409.16872v1.pdf) qui propose un cadre de gouvernance et de conformité pour les applications commerciales basées sur l'IA. L'auteur semble être un chercheur affilié à l'UCL, comme l'indique son adresse email institutionnelle se terminant par "@ucl.ac.uk". Le ".19" dans son email suggère probablement qu'il a rejoint l'institution en 2019.

Cette recherche s'inscrit dans le contexte de l'informatique appliquée et de l'éthique de l'IA, avec un focus particulier sur les implications commerciales et réglementaires des systèmes d'IA.

Fig. 1 : Une représentation visuelle des quatre principes essentiels d’une automatisation 
réussie basée sur l’IA (H. Lin 2022).


Abstract :
La popularisation de l’application de l’IA dans les entreprises pose des défis importants en matière de principes éthiques, de gouvernance et de conformité légale. Bien que les entreprises aient intégré l’IA dans leurs processus quotidiens, elles ne disposent pas d’une approche unifiée pour atténuer ses risques potentiels. Ce document présente un cadre garantissant que l’IA doit être éthique, contrôlable, viable et désirable. L’équilibre entre ces facteurs garantit la conception d’un cadre qui tient compte de ses compromis, tels que l’équilibre entre la performance et l’explicabilité. Un cadre réussi fournit des conseils pratiques aux entreprises pour répondre aux exigences réglementaires dans des secteurs tels que la finance et la santé, où il est essentiel de se conformer à des normes telles que le RGPD et la loi européenne sur l’IA. Différentes études de cas valident ce cadre en intégrant l’IA dans des environnements académiques et pratiques. Par exemple, les grands modèles linguistiques sont des alternatives rentables pour générer des opinions synthétiques qui imitent les attitudes à l’égard des questions environnementales. Ces études de cas démontrent comment le fait de disposer d’un cadre structuré pourrait améliorer la transparence et maintenir les niveaux de performance, comme le montre l’alignement entre les distributions synthétiques et attendues. Cet alignement est quantifié à l’aide de mesures telles que les scores du test Chi, les informations mutuelles normalisées et les indices de Jaccard. Les recherches futures devraient explorer davantage la validation empirique du cadre dans divers contextes industriels, en garantissant l’évolutivité et l’adaptabilité du modèle. Mots-clés : gouvernance de l’IA, IA éthique, conformité de l’IA, protection des données, automatisation, grands modèles de langage.

4 points clés

Points clés :

Contexte et Objectif :

L'utilisation croissante de l'IA dans les entreprises pose des défis éthiques et juridiques importants. Le document propose un cadre pour garantir que l'IA soit éthique, contrôlable, viable et désirable. Il vise à équilibrer les exigences de performance avec la conformité réglementaire (RGPD, loi européenne sur l'IA)

Les Quatre Piliers du Cadre :

Éthique : Garantir l'équité, la transparence et la responsabilité
Contrôlable : Permettre la supervision humaine et le contrôle
Viable : Assurer que l'IA fonctionne de manière pratique et durable
Désirable : Maximiser les bénéfices tout en minimisant les risques

Applications Pratiques :

Secteur de la santé : Diagnostic automatisé avec supervision humaine
Finance : Détection des fraudes et analyse des risques
Éducation : Personnalisation de l'apprentissage

Défis et Compromis :

Balance entre performance et explicabilité
Protection des données vs besoin de grands ensembles de données pour l'apprentissage
Gestion des biais algorithmiques
Conformité réglementaire sans compromettre l'innovation

Recommandations :

Mise en place d'une évaluation continue
Utilisation de métriques pour mesurer la performance et les biais
Formation et supervision humaine adaptée
Approche progressive dans l'implémentation

Perspectives Futures :

Besoin de validation dans différents contextes industriels
Nécessité d'adapter le cadre aux évolutions technologiques et réglementaires
Importance de maintenir l'équilibre entre innovation et protection éthique

Ce cadre représente une contribution significative pour aider les entreprises à déployer l'IA de manière responsable tout en respectant les exigences éthiques et réglementaires. Ces approches empiriques ont permis de valider la capacité des LLM à simuler des opinions publiques précises sur des sujets tels que le changement climatique et la durabilité.


Je vais analyser les aspects mathématiques et techniques du document en me concentrant sur les métriques d'évaluation et les équations présentées :


Je reprendre l'analyse du document académique qui traite de ce cadre éthique et de conformité pour l'automatisation à l'aide de l'IA dans les applications commerciales en ce qui concerne la partie scientifique mathématique.

