• L'IA aujourd'hui épisode du 2025-04-09

  • Apr 9 2025
  • Length: 3 mins
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L'IA aujourd'hui épisode du 2025-04-09

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  • Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : les avancées de Llama 4, l'intégrité scientifique face à l'IA, les défis de la documentation générée par l'IA, et l'impact de l'IA sur l'évaluation par les pairs. C’est parti !Commençons par le modèle Llama 4 de Meta, qui marque une nouvelle étape dans le développement des modèles d'intelligence artificielle. Avec ses capacités multimodales, Llama 4 peut traiter des entrées textuelles et visuelles, bien qu'il ne génère que des sorties textuelles. Le modèle Behemoth, en cours de formation, impressionne par ses 2 trillions de paramètres, dont 288 milliards sont actifs. L'architecture Mixture-of-Experts (MoE) améliore l'efficacité, mais nécessite des ressources matérielles considérables, dépassant les capacités des GPU traditionnels. Les modèles comme Scout et Maverick se distinguent par leur capacité à traiter conjointement texte et image, bien que Maverick ait montré des performances variables sur certains benchmarks de codage.Passons maintenant à l'intégrité scientifique. L'Office français de l'intégrité scientifique (Ofis) organise un colloque le 15 avril 2025 pour discuter des enjeux liés à l'IA générative dans la recherche. L'IA générative, capable de créer du contenu original, soulève des questions sur l'élaboration de projets et la publication des résultats. L'Ofis a également publié la version française du Code de conduite européen pour l'intégrité en recherche, fournissant des lignes directrices pour des pratiques éthiques rigoureuses. Des webinaires et ateliers sont proposés pour renforcer les compétences des référents à l'intégrité scientifique.En parlant de documentation, les documents générés par l'IA posent des problèmes de qualité et de responsabilité. Souvent comparés à des fichiers README mal rédigés, ils manquent de vision stratégique et de contexte. Les LLMs peuvent inventer des informations, rendant difficile la détection d'erreurs. Bien que l'IA puisse assister les rédacteurs techniques, elle ne peut pas les remplacer, car la documentation nécessite une compréhension approfondie et une responsabilité que seules les personnes peuvent offrir.Enfin, l'évaluation par les pairs évolue avec l'IA. Des systèmes comme Paper-Wizard permettent une pré-évaluation rapide des manuscrits, en moins de dix minutes. Bien que cela offre rapidité et efficacité, des services traditionnels comme ceux d'American Journal Experts garantissent une expertise humaine approfondie. Le concept de "reviewed preprints" gagne en popularité, assurant une diffusion rapide des résultats tout en maintenant une qualité scientifique. L'IA dans le peer review doit être utilisée avec prudence pour préserver l'intégrité des publications.Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

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