L'intelligence artificielle progresse à pas de géant, mais ses modèles de raisonnement, aussi performants soient-ils, souffrent d'un défaut majeur : la sur-réflexion. Une nouvelle étude publiée sur arXiv (arXiv:2505.16448v1) met…
L’essor des grands modèles de langage (LLM) a révolutionné le traitement du langage naturel, mais leurs capacités de raisonnement restent un défi majeur. Les approches existantes, souvent basées sur des…
L’IA apprend à penser comme un humain : efficacité et raisonnement adaptatif Les grands modèles de langage (LLM) sont impressionnants, mais ils ont tendance à « sur-penser » – à générer des…
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…