Intelligence Artificielle

l’IA n’est qu’un outil, à maîtriser en gardant nos capacités d’apprentissage et nos compétences de pratique. Repassons “en mode manuel” de temps à autre pour rester en alerte et éviter l'asservissement. C’est ce qui permet de garder la maîtrise, la créativité, nos réflexes ainsi que nos motivations. Inspirons nous de l'aviation ou de l'automobile.

Comment entraîner une IA à détecter des défauts qu'elle ne voit presque jamais ? En industrie, les anomalies graves sont si rares qu'elles privent les modèles de matière d'apprentissage. La donnée synthétique offre une réponse inattendue : générer de faux défauts pour mieux reconnaître les vrais. REX sur la détection de soudures défectueuses.

Dans les organisations où les données sont nombreuses, hétérogènes et stratégiques, leur mise à disposition efficace devient un levier clé de performance. L’approche data mesh, en décentralisant la gouvernance et en traitant la donnée comme un produit, promet une meilleure agilité et une appropriation renforcée par les équipes métier.

Les directions clés portent la stratégie, mais si la Supply Chain n’est pas maîtrisée, la performance s’effrite : coûts, délais, qualité, satisfaction client… Dans cet article, explorez comment la transformer pour obtenir des résultats opérationnels et financiers tangibles.

Le Reinforcement Learning from Verifiable Rewards entraîne les LLMs à optimiser plutôt qu'imiter. Sur des tâches vérifiables (maths, code), les modèles explorent et découvrent des stratégies émergentes. Guide complet: algorithmes GRPO/PPO, applications, environnements, limites et bonnes pratiques.

L’IA générative révolutionne la gouvernance de données : en automatisant la documentation des catalogues (glossaire, définitions, règles), elle libère les data stewards des tâches fastidieuses et accélère la mise à disposition de données fiables et gouvernées.

Considérés comme la nouvelle phase de la révolution de l’IA, les agents IA se déploient dans nos entreprises et s'immiscent dans notre quotidien. Mais que recouvre vraiment cette “agentivité” dont tout le monde parle ?

La méthode de Parameter Efficient Fine-Tuning (PEFT) révolutionne la personnalisation des modèles LLM. En ajustant uniquement une fraction de leurs paramètres, PEFT permet d'optimiser la performance des modèles existants de manière plus rapide et économique, sans avoir besoin d'un entraînement complet.

Découvrez comment déployer des modèles d’intelligence artificielle en local (Edge) dans l’industrie : autonomie, latence, sécurité et cas concrets.