Je vais analyser les aspects mathématiques et techniques du document en me concentrant sur les métriques d'évaluation et les équations présentées :

Métriques d'Évaluation Principales :

Le document présente trois métriques clés pour évaluer la similitude entre les distributions synthétiques et attendues :

a) Test du Chi-carré (χ²) :
Copyχ² = ∑ (Oᵢ - Eᵢ)²/Eᵢ
Cette métrique est utilisée pour mesurer l'écart entre les observations (O) et les valeurs attendues (E). C'est particulièrement pertinent pour évaluer la qualité des distributions générées par les LLMs.

b) Information Mutuelle Normalisée (NMI) :
CopyNMI(X,Y) = (2 · I(X,Y))/(H(X) + H(Y))
Où I(X,Y) est calculée par :
CopyI(X;Y) = ∫∫P(X,Y)(x,y) log(P(X,Y)(x,y)/(PX(x)PY(y)))dxdy
Cette métrique est particulièrement efficace pour évaluer la dépendance entre les distributions générées et attendues.

c) Index de Jaccard :
CopyJ(A,B) = |A∩B|/|A∪B|
Utilisé pour mesurer la similarité entre ensembles.

L'indice de Jaccard est un outil précieux pour mesurer la similarité entre des ensembles. Il est largement utilisé dans différents domaines et offre une manière simple et efficace de quantifier le degré de chevauchement entre deux ensembles. L'indice de Jaccard est calculé en divisant la cardinalité (le nombre d'éléments) de l'intersection de deux ensembles par la cardinalité de leur union.

Analyse des Performances :

Le document présente des résultats empiriques dans le Tableau 2 montrant les performances sur 10 questions environnementales. Les résultats montrent :

Des scores Chi-carré variant de 12.0 à 1275.5102
Des indices Jaccard entre 0.1005 et 0.7953
Une information mutuelle constante de 1.0 pour plusieurs questions

Complexité Computationnelle :

Le document aborde les défis de dimensionnalité à travers des comparaisons de performance entre données de faible et haute dimension (Tableau 3) :

ROI (Region of Interest) : données de faible dimension
VBM (Voxel-Based Morphometry) : données de haute dimension

Analyse ROC :
Les courbes ROC présentées dans la Figure 5 de l'étude en anglais montrent :

Surapprentissage sur les données de faible dimension pour Random Forest et MLP
Meilleures performances globales sur les jeux de données de dimension inférieure
Performance sous-optimale sur les données VBM de haute dimension

Algorithme d'Anonymisation :

L'algorithme 1 présente une approche (k,km)-anonymisation avec :

Contrainte d'utilité (U)
Paramètres d'anonymisation (k et m)
Objectif : produire un cluster anonyme C' avec ensemble de codes diagnostiques (S)


 Fig. 5: Two graphs of comparative ROC analysis on low- (left) and high-dimensional (right) data. 


L’un des principaux défis du déploiement du cadre (Framework) proposé est de gérer les compromis entre la précision, l’équité et la conformité juridique de l’IA. À mesure que les systèmes d’IA deviennent plus complexes, l’obtention d’une grande précision nécessite souvent le traitement de grandes quantités de données, ce qui peut entrer en conflit avec le principe de minimisation des données du RGPD (Union européenne 2018). L’augmentation des dimensions des données rend les processus de calcul plus complexes, comme le montrent les résultats des tableaux 3a et 3b qui comparent les performances de trois modèles sélectionnés (régression logistique, forêt aléatoire et MLP) après les avoir exécutés sur des données de faible et de grande dimension (tableau 3). Le tableau confirme que lors du traitement de la même tâche, les modèles s’entraînent presque instantanément sur des ensembles de données de faible dimension, tout en prenant 47,69 secondes en moyenne pour entraîner les ensembles de données de grande dimension.

