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N°16 - Avril 2022

IA générique et généralisation de l’IA : les défis des industriels

Actuellement, les techniques d’apprentissage profond basées sur des réseaux de neurones artificiels visent à accomplir certaines tâches, tels le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. En clair, les grands groupes et les laboratoires de recherche se penchent sur l’amélioration et l’optimisation des différentes architectures de réseaux de neurones afin d’accélérer les apprentissages et les rendre plus précis. Ils développent des techniques et itèrent sur des moyens de traiter le langage et les images. Derrière ces objectifs généraux, les modèles de NLP et de computer vision sont entraînés pour accomplir certaines tâches : identification/détection, classification, segmentation, corrélation, prédiction, etc. C’est ce qui a donné naissance aux modèles de deep learning préentraînés : BERT, ResNET, GPT, VGG… et toutes leurs variantes. Les travaux de chercheurs de Facebook (Meta), de Google, de Microsoft et d’une myriade de laboratoires de recherche ont permis de faire avancer le domaine et de commercialiser des ...

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