Découvrez pourquoi les Petits Modèles de Langage (SLM), plus efficaces et spécialisés, révolutionnent l'IA. Malgré leur taille, ils stimulent l'innovation grâce à l'efficacité computationnelle, aux capacités multimodales et à l'edge computing. Le marché des SLM devrait exploser, privilégiant une IA pratique et accessible pour l'avenir.
L'IA transforme le monde numérique, exigeant une puissance de calcul immense et stimulant une explosion des data centers (de 242 Md$ à 585 Md$ d'ici 2032). L'IA générative est le moteur clé. Les stratégies évoluent (hybrid/multi-cloud, modulaire) et l'énergie est critique. Des défis subsistent : durabilité, chaîne d'approvisionnement, talents, réglementation.
Malgré l'innovation (Synthesia, Mistral AI), les startups IA européennes affrontent des obstacles majeurs : baisse du capital-risque, tensions sur les chaînes d'approvisionnement (semi-conducteurs) et pénurie de talents. Leur croissance est menacée face à la concurrence mondiale, exigeant résilience et stratégie pour surmonter ces défis économiques et opérationnels.
De nouveaux acteurs IA comme DeepSeek et Manus AI bouleversent le jeu avec l'efficacité et l'autonomie. Ils remettent en question les modèles établis, poussant les entreprises vers des IA propriétaires et exigeant une nouvelle gouvernance et gestion des risques pour naviguer cette révolution.
Anthropic explore le fonctionnement interne des LLM pour résoudre le problème de la 'boîte noire'. Leur technique de traçage de circuits révèle comment les modèles traitent l'information, remettant en question notre compréhension du raisonnement de l'AI et soulignant l'importance de l'interprétabilité pour la sécurité et la confiance.
All4Customer explore l'avenir de l'engagement client. L'événement met en lumière les défis et innovations en Expérience Client (CX), E-Commerce et Intelligence Artificielle (AI). Découvrez stratégies d'acquisition, omnicanalité, automatisation intelligente et acteurs clés comme Brevo, hipto, Ino CX, Mayday, Vipp, tout en abordant les lacunes comme l'EX et la VoC.
L'IA dévalue le terme 'open source', masquant le manque de transparence, notamment sur les données d'entraînement. Cette pratique menace l'intégrité scientifique qui repose sur la reproductibilité. Un appel à une véritable ouverture, soutenue par des standards comme OSAID, est nécessaire pour préserver la confiance et le progrès scientifique.
Les vents de la fortune, particulièrement changeants à Wall Street, ont radicalement changé concernant la Chine. À peine au deuxième trimestre 2024, le discours sur la deuxième économie mondiale est passé de la morosité à un optimisme naissant. Un revirement suffisant pour faire réfléchir même les observateurs aguerris, remettant en question des hypothèses ancrées il y a quelques mois.
L'IA se pare d''open source' mais cache souvent données et calculs cruciaux. Cette mascarade, soulignée par *Nature*, mine l'intégrité scientifique et l'innovation. La communauté scientifique doit exiger une vraie transparence et reproductibilité pour préserver les idéaux de partage et de progrès collaboratif.
Le paysage dynamique de l'IA fait face aux régulations US sur les puces (affectant Nvidia) et aux règles chinoises potentielles. Les géants comme OpenAI, Apple, Google manœuvrent au milieu des anxiétés du marché (bulles, emplois), soulignant l'interaction complexe entre technologie, géopolitique et impact sociétal.
