L'essor de l'IA en Afrique : opportunités et défis pour les modèles de langage de grande taille L'intelligence artificielle (IA) et plus spécifiquement les modèles de langage de grande taille…
L’IA au service de la santé : une approche interprétable et interactiveL’intelligence artificielle transforme le secteur de la santé, notamment grâce aux modèles d’apprentissage profond appliqués aux dossiers médicaux électroniques (DME).…
L'apprentissage en contexte (ICL) a révolutionné la manière dont les grands modèles de langage (LLM) abordent diverses tâches. En intégrant des exemples d'entrée-sortie, appelés démonstrations, dans l'entrée des LLM, l'ICL…
L’essor fulgurant des grands modèles de langage (LLMs) a révolutionné le traitement du langage naturel. Cependant, la disparité entre ces modèles – coût, performance, exigences de calcul – rend difficile…
L'apprentissage profond par imitation est une approche prometteuse pour les tâches de manipulation habile, car elle ne nécessite pas de modèle d'environnement ni de comportement robotique préprogrammé. Cependant, son application…
Sudoku-Bench : un nouveau benchmark pour évaluer le raisonnement créatif des modèles de langage Les benchmarks actuels pour évaluer le raisonnement des grands modèles de langage (LLM) peinent souvent à capturer…
L’avènement des grands modèles de langage (LLM) transforme radicalement les systèmes d’agents. Contrairement aux agents traditionnels basés sur des règles et limités à des tâches spécifiques, les agents dopés à…
L'IA et la logique africaine : un mariage prometteur ? L'intelligence artificielle (IA) progresse à pas de géant, mais son application reste souvent limitée par les biais culturels et les…
L’article scientifique « BioDSA-1K: Benchmarking Data Science Agents for Biomedical Research » (arXiv:2505.16100) marque une avancée significative dans l’évaluation des agents d’intelligence artificielle (IA) appliqués à la recherche biomédicale. Ce benchmark, BioDSA-1K, propose…
L'analyse des séries temporelles dans le monde réel exige bien plus que de simples prévisions ponctuelles. Elle nécessite un raisonnement en plusieurs étapes, la gestion de contraintes, l'intégration de connaissances…