Janvier 2024: le Nouveau Digillia est en ligne
L'actualité de l'intelligence artificielle et de Digillia en janvier 2024.
Les outils de communication de Digillia
Basée à Paris en France, Digillia met en ligne ses nouveaux outils de communication:
Son site internet: https://www.digillia.com,
Sa lettre: https://digillia.substack.com,
Son référentiel d’exemples de code: https://github.com/digillia/digillia-colab,
Sa page LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/digillia,
Son compte Twitter: https://twitter.com/digillia (@digillia),
(Re)découvrez la régression
(Re)découvrez la régression sur not blog et avec notre exemple sur Github, que vous pouvez aussi exécuter dans Google Colaboratory.
La régression en apprentissage machine est une technique qui permet de modéliser et de prédire des valeurs numériques continues à partir de données d'entraînement. Elle vise à établir une relation mathématique entre les caractéristiques (variables indépendantes) d'un ensemble de données et la variable cible (variable dépendante), de manière à minimiser l'erreur de prédiction.
Le modèle de régression trouve les coefficients optimaux pour chaque caractéristique, permettant ainsi de créer une équation qui décrit au mieux la relation entre les variables. Une fois le modèle entraîné, il peut être utilisé pour prédire des valeurs numériques pour de nouvelles données en appliquant cette équation.
Il existe plusieurs types de régression, notamment la régression linéaire, la régression logistique, la régression polynomiale, etc., en fonction de la nature des données et de la relation attendue entre les variables. La régression est largement utilisée dans des domaines tels que la finance, l'économie, la science des données, la médecine et bien d'autres pour la prédiction, la modélisation et l'analyse de données quantitatives.
2023, année de l’IA générative
Hugging Face a désigné l’année 2023, comme “year of open LLMs”. L'année passée restera dans les annales comme l'année de l'IA générative, marquant une évolution spectaculaire dans la manière dont nous interagissons avec la technologie. Au cœur de cette révolution, ChatGPT s'est imposé comme une force disruptive majeure, redéfinissant les frontières de la communication homme-machine. Capable de générer des textes d'une fluidité et d'une cohérence impressionnantes, ChatGPT a ouvert de nouveaux horizons dans l'éducation, le service client, et bien au-delà, provoquant une réflexion profonde sur l'avenir du travail et de la créativité humaine.
Parallèlement, des technologies telles que Midjourney et Runway ont révolutionné le domaine de la création visuelle. Midjourney, avec sa capacité à générer des images et des illustrations à partir de descriptions textuelles simples, a démontré l'étendue des possibilités créatives offertes par l'IA, transformant la conception graphique, le marketing, et l'art même. Runway fait l’équivalent dans la création vidéo, et ElevenLabs dans l’audio.
Ces avancées ne sont que la pointe de l'iceberg. L'année 2023 a vu l'émergence d'une multitude d'applications génératives, allant de la composition musicale à la programmation automatique, qui promettent de remodeler nos sociétés de manières encore inexplorées. L'IA générative est désormais au premier plan de l'innovation technologique, posant les bases d'un avenir où la créativité et l'intelligence artificielle vont de pair pour repousser les limites de ce qui est possible.
L’IA Générative égalise les compétences
En Septembre 2023, le BCG a publié une étude intitulée "How People Can Create - and Destroy - Value with Generative AI" sur l'impact de l'IA générative sur la performance professionnelle.
À travers une expérimentation impliquant plus de 750 consultants de BCG à l'échelle mondiale, les auteurs démontrent que l'IA générative peut significativement améliorer les tâches créatives, avec une augmentation de performance de 40% dans la création de produits innovants par rapport à ceux qui n'utilisent pas cette technologie. Cependant, l'article met également en lumière les risques associés à son utilisation inappropriée, notamment dans la résolution de problèmes métiers, où l'IA générative a réduit la performance de 23%. L’étude met aussi en avant la capacité de l'IA à égaliser les compétences au sein des équipes, tout en avertissant contre la réduction de la diversité des idées. Les auteurs soulignent l'importance d'une adoption réfléchie de l'IA générative, en tenant compte de ses limites et de son impact potentiel sur la créativité collective.
