En février dernier, OpenAI dévoilait Sora, un modèle Text-to-Video capable de générer des vidéos très réalistes allant jusqu’à une minute, surpassant ainsi les modèles existants qui produisaient des vidéos de quelques secondes. Le mois dernier, lors de la conférence Google I/O 2024, Google a présenté VEO, étendant les capacités de génération vidéos de Sora à plus d’une minute. Aujourd’hui, ces deux modèles ont un sérieux concurrent : Kling, développé par l’entreprise chinoise Kuaishou Technology, qui génère des vidéos allant jusqu’à 2 minutes.

Kuaishou est surtout connu pour sa plateforme de partage de vidéos courtes, qui permet aux utilisateurs de créer, partager et visionner des vidéos de courte durée. Lancée en 2011, Kuaishou est devenue le second réseau social le plus populaire en Chine derrière TikTok et a également gagné en popularité à l’international, opérant sous le nom de Kwai dans certains marchés. L’application propose une grande variété de contenus, allant des vidéos de divertissement et des défis viraux aux tutoriels et aux vlogs personnels.

En parallèle, l’entreprise a mis en place une stratégie d’IA l’an passé, notamment dans le domaine de l’IA générative : son équipe dédiée a présenté en août 2023 sa famille de LLM KwaiYii et plus récemment son modèle texte-image Kolors.

Le dernier né de Kuaishou, Kling, actuellement en phase d’essai, permet de convertir du texte en clips vidéo d’une durée maximale de 2 minutes avec une résolution de 1080p et une fréquence de 30 images par seconde grâce, selon la société, “à une infrastructure d’entraînement efficace, une optimisation extrême de l’inférence et une infrastructure évolutive”.

Kling, tout comme Sora, est un modèle de diffusion utilisant une architecture de transformer et possédant une compréhension approfondie de la sémantique texte-vidéo. Une stratégie d’entraînement à résolution variable lui permet de prendre en charge divers formats d’image. D’après Kuaishou, il peut simuler avec précision les propriétés du monde physique grâce à une architecture auto-développée en interne et à de puissantes capacités de modélisation inspirées de la loi de mise à l’échelle physique du monde réel.

Le modèle adopte un mécanisme d’attention conjointe spatio-temporelle 3D, ce qui lui permet de mieux modéliser des mouvements spatio-temporels complexes. La technologie de reconstruction 3D du visage et du corps humain développée en interne (3D VAE) améliore l’expression des visages et du corps, et ce, à partir d’une seule image.

Kuaishou publie une série de vidéos de démonstration sur son site :

certaines ont été partagées également sur X :

2. Traveling by train, viewing all sorts of landscapes through the windowpic.twitter.com/WqF9rlJxbh

— Angry Tom (@AngryTomtweets) June 6, 2024

Des modèles tels que Kling ont le potentiel de transformer l’industrie du cinéma, preuve en est la projection samedi prochain des “Sora Shorts”, une série de courts métrages créés avec l’aide de Sora, par cinq cinéastes ayant eu un accès anticipé au modèle d’OpenAI, dans le cadre du Tribeca Film Festival, un festival de cinéma indépendant américain.

Les grands modèles de langage (LLM) présentent des capacités impressionnantes dans différents domaines mais les modèles plus petits (SLM) sont une alternative intéressante pour les entreprises qui peuvent les exploiter à moindre coût pour des tâches spécifiques. Microsoft, qui a introduit le SLM Phi-1 en juin 2023, a présenté le 23 avril dernier la famille de modèles ouverts Phi-3. Le plus petit d’entre eux, Phi-3 mini, d’ores et déjà disponible, compte 3,8 milliards de paramètres et, grâce à sa petite taille, peut être déployé en local sur un téléphone ou un ordinateur.

Microsoft présente les modèles Phi-3 comme “les modèles de langage de petite taille les plus performants et les plus rentables disponibles”.

Phi-3 Mini est un modèle de transformateur avec décodeur dense, affiné grâce au fine-tuning supervisé (SFT) et l’optimisation directe des préférences (DPO) pour garantir l’alignement avec les préférences humaines et les directives de sécurité. Il est disponible sur Azure AI Studio, Hugging Face et Ollama.

Il a été entraîné pendant sept jours sur 512 GPU NVIDIA H100 Tensor Core, NVIDIA nous a d’ailleurs précisé qu’il était possible de l’essayer sur ai.nvidia.com où il sera packagé en tant que NVIDIA NIM, “un microservice avec une interface de programmation d’application standard qui peut être déployé n’importe où”.

Dans leur rapport technique, les chercheurs expliquent que “L’innovation réside entièrement dans notre jeu de données pour l’entraînement, une version agrandie de celle utilisée pour PHI-2, composé de données web fortement filtrées et de données synthétiques“.

Le modèle, entraîné sur 3,3 trillions de jetons, a également été aligné pour la robustesse, la sécurité et le format de chat. Sa fenêtre contextuelle, qui peut aller de 4 000 jusqu’à 128 000 jetons, lui permet d’assimiler et de raisonner sur des contenus textuels volumineux (documents, pages Web, code…). Selon Microsoft, Phi-3-mini démontre de solides capacités de raisonnement et de logique, ce qui en fait un bon candidat pour les tâches analytiques.

Des performances solides malgré une petite taille

Microsoft a partagé dans son blog les performances de Phi-3 mini, mais également celles de Phi-3-small (7B) et Phi-3-medium (14B) qui seront prochainement disponibles et ont été entraînés sur 4,8 trillions de tokens.

