Intermarché comptait permettre à ses clients de poser avec le loup de sa publicité dès le 18 décembre 2025, via un partenariat avec le Me Group, propriétaire des Photomatons. Un projet finalement abandonné, critiqué pour son recours à l’intelligence artificielle.
Les agents d’IA progressent rapidement dans des domaines tels que les véhicules autonomes et les assistants virtuels, grâce à leurs cerveaux algorithmiques avancés. Mais comment fonctionne ces cerveaux artificiels ? Comment parviennent-ils à percevoir le monde, à prendre des décisions et à apprendre de manière autonome ?
Contrairement à un simple programme informatique, un agent d’IA peut agir et prendre des décisions de manière autonome. Il est conçu pour effectuer des tâches de manière proactive, sans avoir besoin d’une supervision humaine constante.
Cette autonomie repose sur deux piliers : la perception sensorielle et l’apprentissage automatique.
À l’aide de caméras, de microphones et d’autres capteurs, l’agent observe et interprète son environnement en temps réel. Parallèlement, des mécanismes d’apprentissage automatique lui permettent d’évoluer en intégrant de nouvelles données, sans reprogrammation manuelle.
Cette combinaison fait des agents d’IA des entités très flexibles, dotées d’un cerveau algorithmique capable de faire face à de nouvelles situations. Leur intelligence demeure néanmoins encore limitée par rapport à celle des humains, notamment en termes de capacité d’abstraction et de créativité.
Si les agents d’IA peuvent aujourd’hui accomplir des tâches complexes de manière autonome, ils le doivent principalement à leurs capacités d’apprentissage automatique. Trois approches concourent à cette capacité : l’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. La combinaison de ces démarches permet d’optimiser en permanence le cerveau algorithmique des agents IA.
Comme son nom l’indique, l’apprentissage supervisé est effectué sous la supervision d’un « enseignant ». L’IA s’entraîne sur des données étiquetées, par exemple des courriels classés manuellement comme légitimes ou comme spam. Elle en déduit ensuite des règles de décision.
L’apprentissage non supervisé se fait quant à lui de manière autonome sur des données brutes, sans classification préalable. Cette approche peut révéler des corrélations des corrélations inattendues dans les données brutes.
Enfin, l’apprentissage par renforcement repose sur un mécanisme de récompense. Lorsque l’agent prend une bonne décision, il obtient un signal positif qui renforce son comportement. Cette méthode par essais-erreurs est inspirée du conditionnement opérant.
Grâce à ces techniques, les agents d’IA analysent des volumes colossaux de données pour améliorer continuellement leurs performances. Cette capacité d’auto-apprentissage les rend capables de s’adapter à de nouveaux environnements et tâches. Elle ouvre la voie à des IA toujours plus autonomes.
À l’origine de cette évolution vers une autonomie toujours plus grande des agents d’IA se trouvent les réseaux de neurones profonds. Cette technologie clé a porté l’apprentissage automatique à un niveau inédit.
Bien que les origines de l’IA remontent aux travaux d’Alan Turing dans les années 1950, c’est avec l’avènement des réseaux de neurones profonds dans les années 2010 que l’architecture des agents IA a véritablement franchi un cap.
Inspirés du fonctionnement du cerveau humain, ces réseaux reproduisent, de manière simplifiée, la structure et les connexions des neurones biologiques.
Cette approche connexionniste, couplée à la puissance de calcul des GPU, a permis des progrès spectaculaires, par exemple, dans le domaine de la vision par ordinateur. Ou encore dans celui de la compréhension du langage naturel.
Les chatbots et les véhicules autonomes sont les applications les plus connues des réseaux de neurones profonds. Mais en coulisses, ils sont aussi en train de bousculer des secteurs tels que la logistique, la finance, les soins de santé et bien d’autres.
Comment les agents d’intelligence artificielle parviennent-ils à interagir avec le monde réel et à utiliser les données physiques qui en sont issues ? Tout commence par la perception de leur environnement au moyen de divers capteurs.
