Balado Hashtag Tendances, 14 décembre 2023 — Cette semaine : Lancement de Google Gemini, Beeper Mini cesse de fonctionner, une startup d’IA française nommée Mistral AI et un bio ordinateur hybride appelé Brainoware.
Prenez note que pour le temps des fêtes, Hashtag Tendances fera relâche pour les deux prochaines semaines.
Nous serons de retour le jeudi 4 janvier.
Lancement de Google Gemini
Google annonçait la semaine dernière Gemini, une famille de modèles d’IA multimodaux qui, espère-t-elle, rivalisera avec GPT-4 d’OpenAI, qui alimente la version payante de ChatGPT. Google affirme que Gemini dépasse « les résultats de pointe actuels sur 30 des 32 références académiques largement utilisées dans la recherche et le développement de grands modèles de langage ».
Une version anglaise spécialement adaptée de son modèle Gemini de niveau intermédiaire est désormais disponible dans plus de 170 pays dans le cadre du robot conversationnel Google Bard, mais pas au Canada, dans l’UE ou au Royaume-Uni.
Comme GPT-4, Gemini est multimodal. Cela signifie qu’il peut traiter du texte, du code, des images et même de l’audio. L’objectif est de créer un type d’intelligence artificielle capable de résoudre avec précision des problèmes, de prodiguer des conseils et de répondre à des questions dans divers domaines, du plus banal au plus scientifique. Google affirme que cela alimentera une nouvelle ère informatique et espère intégrer étroitement cette technologie dans ses produits.
Google indique que Gemini sera disponible en trois tailles : Gemini Ultra (« pour les tâches très complexes »), Gemini Pro (« pour s’adapter à un large éventail de tâches ») et Gemini Nano (« pour les tâches sur un appareil comme le Pixel 8 de Google »). Chacun est diffère en complexité par le nombre de paramètres. Plus de paramètres signifie un réseau neuronal plus grand, généralement plus capable d’exécuter des tâches plus complexes, mais qui nécessite plus de puissance de calcul. Cela signifie que Nano, le plus petit, est conçu pour fonctionner localement sur des appareils grand public, tandis qu’Ultra ne peut fonctionner que sur du matériel de centre de données.
Beeper Mini cesse de fonctionner
Beeper, une startup qui a procédé à l’ingénierie inverse de l’application iMessage d’Apple pour proposer Beeper Mini, une application Android permettant de communiquer avec des utilisateurs Apple via iMessage, a été victime d’une panne peu de temps après son lancement. Et il semble qu’Apple serait à blâmer, rapporte TechCrunch. Les utilisateurs ayant accès à l’application, ont commencé à voir des messages d’erreur lorsqu’ils essayaient d’envoyer des textes via le nouveau Beeper Mini et les messages ne passaient pas. Le message d’erreur indique : « Échec de la recherche sur le serveur : la demande de recherche a expiré » écrit en lettres rouges.
Répondant à une demande de TechCrunch à savoir si Apple avait trouvé un moyen de couper la capacité de Beeper Mini à fonctionner, Eric Migicovsky, PDG de Beeper, a répondu : « Oui, toutes les données l’indiquent. »
Ce dernier a également fait valoir que Beeper Mini n’était pas seulement bénéfique pour les utilisateurs d’Android qui souhaitaient enfin rejoindre les discussions de groupe de leurs amis sur iMessage, mais qu’il augmentait également la sécurité pour les utilisateurs d’iPhone.
Apple, toutefois, considère iMessage comme l’un des outils clés pour verrouiller les utilisateurs dans son écosystème, c’est pourquoi elle n’offre pas d’application iMessage pour Android. Même s’il y avait un certain espoir que les réglementations européennes puissent l’obliger à rendre iMessage plus interopérable, de récentes informations laissent croire qu’iMessage bénéficiera d’un sursis par rapport à ces règles car le service n’est pas assez populaire auprès des utilisateurs professionnels.
Une startup d’IA française nommée Mistral AI
La startup française Mistral AI a officiellement clôturé sa ronde de financement de série A. La société a ainsi levé 385 millions d’euros. Selon Bloomberg, l’entreprise est maintenant valorisée à environ 2 milliards de dollars américains.
Mistral AI avait déjà levé, il y a moins de six mois, 112 millions de dollars pour créer un rival européen à OpenAI. Co-fondée par des anciens de Google DeepMind et Meta, Mistral AI travaille sur des modèles fondamentaux avec un angle technologique ouvert.
En septembre, Mistral AI a lancé son premier modèle baptisé Mistral 7B. Ce grand modèle de langage n’est pas destiné à concurrencer directement GPT-4 ou Claude 2 car il a été formé sur un « petit » ensemble de données d’environ 7 milliards de paramètres.
Au lieu d’ouvrir l’accès au modèle Mistral 7B via des API, la société l’a rendu disponible en téléchargement gratuit afin que les développeurs puissent l’exécuter sur leurs appareils et serveurs.
Le modèle a été publié sous la licence Apache 2.0, une licence open source qui n’a aucune restriction d’utilisation ou de reproduction au-delà de l’attribution. Bien que le modèle puisse être exécuté par n’importe qui, il a été développé à huis clos avec un ensemble de données exclusives et non divulguées.
Mistral AI a également joué un rôle important dans l’orientation des discussions autour de la loi européenne sur l’IA. La start-up française fait pression pour une exemption totale des modèles fondamentaux, affirmant que la réglementation devrait s’appliquer aux cas d’utilisation et aux entreprises travaillant sur des produits utilisés directement par les utilisateurs finaux.
Un bio ordinateur hybride appelé Brainoware
Des chercheurs ont construit un bio ordinateur hybride – combinant du tissu cérébral humain cultivé en laboratoire avec des circuits électroniques conventionnels – capable d’accomplir des tâches telles que la reconnaissance vocale.
Cette technologie, décrite dans Nature Electronics 1, pourrait un jour être intégrée dans des systèmes d’intelligence artificielle, ou constituer la base de modèles améliorés du cerveau dans la recherche en neurosciences.
Les chercheurs appellent le système Brainoware. Il utilise des organoïdes cérébraux – des faisceaux de cellules humaines imitant les tissus et utilisés dans la recherche pour modéliser les organes. Les organoïdes sont fabriqués à partir de cellules souches capables de se spécialiser en différents types de cellules. Dans ce cas, ils ont été transformés en neurones, semblables à ceux que l’on trouve dans notre cerveau.
Pour fabriquer Brainoware, les chercheurs ont placé un seul organoïde sur une plaque contenant des milliers d’électrodes afin de connecter le tissu cérébral aux circuits électriques. Ils ont ensuite converti les informations d’entrée en un modèle d’impulsions électriques et les ont transmises à l’organoïde. La réponse du tissu a été captée par un capteur et décodée à l’aide d’un algorithme d’apprentissage automatique.
Pour tester les capacités de Brainoware, l’équipe a utilisé cette technique pour effectuer une reconnaissance vocale en entraînant le système sur 240 enregistrements de huit personnes. L’organoïde a généré un modèle différent d’activité neuronale en réponse à chaque voix. L’IA a appris à interpréter ces réponses pour identifier le locuteur, avec une précision de 78 %.
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