Les performances des modèles Phi-3 ont été comparées à celles de Phi-2, Mistral-7b, Gemma-7B, Llama-3-instruct-8b, Mixtral-8x7b, GPT-3.5 Turbo et Claude-3 Sonnet. Tous les chiffres déclarés sont produits avec le même pipeline afin qu’ils soient effectivement comparables.

Phi-3-mini surpasse Gemma-7B et Mistral-7B sur certains benchmarks de référence comme MMLU, tandis que Phi-3-small et Phi-3-medium, nettement plus performants, surpassent les modèles beaucoup plus grands, y compris GPT-3.5 Turbo.  Cependant, du fait de leur petite taille, les modèles Phi-3 sont moins compétitifs pour les tâches axées sur les connaissances factuelles, telles que celles évaluées dans TriviaQA.

Toutefois, leurs capacités dans de nombreux autres domaines, les rendent particulièrement utiles dans des scénarios où la taille du modèle et les ressources disponibles sont des facteurs critiques, comme dans les environnements à ressources limitées ou les applications nécessitant des temps de réponse rapides.

La semaine dernière, ils étaient 163 scientifiques internationaux à avoir signé un engagement volontaire pour le développement et l’utilisation responsables d’outils d’IA dans le domaine de la conception informatique des protéines. Au cœur de leur démarche se trouvent des valeurs fondamentales telles que la sécurité, l’ouverture, l’équité et la responsabilité. 

En octobre dernier, en prévision du sommet britannique sur la sécurité de l’IA, l’Institute for Protein Design de l’école de médecine de l’Université de Washington a réuni des universitaires du monde entier et des représentants de plusieurs organisations industrielles, philanthropiques et gouvernementales, dont le Bureau de la science, de la technologie et de la politique de la Maison-Blanche, autour de l’IA responsable et la conception de protéines. Leurs discussions ont permis d’élaborer les lignes directrices volontaires de cet engagement.

Lynda Stuart, MD, PhD, directrice exécutive, Institute for Protein Design, déclarait alors :

“La conception des protéines est en passe de devenir l’un des nouveaux outils les plus importants dont nous disposons pour fabriquer des médicaments, y compris pour développer des contre-mesures aux futures pandémies, et pour faire face à d’autres urgences mondiales telles que le changement climatique. Pour que ce domaine de la science, qui évolue rapidement, apporte le plus de bien possible au monde, notre communauté doit s’assurer que nous procédons de manière sûre et responsable”.

Les engagements volontaires en faveur d’un développement responsable de l’IA

Reconnaissant eux aussi le potentiel révolutionnaire de l’application de l’IA dans la conception de protéines pour la résolution de défis mondiaux cruciaux, ces scientifiques s’engagent à conduire leurs recherches dans l’intérêt de la société, tout en garantissant la sûreté et la sécurité des technologies développées.

Ils estiment qu’une approche proactive de gestion des risques est nécessaire pour atténuer le potentiel de développement de technologies d’IA qui pourraient être utilisées à mauvais escient, intentionnellement ou non, pour causer des dommages. Les valeurs et les principes sur lesquels sont basés leurs 10 engagements sont la sûreté et la sécurité, l’équité, la collaboration internationale, l’ouverture, la responsabilité et la poursuite de la recherche au profit de la société.

Pour éviter de causer tout préjudice à la société, ils se procureront ainsi de l’ADN synthétique uniquement auprès de fournisseurs respectant les pratiques de biosécurité standard visant à détecter les biomolécules dangereuses avant qu’elles ne puissent être fabriquées. Dans ce même objectif, ils participeront à l’amélioration des processus de criblage de la synthèse de l’ADN, et s’engagent d’autre part à évaluer en permanence leurs logiciels de conception de protéines pour identifier et atténuer les risques significatifs.

Ils rendront compte de leurs pratiques de recherche et communiqueront sur les avantages et les risques de leurs recherches. Si nécessaire, ils réviseront les principes et engagements pris et les partageront avec les nouveaux membres du domaine.

La détermination de ces biologistes à assurer un développement responsable de l’IA dans la conception de protéines pourrait ouvrir la voie à un avenir où innovation et bien-être de l’humanité iraient idéalement de pair…

Pour retrouver les engagements et la liste des signataires ici

Le congrès annuel de l’American Association for Cancer Research (AACR) qui s’est déroulé du 5 au 10 avril derniers à San Diego aux Etats-Unis, a été l’occasion pour Transgene, NEC et le Dr Olivier Lantz de l’Institut Curie de présenter les résultats prometteurs d’une nouvelle thérapie personnalisée pour éviter les récidives chez les patients atteints de cancers ORL.

Les vaccins thérapeutiques font partie des immunothérapies. Visant à induire une réponse immunitaire, lorsque cette dernière fait défaut chez le patient atteint de cancer ou à fort risque de récidive, ils font l’objet de nombreuses recherches ces dernières années.

Transgene, biotech strasbourgeoise détenue à 60% par l’Institut Mérieux, s’est associée à NEC Corporation, une entreprise japonaise leader dans les domaines des technologies de l’information, des réseaux et de l’IA, pour développer TG4050, un vaccin thérapeutique personnalisé, le premier produit issu de sa plateforme myvac. Les algorithmes d’intelligence artificielle de NEC sont utilisés pour prédire, après séquençage de la tumeur d’un patient, les cibles tumorales les plus pertinentes.

Le vaccin TG4050 s’adresse aux patients atteints d’un cancer de la tête et du cou et aux patientes atteintes d’un cancer de l’ovaire.

