15 à 20 minutes d’entraînement pour repérer les visages générés par IA
Des chercheurs de l’Université de Southampton ont testé la session DISCERN-AI auprès de plus de 600 participants.
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.
Des chercheurs de l’Université de Southampton ont testé la session DISCERN-AI auprès de plus de 600 participants.
LL-Refiner traite l’éclairage et la structure de la scène en basse résolution avant de restaurer les détails fins.
Des chercheurs de l’Université nationale de Pusan ont développé deux systèmes qui combinent des modèles spécialisés pour différents types de mouvements.
Des chercheurs de l’Université Victoria ont entraîné deux modèles d’IA sur un million de fils Reddit liés à la santé.
Le réseau CrowdHydrology de l’Université de Buffalo couvre 26 États et a recueilli plus de 20 000 relevés.
OpenAI a présenté à Samseong-dong, à Séoul, des cas d’utilisation de ChatGPT Work dans les entreprises et la recherche universitaire.
Pascal Tippe et Michael Maximilian Grötzner ont développé le prototype à l’université à distance de Hagen.