Aussi appelée système expert, elle repose sur un principe simple : elle suit des instructions précises et ne dévie jamais du cadre qui lui a été imposé. Ce type d'IA fonctionne selon un ensemble de "si... alors...", rédigé par des experts dans un domaine donné.

Si cela peut sembler rigide, ces systèmes ont longtemps été la référence, notamment en médecine pour assister les diagnostics, en droit pour analyser la jurisprudence ou encore dans le secteur industriel pour optimiser certains processus. Un exemple célèbre est MYCIN, un programme des années 70 capable d'aider au diagnostic d'infections bactériennes

L'IA faible est partout dans notre quotidien, des assistants vocaux comme Siri et Alexa aux recommandations de Netflix et Amazon. Elle se concentre sur une tâche bien précise et l'exécute avec efficacité. Contrairement à une IA forte qui pourrait comprendre et raisonner sur divers sujets, une IA faible se limite à son champ d'application sans capacité d'adaptation au-delà de ce pour quoi elle a été conçue.

On la retrouve aussi dans les voitures autonomes qui utilisent différents modules pour analyser leur environnement et prendre des décisions de conduite.

L'IA générative est l'une des plus fascinantes et en pleine explosion. Elle est capable de produire du texte, des images, du son ou du code informatique.

Des outils comme ChatGPT, DALL-E et Midjourney permettent de créer des contenus inédits, révolutionnant des secteurs comme la création graphique, la publicité et même la programmation.

Son potentiel est immense, mais elle soulève également des questions éthiques sur l'authenticité et le droit d'auteur, car elle apprend en se basant sur des bases de données existantes, souvent issues du travail humain.

L'IA prédictive est une IA qui analyse les données passées pour anticiper les tendances futures. On la retrouve notamment dans le secteur financier, où elle aide à détecter les fraudes en analysant des schémas de transactions inhabituels.

En marketing, elle permet de prévoir le comportement des consommateurs et d'ajuster les campagnes en conséquence. L'industrie l'utilise aussi pour la maintenance prédictive : au lieu d'attendre qu'une machine tombe en panne, l'IA peut anticiper les défaillances et recommander une intervention avant qu'un incident ne survienne.

Ces applications sont d'autant plus efficaces que les modèles sous-jacents sont alimentés en continu par de nouvelles données, ce qui affine sans cesse leur précision.

L’AGI (Artificial General Intelligence) est l’étape ultime : une IA qui apprend et raisonne comme un humain. Pour l’instant, c’est encore du domaine de la recherche, mais des projets comme DeepMind’s Gato montrent des progrès impressionnants. Ce modèle réussit déjà 604 tâches différentes.

L'IA forte, ou intelligence artificielle générale, est une IA hypothétique qui aurait une intelligence comparable à celle d'un humain. Elle serait, si elle existe un jour, capable d'apprendre et de comprendre tout type de sujet sans y être spécialement entraînée.

Actuellement, aucune IA ne répond à cette définition, mais des recherches sont en cours, notamment chez DeepMind et OpenAI, qui ambitionnent de s'en rapprocher. Certains experts estiment que l'IA forte pourrait être une réalité d'ici à quelques décennies, tandis que d'autres pensent qu'elle est hors de portée tant que nous ne comprenons pas pleinement la conscience humaine.

L'IA hybride combine plusieurs approches, notamment l'IA basée sur les règles et l'apprentissage automatique. Cette approche permet de rendre les systèmes plus explicables tout en conservant une capacité d'adaptation et d'apprentissage.

IBM, par exemple, travaille sur des modèles neuro-symboliques qui intègrent logique et machine learning, une piste qui pourrait permettre à terme de dépasser certaines limitations des IA actuelles.