Il a été évalué cliniquement pour le cancer de la tête et du cou aux Etats-Unis, au Royaume Uni ainsi qu’en France à l’Institut Curie, par le Professeur Christophe Le Tourneau, responsable du Département d’Essais Cliniques précoces de l’Institut Curie et co-coordinateur de cet essai clinique international de phase 1 et à l’IUCT-Oncopole de Toulouse par le Professeur Jean-Pierre Delord. Ce sont les résultats de cette évaluation clinique qui viennent d’être présentés à l’AACR.

L’étude randomisée incluait 33 patients atteints de cancer épidermoïde de la tête et du cou (HNSCC) négatif au VPH, de stade 3 ou 4 ayant subi une intervention chirurgicale suivie d’une radiothérapie adjuvante et une chimiothérapie standard. Ils ont été répartis aléatoirement en 2 groupes : 17 ont été vaccinés dès la fin du traitement (bras A), à raison d’une fois par semaine pendant six semaines puis toutes les trois semaines pendant un an, les 16 autres devaient l’être en cas de récidive, un risque important dans ce type de cancer.

Aucun des patients du bras A n’a connu de rechute de la maladie après un suivi médian de 16,2 mois tandis que le cancer a récidivé chez 3 patients du bras B : l’un après 6,2 mois, le second après 8,8 mois et un troisième après 18,5 mois.

Olivier Lantz, directeur adjoint de l’unité Immunité et cancer (U932 Institut Curie / Inserm) a déclaré lors de la présentation de l’essai clinique à l’AACR :

“Nous sommes vraiment enthousiasmés par ces données préliminaires, ainsi que par l’ensemble des preuves qui sont en train d’être construites par la communauté en faveur des vaccins à base de néo-antigènes. Des études comme la nôtre démontrent le potentiel des vaccins thérapeutiques individualisés à base de néoantigènes pour faire partie de la norme de soins de demain”.

Le vaccin est actuellement en cours d’évaluation dans une étude multicentrique randomisée de Phase I/II en monothérapie dans le traitement adjuvant des cancers de la tête et du cou HPV-négatifs. Forts des premiers résultats obtenus dans la partie Phase I de l’essai, Transgene et NEC préparent une extension de cet essai avec une Phase II randomisée, dont le démarrage est prévu dans les semaines à venir.

L’abstract de l’étude est disponible ici

NVIDIA GTC, une conférence globale dédiée à l’avancée de l’intelligence artificielle et de l’informatique accélérée, se tiendra du 18 au 21 mars, marquant une période significative pour l’innovation technologique. Parmi les moments forts, la journée de l’IA en France, prévue le 19 mars, mettra en lumière l’expertise et les contributions notables de la France dans le domaine de l’IA.

NVIDIA, reconnue pour son leadership dans la conception de processeurs graphiques (GPU) qui alimentent une gamme étendue d’applications d’IA, met en avant l’importance du marché français. Nathaniel Ives, Director Enterprise France chez NVIDIA, insiste sur le rôle crucial de la France, non seulement comme un marché vital pour NVIDIA mais aussi comme une source d’innovation majeure dans le secteur de l’IA.

La journée dédiée à la France proposera des sessions couvrant des sujets variés, allant de la finance à la santé, en passant par la robotique, soulignant les applications concrètes de l’IA qui transforment ces industries. Les interventions de figures clés françaises dans l’écosystème de l’IA serviront à inspirer et à informer un public varié, des technophiles aux décideurs.

Interview de Nathaniel Ives : La Vision de NVIDIA sur l’IA en France

Quelle est l’importance du marché français pour NVIDIA, et comment voyez-vous son rôle dans l’écosystème global de l’IA ?

La France est cruciale pour NVIDIA, non seulement comme marché mais aussi comme hub d’innovation en IA. Avec une riche tradition d’excellence en ingénierie et en recherche, la France produit des talents et des innovations qui ont un impact au niveau mondial. Il n’échappe à personne que de nombreux français occupent des postes clés dans la plupart des sociétés à la pointe de l’IA dans le monde. Mais au-delà des talents individuels, la France est à la pointe dans de nombreux domaines dans lesquels l’IA joue un rôle stratégique, avec des fleurons industriels comme Safran, Naval Group, EDF, Michelin ou encore Alstom.

Comment NVIDIA soutient-elle l’innovation en IA en France ?

Nous avons des programmes de soutien aux startups, comme le programme Inception, et mettons en place des collaborations dans toutes les industries pour accélérer l’adoption de l’IA. Nous offrons des outils et des ressources pour aider les entreprises de toutes tailles à exploiter le potentiel de l’IA, depuis la recherche fondamentale jusqu’aux applications industrielles. Nous sommes engagés à stimuler davantage d’innovations et à soutenir cet écosystème, notamment à travers des événements comme la GTC, où nous mettons aussi en avant certaines réussites locales.

Selon vous, quels défis la France doit-elle surmonter en IA, et comment NVIDIA contribue-t-elle à les relever ?

Un des défis majeurs, en France comme ailleurs, est l’adoption et l’intégration de l’IA dans les processus existants. NVIDIA travaille à démocratiser l’accès à l’IA avec des technologies plus accessibles et des formations pour développer les compétences nécessaires. L’éducation et la formation pratique sont des services indispensables pour surmonter les barrières et accompagner l’adoption de l’IA. L’un des défis rencontrés par les sociétés françaises spécialisées en IA est celui du passage à l’échelle, et là aussi, nous accompagnons nos partenaires et clients. Nous sommes notamment ravis de voir l’ampleur que prennent des sociétés comme Mistral AI. 

