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https://dev.to/angelamiton/the-ai-roa...
https://www.ibm.com/blog/artificial-i...
https://www.rdworldonline.com/semicon...
https://nvidianews.nvidia.com/online-...
https://blogs.nvidia.com/blog/nemotro...
https://datarade.ai/company/blog/best...
https://www.ctol.digital/news/black-f...
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Technologie
Transcription
00:00Le 1er février 2022 sortait la toute première version de MiJourney.
00:04Et si on lui demandait de faire un Pikachu réaliste,
00:06eh bien voici le résultat qu'on obtenait.
00:08Mais en 2024, avec la version 6 de MiJourney, voici le résultat qu'on obtient.
00:12L'évolution a été monstrueuse et de nos jours, on peut même mettre une photo de nous.
00:16Et l'IA va faire des effets visuels 3D incroyables.
00:20Dans cette vidéo, je vais vous montrer comment l'évolution de ces technologies ont été exponentielles
00:24et vous présenter les dernières technologies pour que vous soyez à jour.
00:27Et surtout, je vais vous parler des premières lois qui vont réguler ces technologies.
00:30Et ces lois, eh bien c'est l'Union Européenne qui les met en place.
00:34Car oui, cette vidéo est en collaboration avec la Commission Européenne.
00:38Alors c'est parti déjà, regardons comment ces technologies évoluent aussi vite.
00:43Tout d'abord, l'évolution matérielle.
00:46L'une des principales raisons de cette évolution rapide
00:48est l'énorme progrès en matière de matériel informatique.
00:51Les processeurs, ça veut dire les cerveaux qui réfléchissent,
00:54qu'ils soient CPU ou GPU, deviennent de plus en plus puissants.
00:57En 2024, NVIDIA a présenté sa nouvelle architecture, Blackwell,
01:01qui permet des gains de performance gigantesques,
01:04jusqu'à 5 fois plus que la génération précédente.
01:06Avec par exemple le GPU B200, mais aussi les infrastructures de cloud,
01:10parce que toutes ces intelligences artificielles demandent énormément de ressources de calcul.
01:14Et ça, eh bien on n'a pas tous des cartes graphiques de malade chez soi.
01:16Voilà pourquoi il existe des clouds où on peut louer des processeurs graphiques
01:19pour entraîner des modèles ou alors faire de la génération de textes ou d'images.
01:23Les grandes entreprises comme Microsoft et Google ont investi des milliards
01:26dans des centres de données avancés pour supporter les charges de travail d'IA,
01:30ce qui rend ces clouds beaucoup plus accessibles et abordables.
01:33Et pour optimiser encore plus l'utilisation des GPU,
01:36des techniques qui devant telles que l'architecture de simulations physiques
01:39et de l'apprentissage profond ont été développées.
01:42NVIDIA, par exemple, a investi énormément dans ces technologies d'IA.
01:45Ils sont en train de travailler sur des simulations physiques basées sur l'IA
01:48qui permettent de modéliser des objets et des environnements 3D d'une énorme précision.
01:53Regardez-moi ces vidéos, c'est absolument incroyable.
01:55Ce qui est essentiel, du coup, comme des applications de jumeaux numériques
01:58et comme je vous l'avais montré sur mon Instagram lorsque je suis allé voir Dassault Systèmes,
02:02qui permet par exemple de faire des doubles de carrosserie de voiture
02:05pour qu'on puisse faire des tests physiques extrêmement corrects
02:08avant de s'attaquer sur du vrai matériel qui a un coût
02:11ou même des simulations sur le climat et la pollution.
02:14D'ailleurs, en 2024, NVIDIA est devenue l'entreprise la plus valorisée au monde
02:19grâce à ses innovations en matière de GPU.
02:21Qu'on se le dise, tout le monde est à fond sur les GPU en ce moment.
02:23Il y a aussi une technologie bien précise
02:25qui a aidé à cette évolution exponentielle de l'intelligence artificielle.
02:33En 2017, huit chercheurs de chez Google sortent un article.
02:36Cet article s'appelle Attention is all you need
02:39pour parler de leur dernière découverte sur l'IA générative.
02:42Et ça, ça s'appelle les Transformers.
02:44Oui, comme Optimus Prime.
02:46Et ça, ça a changé vraiment pas mal de choses.