La vision par caméras est souvent l’outil principal, imitant notre propre sens de la vue. Sur une voiture autonome, les flux vidéo sont analysés en temps réel pour détecter piétons, feux de signalisation, panneaux de limitation de vitesse… Des algorithmes de deep learning interprètent chaque pixel.
D’autres capteurs complètent ce dispositif. Les microphones captent les sons ambiants et la parole. Le LiDAR (light detection and ranging) utilise des lasers pour cartographier en 3D les alentours. Certains robots industriels exploitent la sensibilité tactile de leurs pinces. Chaque information sensorielle nourrit la compréhension de l’environnement par l’agent.
Les données numériques constituent un autre canal de perception, notamment avec le développement de l’IoT. Un agent IA peut ainsi recevoir des flux continus d’informations en provenance de capteurs connectés, d’interfaces de programmation (API) ou de bases de données. Ces inputs immatériels jouent un rôle tout aussi crucial que les données physiques. Par exemple, un agent IA intégré à un robot logistique calcule ses trajets en fonction des stocks transmis par des capteurs connectés.
Une fois les données collectées par le biais de divers capteurs, le cerveau des agents d’IA active des algorithmes de raisonnement. En fonction de la tâche, différentes formes de raisonnement entrent en jeu.
Pour un robot industriel, il s’agit avant tout de planification. Des algorithmes de calcul de trajectoire lui permettent d’assembler des pièces ou manipuler des objets sans collision, en optimisant temps et énergie.
Dans le domaine de la finance, le raisonnement probabiliste est central. Des modèles mathématiques évaluent des risques en fonction de multiples paramètres avant d’initier une transaction boursière.
Les agents conversationnels comme les chatbots mobilisent une forme de compréhension du langage naturel. Ils analysent les questions posées pour générer une réponse pertinente, parfois en piochant dans des scripts prédéfinis.
Pour les agents purement réactifs, le raisonnement est beaucoup plus simple et direct. Ces agents fonctionnent sur la base de règles prédéfinies, souvent sous forme de conditions « si-alors ». Ils ne possèdent pas de mémoire interne ni de capacité à planifier ou à anticiper. Leur cerveau réagit instantanément à des stimuli spécifiques sans analyser le contexte ou l’historique des actions passées.
Bien qu’ils disposent tous d’un certain niveau d’autonomie décisionnelle, les agents d’IA présentent différents niveaux de sophistication en fonction de la conception de leur cerveau algorithmique.
À un extrême, on trouve les agents purement réactifs. Ces systèmes très basiques se contentent d’appliquer des règles prédéfinies sans aucune analyse approfondie. Un thermostat contrôlant la température ambiante en est un parfait exemple.
À l’autre extrémité du spectre, on trouve les agents dits « apprenants », comme les voitures autonomes de Tesla. Ces agents utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour affiner en permanence leurs capacités de prise de décision. Ils sont ainsi capables d’anticiper de mieux en mieux les scénarios de la vie réelle.
Entre ces deux pôles existent de nombreux agents IA aux capacités intermédiaires. Les chatbots et les assistants vocaux (Siri, Alexa…) mélangent des scripts pré-établis et une certaine forme d’adaptation pour converser de manière plus naturelle. Quant aux robots industriels, ils optimisent leurs tâches via des logiciels de planification.
Les agents conversationnels, les voitures autonomes ou les systèmes de trading automatisé sont quelques-unes des applications les plus emblématiques de l’intelligence artificielle actuelle. Derrière chacune de ces innovations se cache un puissant cerveau algorithmique qui permet aux agents d’IA d’analyser et de traiter des volumes massifs de données.
Dans le domaine de la conduite autonome, les voitures Waymo ingèrent quotidiennement des téraoctets de données. Ces informations en temps réel sont combinées à des cartographies en 3D et des modèles de deep learning. Le résultat permet d’anticiper les mouvements des autres véhicules et ceux des piétons.
En médecine, IBM Watson s’impose progressivement comme un assistant précieux pour les praticiens. Sa puissance de calcul lui permet de croiser le dossier médical d’un patient avec des milliers d’études scientifiques. Les médecins peuvent ainsi accéder à des suggestions de traitements personnalisées, fondées sur des cas similaires disséminés à travers le monde.