Justement, au cours de ces derniers mois, Mistral AI a marqué une percée sur la scène internationale, Hugging Face a confirmé son rôle central dans l’accès aux modèles, Kyutai a été lancé avec de grandes ambitions … nous sommes actuellement dans un moment assez fort pour la France, en matière d’IA, qu’en pensez-vous ?

Les efforts des pouvoirs publics pour promouvoir l’IA, les percées entrepreneuriales et technologiques, et l’excellence de nos centres de recherche témoignent de l’engagement du pays à devenir un leader dans ce domaine. En outre, les collaborations entre les entreprises technologiques, les institutions académiques, et les acteurs industriels français créent un écosystème dynamique où l’IA peut prospérer et apporter des solutions innovantes aux défis sociétaux et économiques. L’année 2024 sera également très riche pour la France, notamment avec les grands événements sportifs prévus cet été, dont l’organisation nécessite un recours à l’IA, et dont nous dévoilerons certaines des coulisses technologiques à l’occasion de la conférence NVIDIA GTC. Plus largement, nous présenterons notre vision de l’avenir de l’IA en France à l’occasion de la conférence.

Quels seront les temps forts de la GTC pour nos lecteurs ?

Le premier moment fort de l’événement est bien sûr l’incontournable discours d’ouverture de notre CEO Jensen Huang, qui dévoilera les dernières avancées en matière de calcul accéléré, d’IA générative et de robotique.

Un autre point fort de la GTC réside dans la richesse et la diversité des sessions proposées, de sorte que chacun y trouve une véritable valeur. Il y a par exemple, des sessions et ateliers techniques pour les data scientists de tous niveaux, mais également des tables rondes business. Le rôle de la GTC est de permettre d’enrichir les connaissances de chacun sur l’IA, mais également, d’inspirer, en montrant des modèles de réussite.

Pour vous inscrire à la GTC 2024, cliquez-ici.

Quelques recommandations de la rédaction :

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• Comment la France se Prépare-t-Elle à Gérer les Prochaines Rencontres Sportives ?
• Découvrir de Nouvelles Opportunités Grâce aux Jumeaux Numériques
• Dévoiler de Nouvelles Frontières – Explorer la Recherche Novatrice en France

Le 8 décembre dernier,  les négociateurs du Parlement européen et du Conseil, à la suite d’âpres négociations, annonçaient être parvenus à un accord provisoire sur l’AI Act. Après avoir été adopté par les Etats membres de l’UE le 2 février dernier, il l’a été hier par les eurodéputés. Il ne lui manque plus que la validation du Conseil de l’Europe en avril prochain et sa publication dans le Journal Officiel de l’UE pour entrer en vigueur progressivement selon le niveau de risque des systèmes ou modèles d’IA.

L’UE a été la première à vouloir instaurer un cadre réglementaire pour l’IA, visant à réguler l’intelligence artificielle en fonction de son potentiel à causer des dommages. Elle a de fortes chances d’être également la première à appliquer une loi contraignante sur l’IA puisqu’hier matin les eurodéputés l’ont adopté à une très large majorité : 523 votes pour, 46 contre, 49 abstentions.

Thierry Breton s’est félicité sur X : “L’Europe est AUJOURD’HUI un pionnier mondial de l’IA”, ajoutant “Nous réglementons le moins possible, mais autant que nécessaire !”

🇪🇺 Democracy: 1️⃣ | Lobby: 0️⃣

I welcome the overwhelming support from European Parliament for our #AIAct —the world's 1st comprehensive, binding rules for trusted AI.

Europe is NOW a global standard-setter in AI.

We are regulating as little as possible — but as much as needed! pic.twitter.com/t4ahAwkaSn

— Thierry Breton (@ThierryBreton) March 13, 2024

Pour rappel, la Commission européenne avait soumis une proposition de règlement de l’IA le 21 avril 2021. Les développements de l’IA générative et de modèles de fondation, notamment celui de ChatGPT, qui n’étaient pas prévus dans la proposition initiale de la loi européenne, lui ont fait subir de nombreuses modifications et reports.

L’AI Act vise à garantir que les systèmes et modèles d’IA commercialisés au sein de l’UE soient utilisés de manière éthique, sûre et dans le respect des droits fondamentaux de l’UE.

Il impose des obligations et des restrictions aux fournisseurs et aux utilisateurs qui développent, déploient ou exploitent des systèmes et des modèles d’IA au sein de l’UE. Bien qu’il soit désormais prévu de réviser régulièrement ces obligations, aujourd’hui, une réglementation produit, allant du marquage CE à l’interdiction de mise sur le marché, est  appliquée à ces derniers suivant leur niveau de risque, des dispositions particulières sont prévues pour les entreprises qui développent des modèles d’IA génératives.

• les systèmes d’IA présentant un risque inacceptable vont être interdits de mise sur le marché ;
• les systèmes d’IA présentant un haut risque devront obtenir un marquage CE;
• les systèmes d’IA à risque faible ou minime doivent intégrer des obligations d’information des utilisateurs ou suivre un code de conduite volontaire.