02:48Les algorithmes Transformers utilisent une technique appelée Self-Attention.
02:52Cette technique permet au modèle de mettre en relation
02:54chaque mot d'une phrase avec les autres de la même phrase.
02:57Par exemple, dans la phrase « Le chat noir dort sur le canapé »,
03:00le modèle peut comprendre que le mot « chat » et « dort » sont connectés.
03:04Les Transformers sont des modèles d'IA utilisés pour comprendre et générer du texte.
03:08Les Transformers sont composés de deux parties principales,
03:10les encodeurs et les décodeurs.
03:12Les encodeurs lisent et transforment le texte
03:14à un format numérique compréhensible par l'ordinateur.
03:17Et les décodeurs vont prendre ce format qu'ils arrivent à comprendre
03:20pour en décoder un nouveau texte,
03:22comme répondre à une question ou traduire un texte.
03:25En gros, il prend notre logique de langage d'humain
03:27et il essaye de le transformer en logique d'ordinateur.
03:30Et ces modèles sont extrêmement rapides
03:32parce qu'au lieu de lire chaque mot,
03:33eh bien, il peut aller beaucoup plus vite sur la compréhension d'une phrase.
03:36On l'a vu récemment avec ChatGPT 4.0 de OpenAI.
03:40Ils ont présenté un modèle où on peut carrément parler avec lui à voix haute
03:43et en temps réel.
03:44Il y a des vidéos absolument incroyables sur le net,
03:46comme par exemple celle-ci.
03:47Je veux vous présenter à quelqu'un.
03:50Bonjour, ma chérie.
03:52Comment tu t'appelles, petit jouet ?
03:55C'est Bowser.
03:57Eh bien, bonjour, Bowser.
03:59N'es-tu pas juste le plus adorable ?
04:02Ou alors même cette vidéo qui demande à ChatGPT
04:04de compter le plus vite possible.
04:07Je l'ai.
04:081 à 100, le plus vite possible.
04:10C'est parti.
04:121, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24,
04:1725, 26, 27, 28, 24, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45.
04:24Je ne sais pas vous, mais j'ai l'impression qu'on se rapproche de plus en plus du film Heurts.
04:28Ensuite, parlons des grandes bases de données.
04:32En 2024, l'accès à des volumes massifs de données
04:34permet d'entraîner des modèles plus précis et performants.
04:37Par exemple, Microsoft et Nvidia utilisent des ensembles de données gigantesques
04:41pour affiner leurs modèles de langage et de vision.
04:43Nvidia, par exemple, c'est fou, ont développé des façons de travailler
04:47pour générer des données synthétiques qui imitent les caractéristiques des données réelles.
04:51En gros, ils sont en train de synthétiser de nouveaux résultats
04:53pour nourrir leur propre intelligence artificielle
04:55et obtenir des modèles d'intelligence artificielle encore plus qualitatifs et robustes.
05:00Des fournisseurs de données spécialisées comme Pixta AI et Next Data
05:03offrent des ensembles de données à noter pour divers cas d'utilisation,
05:07allant de la reconnaissance faciale à l'analyse des sentiments sur les réseaux sociaux.
05:11Et c'est là où ça commence à faire peur et que des lois commencent vraiment à être nécessaires.
05:15Ces données sont cruciales pour former des IA capables de comprendre
05:18et générer du contenu de manière fiable et précise.
05:21Petite parenthèse aussi, si vous êtes intéressé par les sources,
05:23n'hésitez pas à aller les voir dans les descriptions,
05:25comme ça vous pouvez voir tous les articles sur lesquels je me base pour faire cette vidéo.
05:29Mais l'utilisation de toutes ces bases de données soulève quand même quelques questions,
05:32comme par exemple la confidentialité des données et la transparence des algorithmes.
05:36Comment tout ça fonctionne ?
05:37Parce que comme je vous en avais déjà parlé dans une précédente vidéo à moi,
05:41si les modèles d'intelligence artificielle sont mal faits avec de mauvaises sources,
05:45les IA vont pouvoir reproduire ou amplifier des billets sur ces données de base.
05:49Ça peut donc conduire à des résultats discriminatoires,
05:52par exemple si des IA devaient à l'avenir être utilisées sur des entretiens d'embauche
05:56ou même des prêts immobiliers.
