Une base de connaissance

Une base de connaissance couvrant les études scientifiques, les articles et débats disponibles sur le sujet des transformations que l’IA apportera aux business models et aux organisations.

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Une fois par semaine, le lundi matin, la Newsletter rassemble les 5 liens de la semaine précédente à ne pas manquer pour comprendre les enjeu de l’IA dans la transformation des entreprises.

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Derniers ajouts

Is nuclear energy the answer to AI data centers’ power consumption?

Au moins maintenant, c’est clair : en 2030 le nucléaire (dont on ne cesse de nous parler comme d’une solution) ne couvrira que 10% des besoins énergétiques des data-centers. Les énergies renouvelables feront ce qu’elles peuvent et le reste sera bien carboné. Et rajoutera 0,6% de la consommation globale à la facture énergétique. Bizarrement, personne ne pense à éviter ça. C’est comme ça, on verra bien ! Il n’y aurait pas des solutions pour l’éviter ? Soit technologique, soit régulation, probablement un mélange des deux ?

Apple’s ‘AI Can’t Reason’ Claim Seen By 13M+, What You Need to Know

Une vidéo de 10 minutes qui démonte les conclusions du papier de recherche d’Apple sur les modèles de raisonnement. Ce qui est vraiment malaisant, c’est qu’elle doit réexpliquer ce qu’est un LLM aux chercheurs d’Apple. Certains y verront causalité avec leur position sur le marché de l’IA… C’est surtout l’occasion de mieux comprendre ce qu’on appelle raisonnement en IA : pour l’instant cela reste l’imitation d’un raisonnement. Et c’est déjà très impressionnant. L’AGI n’est effectivement pas pour demain.

The Silent Collapse: Generative AI’s Erosion of Photo Licensing Revenue

L’impact des outils de génération d’image notamment sur les “Stock Images” (Getty ou Shutterstock). Le sujet des droits d’auteurs n’est pas encore réglé, et c’est ce qui bloque encore les grandes marques. Quand ce sera le cas, cela ira probablement encore plus vite en mettant aussi à risque les photographes s’ils ne s’emparent pas de cette technologie, comme ils l’ont fait dans le passé, mais avec lenteur, sur la photo numérique.

How do you choose the right metrics for your AI evaluations?

Du bon brand content de Galileo qui en listant ses propres mesures d’évaluation de l’IA donne à voir une bonne liste de moyens de mesurer la qualité une fois la solution implémentée. Les “evals” sont probablement la partie le plus souvent oubliée dans une solution IA et pourtant la plus importante. On se trouve parfois mieux disant que des solutions à plusieurs milliards de dollars, mais on ne le sait pas…