Détection des Mèmes Haineux : Vers une Adaptation Robuste des Modèles Multimodaux
À l'ère numérique, les mèmes haineux sont devenus un véritable fléau sur les réseaux sociaux,…
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Renforcer la Robustesse des Modèles de Diffusion Face aux Attaques par Poison
Les attaques par poison représentent une menace de taille pour la fiabilité des modèles de…
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LoX : Renforcer la Sécurité des Modèles de Langage contre les Risques de Fine-Tuning
Dans le paysage de l'intelligence artificielle, les modèles de langage de grande taille (LLMs) sont…
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Bias Intersectionnel dans les Modèles de Langage : Une Nouvelle Perspective
À l'ère des modèles de langage de grande taille, les questions de biais social sont…
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Amélioration de l’Interprétabilité des Réseaux de Neurones : Une Approche Modulaire
Alors que l'intelligence artificielle continue de s'intégrer dans des applications variées, de la santé à…
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L’Influence du Data Poisoning sur les Explications Contrefactuelles : Implications pour l’IA en Afrique
Alors que l'intelligence artificielle (IA) continue de s'intégrer dans de nombreux secteurs, la compréhension de…
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Protection des Données en Afrique : Entre Innovation et Défis Juridiques
Avec l'avènement de l'intelligence artificielle et du cloud computing, la question de la protection des…
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Comprendre les Risques des Modèles d’Intelligence Artificielle : Un Cadre d’Évaluation Critique
À mesure que l'intelligence artificielle (IA) évolue rapidement, elle apporte des avantages indéniables, mais aussi…
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Le Dilemme des Données Préférentielles : Quand Plus de Modèles Rime avec Moins de Sécurité
L'alignement des grands modèles de langage (LLMs) avec les valeurs humaines est devenu une préoccupation…
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Le Test du Berger : Évaluer l’Éthique des Agents AI Hyperintelligents
Alors que l'intelligence artificielle continue de progresser à un rythme rapide, la question de son…