Selon Ashley Casovan, Directrice générale de l’AI Governance Center pour l’Association internationale des professionnels de la vie privée, à but non lucratif (IAPP) :

“L’adoption de la loi européenne sur l’IA marquera le début d’une nouvelle ère pour le développement et l’utilisation de l’IA. Avec des valeurs centrées sur l’humain qui sous-tendent cette législation sur la sécurité des produits, elle établit des garde-fous importants pour l’adoption sûre, équitable et responsable de l’IA dans tous les secteurs de la société. Reconnaissant et s’appuyant sur les cadres adoptés à l’échelle mondiale et la législation connexe, cette loi complète fournira les conseils nécessaires aux entreprises qui achètent, construisent et vendent de l’IA. Compte tenu de la nature mondiale de l’utilisation de l’IA, il est probable que ces règles de l’UE auront un impact bien au-delà des frontières européennes. C’est pourquoi il est crucial pour toutes les entreprises impliquées dans l’IA à quelque titre que ce soit de comprendre la loi et de commencer à préparer leur organisation et leurs équipes à la conformité”.

Le 7 mars dernier, lors du Confiance.ai Day 2024, le collectif a annoncé l’ouverture aux communautés scientifiques et industrielles de la méthodologie mise au point ainsi que des composants open source associés. Alors que le programme doit s’achever cette année, les partenaires ont décidé de se concentrer sur l’approfondissement, la pérennisation et l’industrialisation des résultats obtenus. Ils ont également l’intention de créer une fondation afin de fédérer un ensemble d’acteurs à l’échelle internationale autour d’une feuille de route commune.

Confiance.ai, le plus gros programme de recherche technologique du plan #AIforHumanity, est une initiative majeure qui vise à renforcer le leadership technologique des entreprises françaises dans le domaine de l’IA industrielle. Lancé en 2021 dans le cadre de la Stratégie nationale pour l’intelligence artificielle financée par France 2030, il s’est concentré sur le développement d’une méthodologie de bout en bout et d’une série de composants technologiques open source pour intégrer des IA de confiance dans des systèmes industriels critiques, accessibles sur https://bok.confiance.ai/.

La méthodologie développée offre un guide complet, permettant aux industriels de caractériser et de qualifier la confiance des systèmes intelligents dirigés par les données, et ce, dans n’importe quel secteur d’activité.

Ses 126 composants ont été regroupés en neuf ensembles fonctionnels correspondant à des processus d’ingénierie bien précis : ingénierie de bout en bout, gestion du cycle de vie de la donnée, gestion du cycle de vie des modèles et des composants, évaluation des composants d’IA, déploiement des composants IA, gestion des systèmes d’IA en opération, robustesse, explicabilité et quantification de l’incertitude.

Des secteurs clés tels que l’automobile, l’aéronautique, l’énergie et la défense ont déjà bénéficié des avancées de Confiance.ai. Des entreprises du collectif ont mis en œuvre ces nouvelles méthodologies : elles ont permis à Air Liquide d’améliorer la précision des modèles d’IA pour la gestion de l’inventaire, à Thales de valider et de monitorer les performances des algorithmes de détection d’objets, et à Renault Group de vérifier la qualité des soudures sur ses véhicules.

Confiance.ai, moteur du développement de l’écosystème mondial de l’IA de confiance

Précurseur dans le domaine de l’IA de confiance, en plus de son impact sur l’industrie française, Confiance.ai joue un rôle moteur dans la construction d’un écosystème mondial de l’IA de confiance, en établissant des partenariats avec des initiatives similaires à l’étranger. Il a notamment signé un MoU (Memorandum of Understanding) avec le programme Confiance IA au Québec et en Allemagne avec VDE, l’une des plus importantes organisations technologiques d’Europe.

Juliette Mattioli, Présidente du comité de pilotage de Confiance.ai et Expert sénior en Intelligence Artificielle chez Thales, commente :

“Nous nous sommes attaqués à une problématique particulièrement complexe et ambitieuse. Les résultats obtenus sont en ligne avec nos objectifs et remarquables à plusieurs égards. Tout d’abord, sur le plan humain, nous sommes parvenus à faire collaborer un écosystème hybride composé d’industriels, de scientifiques, de data scientists, d’ingénieurs, etc. Nous avons également relevé un grand nombre de défis scientifiques et technologiques – plus que nous l’avions imaginé – et nous avons été moteur dans de nombreuses d’initiatives au niveau international. Une véritable communauté mondiale autour de l’IA de confiance est en train d’émerger”. 

De nouveaux projets en ligne de mire

Alors que le programme Confiance.ai se terminera fin 2024, les partenaires se projettent déjà vers l’avenir. Leurs ambitions se concentrent sur trois axes principaux : approfondir, pérenniser et industrialiser.

Fabien Mangeant, Président du comité de direction de Confiance.ai et Directeur Scientifique Digital d’Air Liquide, explique :

“Il reste encore de nombreux défis scientifiques et technologiques à relever pour que la France maintienne son avance dans le domaine et nous sommes en train de les répertorier. Les sujets du transfert et de la valorisation de nos travaux sont des chantiers prioritaires, tout comme la résolution de nouveaux verrous scientifiques et technologiques”.

Les partenaires du programme ont identifié plusieurs problématiques pour lesquelles il serait opportun de lancer de nouveaux projets de recherche et technologie (R&T), notamment l’IA hybride, les IA génératives telles que le LLM, et la cybersécurité des IA intégrées aux systèmes critiques. Ces nouveaux projets R&T enrichiront les méthodes existantes en les adaptant à de nouveaux domaines d’application.

Un autre objectif majeur est la pérennisation et la diffusion de la méthodologie développée. Cela passe par son ouverture et par le lancement d’une initiative de fondation visant à rassembler des acteurs du monde entier autour d’une feuille de route commune. Cette fondation contribuera à maintenir ce “bien commun numérique” opérationnel et à le faire évoluer grâce aux retours d’expérience et aux propositions d’amélioration. De plus, la formation, notamment à travers le Mastère Spécialisé sur l’IA de Confiance co-conçu avec CentraleSupélec, jouera un rôle essentiel dans l’élévation de la maturité de cette méthodologie.