Sony s'attaque au futur du jeu vidéo avec une version IA d'Aloy, l'héroïne du jeu : Horizon Forbidden West. Une fuite interne révèle un prototype dans lequel Aloy peut tenir une conversation en temps réel avec le joueur, grâce à une combinaison d'OpenAI, de Llama 3 et des technologies maison de Sony, notamment pour la synthèse vocale et l'animation faciale. 🎭

Ce projet, encore au stade expérimental, tourne sur PC, mais aurait déjà été testé sur PS5 avec un impact minime sur les performances. Sony a d'ailleurs montré une version plus avancée en interne lors de son salon technologique à Tokyo. Sony rejoint ainsi la course aux PNJ intelligents, où Nvidia et Microsoft sont déjà bien engagés. Avec le GDC 2025 qui approche, l'avenir du jeu vidéo semble plus que jamais influencé par l'IA. 🕹️

OpenEvidence vient de lever 75 millions de dollars pour booster son IA médicale déjà adoptée par un quart des médecins américains ! Fondée en 2023, cette startup mise sur un modèle d’intelligence artificielle formé uniquement sur des sources médicales validées, une approche qui tranche avec les IA classiques souvent critiquées pour leurs erreurs dans ce domaine ultra-sensible. 💉

Avec le soutien du New England Journal of Medicine, OpenEvidence veut s’imposer comme le copilote médical ultime. En assistant les médecins avec des réponses précises et vérifiables, tout en évitant les "hallucinations" des modèles classiques. 🔍

DuckDuckGo lance Duck.ai, une plateforme qui te permet d’utiliser plusieurs modèles d’IA sans compte, sans tracking, et avec suppression automatique des données sous 30 jours. Parmi les modèles dispos : GPT-4o mini, Claude 3 Haiku, Llama 3.1 70B et Mixtral 8x7B. 🔐

Totalement gratuit (dans la limite d’un usage quotidien), Duck.ai se pose en alternative sécurisée et anonyme aux chatbots classiques. Une option parfaite pour ceux qui veulent profiter de l’IA sans se faire traquer sur Internet. 👀

Tu as peut-être déjà entendu cette affirmation : chaque requête ChatGPT consomme 3 watt-heures, soit 10 fois plus qu’une recherche Google ! 😱

C’était sans compter sur les mises à jour des modèles et du matériel. D’après une récente étude d’Epoch AI, l’estimation correcte pour une requête classique sur GPT-4o serait plutôt de 0,3 watt-heure. C’est dix fois moins que l’estimation initiale et à peu près l’équivalent de ce que consomme une ampoule LED en quelques minutes. 💡

Cette énorme différence s’explique tout simplement parce que les modèles sont devenus plus efficaces, que les GPU (comme le NVIDIA H100) ont gagné en performance et que les précédentes estimations surestimaient le nombre de tokens par requête. Pour une utilisation classique, l’impact énergétique de ChatGPT reste minime comparé aux autres usages du numérique. 📉

Trois organisations françaises – le SNE, la SGDL et le SNAC – attaquent Meta en justice. Le géant américain aurait utilisé une base de données contenant près de 200 000 livres pour entraîner son IA Llama, sans demander la permission des auteurs. 📖

Ce n’est pas la première fois que l’entraînement des IA sur du contenu protégé fait débat, mais cette fois, les auteurs francais tapent du poing sur la table. Ils réclament non seulement le retrait des œuvres utilisées illégalement, mais aussi une reconnaissance du cadre juridique pour protéger la création. 👀

Google dévoile Gemma 3, la dernière version de son modèle open source destiné aux développeurs. Plus performant, plus multimodal et optimisé pour tourner sur un seul GPU, ce modèle pourrait bien devenir un incontournable pour ceux qui cherchent à intégrer de l’IA dans leurs applications sans exploser leur budget. 🚀

Ce LLM supporte 140 langues, intègre l’analyse d’images et de vidéos, a une fenêtre de contexte élargie à 128 000 tokens, et propose même des appels de fonctions pour simplifier l’automatisation. 🔥

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