La conception de l'architecture des réseaux de neurones (NN) est cruciale pour déterminer leur performance. Toutefois, l'absence d'une fonction générale permettant de relier la structure du réseau à son efficacité…
Les modèles visuels-linguistiques (VLM) révolutionnent le domaine de l'intelligence artificielle en intégrant des données visuelles, permettant ainsi un raisonnement multimodal enrichi. Cependant, cette intégration pose également des défis majeurs en…
Les simulateurs d'utilisateur jouent un rôle crucial dans le domaine de l'intelligence artificielle conversationnelle, facilitant le développement et l'évaluation de systèmes grâce à des interactions simulées. Cependant, malgré les avancées…
La compréhension des documents longs, notamment ceux comportant des mises en page complexes, représente un défi majeur dans la recherche associée aux modèles visuels et linguistiques. Alors que les Modèles…
Au cours des dernières années, l'apprentissage en ligne a gagné en popularité grâce à sa capacité d'adaptation pour traiter des données en flux et non stationnaires. Cette méthode d'apprentissage dynamique…
Avec l'évolution rapide des technologies de synthèse vocale, notamment les systèmes de Text-to-Speech en mode zéro-shot (ZS-TTS), la création de voix réalistes à partir de simples indices audio est désormais…
Les modèles de langage multimodaux, qui allient texte et image, ont révolutionné la manière dont les utilisateurs interagissent avec l'intelligence artificielle. Cependant, un défi majeur demeure : la tendance de…
Avec l'avènement de l'intelligence artificielle générative, la capacité à créer des images saisissantes à partir de descriptions textuelles a atteint des sommets sans précédent. Cependant, la qualité des résultats générés…
Les réseaux de neurones graphiques (GNN) sont devenus incontournables pour apprendre des représentations de graphes. Leur capacité à transmettre des messages entre les nœuds leur confère un avantage considérable. Cependant,…
L'apprentissage automatique des potentiels interatomiques (MLIPs) a façonné la manière dont nous effectuons des simulations de dynamique moléculaire (MD) avec une précision quasi ab initio. Ces méthodes ont été appliquées…