Lors de diagnostics d’images médicales, des agents d’IA comme Zebra Medical peuvent détecter des anomalies invisibles à l’œil nu dans les scanners et les radiographies. Un outil essentiel pour réduire les erreurs et sauver des vies.
Sur les marchés financiers, ce sont des algorithmes de trading à haute fréquence qui prennent le relais. Chez des gestionnaires d’actifs comme BlackRock, ces programmes informatiques peuvent analyser des millions de données économiques en temps réel et passer des ordres automatiquement.
Dans l’industrie manufacturière, les robots collaboratifs ou « cobots » représentent une nouvelle génération d’automates flexibles et interactifs. Grâce à leurs capteurs de force, ils peuvent ajuster précisément leur pression lorsqu’ils manipulent des objets fragiles ou travaillent à proximité d’opérateurs humains.
Cet article Plongée dans le cerveau des agents IA : comment ces assistants virtuels pensent et agissent ! a été publié sur LEBIGDATA.FR.
Un robot de livraison a percuté une employée d'une université américaine, avant de lui rentrer dedans une seconde fois. La société a proposé une compensation avec des codes promos.
IBM est l'une des premières entreprises à révolutionner l'histoire de la technologie de l'IA avec IBM watsonx™. C'est d'ailleurs une longue histoire qui date de plus de 70 années. Voici toute l'histoire de cette entreprise !
Même si vous ne le savez pas, vous interagissez tous les jours avec IBM watsonx™. Vous utilisez son service au moment de réserver un vol, parler au service client, travailler avec le service informatique ou encore lorsque vous jouez au football fantastique, et d'autres activités. Si la popularité des chatbots IA auprès du grand public ne fait que commencer, conduisant plusieurs entreprises à entrer dans le domaine de l'IA, le parcours d'IBM remonte à plus loin.
IBM est engagé dans l'IA depuis plus de 70 ans et travaille en collaboration avec des sociétés dans divers secteurs et régions géographiques, dont les services financiers, la vente au détail, l'éducation ou même l'espace.
Plusieurs de ces sociétés se servent de Watsonx pour les assister à distinguer de nouvelles perspectives, à augmenter la productivité et surtout à proposer de meilleures expériences client.
Toutes ces activités ainsi que cette aide de l'entreprise commencent d'ailleurs durant la seconde moitié du XXe siècle.
From checkers to chess: A brief history of IBM AI https://t.co/DcyHVxbNHg
— FastChess (@FastChess) August 13, 2024
Les chercheurs d'IBM ont utilisé des jeux célèbres comme les dames et le backgammon pour nourrir certains des premiers réseaux neuronaux, créant ainsi des technologies qui pourraient devenir le fondement de l'IA du XXIe siècle.
Ce sont ces programmes qui ont assisté l'équipe dans l'étude de la stratégie et à l'optimisation du gameplay d'un ordinateur par essais et erreurs. Ce processus a été nommé « apprentissage automatique » par Arthur Samuel, un chercheur célèbre d'IBM. Jusqu'à ce jour, ce terme demeure au cœur de l'IA.
IBM apporte également une importante contribution dans le secteur de l'IA en révélant une « Shoebox », dix ans après la découverte de l'apprentissage automatique.
Cette technologie révolutionnaire a été présentée en 1962, à l'Exposition universelle. C'est le premier système de reconnaissance vocale au monde développé pour détecter la voix humaine. D'ailleurs, c'est la prémices du traitement du langage naturel d'aujourd'hui.
Durant les deux décennies suivantes, la société a continué à faire progresser l'IA en faisant des recherches sur les algorithmes, l'apprentissage automatique, le traitement d'images et le traitement du langage naturel.
Durant cette période, IBM a aussi expérimenté des robots avec une faculté d'assemblage automatique des composants de machines à écrire. Elle a également développé un langage de fabrication (AML) nécessaire dans la programmation des robots capables d'apprendre de leurs actions.