Les courbes ROC (Receiver Operating Characteristic) de la Fig. 5 montrent que les modèles entraînés sur des données de dimension inférieure surajustent sur les modèles de forêt aléatoire et de perceptron multicouche (MLP) et que les modèles ont obtenu de meilleures performances sur les ensembles de données de dimension inférieure. Ces résultats sont différents de l’attente selon laquelle l’augmentation de la dimensionnalité des données améliore les pouvoirs prédictifs des modèles parce que les modèles sont entraînés sur des ensembles de données structurées contenant les données d’imagerie par résonance magnétique (IRM) des patients. Les modèles interprétables, tels que les arbres de décision et la régression logistique, permettent aux parties prenantes de comprendre plus facilement leurs résultats, comme la détermination des causes de la schizophrénie. Cependant, ces modèles sont plus faibles pour traiter efficacement les données non structurées, une limitation importante étant donné qu’on estime que 80 % des données en ligne sont non structurées (F. Doshi Velez 2017, S. Barocas 2019). Un autre défi réside dans la nécessité de trouver un équilibre entre la minimisation des données et la collecte de suffisamment de données pour faire une prédiction précise (Union européenne 2018, C. O’Neil 2016). Les systèmes d’IA existants, tels que les modèles de détection des fraudes, s’appuient sur de grands ensembles de données pour des prédictions précises et adaptables tenant compte de l’évolution des modèles de fraude. Par exemple, les modèles utilisent la détection d’anomalies ou l’analyse comportementale entraînée sur divers grands ensembles de données pour extrapoler les modèles de fraude (Y. Bao 2022, R. Binns 2018). Cependant, le volume de données requis pour atteindre un niveau élevé de précision peut entrer en conflit avec les principes de données du RGPD. Certaines variables de données pourraient être utilisées par un adversaire pour identifier l’identité d’un utilisateur, exposant ainsi ces derniers à des risques pour leur vie privée.

Observations Critiques :

L'utilisation constante de l'information mutuelle (1.0) pour plusieurs questions suggère potentiellement une sur-régularisation du modèle.
Les scores Chi-carré élevés (>1000) pour certaines questions indiquent des divergences significatives entre distributions observées et attendues.
La variation importante des indices Jaccard (0.1-0.8) suggère une performance inconsistante dans la capture des similitudes structurelles.

Implications pour le Deep Learning :

Nécessité d'une architecture adaptative pour gérer les variations de dimensionnalité
Importance de la régularisation pour les données de haute dimension
Besoin d'un équilibre entre préservation de la confidentialité et performance du modèle.

 


Cette analyse mathématique révèle la complexité inhérente à l'équilibrage entre performance, explicabilité et protection des données dans les systèmes d'IA modernes. Les « Directives éthiques pour une IA digne de confiance » mettent l’accent sur les principes éthiques, tels que l’équité, la transparence, la responsabilité et l’action humaine. Sans tests empiriques, il peut être difficile de comprendre comment les entreprises pourraient répondre à leurs exigences. Pour combler cette lacune, le cadre se concentre sur une étude de cas sur l’utilisation des LLM pour orienter les politiques environnementales afin de déterminer comment un cycle de construction de modèles, de tests et d’analyse des résultats guide les modèles vers la production de vues alignées sur un répondant humain moyen pour un sujet spécifique à un domaine sélectionné. Ces approches empiriques ont permis de valider la capacité des LLM à simuler des opinions publiques précises sur des sujets tels que le changement climatique et la durabilité. Les modèles précédents s’appuient sur des hypothèses théoriques sur les comportements de l’IA (L. Whitmarsh 2010, C. W. Calvin 2017), mais ce processus combine des outils pratiques avec des exigences légales, comme les analyses d’impact sur la protection des données (AIPD) et la loi européenne sur l’IA (M. Veale 2021, Commission européenne 2021, Commission européenne 2019).


Lors de l’élaboration de solutions, 

les entreprises doivent trouver un équilibre entre l’innovation et la conformité aux législations. Les plateformes de commerce électronique, telles qu’Amazon, utilisent l’IA pour améliorer l’expérience utilisateur avec des recommandations personnalisées, mais elles doivent respecter les réglementations en matière de protection des données telles que le RGPD et la loi sur l’IA de l’UE (Union européenne 2018, Commission européenne 2021). En 2021, la Commission nationale pour la protection des données (CNPD) a infligé une amende de 746 millions d’euros à Amazon pour la manière dont elle a traité des données personnelles, en violation des lois sur la protection des données pour son utilisation des données personnelles pour la création de publicités personnalisées. 

Compte tenu des défis juridiques auxquels sont confrontées des entreprises comme Amazon, l’ingénierie des fonctionnalités devient plus essentielle pour établir un équilibre entre la réalisation de prédictions précises et la minimisation des données, qui évalue et classe les fonctionnalités en fonction de leur pertinence pour les parties prenantes. 