Enfin, la troisième ambition est l’industrialisation des résultats du programme afin de les rendre utilisables à grande échelle par les ingénieries des entreprises. Cette démarche vise à créer et à mettre à disposition des outils de compétitivité adaptés aux spécificités de chaque entreprise en matière de typologie, de données et de cas d’usage.

Depuis 2009, NVIDIA organise chaque année la NVIDIA GTC, une conférence offrant un éclairage pointu sur les dernières avancées technologiques. Créé à San Jose, en Californie, NVIDIA GTC est un événement international majeur dans le domaine de l’IA. Cette année, la conférence prendra place au San Jose Convention Center et en ligne, du 18 au 21 mars. Destinée aux développeurs, professionnels de l’informatique et décideurs, cette édition mettra en lumière les technologies qui dessinent le futur de l’informatique et de l’intelligence artificielle. 

Au programme de cette nouvelle édition, plus de 900 sessions, plus de 200 exposants et de nombreuses occasions de networking. La GTC a été pensée pour s’adapter à tous les niveaux techniques et à tous les centres d’intérêts. Cette conférence est ainsi accessible à un large public. De l’IA générative à l’IA conversationnelle, en passant par la cybersécurité et la robotique, les sujets abordés pendant cette conférence seront multiples. Et si la plupart des sessions seront en anglais, NVIDIA accordera cette année une grande importance à la France.

L’accent sera bien évidemment mis sur l’IA générative, avec de nombreuses sessions dédiées à ce sujet. Des entreprises partageront leurs retours d’expérience sur ces technologies. De plus, un nouveau programme de certification en IA générative multimodale sera introduit, visant à valider les compétences des développeurs dans la création et la gestion de systèmes d’IA traitant des données textuelles, d’image et audio.

Voici 3 bonnes raisons d’assister à la NVIDIA GTC 2024 :

Inspiration : les plus grands experts du secteur partageront leurs vision et analyse

NVIDIA s’est installée comme l’une des entreprises les plus importantes dans le monde de l’intelligence artificielle. Son expertise technologique est au cœur des plus grandes innovations de ces dernières années, et alimente les laboratoires de R&D internationaux.

Les leaders technologiques des sociétés les plus avancées en matière d’intelligence artificielle viendront partager leur vision de l’évolution de l’IA. Voici une liste non exhaustive des conférenciers qui seront présents cette année :

• • Asmita Dubey, Directrice du Numérique et du Marketing chez L’Oréal
    (Session : Marketing augmenté dans la beauté avec l’IA générative)
  • Joëlle Pineau, Vice-Présidente de la Recherche en IA chez Meta
    (Session : Une culture de la recherche ouverte et reproductible à l’ère des grands modèles d’IA générative) 
  • Bryan Goodman, Directeur de l’Intelligence Artificielle chez Ford Motor Company
    (Session : Accélération des flux de travail automobile avec des grands modèles de langage) 
  • Vincent Vanhoucke, Scientifique Émérite et Directeur Senior de la Robotique chez Google DeepMind
    ( Session : La robotique à l’ère de l’IA générative)
  • Kanjun Qiu, PDG et Co-fondatrice d’Imbue
    (Session : Construire des agents IA pratiques qui raisonnent et codent à grande échelle)
  • Aviv Regev, Responsable de la Recherche et du Développement Précoce chez Genentech
    (Session : L’IA pour transformer la découverte et le développement de médicaments)
  • Arthur Mensch, CEO chez Mistral AI
    (Session : Mistral AI, l’intelligence artificielle de pointe à votre portée)

Sans oublier le discours d’ouverture de Jensen Huang, dont la vision a propulsé NVIDIA au premier rang des entreprises innovantes dans les domaines de l’IA et du deep learning, qui promet d’être un moment fort de la conférence. L’année dernière, de nombreuses annonces avaient été faites par le PDG et fondateur de NVIDIA lors de la GTC et il y a fort à parier que ce sera encore le cas cette année. En effet, cette conférence est devenue, pour la société californienne, une plateforme pour dévoiler ses dernières innovations. Mais au-delà des annonces qui pourront être faites, l’événement se présente d’ores et déjà comme l’un des grands carrefours de l’innovation de cette année 2024 en réunissant un panel d’intervenants prestigieux.

Une journée dédiée à l’IA en France

C’est l’une des grandes nouveautés de cette année. NVIDIA consacrera une journée virtuelle à la France et son rapport à l’IA, l’impact que cette dernière peut avoir sur le territoire et les possibles développements envisagés pour le futur. Des discussions animées par différents experts français avec comme point central l’IA. 

Une session de cette journée portera notamment sur la place prépondérante de l’IA dans l’organisation des grandes rencontres sportives attendues sur le territoire. Un sujet passionnant qui concentre en lui seul de nombreux cas d’usages : comment l’IA renforce la sécurité, améliore l’expérience des spectateurs, facilite l’organisation d’événements à grande échelle, permet de gérer les mouvements de foule…

Jumeaux numériques et HPC seront également à l’honneur avec la participation de Sylvain Duchêne, Cofondateur & CTO de Check & Visit et de Stéphane Requena, Directeur de la Technologie et de l’Innovation de GENCI.

