L'apprentissage automatique permet d’étudier le comportement des plantes en fonction des conditions de culture. Une équipe australienne cherche ainsi à aider les agriculteurs à mieux choisir les variétés et prédire les rendements. Mais ces prédictions sont mises à mal par
En triant, à l’aide d’un modèle de langage BERT, quelque cent mille études sur les impacts constatés du réchauffement global, et en les confrontant à des modèles d’évolution du climat, des chercheurs allemands ont cartographié les conséquences avérées du dérèglement
Tout en répondant aux besoins classiques en calcul intensif, un nombre croissant de supercalculateurs s’adaptent aux besoins de l’IA. Depuis 2019, c’est officiel, la communauté scientifique française dispose d’un supercalculateur « convergé », selon la terminologie officielle, c’est-à-dire répondant aux besoins non
Toujours plus gourmande, l’IA a besoin de supercalculateurs. Tout en répondant aux besoins classiques en calcul intensif, l’équipement Jean Zay offre une réponse adaptée aux applications lourdes de l’IA. Il se veut précurseur d’une « convergence » annoncée entre HPC et IA.
La grille d’évaluation des dispositifs médicaux intégrant de l’IA, mise en place il y a un an par la Haute Autorité de santé pour octroyer ou non le remboursement par l’assurance maladie, défriche l’épineux problème de l’IA “de confiance”. Un
Les algorithmes de bandit constituent une classe de stratégies utilisées en apprentissage automatique. Leur histoire a commencé il y a près d’un siècle, mais ils n’ont pas dit leur dernier mot. Au générique de l’intelligence artificielle, on découvre parfois d’étranges
L’apprentissage automatique s’intéresse aux méthodes de l’algorithmique évolutionnaire. La neuroévolution propose une nouvelle façon d’élaborer un réseau de neurones, qui apprend en évoluant, génération après génération. Comme nous l’avons déjà signalé dans notre précédent article, les algorithmes évolutionnaires peuvent se rendre
Les algorithmes évolutionnaires adaptent les principes du darwinisme à la résolution de problèmes d’optimisation. Ils ont aussi des applications en apprentissage automatique. « L’idée est ancienne, assure Marc Schoenauer, directeur de recherche Inria, co-responsable de l’équipe TAU au Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du