Programme de formation en IA de cette semaine : Stratégies pour réduire les coûts de l'IA générative

Voici les actualités et les analyses les plus populaires de la semaine :

1. Points Clés de la Formation sur l'IA en Pratique

Lors d'un récent événement de formation organisé par le Bureau britannique de l'Intelligence Artificielle, des experts de différents secteurs se sont réunis pour explorer des stratégies efficaces de mise en œuvre de l'IA. Cet événement, hébergé par Informa Tech et The AI Summit London, a mis en avant trois enseignements essentiels :

- Des Solutions Personnalisées Sont Incontournables : Comprenez qu'il n'existe pas de méthode universelle pour intégrer l'IA. Il est crucial d'identifier les processus adaptés aux besoins spécifiques de votre entreprise et aux attentes de vos clients, tout en tenant compte de l'appétit au risque de votre organisation.

- La Gestion des Données est Primordiale : Un déploiement réussi de l'IA repose sur une gouvernance des données solide. Priorisez l'amélioration des pratiques de gestion pour garantir la sécurité, réduire les biais et améliorer la qualité des données.

- Adoptez la Flexibilité Stratégique : Développez une approche inter-fonctionnelle permettant d'inclure divers acteurs. Assurez-vous que votre stratégie soit adaptable à de nouvelles solutions ou défis qui pourraient survenir. Impliquer les dirigeants peut être délicat, mais c'est une étape essentielle du processus.

2. Alternatives Rentables aux Grands Modèles Linguistiques

Avec la hausse des coûts liés aux grands modèles linguistiques (LLMs), le potentiel des modèles plus petits apparaît comme une solution viable. Selon Adnan Masood, architecte en chef de l'IA chez UST, des modèles plus petits et affinés peuvent réduire significativement les coûts tout en améliorant l'efficacité opérationnelle. Des techniques comme la distillation, qui consiste à entraîner un modèle plus petit sur les résultats d'un modèle plus grand, et la quantification, qui optimise la taille et la rapidité d'un modèle, jouent un rôle clé dans cette optimisation.

Matt Barrington, responsable des technologies émergentes chez EY pour les Amériques, a ajouté que l'utilisation de modèles plus petits et spécifiques à un domaine dans des services basés sur le cloud nécessite moins de ressources, diminuant ainsi les coûts de temps de formation. Cette approche réduit non seulement la dépendance à une infrastructure cloud coûteuse, mais permet aussi aux entreprises d'allouer plus efficacement les ressources en IA vers des domaines ayant un impact direct sur les utilisateurs.

3. Poursuite pour Violation de Copyright Contre OpenAI

Dans un développement juridique majeur, des auteurs renommés, dont George R. R. Martin et John Grisham, ont intenté une action collective contre OpenAI. Ils accusent l'entreprise d'avoir utilisé leurs œuvres littéraires sans consentement, en citant particulièrement l'utilisation du jeu de données Books3 pour entraîner les modèles GPT-3.5 et GPT-4. La Authors Guild, représentant ces créateurs, soutient que les actions d'OpenAI constituent une violation massive des droits d'auteur, assimilant la situation à un vol systématique de propriété intellectuelle.

4. Lutter Contre les Biais Raciaux dans les Modèles de Vision par Ordinateur

Des recherches récentes menées par des scientifiques de l'IA chez Sony mettent en lumière des biais sérieux présents dans les ensembles de données de vision par ordinateur, affectant particulièrement les personnes de couleur. Dans leur article novateur, "Beyond Skin Tone: A Multidimensional Measure of Apparent Skin Color", les chercheurs proposent une nouvelle mesure multidimensionnelle pour évaluer la couleur de peau afin d'améliorer l'évaluation des biais et de promouvoir l'équité.

Cette nouvelle approche introduit le concept d'« angle de teinte » classant les tons de peau sur un spectre allant du rouge au jaune. Cette méthode innovante permet d'identifier des biais jusqu'alors cachés et révèle des couches plus profondes de discrimination liée à la couleur de peau dans les applications de vision par ordinateur.

5. Solutions d'IA Générative pour les Ressources Humaines

Dans un développement prometteur pour les ressources humaines, EY a collaboré avec IBM pour lancer une solution alimentée par l'IA destinée à rationaliser les fonctions RH. Ce nouveau service, connu sous le nom de EY.ai Workforce, s'appuie sur Watsonx Orchestrate d'IBM en combinaison avec l'expertise d'EY en pratiques RH.

Cette collaboration vise à améliorer l'efficacité des équipes RH en automatisant des tâches essentielles, telles que la rédaction de descriptions de poste et la gestion des rapports de paie. Grâce au traitement du langage naturel, le personnel RH pourra interagir aisément avec l'IA, rendant leur travail plus efficace et moins chronophage.

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