« Le progrès est devant nous, à condition de dépasser sa propagande » Paul Virilio
Suivre les élections américaines et vérifier l’IA
La start-up d’IA Perplexity, spécialisée dans la recherche générative, met en place aujourd’hui un Election Information Hub qui fournira des informations sur comment voter et sur les résultats des élections américaines via un moteur de recherche alimenté par l'intelligence artificielle.
Perplexity a annoncé que les données proviennent d’Associated Press pour les résultats en direct et de l’ONG Democracy Works pour des informations pratiques, comme les lieux et horaires de vote, ainsi que les conditions de participation. Le hub propose des onglets spécifiques pour suivre les élections présidentielles, sénatoriales et de la Chambre des représentants, avec une ventilation par État et un suivi des pourcentages de votes décomptés.
À SURVEILLER : La fiabilité. Perplexity veut démontrer que l’intelligence artificielle peut offrir des informations électorales fiables, alors que Google et OpenAI redirigent les utilisateurs vers des sources tierces par crainte de manipulations. Cependant, certaines erreurs mineures ont déjà été relevées dans les résumés automatisés, comme des informations inexactes sur des candidats locaux.
Diffusion forcing : quand l'IA prévoit avec précision
Le MIT présente une méthode d’entraînement hybride en IA, fusionnant prédiction et diffusion pour améliorer la planification de trajectoires et la génération vidéo.
Mieux planifier avec l’IA • Qant, M. de R. avec Midjourney
Les chercheurs du laboratoire CSAIL du MIT ont récemment développé une méthode novatrice d'entraînement pour les réseaux de neurones, appelée Diffusion Forcing. Cette technique fusionne deux approches bien établies en intelligence artificielle : la prédiction de séquences et la diffusion d'images. Cette combinaison permet aux robots d'interpréter des données visuelles altérées et de prédire avec précision les étapes futures d'une tâche. Elle pourra s’appliquer aussi bien à la génération de vidéos qu’au contrôle des mouvements des robots.
La capacité du Diffusion Forcing à maintenir des séquences stables sur une durée prolongée dans l'environnement Minecraft • Source : Boyuan Chen et al.
Adnoc, Meta
Adnoc adopte un agent d’IA pour chercher du pétrole…• La compagnie pétrolière émirati Adnoc vient d’annoncer qu’elle allait déployer fois une intelligence artificielle autonome, en partenariat avec G42, Microsoft et AIQ. Ce projet est conçu pour accélérer les opérations, notamment en réduisant les délais des relevés sismiques et en augmentant la précision des prévisions de production. En savoir plus…
…Pendant que des abeilles freinent le nucléaire de Meta • Le projet de Meta pour construire un centre de données dédié à l'IA et alimenté par de l'énergie nucléaire aux États-Unis a été bloqué en raison de la découverte d'une espèce rare d'abeilles sur le site prévu pour l'installation, selon leFinancial Times. Les concurrents de Meta, notamment les hyperscalers Amazon, Google (lire Qant du 16 octobre) et Microsoft, ont tous conclu des accords pour utiliser l'énergie nucléaire afin de répondre aux besoins énergétiques croissants de leurs centres de données, essentiels pour alimenter les modèles d'intelligence artificielle. En savoir plus…
mBridge : la BRI descend du pont
La Banque des règlements internationaux (BRI) a annoncé en fin de semaine dernière son retrait du projet mBridge, l’un des projets internationaux les plus avancés de plateforme de paiements transfrontaliers basée sur des monnaies numériques (lire Qant du 7 juin).
Le directeur général de la BRI, Agustín Carstens, a précisé que ce retrait n'était pas motivé par des considérations politiques mais par l’avancement du projet, arrivé au stade de produit minimum viable en juin. Même si le projet nécessite encore plusieurs années de développement avant d’être opérationnel, il estime qu’il peut être désormais poursuivi par les partenaires.
À SURVEILLER : Brics Bridge. Dès l’issue du sommet de Kazan la semaine dernière, Bloomberg a fait état d’un débat, au sein de la BRI, pour sortir du projet mBridge. Il s’appuie en effet sur les banques centrales de Chine et Hong Kong, des Émirats arabes unis, de Thaïlande, et, depuis cet été, d'Arabie saoudite : quatre pays membres ou candidats aux Brics. Le risque de détournement semble donc réel et la BRI, présidée par François Villeroy de Galhau, n’a pas tergiversé.
UBS
Un fonds tokenisé pour UBS AM • La société de gestion UBS Asset Management a lancé un fonds d’investissement sur le marché monétaire, le « UBS USD Money Market Investment Fund Token » (uMINT), basé sur la blockchain Ethereum. Ce fonds, destiné aux investisseurs institutionnels, offre une gestion sécurisée des liquidités via des partenaires de distribution agréés. Il s'inscrit dans le cadre du programme UBS Tokenize visant à développer les services numériques de l'entreprise. En savoir plus…
La multimodalité de l’IA s’étend vers le toucher
Meta AI dévoile Sparsh, un encodeur polyvalent pour le toucher, et de nouveaux capteurs tactiles multimodaux pour améliorer l’interaction des robots avec leur environnement.
Meta AI vient de lancer Sparsh, un encodeur conçu pour la perception tactile des robots, en réponse aux limitations des capteurs actuels basés sur la vision. Sparsh, dont le nom signifie "toucher" en sanskrit, marque un changement de paradigme dans le domaine de la robotique tactile en offrant une approche universelle adaptable à une large gamme de capteurs, comme Digit et GelSight.
Outre Sparsh, Meta a également annoncé deux autres innovations dans le domaine tactile : Digit 360 et Digit Plexus, développés en partenariat avec les sociétés GelSight aux États-Unis et Wonik Robotics en Corée du Sud. Digit 360 est un capteur en forme de doigt qui intègre plus de 18 fonctionnalités de détection et 8 millions de taxels (unités de détection tactile), offrant une sensibilité multimodale proche du toucher humain. Digit Plexus, de son côté, est une plateforme matérielle et logicielle qui permet d’intégrer plusieurs capteurs tactiles dans une même main robotique.
EN EXCLUSIVITÉ POUR LES ABONNES :
• Le Diffusion Forcing du MIT promet des séquences plus stables et précises pour la planification robotique et la génération vidéo.
• Grâce à Sparsh et Digit 360, Meta propose des technologies qui permettent aux robots de mieux ressentir et manipuler leur environnement.
Diffusion forcing : quand l'IA prévoit avec précision
Le MIT présente une méthode d’entraînement hybride en IA, fusionnant prédiction et diffusion pour améliorer la planification de trajectoires et la génération vidéo.
La capacité du Diffusion Forcing à maintenir des séquences stables sur une durée prolongée dans l'environnement Minecraft • Source : Boyuan Chen et al.
Les chercheurs du laboratoire CSAIL du MIT ont récemment développé une méthode novatrice d'entraînement pour les réseaux de neurones, appelée Diffusion Forcing. Cette technique fusionne deux approches bien établies en intelligence artificielle : la prédiction de séquences et la diffusion d'images. Cette combinaison permet aux robots d'interpréter des données visuelles altérées et de prédire avec précision les étapes futures d'une tâche. Initialement, les modèles de prédiction de séquences, comme ceux utilisés dans ChatGPT, fonctionnent en analysant chaque élément successif (token) sans tenir compte des actions éloignées, tandis que les modèles de diffusion excellent dans la génération de séquences visuelles, mais ont des difficultés à adapter la longueur des séquences aux besoins spécifiques de chaque tâche.
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