IBM a beaucoup travaillé dans ce secteur en collaboration avec d'établissements d'enseignement de premier plan. Cela a permis de fonder les bases de l'IA actuelle.
En 1990, la société a conçu Deep Blue, afin de créer un ordinateur relativement puissant permettant de battre un grand maître. Puis, elle a dévoilé IBM Watson® en 2004, un ordinateur de la taille d'une pièce. Cet appareil était composé de 10 racks avec 90 serveurs, avec 2 880 cœurs de processeur au total.
Durant les prochaines années, IBM poursuit sa quête dans le but de développer les capacités de l'IA grâce à Project Debater. C'est le premier système d'IA créé pour engager de façon significative des discussions avec des humains.Actuellement, Watsonx est devenu un outil permettant aux entreprises de former, valider, ajuster et déployer aisément des modèles de base et d'apprentissage automatique. Il permet également de faire progresser les charges de travail de l'IA pour leurs données à tout moment. Enfin, il aide aussi dans l'accélération des flux de données et d'IA responsables, explicables et transparents.
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La génération de données structurées à partir d’entrée non structurée est l’un des principaux cas d’utilisation de l’IA dans les applications. Cependant, garantir que les modèles d’IA génèrent des sorties conformes à des formats stricts, comme les schémas JSON, a toujours été un défi. Pour répondre à cette problématique, OpenAI a récemment introduit “Structured Outputs” dans son API, une nouvelle fonctionnalité conçue pour que les réponses générées par le modèle respectent exactement les schémas JSON fournis par les développeurs.
Les développeurs ont longtemps été confrontés à la difficulté de s’assurer que les LLMs produisent des sorties JSON conformes aux attentes. Bien que des améliorations comme le mode JSON, introduit l’an passé par OpenAI, aient permis de produire des sorties plus fiables, ces modèles ne pouvaient pas toujours garantir une correspondance exacte avec des schémas complexes. Une incertitude qui obligeait les développeurs à recourir à des solutions de contournement, comme l’utilisation d’outils open source ou la répétition de requêtes, pour ajuster manuellement les sorties du modèle.
Les sorties structurées introduites par OpenAI changent la donne en offrant une solution claire à ce problème. L’une de leurs principales forces est leur capacité à améliorer la fiabilité des modèles d’IA dans des cas d’utilisation critiques, tels que l’extraction de données structurées, la saisie de données ou encore la gestion de flux de travail complexes. En éliminant le besoin d’interventions manuelles, les sorties structurées permettent aux développeurs de se concentrer sur la création d’applications plus sophistiquées et plus robustes.
Lors d’évaluations internes de schémas JSON complexes réalisées par OpenAI, le modèle gpt-4o-2024-08-06 utilisant cette nouvelle fonctionnalité a atteint une fiabilité de 100%, surpassant largement les versions précédentes, notamment gpt-4-0613, qui avait obtenu un score inférieur à 40 %.
OpenAI a introduit les sorties structurées sous deux formes dans son API, offrant ainsi une flexibilité optimale pour les développeurs :
Connexion
strict: true dans les paramètres de l’outil. Cette méthode est compatible avec tous les modèles prenant en charge les outils, et garantit que les résultats générés par le modèle sont conformes aux spécifications de l’outil défini. Cette approche est idéale pour les scénarios où le modèle doit interagir avec des systèmes complexes via des appels d’API ;Les sorties structurées respectent les politiques de sécurité existantes d’OpenAI : même avec cette nouvelle fonctionnalité, le modèle conserve la capacité de refuser de répondre à une demande qu’il considère comme non sécurisée.
Pour faciliter le travail des développeurs, OpenAI a introduit une nouvelle valeur de chaîne dans les réponses de l’API qui permet de détecter par programmation si le modèle a refusé de répondre à une demande plutôt que de produire une sortie conforme au schéma fourni.
OpenAI a également mis à jour ses SDK Python et Node pour qu’ils prennent en charge nativement les sorties structurées, afin de faciliter l’intégration de cette nouvelle fonctionnalité dans leurs applications.
