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Déchiffrer l'Arctique pour prédire les conditions hivernales

Déchiffrer l'Arctique pour prédire les conditions hivernales

Chaque automne, le chercheur du MIT Judah Cohen analyse les motifs atmosphériques afin de prédire les conditions hivernales. Son travail se concentre sur la compréhension de l'influence des conditions stratosphériques sur le climat saisonnier, avec l'objectif d'améliorer la précision des prévisions. Les découvertes de Cohen pourraient renforcer la préparation face aux événements hivernaux extrêmes, apportant des bénéfices à des secteurs comme l'agriculture et l'énergie.

Mit.edu
Dix-huit professeurs du MIT honorés comme « Engagés à prendre soin » pour la période 2025-2027

Dix-huit professeurs du MIT honorés comme « Engagés à prendre soin » pour la période 2025-2027

Le MIT cultive une culture de mentorat dynamique, qui influence de manière significative la collaboration et l'innovation parmi les étudiants. Les enseignants et les étudiants de classes supérieures jouent un rôle actif dans l'accompagnement de leurs camarades, enrichissant ainsi les expériences d'apprentissage face aux évolutions technologiques rapides, notamment dans le domaine de l'intelligence artificielle. Cet environnement de soutien prépare les étudiants à relever efficacement les défis de demain.

Mit.edu
Peu de modèles d'écouteurs économiques égalent les Ear (a) de Nothing, actuellement à 59 $.

Peu de modèles d'écouteurs économiques égalent les Ear (a) de Nothing, actuellement à 59 $.

Les nouvelles écouteurs sont dotés d'une fonction de suppression active du bruit, d'un support Bluetooth multipoint et d'un design élégant. Ils promettent une connectivité fluide avec plusieurs appareils, améliorant ainsi l'expérience utilisateur pour le multitâche. L'autonomie de la batterie est compétitive, permettant de longues sessions d'écoute. Ces caractéristiques les placent en bonne position dans un marché très concurrentiel.

The Verge
RL-AWB : Apprentissage par renforcement profond pour la correction automatique de la balance des blancs dans des scènes nocturnes à faible luminosité

RL-AWB : Apprentissage par renforcement profond pour la correction automatique de la balance des blancs dans des scènes nocturnes à faible luminosité

Le cadre RL-AWB aborde la constance des couleurs nocturnes en photographie computationnelle en combinant des méthodes statistiques avec l'apprentissage par renforcement profond. Il s'appuie sur un algorithme statistique sur mesure pour la détection des pixels gris et l'estimation de l'illumination, puis optimise dynamiquement les paramètres, imitant ainsi l'ajustement réalisé par des experts. Un nouveau jeu de données multi-capteurs dédié à la nuit permet une évaluation inter-capteurs, montrant des performances améliorées dans des conditions d'éclairage variées. Pour plus de détails, vous pouvez consulter la page du projet.

arXiv
Apprentissage profond stochastique : un cadre probabiliste pour modéliser l'incertitude dans les données temporelles structurées

Apprentissage profond stochastique : un cadre probabiliste pour modéliser l'incertitude dans les données temporelles structurées

L'article présente l'Inference Différentielle Latente Stochastique (SLDI), un cadre qui allie équations différentielles stochastiques (EDS) et modèles génératifs profonds pour améliorer la quantification de l'incertitude en apprentissage automatique. En intégrant une EDS d'Itô dans l'espace latent d'un autoencodeur variationnel, le SLDI permet la modélisation en temps continu et utilise des réseaux de neurones pour paramétrer les composants des EDS. Cette approche traite les échantillons de données irréguliers tout en préservant la rigueur mathématique. Parmi les innovations clés, on trouve un système couplé avant-arrière pour la dynamique latente et celle des gradients, ainsi qu'une perte adjointée régularisée par chemin pour stabiliser l'entraînement dans les EDS latentes profondes, ouvrant ainsi la voie à des avancées dans l'apprentissage machine probabiliste stochastique.

arXiv
Prédiction des prix du marché boursier à l'aide de Neural Prophet et de réseaux de neurones profonds

Prédiction des prix du marché boursier à l'aide de Neural Prophet et de réseaux de neurones profonds

Un nouveau modèle, le Neural Prophet avec Réseau de Neurones Profond (NP-DNN), a été introduit pour améliorer les prévisions des prix des actions, atteignant une précision impressionnante de 99,21 %. En utilisant la normalisation par Z-score et en traitant les données manquantes, ce modèle exploite le Perceptron Multicouche (MLP) pour identifier des motifs complexes, surpassant ainsi les méthodes existantes.

arXiv
Google et Character.AI règlent des poursuites liées aux préjudices causés aux enfants, y compris les suicides, associés aux chatbots IA.

