Les grands défis de l’IA générative
rapport très complet qui aborde notamment les biais dans les données d’entraînement et l’impact environnemental de la GenAI
Une IA Ethique pour transformer votre business
rapport très complet qui aborde notamment les biais dans les données d’entraînement et l’impact environnemental de la GenAI
Article à charge du New York Times mais on y apprend plein de choses sur le manque de data pour entraîner les modèles et les solutions imaginées par les fabricants de LLM…
La course continue dans les LLM avec RAG pour l’entreprise. Au moment même où OpenAI annonce son offre fine-tuning pour les entreprises aussi
Une mise en production bien orchestrée semble-t-il, et à partir d’une base de connaissance existante, sur un contenu s’appliquant bien aux LLM ?
Un cas d’école sur un POC / test IA non maîtrisée en amont par la direction (on zappe le pourquoi) et rejetée par les équipes (on regarde que le quoi/comment) ici représentées par les syndicats.
Maintenant, la vision d’OpenAI est que chaque entreprise va fine-tuner son modèle, les LLM ne feront donc pas tout ?
La confiance (en dehors des salariés des sociétés Tech) est faible dans l’IA et a tendance à baisser. Un sujet à prendre en compte dans l’implémentation avec nos équipes
Les LLM commençent à ne plus se laisser contourner par les hacks classiques mais reste un problème : ils ne savent pas corriger une information fausse et donc confirment les biais
Five months after launch, it’s clear that while the bot appears authoritative, the information it provides on housing policy, worker rights, and rules for entrepreneurs is often incomplete and in …
Très bon rappel de notre responsabilité en tant qu’entrepreneur sur ce que nous ferons de l’IA pour nos équipes et nos entreprises