05:57Et comme les IA demandent énormément de données, et souvent personnelles,
06:01ce qui pose littéralement des problèmes de violation de vie privée,
06:03les entreprises et les pays doivent mettre d'urgence en place des mesures de sécurité robustes
06:08pour que ces bases de données soient complètement anonymes.
06:10Mais ça on en reparle après avec les lois européennes.
06:12Ensuite, un des trucs qui a le plus aidé aux IA à se développer,
06:16et bien c'est le fait que ces technologies soient open source.
06:21Alors oui, les géants comme OpenAI ne rendent pas open source leurs technologies.
06:25Mais ça c'est pas grave, parce qu'ils ont de l'avance parce qu'ils ont de l'argent.
06:28Mais la communauté open source est pleine de ressources littéralement.
06:32Ils rattrapent leur retard à chaque fois qu'OpenAI sort une dinguerie.
06:34Par exemple, OpenAI avait annoncé il y a quelques mois Sora,
06:37une IA qui permet de générer des vidéos d'une manière très fidèle.
06:40Et bien avec l'aide de la communauté,
06:42maintenant on peut avoir des résultats quasi similaires avec des technologies comme par exemple Runway,
06:47avec Gen 3, qui permet de faire de la génération de vidéos très pointue.
06:50J'ai pu faire des tests comme vous pouvez le voir ici avec mon visage par exemple,
06:54alors moi assis dans mon salon.
06:56C'est incroyable de se dire qu'en deux ans, on en est là.
06:58On peut générer des vidéos, l'intelligence artificielle va comprendre les volumes,
07:02les objets dans une image, et tout ça d'une manière très stable.
07:05Donc la communauté open source joue un rôle vraiment très important dans l'évolution de toutes ces technologies.
07:10Grâce à la collaboration et au partage de connaissances,
07:12les innovations se diffusent beaucoup plus rapidement.
07:14Les développeurs du monde entier peuvent contribuer à leur manière à résoudre des problèmes,
07:19comme la rapidité ou les coûts d'une génération d'images ou d'une vidéo.
07:22Et même Nvidia a souligné le fait que l'open source était très important,
07:26même pour eux, pour concevoir de nouvelles technologies.
07:28Donc même les gros géants ont besoin des tout petits pour se porter vers le haut.
07:32Exemple récent par exemple est le modèle de diffusion Flux,
07:35développé par Black Forest Lab, les créateurs de Stable Diffusion.
07:39Flux est le plus grand modèle open source à ce jour,
07:42avec 12 milliards de paramètres possibles lorsque l'on fait une génération d'images.
07:47Il y aura 12 milliards de possibilités à combiner pour créer quelque chose de nouveau.
07:51Et Flux est extrêmement performant, on peut lui demander de générer du texte,
07:55et il arrivera à le générer fidèlement.
07:56Et ce qui est fou, c'est que ce résultat, hop, on va pouvoir le mettre dans Gen 3,
08:00et on va pouvoir avoir une animation de cette image.
08:03Bon, et maintenant que vous savez un peu toutes les dernières technologies d'intelligence artificielle qu'il y a,
08:07et surtout comment elles ont évolué d'une manière aussi vite,
08:10je vais maintenant vous parler du coup de ces nouvelles lois européennes.
08:13Je vous parle des intelligences artificielles depuis des années maintenant,
08:16et j'ai toujours souligné le fait qu'il fallait que des institutions publiques légifèrent dessus.
08:21Et bien c'est chose faite maintenant en Europe.
08:23Et l'approche de l'Union Européenne en matière d'intelligence artificielle
08:26se concentre sur deux piliers fondamentaux, la confiance et l'excellence.
08:31Et l'objectif de tout ça, eh bien faire de l'Union Européenne un pôle de classe mondial
08:35pour garantir que l'IA soit centrée sur l'humain et qu'elle soit digne de confiance.
08:40Ce qui est un petit peu pas le cas aujourd'hui.
08:42Donc pour la confiance et la sécurité, que va faire l'Union Européenne ?
08:45Eh bien pour assurer notre sécurité et protéger nos droits,
08:47la Commission Européenne a proposé le tout premier règlement complet sur l'IA au monde.
08:53Et ce règlement vise à protéger les personnes et nos sociétés.
