Nvidia lance un outil gratuit pour mutualiser les PC inutilisés
PAIR relie des PC personnels compatibles et les utilise pour l’inférence IA locale lorsqu’ils sont inactifs.
Modèles, agents, applications : l’intelligence artificielle mise au travail sur des problèmes réels.
Ici, l’intelligence artificielle est jugée sur pièces : ce qu’elle fait, pour qui, à quel coût. La rubrique suit les modèles et leurs progrès mesurables, les agents qui exécutent de vraies tâches, et surtout les déploiements — un hôpital qui dépiste plus de patients, un réseau électrique mieux piloté, une administration qui répond plus vite. L’IA spectacle, les levées de fonds sans produit et les prophéties n’y ont pas leur place.
Nous privilégions les cas d’usage documentés, chiffres à l’appui : combien d’examens, quel taux d’erreur, quelle économie. Les acteurs non occidentaux — laboratoires chinois, indiens, émiratis — y sont traités au même titre que les américains, parce que c’est là que se joue une bonne part du déploiement réel. Chaque article cite ses sources et distingue le prototype du service en production.
PAIR relie des PC personnels compatibles et les utilise pour l’inférence IA locale lorsqu’ils sont inactifs.
NYU Tandon et le FDNY ont entraîné un modèle d’IA sur près de 1 000 interventions d’ambulances en 2023.
Commencer par des essais simples a aidé les réseaux à apprendre plus précisément une tâche complexe de synchronisation go/no-go.
La bêta « Custom AI Behaviors » crée des règles complexes « si-alors » à partir du langage naturel.
Le lancement relie matériel intelligent, applications sectorielles et développeurs grâce aux capacités d’agent de WorkBuddy.
Conçu pour les systèmes augmentés par récupération, TOHA n’a pas besoin d’un détecteur entraîné séparément.
CW-Net transforme le raisonnement opaque des modèles de conduite en concepts comme « proche d’un cycliste ».
Les relevés provenaient de compteurs intelligents, de systèmes de gestion des bâtiments et de réseaux industriels.
Des chercheurs proposent un cadre pour des agents d’IA qui utilisent des états internes afin d’interpréter leur environnement et de choisir leurs actions.
Grâce au serveur MCP, les clients d’IA peuvent désormais modifier les données des projets dans le respect des droits existants.
Alexa for Shopping compare les informations sur l’expéditeur, le contenu, le moment d’envoi et les métadonnées avec l’historique des messages d’Amazon.
GOLLuM d’EPFL associe un modèle de langage à un processus gaussien qui estime quand ses suggestions peuvent être erronées.
Le BPI-AI2N utilise le RZ/V2N de Renesas et atteint jusqu’à 15 TOPS en calculs sparse.
Le cadre de Thomas Jefferson a recherché des lésions cardiaques liées aux traitements dans les dossiers de patients atteints d’un cancer du sein ou du poumon.
Le modèle désormais disponible pour tous progresse de 24,7 à 52,6 % sur Terminal-Bench-Science.
Mifeng, JD.com et l’américaine Figure étendent la collecte de données pour l’intelligence incarnée aux quartiers, aux foyers et aux situations de travail réelles.
Les résultats de la détection seront envoyés directement aux équipes de sécurité des clients, sans revue humaine par Anthropic.
Fable 5.1 est disponible dès aujourd’hui sur les plateformes cloud et via l’API d’Anthropic.