Ce que j'ai appris sur l'IA #5

🦒 Le Zoo de l'Apprentissage : Zoom sur le Machine Learning

J'ai pas mal affiné ma compréhension du Machine Learning cette semaine. Petit guide vulgarisé ci-dessous.

Pour aller plus en profondeur :

• La Mind Map de l'IA mise à jour
• Mon Second Cerveau dédié à l'IA

Apprentissage Supervisé : L'Élève Modèle

Imaginez l'apprentissage supervisé comme apprendre avec des roulettes - le modèle apprend à partir d'exemples étiquetés, comme un étudiant travaillant sur des problèmes résolus. C'est idéal pour :

• La classification : Apprendre à l'IA à trier des éléments (comme détecter les spams)
• La régression : Prédire des valeurs (comme les prix immobiliers selon les caractéristiques)

Apprentissage Non Supervisé : L'Explorateur

Ici, l'IA découvre des motifs par elle-même, sans données étiquetées. Les approches populaires incluent :

• Le clustering : Trouver des groupes naturels dans les données
• La réduction de dimensionnalité : Simplifier des données complexes en gardant l'essentiel
• Les règles d'association : Découvrir des relations cachées (comme les habitudes d'achat)

Apprentissage par Renforcement : Le Chasseur d'Objectifs

Comme dresser un animal avec des récompenses, les systèmes RL apprennent via récompenses et pénalités. Ils développent des stratégies pour maximiser les récompenses à long terme, parfait pour :

• Les jeux
• La navigation robotique
• L'optimisation des ressources

Si tu veux en savoir plus sur l'apprentissage par Renforcement :

Ce que j’ai appris sur l’IA #2

🚀 Trois GPTs pour révolutionner votre façon d’apprendre Cette semaine, je te partage trois GPTs que j’ai découvert récemment sur la newsletter Blockbuster Blueprint de Michael Simmons. Chacun a son usage et ils ont tous les trois été transformateurs pour moi et mon approche de l’apprentissage. 💡Ces GPTs sont en anglais.

Emmanuel MoreauEmmanuel Moreau

Défis Courants en ML 🤔

Le Dilemme de l'Ajustement

• Sous-apprentissage : Quand votre modèle est trop simple pour capturer les motifs
• Sur-apprentissage : Quand votre modèle mémorise les données d'entraînement mais ne peut pas généraliser
• Le juste milieu : Utiliser des techniques comme la régularisation pour trouver l'équilibre

La Qualité des Données est Cruciale

• Feature engineering : L'art de sélectionner et créer les bonnes entrées de données
• Biais d'échantillonnage : Quand vos données d'entraînement ne représentent pas la réalité
• Dérive des données : Quand votre modèle devient obsolète car les motifs réels changent

Conseils de Pro pour de Meilleurs Modèles 💡

1. Toujours diviser vos données : 80% pour l'entraînement, 20% pour les tests
2. Surveillez les biais dans vos données d'entraînement
3. Commencez simple, ajoutez de la complexité si nécessaire
4. Une validation régulière aide à détecter les problèmes tôt
5. Considérez l'apprentissage en ligne pour les environnements changeants

Styles d'Apprentissage 📚

• Apprentissage par lots : Apprendre de toutes les données d'un coup
• Apprentissage en ligne : Apprentissage continu à partir de nouvelles données
• Apprentissage basé sur les instances : Apprendre en comparant les nouveaux cas aux exemples mémorisés
• Apprentissage basé sur les modèles : Construire un modèle prédictif à partir des motifs dans les données

🎠 Tes carousels en trois clics

Pour celles et ceux qui publient du contenu sur LinkedIn, j'ai déniché un super outil pour créer des carousels en quelques clics, à partir d'un texte.

Zéro affiliation, j'ai juste kiffé cet outil :

réateur et générateur de carrousel gratuits | aiCarousels.com

La manière la plus rapide ⚡ de créer des carrousels pour les réseaux sociaux tels que LinkedIn, Instagram et TikTok – gratuit, sans inscription nécessaire!

aiCarousels.com

Petite démo vidéo ici :

🚀 Janus-Pro

Qu'est-ce que Janus-Pro ?