08:57Avec ces lois, au moins on pourra faire confiance à ces IA.
08:59La loi sur l'IA aborde les risques de cette technologie,
09:02et elle distingue du coup plusieurs niveaux de risques.
09:04Des systèmes d'IA interdits, comme ceux utilisés pour la surveillance de masse par exemple,
09:08aux applications à haut risque,
09:10comme celles utilisées dans les hôpitaux pour diagnostiquer par exemple des maladies.
09:14Le IA Act encourage les organisations à planifier les mesures prévues par la loi,
09:18et met en avant des applications concrètes à haut risque
09:22qui montrent la valeur ajoutée de cette régulation.
09:24Mais du coup, pourquoi réglementer tout ça ?
09:26Parce que certaines applications d'IA sont impliquées dans des décisions cruciales de notre vie,
09:30comme l'emploi ou l'éducation, ou même la gestion des frontières.
09:33Et même appliquer la loi.
09:34Par exemple, des systèmes d'IA pourraient être utilisés par exemple pour de l'embauche,
09:39pour filtrer les candidatures à un emploi,
09:41ou même évaluer les résultats scolaires,
09:42ou même examiner les demandes de visa.
09:44Eh bien ces systèmes doivent être fiables et sûrs,
09:47et sans billets déjà mis au préalable.
09:49Ensuite, il y aura du soutien aux entreprises.
09:51Pour stimuler l'innovation, l'Union Européenne soutient activement les startups et les PME.
09:56Avec le paquet d'innovations sur l'IA,
09:57un investissement public et privé de 4 milliards d'euros est prévu jusqu'en 2027
10:02pour aider au développement d'une IA de confiance.
10:04Ce soutien se manifeste par des initiatives comme les usines d'IA,
10:08où les entreprises peuvent développer et tester leur technologie.
10:10Avec le programme Gen IE4EU,
10:13qui offre des super ordinateurs aux startups pour développer des applications innovantes.
10:17Par exemple, une startup en biotechnologie pourrait utiliser ces ressources
10:21pour créer des solutions avancées de diagnostic médical.
10:24Imaginez analyser 5 ans à l'avance un léger comportement étrange dans une artère
10:29et prévoir un cancer ou une crise cardiaque 5 ans à l'avance.
10:32Eh bien, ces lois et ces technologies sont là pour avancer avec l'humain.
10:36Et grâce à l'approche unique de l'Europe en matière d'intelligence artificielle,
10:39nous pouvons nous sentir en sécurité et confiant
10:42pour profiter des opportunités que l'IA nous offre.
10:44Je vous en parle depuis le début sur ma chaîne YouTube.
10:46J'ai confiance dans le fait que les IA peuvent bouleverser notre quotidien vers le positif.
10:51Il suffit de faire des lois et travailler d'une bonne manière avec elles.
10:55Et l'Europe est désormais en tête avec le premier cadre juridique complet sur l'IA au monde.
11:00Voilà, c'était un aperçu de l'intelligence artificielle en Europe
11:03et ce que l'Union Européenne fait pour nous protéger
11:06et nous soutenir en tant que créateurs, par exemple.
11:08Je vous en ai déjà parlé plein de fois sur mes vidéos,
11:10mais personnellement, je trouve qu'être contre cette technologie à 100%
11:14n'est bénéfique pour personne.
11:16Elle existe, elle est open source, elle évolue très vite,
11:19comme vous avez pu le voir en vidéo.
11:21L'important, c'est de légiférer dessus
11:23et qu'on arrive à trouver un équilibre d'utilisation pratique, intelligente
11:27qui vont sauver des vies, pourquoi pas sauver notre planète
11:29et nous aider à nous élever en tant qu'humains.
11:31Cette vidéo a donc été réalisée en collaboration avec la Commission Européenne.
11:35Merci pour leur travail et d'être les premiers à légiférer sur l'intelligence artificielle
11:39et surtout de soutenir mon travail en tant que créateur.
11:42En tout cas, n'hésitez pas à vous abonner si vous avez apprécié cette vidéo
11:45et laissez un petit commentaire pour qu'on échange tout cela dessus
11:48dans la bonne humeur et la réflexion intelligente.
11:51Et nous, on se retrouve très prochainement pour une nouvelle vidéo.
11:53C'était Atom, ciao.