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L’IA générative en pratique

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L’IA gĂ©nĂ©rative en pratique

Plus de 100 façons Ă©tonnantes dont l’intelligence artificielle transforme les entreprises et la sociĂ©tĂ©

Wiley,

15 minutes de lecture
8 points Ă  retenir
Audio et texte

Aperçu

L’IA gĂ©nĂ©rative bouleverse notre quotidien et nos modes de collaboration. Le futurologue Bernard Marr nous conseille de nous y prĂ©parer.

Classement Ă©ditorial

8

Caractéristiques

  • Analytique
  • RĂ©vĂ©lateur
  • Captivant

Commentaires

L’IA gĂ©nĂ©rative a le potentiel de transformer radicalement notre vie quotidienne Ă  mesure qu’elle se dĂ©ploie dans diffĂ©rents secteurs. Selon le futurologue Bernard Marr, bien qu’elle puisse offrir un avantage concurrentiel aux entreprises, elle pose Ă©galement des risques potentiels au niveau social et organisationnel. L’auteur envisage divers scĂ©narios futurs, des plus dystopiques aux plus optimistes, et encourage les lecteurs Ă  exploiter cette technologie de maniĂšre responsable. Pour cela, il appelle Ă  une Ă©volution culturelle favorisant l’innovation, l’ouverture et la collaboration.

Résumé

Les avancĂ©es rapides de l’IA gĂ©nĂ©rative annoncent des perturbations majeures dans nos vies professionnelles et personnelles.

En rĂ©alitĂ©, l’idĂ©e que les machines puissent avoir des niveaux d’intelligence similaires Ă  ceux des ĂȘtres humains remonte Ă  1950, lorsque l’informaticien, mathĂ©maticien et logicien britannique Alan Turing a prĂ©sentĂ© le test de Turing : les machines ne rĂ©ussissent le test que si un Ă©valuateur humain a des difficultĂ©s Ă  discerner s’il s’agit d’une machine ou d’un ĂȘtre humain. Dans les annĂ©es 1970 et 1980, les premiĂšres tentatives de crĂ©ation de modĂšles d’IA, ou de systĂšmes experts, Ă©taient limitĂ©es parce que les machines disponibles ne pouvaient pas « apprendre Â», mais devaient ĂȘtre programmĂ©es pour prendre des dĂ©cisions. La rĂ©volution Internet et l’émergence du World Wide Web dans les annĂ©es 1990 ont entraĂźnĂ© des progrĂšs rapides dans des domaines connexes tels que l’analyse prĂ©dictive et l’exploration des donnĂ©es. Ces avancĂ©es ont Ă©tĂ© suivies par l’explosion du Big data au dĂ©but des annĂ©es 2000 et l’introduction du deep learning dans les annĂ©es 2010, ouvrant la voie aux modĂšles d’IA gĂ©nĂ©rative d’aujourd’hui.

Aujourd’hui, l’IA gĂ©nĂ©rative...

À propos de l’auteur

Le futurologue Bernard Marr est l’auteur de nombreux ouvrages Ă  succĂšs, dont Artificial Intelligence in Practice, Tech Trends in Practice et Future Skills. Il conseille Ă©galement des gouvernements et des entreprises en matiĂšre de stratĂ©gie.


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