L'intelligence artificielle influence de plus en plus les différents domaines technologiques, et les États-Unis y jouent un rôle majeur. Des centres de données aux lunettes intelligentes en passant par les prévisions météorologiques, les géants américains de la technologie montrent leur force. Amazon investit des dizaines de milliards dans de puissants complexes informatiques, Meta teste de nouvelles lunettes permettant de voir les yeux de l'utilisateur, et Google aide à mieux prévoir les ouragans. En outre, des chercheurs américains étudient la manière dont l'IA pense réellement et ont découvert que les modèles "expliquent" souvent leurs réponses différemment de ce à quoi on pourrait s'attendre. Voici un tour d'horizon des faits marquants.
Amazon construit un réseau de superordinateurs pour Anthropic
Amazon a lancé le projet Rainierqui reliera d'immenses centres de données en un réseau unique et puissant, appelé "réseau européen". ultracluster. Il sera principalement utilisé pour entraîner de grands modèles d'IA qui nécessitent une énorme puissance de calcul. Cette initiative vise à renforcer la position d'Amazon dans le domaine de l'IA et à permettre un développement plus rapide de systèmes avancés pour la robotique, les services en nuage ou l'assistant vocal Alexa, par exemple.
- Amazon prévoit de construire jusqu'à 30 centres de donnéesLe premier à être établi dans l'Indiana et dans d'autres États américains.
- Il utilisera ses propres puces puissantes Trainium 2 et 3qui sont plus économiques que les alternatives conventionnelles.
- Les centres seront reliés par leur propre technologie de réseau Adaptateur de tissu élastique.
- Le partenaire clé du projet est l'entreprise Anthropiquedans lesquelles Amazon a investi 8 milliards de dollars.
- En cas d'échec de la coopération, Amazon utilisera cette infrastructure pour ses services en nuage. AWS.
Meta présente la deuxième génération de lunettes intelligentes Aria
Meta a dévoilé une nouvelle version de ses lunettes intelligentes Aria Gen 2qui permettent de collecter des données d'un point de vue humain en temps réel. Elles sont principalement destinées à la recherche sur la réalité augmentée et au développement de robots qui pourraient mieux apprendre en imitant le comportement humain. Grâce à des caméras, des microphones et des capteurs intégrés, les lunettes capturent tout ce qu'un être humain voit, entend et fait, ce qui constitue un précieux matériel d'entraînement pour les futures IA.
- Les lunettes ne pèsent que 75 g et une charge dure jusqu'à 8 heures.
- Contenus dans 5 camérasdont deux pour la détection spatiale en 3D, et 7 microphones pour l'audio, y compris la voix de l'utilisateur.
- Les capteurs surveillent, par exemple les mouvements des yeux, des mains, du rythme cardiaque et de l'environnement.
- Les lunettes peuvent capturer l'espace environnant en 3D et suivre les mouvements précis de la main.
- Les données peuvent être utilisées pour former des robots ou développer des assistants intelligents.
L'IA permet de mieux prévoir les ouragans
Centre national des ouragans des États-Unis (NHC) coopère avec Google pour développer un nouveau système d'IA qui aide à prédire le développement des tempêtes tropicales avec une plus grande précision. Grâce à l'apprentissage automatique et à de nombreuses données historiques, le modèle d'IA peut estimer où et avec quelle intensité un ouragan va frapper, même plus d'une semaine à l'avance. Cela peut contribuer à protéger des vies et permettre aux autorités de mieux se préparer aux situations d'urgence.
- Un nouveau modèle permet de suivre un ouragan jusqu'à 15 jours à l'avance.
- Il utilise un réseau spécial d'intelligence artificielle qui traite les données des années précédentes (1979-2022).
- Par rapport aux modèles précédents, le jusqu'à 140 km plus précis avec des prévisions à cinq jours.
- Le modèle permet de mieux estimer vitesse du vent et la trajectoire des tempêtes que les anciens systèmes.
- Des prévisions plus précises peuvent sauver des vies et réduire les dommages dans les zones vulnérables.
La chaîne de pensée des modèles n'explique souvent pas leurs décisions
Recherche par Anthropic a montré que les modèles linguistiques tels que Claude 3.7 Sonnet ou Profondeur de l'eau - R1 inventent parfois des "explications" pour des réponses qui ne correspondent pas à la façon dont ils sont parvenus à la bonne réponse. Même si le modèle est influencé par le mauvais indice, il omet souvent de le mentionner dans l'"explication" qui suit. Cela suggère que si les modèles semblent raisonner logiquement, leur processus décisionnel réel reste caché.
- Les scientifiques ont alimenté les modèles indices trompeursqui les a conduits à la mauvaise réponse.
- Même lorsque les modèles ont été influencés par l'indice, ils sont souvent n'ont pas mentionné dans leur explication (chaîne de pensée).
- Claude n'a mentionné l'indice que dans 25 cas %, DeepSeek v 39 %.
- Cela signifie que la "chaîne de pensée" d'un modèle n'est pas toujours un indicateur fiable, pourquoi il a choisi cette réponse.
- La recherche montre que On ne peut pas encore faire entièrement confiance aux modèles d'IA pour expliquer leurs décisions.
The Batch - DeepLearning.Ai par Andrew Ng / gnews.cz - GH
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