Par exemple, la régression Lasso pénalise les caractéristiques moins importantes en réduisant leurs coefficients à zéro, éliminant ainsi les données non pertinentes.

Conclusion 

Le cadre d’IA proposé représente une contribution importante à la gouvernance de l’IA qui intègre les principes éthiques, contrôlables, viables et souhaitables. La mise en place de cette structure à quatre piliers garantit que les systèmes d’IA sont conçus pour répondre aux exigences éthiques et réglementaires. 

Une itération continue du suivi, de l’évaluation et de l’optimisation du cadre garantit qu’il est intégré à des mécanismes tels que les analyses d’impact sur la protection des données (AIPD) pour s’aligner sur les réglementations clés telles que le RGPD et la loi européenne sur l’IA (Union européenne 2018, Commission européenne 2021, S. Wachter 2017, Commission européenne 2019). 

Le cadre fournit une solution complète aux défis posés par l’automatisation de l’IA, en particulier la façon dont les entreprises peuvent transformer leurs activités tout en équilibrant l’innovation avec les obligations légales et éthiques. 

Par exemple, dans le domaine de la santé, ce cadre permet à la surveillance humaine de maintenir un diagnostic précis tout en mettant l’accent sur l’éthique, le contrôle, les principes viables et souhaitables qui s’équilibrent avec les principes de minimisation des données pour protéger la vie privée (Union européenne 2018, Commission européenne 2019, M. Veale 2021). De plus, ce cadre démontre sa capacité à améliorer l’efficacité opérationnelle, mesurée par la réduction du temps nécessaire à l’exécution des tâches et les similitudes entre les distributions synthétiques et attendues (objectif 1). 

La validation future vise à utiliser d’autres mesures d’évaluation pour quantifier les erreurs tout en visant une augmentation de la productivité. 

Les outils explicables, comme SHAP et LIME, sont d’excellents outils pour ajouter de la transparence aux modèles d’IA tout en quantifiant pourquoi chaque modèle fait une prédiction particulière. Ces mesures d’évaluation doivent être conformes aux réglementations éthiques tout en favorisant une prise de décision équitable (objectif 2). 

À l’aide d’études de cas réels, cette recherche les teste à l’aide de mesures désignées afin de générer un retour d’information exploitable, comme l’optimisation de la sélection des variables de profilage et la modification des structures d’invite, dans le but de réduire les biais d’algorithme au sein des différents groupes de parties prenantes (objectif 3). 

Différentes études, telles que la prédiction des signes de schizophrénie dans les hôpitaux locaux à la compréhension des attitudes à l’égard des politiques environnementales à l’échelle nationale, permettent de surveiller les performances de systèmes de différentes tailles, minimisant les risques d’erreurs tout en veillant à ce que les normes éthiques soient respectées (objectif 4). 

D’autres recherches devraient se concentrer sur la validation du cadre dans divers contextes industriels afin d’affiner son évolutivité et son adaptabilité. 

Il s’agit d’instaurer un climat de confiance en développant une relation entre l’IA et ses superviseurs humains (objectif 5). 

Par exemple, la collecte de données en temps réel permet aux modèles d’IA de s’adapter à un contexte émergent spécifique au domaine. Des simulations supplémentaires testent le cadre dans des environnements uniques pour déterminer s’il est reproductible et reproductible.

Recommandations pour les juristes

Face à ces enjeux, les juristes ont un rôle essentiel à jouer. Voici quelques recommandations :

Maîtriser le cadre juridique de l'IA: Les juristes doivent se tenir informés des évolutions législatives en matière d'IA, notamment le RGPD et la future loi européenne sur l'IA.

Collaborer avec les équipes techniques: Une collaboration étroite entre juristes et ingénieurs est indispensable pour concevoir des systèmes d'IA conformes aux réglementations.

Intégrer l'évaluation des impacts: Les analyses d'impact sur la protection des données (AIPD) doivent être systématiquement réalisées lors de la mise en œuvre de nouveaux projets d'IA.

Promouvoir une culture de l'éthique: Les juristes peuvent contribuer à la sensibilisation des entreprises aux enjeux éthiques liés à l'IA.

Suivre l'évolution de la jurisprudence: La jurisprudence en matière d'IA est en constante évolution. Il est important de suivre les décisions des juridictions pour anticiper les futurs développements.

