LE BLOG 360°IA

L'intelligence artificielle trouve ses racines dans la philosophie antique avant de devenir une discipline scientifique en 1956 à Dartmouth. Entre âges d'or et "hivers" de financement, l'IA se réinvente : deep learning en 2012, architecture Transformer en 2017, puis explosion grand public avec ChatGPT en 2022. Aujourd'hui, avec un marché à 391 milliards de dollars et l'essor de l'IA agentique, la technologie entre dans une nouvelle ère dont nous ne mesurons pas encore tous le

L'IA hallucine, discrimine et se trompe, souvent avec une assurance déconcertante. Derrière les performances des LLM se cachent des défauts structurels : confabulations statistiques, biais ancrés dans des données inégalitaires, erreurs aux conséquences parfois graves. De l'avocat sanctionné pour des citations fictives à l'algorithme de la CAF ciblant les précaires, les exemples s'accumulent. Cet article décrypte ces limites et les pistes pour en réduire l'impact.

Le Transfer Learning permet à une IA de réutiliser les connaissances d'un modèle déjà entraîné pour résoudre de nouveaux problèmes. Moins de données, moins de calcul, de meilleures performances : c'est la technique qui alimente GPT, BERT ou les IA médicales. Mais elle a aussi ses limites — transfert négatif, biais hérités, dépendance aux grands acteurs. Un mécanisme fondamental pour comprendre l'IA d'aujourd'hui.

Les réseaux de neurones artificiels sont au cœur de l'intelligence artificielle moderne. Inspirés du cerveau humain, ces systèmes apprennent par l'exemple et révolutionnent de nombreux domaines : reconnaissance d'images, traitement du langage, conduite autonome, diagnostic médical. Nés en 1943 avec McCulloch et Pitts, ils connaissent leur véritable essor depuis 2012 grâce au Big Data et à la puissance de calcul. Mais leur opacité et leurs biais posent des questions éthiques m

Il s'agit d'un champ d'étude qui a pour but de permettre aux intelligences artificielles d'apprendre à partir de données