Google et Character.AI règlent des poursuites liées aux préjudices causés aux enfants, y compris les suicides, associés aux chatbots IA.

Google et Character.AI ont conclu un accord dans le cadre de cinq poursuites judiciaires menées dans quatre États, portant sur des mineurs qui auraient été victimes de préjudices suite à leurs interactions avec les chatbots de Character.AI. Les détails de cet accord, y compris d'éventuels termes financiers ou modifications de politique, n'ont pas été divulgués. Cette entente met en lumière les préoccupations persistantes concernant la sécurité de l'intelligence artificielle et la nécessité de réglementations pour protéger les jeunes utilisateurs des risques potentiels liés à ces interactions.

CNET
Offrir des avancées de performance majeures pour l'inférence de mélange d'experts sur NVIDIA Blackwell

Offrir des avancées de performance majeures pour l'inférence de mélange d'experts sur NVIDIA Blackwell

Les modèles d'IA deviennent de plus en plus performants, entraînant une fréquence accrue des interactions tant de la part des consommateurs que des entreprises. Cette hausse de l'utilisation se traduit par une augmentation significative du nombre de tokens traités, soulignant la dépendance croissante à l'égard de l'IA pour un large éventail de tâches. Les organisations pourraient devoir ajuster leurs stratégies de gestion des tokens pour s'adapter à cette tendance.

Nvidia.com
Un robot aspirateur bipède capable de gravir des escaliers présenté au CES.

Un robot aspirateur bipède capable de gravir des escaliers présenté au CES.

Le Roborock Saros Rover, qui sera bientôt lancé, est le premier aspirateur robot à deux pattes conçu pour évoluer dans des environnements complexes et atteindre des espaces exigus. Contrairement aux aspirateurs traditionnels, il utilise une intelligence artificielle avancée pour la détection d'obstacles et la navigation. Cette innovation vise à améliorer l'efficacité du nettoyage à domicile, en particulier dans les foyers aux agencements variés.

ZDNet
Le système d'assistance vocale AI de Ford sera disponible plus tard cette année, avec la conduite autonome de niveau 3 prévue pour 2028.

Le système d'assistance vocale AI de Ford sera disponible plus tard cette année, avec la conduite autonome de niveau 3 prévue pour 2028.

Un grand constructeur automobile réorganise ses opérations en interne afin de réduire ses coûts et de maintenir un contrôle accru sur ses processus de fabrication. Cette décision stratégique vise à améliorer l'efficacité et la qualité tout en diminuant la dépendance vis-à-vis des fournisseurs externes. Les conséquences pourraient redéfinir de manière significative la dynamique des chaînes d'approvisionnement dans l'industrie automobile.

The Verge
Le Stone Center sur l'inégalité et la transformation du travail est lancé au MIT

Le Stone Center sur l'inégalité et la transformation du travail est lancé au MIT

Le Centre James M. et Cathleen D. Stone sur les inégalités et l'avenir du travail a été officiellement lancé le 3 novembre 2025. Ce centre a pour objectif de rassembler chercheurs, décideurs et praticiens afin d'analyser les enjeux cruciaux liés à l'inégalité économique et à l'évolution du marché de l'emploi. Parmi ses initiatives clés, le centre mettra l'accent sur la recherche, le développement de politiques et les applications pratiques visant à favoriser des environnements de travail équitables.

Mit.edu
FLEx : Modélisation linguistique avec des explications linguistiques en quelques exemples

FLEx : Modélisation linguistique avec des explications linguistiques en quelques exemples

Des chercheurs ont mis au point FLEx (Few-shot Language Explanations), une méthode qui améliore les performances des modèles linguistiques en utilisant un petit ensemble d'exemples explicatifs soigneusement sélectionnés. En regroupant les erreurs des modèles et en résumant les corrections efficaces, FLEx accroît la précision dans des tâches telles que la résolution de problèmes mathématiques et le questionnement, sans modifier les poids du modèle. Évalué sur des ensembles de données tels que CounterBench et GSM8K, FLEx a largement surpassé les méthodes traditionnelles de raisonnement en chaîne, réduisant les erreurs jusqu'à 83 %. Cette approche pourrait optimiser le processus de correction dans des domaines nécessitant des contributions d'experts.

arXiv