Finalement :

Le développement de l'IA soulève des questions juridiques complexes. Les entreprises doivent mettre en place des cadres rigoureux pour garantir la conformité de leurs systèmes et éviter les sanctions. Les juristes ont un rôle clé à jouer dans ce processus, en accompagnant les entreprises dans leur transformation numérique.

En résumé, les juristes doivent aider les entreprises à naviguer dans un environnement juridique complexe tout en tirant parti des opportunités offertes par l'IA.

Questions supplémentaires pour approfondir la réflexion:

  1. Comment garantir la mise en œuvre effective de ce cadre d'IA au sein des entreprises ?
  2. Quels sont les défis spécifiques rencontrés par les PME en matière d'IA ?
  3. Comment concilier les exigences de transparence avec la protection de la propriété intellectuelle ?

Concilier transparence et protection de la propriété intellectuelle dans l'IA : un défi complexe

La question de concilier les exigences de transparence avec la protection de la propriété intellectuelle dans le domaine de l'intelligence artificielle est particulièrement délicate. En effet, la transparence est essentielle pour garantir la confiance des utilisateurs et respecter les réglementations, tandis que la protection de la propriété intellectuelle vise à encourager l'innovation.

Les enjeux en présence :

Transparence: L'exigence de transparence impose aux entreprises de rendre compréhensibles les décisions prises par leurs algorithmes. Cela implique de pouvoir expliquer comment un modèle d'IA est arrivé à une conclusion donnée.
Protection de la propriété intellectuelle: Les entreprises investissent massivement dans la recherche et le développement de leurs algorithmes. Elles souhaitent donc protéger leur savoir-faire et leurs investissements en obtenant des droits de propriété intellectuelle (brevets, secrets de fabrication).

Les défis à relever :

Divulgation des informations sensibles: Pour rendre un algorithme transparent, il peut être nécessaire de divulguer des informations sensibles sur son fonctionnement interne. Cela peut porter atteinte à la protection de la propriété intellectuelle.

Complexité des modèles: Les modèles d'IA les plus performants sont souvent très complexes, ce qui rend difficile leur explication.

Risque de copie: Une trop grande transparence pourrait faciliter la copie d'un algorithme par des concurrents.

Des pistes de solutions :

Transparence par couches: Il est possible de mettre en place une transparence par couches. Les informations les plus sensibles pourraient être protégées, tandis que des informations plus générales sur le fonctionnement du modèle pourraient être divulguées.

Techniques d'explicabilité: Des techniques d'explicabilité permettent de rendre les décisions des modèles d'IA plus compréhensibles sans révéler tous les détails de leur fonctionnement.

Protection des éléments essentiels: Les entreprises peuvent protéger les éléments essentiels de leurs algorithmes (par exemple, les architectures les plus innovantes) tout en divulguant des informations sur d'autres aspects.

Encadrement juridique: Le législateur pourrait mettre en place un cadre juridique spécifique pour l'IA, permettant de concilier les exigences de transparence avec la protection de la propriété intellectuelle.
En conclusion, concilier transparence et protection de la propriété intellectuelle dans le domaine de l'IA est un défi majeur. Il n'existe pas de solution unique, mais une combinaison de différentes approches pourrait permettre de trouver un équilibre satisfaisant. Les entreprises, les chercheurs et les législateurs doivent travailler ensemble pour trouver des solutions durables.

Quelques questions supplémentaires à explorer :


Comment définir les limites de la transparence ?
Quels sont les risques liés à une transparence excessive ?
Comment encourager l'innovation tout en protégeant les investissements ?

Pour aller plus loin, je vous invite à consulter les travaux de recherche sur les techniques d'explicabilité de l'IA, ainsi que les propositions législatives en cours sur l'intelligence artificielle.

Mots-clés: #transparence, #propriété intellectuelle, #intelligence artificielle, #algorithmes, #explicabilité, #réglementation




PPT :


The source of the document "Ethical and Scalable Automation: 

A Governance and Compliance Framework for Business Applications" can be found in several places, with Haocheng Lin listed as the corresponding author:

arXiv: This is likely the original preprint version of the paper. You can access it here: https://arxiv.org/abs/2409.16872

ResearchGate: This platform allows researchers to share their work. You might find the paper or information about it here, but accessing the full text might require an account: https://arxiv.org/pdf/2409.16872