Des ateliers et sessions techniques sur les technologies les plus convoitées actuellement : IA générative, LLM, RAG, Jumeau numérique…

Plus de 40 laboratoires de formation de deux heures seront proposés, couvrant divers sujets tels que les modèles de fondation en IA générative, les pipelines accélérés par GPU, et la gestion des clusters d’IA. Ces sessions promettent d’offrir des expériences pratiques et approfondies aux participants.

En outre, des sessions innovantes exploreront l’utilisation de l’IA dans diverses industries. Par exemple, la manière dont Verizon et AWS fusionnent les technologies 5G et XR avec les GPU NVIDIA, ainsi que l’intégration de l’IA dans l’expérience de conduite par des constructeurs automobiles comme Polestar et Lucid Motors.

Cette année, la GTC revient dans un format présentiel et distanciel. Dans les deux cas, l’expérience est enrichissante et novatrice dans le milieu de l’IA. Il sera également possible d’échanger avec de nombreux partenaires de NVIDIA tels que : Amazon Web Services, Dell Technologies, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle, Samsung, IBM, Accenture, Asus, Core Weave ou encore Run AI.

Inscrivez-vous et retrouvez le programme complet de l’événement sur le site de la NVIDIA GTC.

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Confiance.ai Day, le rendez-vous annuel de l’IA de confiance, se déroulera le 7 mars prochain au Centre de conférences Pierre Mendès France, dans le 12ème, à Paris. Cet évènement sera l’occasion de découvrir les outils et méthodes développés par le collectif Confiance.ai, les perspectives au-delà du programme, des témoignages d’industriels membres du programme, les autres initiatives sur l’IA de confiance à l’international, des témoignages de keynote speakers, un état des lieux des normes et standards et des futurs défis à relever. Plus de 400 experts scientifiques et industriels, nationaux et internationaux de l’IA de confiance sont attendus.

Le collectif du programme Confiance.ai rassemble autour de ses 13 partenaires fondateurs industriels et académiques (Air Liquide, Airbus, Atos, CEA, Inria, Naval Group, Renault, Safran, IRT Saint Exupéry, Sopra Steria, IRT SystemX, Thales et Valeo) un écosystème de plus de 40 partenaires industriels et académiques sur les plateaux de Saclay et Toulouse autour de 7 projets de R&D, parmi lesquels des start-up, des PME ainsi que des laboratoires.

Pilier technologique du Grand Défi « sécuriser, certifier et fiabiliser les systèmes fondés sur l’intelligence artificielle », ce programme, lancé en janvier 2021 pour une durée de 4 ans, vise à favoriser l’intégration de l’IA de confiance dans les produits et services critiques (véhicules autonomes, contrôle industriel en ligne, systèmes d’aide à la décision…).

Confiance.ai est le plus gros programme de recherche technologique du plan #AIforHumanity qui doit faire de la France un des pays leader de l’IA et, à ce titre, est financé à hauteur de 30 Ms€ par le Programme d’investissements d’avenir (PIA4) dans le cadre de France 2030.

Programme de la journée

8h00 – 9h00 | Café de bienvenue et visite de démonstration

9h00 – 9h20 | Ouverture officielle

9h20 – 9h40 | La fiabilité comme pilier de l’adoption de l’IA dans l’industrie

La parole est donnée aux partenaires du programme : quelle valeur l’adoption de l’IA apporte-t-elle à l’industrie ? Quels défis doivent-ils encore relever ? Quel impact le programme a-t-il sur leurs entreprises ?

• Bernhard Quendt, Directeur Technique, Thales
• Mohammed Sijelmassi, Directeur Technique, Sopra Steria
• Baladji Soussilane, Vice-Président Groupe Digital et Informatique, Air Liquide

9h40 – 10h00 | L’IA industrielle à l’horizon 2030 : la fiabilité au-delà de Confiance.ai

Confiance.ai prendra fin en 2024. Regardez de plus près les résultats et les suites du programme.

10h00 – 10h30 | Discours d’ouverture : L’IA responsable, un levier clé pour apporter la confiance dans l’IA

Anne Bouverot, Co-Présidente de la Commission IA du Gouvernement français – Présidente du conseil d’administration de l’École Normale Supérieure (ENS) – Co-fondatrice, Fondation Abeona – Administrateur de un certain nombre d’entreprises de technologie et de médias

10h30 – 11h10 | Visite de pause et de démonstration

11h10 – 12h00 | Collaborations internationales sur une IA digne de confiance

Australie, Royaume-Uni, Québec, Allemagne : aperçu de l’écosystème international de l’IA digne de confiance.

• Ingénierie responsable de l’IA à l’ère de l’IA générative, Qinghua Lu, chef d’équipe/équipe scientifique responsable de l’IA, CSIRO’s Data61, CSIRO
• Institut Fraunhofer pour les systèmes d’analyse et d’information intelligents IAIS, Maximilian Poretschkin , directeur du projet de certification de l’IA
• Safe.trAIn – IA sûre pour les trains régionaux sans conducteur, Thomas Waschulzik, directeur R&D Siemens Mobility GmbH, Siemens
• Confiance IA : une IA digne de confiance au Québec, Marie-Pierre Habas-Gérard, directrice générale, Confiance IA

12h00 – 13h00 | Plongée profonde sur les technologies et les méthodes

15 minutes d’exposé sur les technologies, méthodes et résultats clés développés par Confiance.ai au cours des quatre dernières années.

• Approche d’ingénierie de bout en bout
• Appliquée à un cas d’utilisation industriel
• Résultats de bout en bout
• Comment Confiance.ai aborde le cadre de régulation aéronautique ?

