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Dartmouth 1956, le jour où l’IA reçoit son nom

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Découvrir comment, en 1956 à Dartmouth, l’IA obtient son nom, son ambition et ses premiers succès, et pourquoi l’optimisme de ses fondateurs s’est vite heurté à la complexité du réel.

Comprendre l'IA d'aujourd'hui commence par savoir d'où elle vient. Un voyage de 1936 à ChatGPT.
épisode #2

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    Découvrir comment, en 1956 à Dartmouth, l’IA obtient son nom, son ambition et ses premiers succès, et pourquoi l’optimisme de ses fondateurs s’est vite heurté à la complexité du réel.
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Frais et marquants

Scène de réunion autour d’une table avec ordinateur affichant une interface d’IA générative, illustrant un modèle de langage qui produit un discours fluide sans véritable compréhension ni garantie de vérité.
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    Fondamentaux
    À partir d’une scène de réunion familière, découvrir en quoi un grand modèle de langage génère du texte fluide sans pour autant penser, comprendre ni garantir la vérité.

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Un LLM n’est pas un cerveau

Fondamentaux

Formation

Illustration pédagogique montrant des usages discrets de l’intelligence artificielle, des puces HBM à une application mobile type WeChat, jusqu’à la protection d’espèces menacées.
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    Flash IA
    Du succès des puces HBM à l’IA dans WeChat, jusqu’à la lutte contre le trafic d’espèces : un tour d’horizon pour repérer où l’IA se cache et quelles dépendances elle crée.

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Quand l’IA disparaît derrière les coulisses

Flash IA

Fil de l'eau

Illustration pédagogique montrant ChatGPT comme interface d’intelligence artificielle accessible, reliant un laboratoire d’IA à un large public non expert
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    Fondamentaux
    Découvrir pourquoi ChatGPT, bâti sur GPT‑3.5, n’est pas une révolution magique de l’IA, mais un changement d’interface qui a fait passer une technologie d’experts entre les mains de millions de personnes.

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Novembre 2022, ChatGPT et la rupture grand public

Fondamentaux

Formation

Illustration pédagogique de GPT-3 montrant un réseau de neurones qui grossit, pour expliquer comment le passage à 175 milliards de paramètres fait émerger de nouvelles capacités en IA.
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    Fondamentaux
    À partir de GPT-3 et de ses 175 milliards de paramètres, découverte d’un paradoxe clé de l’IA moderne : comment grossir un modèle produit des progrès attendus… et des capacités émergentes imprévues.

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GPT-3, plus grand et soudainement capable de tout

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Illustration pédagogique montrant un modèle de langage GPT-2 stylisé face à des flux de texte et d’alertes, pour expliquer la décision d’OpenAI de freiner sa diffusion et les risques de désinformation associés.
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    Fondamentaux
    Retour sur la décision d’OpenAI de retenir GPT-2 en 2019, ce que ses performances révélaient du saut qualitatif des modèles de langage et comment cela a déplacé le débat vers les risques de désinformation et la responsabilité des chercheurs.

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GPT-2, le modèle trop dangereux pour être publié

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Formation

Illustration pédagogique montrant un cerveau stylisé relié à des phrases en français et en anglais pour expliquer comment le modèle Transformer lit une phrase entière d’un seul coup d’œil en intelligence artificielle
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    Fondamentaux
    En partant d’une simple différence de lecture, découvrez comment le Transformer a appris à regarder toute une phrase d’un seul coup d’œil et pourquoi cela a rendu possibles des modèles d’une toute autre dimension.

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2017, l’attention change tout

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