Basée sur une technologie IA brevetée, SoulMachines plateforme propose des solutions pour humaniser les interactions digitales. Je vous convie à me suivre pour un analyser en détail ses fonctionnalités majeures, ses caractéristiques distinctives ainsi que sa position sur le marché comparée à ses concurrents.
Partenaire des plus grandes entreprises au monde, SoulMachines s'est fixé pour mission de créer des personnages digitaux animés pouvant se substituer à l'homme. Ces avatars de dernière génération sont conçus pour interagir avec de vraies personnes. Ils imitent les nuances de la communication humaine aussi fidèlement que possible. Ces personnages 100 % virtuels sont capables d'exprimer des émotions, de réagir aux intonations. Fait rare, ils sont même capables d'apprendre au fil du temps grâce à un apprentissage approfondi. Ce qui fait de SoulMachines, l'un des outils IA génératifs les plus prisés pour générer des avatars.
Les fonctionnalités principales de SoulMachines incluent la capacité de fournir un service client amélioré. Au sein de nombreuses entreprises, ses avatars personnalisent les interactions et gèrent simultanément plusieurs demandes sans difficulté. L'IA de SoulMachines utilise également des algorithmes complexes pour analyser les données reçues lors des échanges. Ils permettent d'optimiser les futures interactions. Cette technologie baptisée Biological AI peut être intégrée dans des secteurs variés. Elle fait ses preuves dans le divertissement, la santé et la finance. Ce qui rend son application extrêmement versatile.
Le principal avantage de SoulMachines réside dans son pouvoir à enrichir l'expérience utilisateur. Ces personnages assurent un service clientèle personnalisé et empathique 24/7. Ce type d'interaction améliore le taux de satisfaction client et renforce la fidélité. SoulMachines contribue aussi à réduire les coûts opérationnels liés au personnel tout en maintenant un haut niveau de service. Chaque avatar apprend continuellement des interactions passées. Ce qui booste sa capacité à résoudre des problèmes complexes à l'avenir.
Lorsqu'on compare SoulMachines à d'autres acteurs du domaine de l'IA comme IBM Watson, Google DeepMind, OpenAI GPT, Microsoft Azure AI et Amazon Alexa AI, certaines distinctions claires émergent. Par exemple, IBM Watson et Google DeepMind sont excellents pour traiter et analyser de grandes quantités de données et offrir des solutions basées sur ces analyses, mais ils ne se concentrent pas autant sur les interactions quasi-humaines. D'autre part, OpenAI GPT excelle dans l'interprétation du langage naturel toutefois son applicabilité dans l'interaction face-à-face n'est toujours pas aussi raffinée que celle de SoulMachines.
Microsoft Azure AI et Amazon Alexa AI offrent tous deux de solides performances dans les dialogues automatisés via des commandes vocales. Néanmoins, ils ne possèdent pas encore la capacité d'afficher des « digital humans ». Ce sont les seuls à exprimer des émotions et réagir visuellement, point sur lequel SoulMachines se démarque nettement.
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Cet article SoulMachines, une révolution à suivre dans l’univers IA a été publié sur LEBIGDATA.FR.
Voilà enfin un outil accessible qui permet à partir d’un modèle IA, de changer une voix pour refaire une conversation ou une chanson par exemple.
Ca s’appelle Replay, c’est gratuit, dispo sous macOS et Windows, et c’est hyper facile à utiliser. Vous enregistrez votre voix ou vous importez un MP3, puis vous choisissez un modèle parmi ceux qui sont proposé comme Freddy Mercury, Kanye West, Ariana Grande, Barack Obama ou si tout ça ne vous convient pas, vous pouvez également, vous rendrez sur le site Weights pour y télécharger les modèles IA de la communauté.
Vous y retrouverez des truc comme la voix française de Margot Robbie, Bob l’éponge ou encore Macron et d’autres politiciens de seconde zone.
En fonction de votre machine, ça prendra plus ou moins de temps à générer. N’oubliez de régler le Pitch à -12 pour changer une voix aiguë en grave et inversement.
D’ailleurs, pour le fun, voici un petit « Pour que tu m’aimes encore » par notre Président chéri.
Amusez-vous bien !!!