13h00 – 14h30 | Pause déjeuner et visite de démonstration

14h30 – 15h30 | Approfondissement des technologies et des méthodes

• Combiner robustesse, surveillance et quantification de l’incertitude
• Vers une méthodologie de génération de données synthétiques, de caractérisation et d’atténuation des écarts de domaine, Amélie Bosca, Data Scientist, Sopra Steria
• Benchmark d’explicabilité des cas d’utilisation via le composant Kaa, Philippe Dejean, co-responsable du projet « Caractérisation et qualification d’IA de confiance », Ingénieur de recherche, Confiance.ai, IRT Saint Exupéry
• Tests métamorphiques sur applications industrielles avec AIMOS

15h30 – 16h00 | Discours d’ouverture : Safe AI au CARIAD
Peter Schlicht, responsable de « Safe AI and AI Innovations », CARIAD (Volkswagen)

16h00 – 16h30 | Collaborations internationales sur une IA digne de confiance

• RAI UK : Création d’un écosystème international pour une recherche et une innovation responsables en IA, Shoaib Ehsan, co-chercheur / professeur agrégé d’informatique, RAI UK / Université de Southampton
• CERTAIN : Centre européen pour une IA de confiance, Dr André Meyer-Vitali, chercheur principal, DFKI

16h30 – 17h10 | Visite de pause et de démonstration

17h10 – 17h40 | Normes et standards : état actuel et défis futurs

Normes et standards : où en sommes-nous ? Quels sont les prochains défis ? Quels sont les apports de Confiance.ai sur ce sujet ?

17h40 – 18h25 | Les futurs défis d’une IA digne de confiance

IA hybride, sécurité, cybersécurité ou éthique : coup de projecteur sur quelques-uns des défis à venir à relever pour développer une IA digne de confiance dans l’industrie.

• Défi de compréhension du contexte opérationnel de l’IA pour la fiabilité, Weiss Gereon , chef du département Systèmes d’automatisation, Faunhofer IKS
• Défis de déploiement de l’IA industrielle
• Défis d’ingénierie de l’IA, Dr. André Meyer-Vitali, chercheur principal, DFKI
• AI embarquée, Pierre Gaillard, Chef de projet IA embarquée, CEA-List
• L’empreinte carbone de l’IA est plus grande qu’on ne le pense, Brigitte Jaumard, directrice scientifique, Confiance IA
• Le rôle critique de l’éthique de l’IA dans la construction de la confiance et l’amélioration de l’innovation, Enrico Panai, AI Ethicists, Association of AI Ethicists & CEN CENELEC JTC21
• IA hybride, Bertrand Braunschweig, coordinateur scientifique, Confiance.ai

18h25 – 18h45 | Discours de clôture

18h45 – 20h00 | Cocktail de clôture

Meta annonce le lancement de Code Llama 70B, disponible dans les mêmes  versions que les modèles Code Llama  publiés le 24 août dernier :  CodeLlama – 70B, le modèle de code fondamental, CodeLlama – 70B – Python, comme son nom l’indique, spécialisé en Python, et Code Llama – 70B – Instruct 70B, affiné pour comprendre les instructions en langage naturel. Tous trois, comme leurs prédécesseurs, sont gratuits pour la recherche et une utilisation commerciale.

Llama 2, le modèle présenté par Meta en juillet dernier a été affiné sur ses ensembles de données spécifiques au code pour concevoir “Code Llama”, une famille de modèles capables de générer du code informatique et du langage naturel lié au code, à partir d’invites en code ou en langage naturel.

Code Llama, qui peut également être utilisé pour la complétion de code et le débogage, prend en charge la plupart des langages de programmation les plus populaires utilisés aujourd’hui, notamment Python, C ++, Java, PHP, Typescript (Javascript), C #, Bash.

En août dernier, le modèle était disponible en trois tailles: 7, 13 et 34 milliards de paramètres, la famille s’agrandit avec Code Llama 70B, le plus performant selon Meta. Les versions précédentes ont été entraînées sur 500 milliards de jetons de code et de données liées au code, la dernière sur 1000 milliards. Les modèles 7B et 13B ont également été formés avec la capacité de remplissage au milieu (FIM), ce qui leur permet d’insérer du code dans un code existant.

Les modèles répondent à différents besoins de service et de latence. Les modèles 34B et 70B donnent les meilleurs résultats et permettent une meilleure assistance au codage, mais les modèles plus petits de 7B, qui peut être servi sur un seul GPU, et 13B sont plus rapides et plus adaptés aux tâches nécessitant une faible latence, comme l’achèvement de code en temps réel.

Evaluations des performances de Code Llama

Pour tester les performances de Code Llama par rapport aux solutions existantes, Meta a utilisé deux benchmarks de codage populaires : HumanEval et Mostly Basic Python Programming (MBPP). HumanEval teste la capacité du modèle à compléter du code en fonction des docstrings et MBPP sa capacité à écrire du code en fonction d’une description.

Les tests de référence ont montré que Code Llama performait mieux que les LLMs open-source spécifiques au code et surpassait Llama 2. Code Llama 34B, par exemple, a obtenu un score de 53,7% sur HumanEval et de 56,2% sur MBPP, le plus élevé par rapport à d’autres solutions ouvertes de pointe. Surpassant GPT-3,5 turbo sur HumanEval, il se rapproche de GPT-4.

Lors d’une évaluation quantitative du risque de génération de code malveillant, Meta a  démontré que les réponses de Code Llama sont plus sûres que celles de GPT-3,5 turbo.