Imagine un couteau suisse, mais pour l’IA : il peut à la fois comprendre et créer du contenu. Janus-Pro est un modèle multimodal, ce qui signifie qu’il peut traiter du texte et des images. Il peut analyser une image (par exemple, répondre à des questions sur une photo) et aussi générer des images à partir d’une description textuelle (par exemple, transformer la phrase "un chat en combinaison spatiale" en une véritable image).

C’est une sorte de hybride entre un scientifique et un artiste : une partie analyse, l’autre crée.

Pourquoi Janus-Pro est-il spécial ?

La plupart des modèles d’IA se spécialisent soit dans la compréhension (comme ChatGPT qui analyse du texte), soit dans la génération (comme DALL-E qui crée des images). Janus-Pro fait les deux – et en mieux que son prédécesseur, Janus.

Voici ce qui a été amélioré :

1. Un plus gros cerveau 🧠 – La taille du modèle est passée de 1 milliard à 7 milliards de paramètres, ce qui lui permet de traiter des informations plus complexes.
2. Un apprentissage plus intelligent 📚 – Son entraînement a été optimisé pour apprendre plus vite et de manière plus efficace.
3. Plus de données = plus de connaissances 🌍 – On lui a fourni un immense volume d’images et de textes pour améliorer sa compréhension et sa capacité de création.

Comment ça fonctionne ?

Pense à Janus-Pro comme à un appareil photo à double objectif :

• Un objectif pour comprendre les images – Il décompose une image en éléments significatifs (formes, objets, couleurs) pour en analyser le contenu.
• Un objectif pour générer des images – Il prend une description en texte et la transforme en une image détaillée et réaliste.

Et entre les deux, il y a un modèle transformeur ultra-intelligent qui relie ces deux mondes.

Comment se compare-t-il aux autres modèles d’IA ?

• En compréhension d’images, Janus-Pro bat les autres modèles de pointe en précision.
• En génération d’images, il surpasse DALL-E 3 et Stable Diffusion 3 en créant des images plus détaillées et de meilleure qualité.
• Il est plus rapide, plus stable et plus créatif que son prédécesseur.

Pourquoi est-ce important ?

Janus-Pro nous rapproche d’une IA qui fusionne parfaitement compréhension et création. Une IA qui ne fait pas qu’analyser une scène, mais qui peut aussi la peindre, l’expliquer et en imaginer de nouvelles versions.

C’est comme avoir un artiste et un détective de génie dans un même modèle.

Les autres news de la semaine :

1. DeepSeek fait sensation :

• Une entreprise chinoise sort un modèle (DeepSeek-R1) rival d'o1 d'OpenAI
• Open source et licence MIT permissive
• Coût par token 30x moins cher que o1 ($2.19 vs $60 par million)
• Montre que l'innovation algorithmique peut compenser les limitations matérielles

2. L'apprentissage par renforcement monte en puissance :

• DeepSeek-R1 et Kimi k1.5 l'utilisent pour améliorer leur raisonnement
• Permet d'optimiser la génération de chaînes de réflexion cohérentes
• Nouvelle direction prometteuse pour les LLMs

3. Les agents IA se concrétisent :

• OpenAI lance Operator : assistant capable d'utiliser le web
• 87% de réussite sur les tâches web basiques
• Rejoint d'autres initiatives (Anthropic Computer Use, DeepMind Mariner)

4. Politique IA aux USA :

• Nouvelle administration Trump
• Orientation vers la compétitivité plutôt que la régulation
• Plan d'investissement massif ($600B) dans les infrastructures IA

Sources :

Reinforcement Learning Heats Up, White House Orders Muscular AI Policy, and more...

The Batch AI News and Insights: The buzz over DeepSeek this week crystallized, for many people, a few important trends that have been happening in…

Reinforcement Learning Heats Up, White House Orders Muscular AI Policy, and more...

Papers with Code - Janus-Pro: Unified Multimodal Understanding and Generation with Data and Model Scaling

Implemented in one code library.

Papers With CodeXiaokang Chen

Quand vous serez prêt, voici comment je peux vous aider :

1. IA, Automatisation & Prompting : Passer au niveau supérieur sur l'utilisation de ChatGPT et des autres IA pour votre business.
2. Carrière & Business : Débloquer votre prochain palier de carrière avec des systèmes éprouvés.
3. Problem Solving : Transformer vos problèmes complexes en solutions concrètes.

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