Avril 2023
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Discipline scientifique recherchant des méthodes de résolution de problèmes à forte complexité logique ou algorithmique et visant à créer ou simuler, chez les robots ou les logiciels, une intelligence comparable à l’homme ou davantage spécialisée.
Les principes du capteur LiDAR (Light Detection and Ranging) utilisé dans les véhicules intelligents sont présentés dans cet article. Ce capteur émet des impulsions laser pour obtenir des informations 3D de l'environnement. Il est de plus en plus utilisé dans les véhicules intelligents pour ses capacités de perception et de télémétrie. L'article détaille la génération des données LiDAR, les types de LiDAR existants et le traitement des données acquises. Il présente également les techniques de classement et de suivi des objets d'intérêt. L'objectif est de fournir au lecteur une compréhension des bases du LiDAR et de ses applications dans les véhicules autonomes et les fonctions d'aide à la conduite. Une bibliographie détaillée est incluse pour une exploration plus approfondie du sujet.
La gestion du risque de fraude s’organise autour des actions de prévention, de détection et de réaction face à ce risque. L’enjeu de cet article est de détailler comment les actions des cellules de lutte contre la fraude se sont étoffées en termes d’outillage en ayant notamment recours à l’intelligence artificielle. L’article explicite l’apport de ces technologies, leurs limites et leurs évolutions pressenties, et illustre ce concept autour de cas d’usage récents.
Cet article aborde en profondeur le nouveau règlement Machines. Son fonctionnement général y est présenté et amplement commenté. Au cœur des changements à venir, l’introduction de la « modification substantielle » emportera de nombreuses conséquences sur le marché de la machine. De même, la documentation technique ainsi que les exigences essentielles du règlement sont amplement détaillées et expliquées. L’article traite enfin la question de la position adoptée en matière de technologies innovantes par le législateur européen qui laisse place à la confusion et éloigne l’instrument de son objet principal : la sécurité-machines.
Les intelligences artificielles génératives (IA génératives) telles que ChatGPT révolutionnent de nombreux secteurs, notamment dans le domaine de la création de contenus, de la recherche d’information et de la veille. Comprendre leur fonctionnement est essentiel pour appréhender leur potentiel et leurs limites.
Cette fiche détaille le fonctionnement des IA génératives en trois étapes, décrivant les processus d’entraînement, de génération de contenus et d’optimisation.
Les avancées technologiques en intelligence artificielle générative ont donné naissance à de nouveaux outils de recherche d’informations scientifiques et techniques. Des services comme Elicit et Scispace offrent des fonctionnalités innovantes pour faciliter l’accès à la littérature scientifique et notamment proposer des synthèses d’articles.
Cette fiche présente le principe de ces services, analyse leurs avantages et inconvénients par rapport aux moteurs de recherche traditionnels comme Google Scholar, et compare les principaux services.
Les interactions avec les IA génératives s’effectuent sous forme de prompts, instructions que l’utilisateur formule en langage naturel, généralement sous forme de question ou de commande. Ces prompts peuvent être plus ou moins complexes dans leur forme, mais il faut savoir qu’un prompt bien rédigé permet à l’IA générative de mieux « comprendre » l’intention et l’objectif de la requête formulée. L’utilisateur obtient ainsi des résultats davantage adaptés et conformes à ses besoins, selon un format et des consignes à formuler dans le prompt. Il convient malgré tout d’être toujours vigilant et de vérifier la qualité et la véracité des réponses.
Cette fiche présente les bonnes pratiques associées à la rédaction de ces instructions dans le cadre d’une recherche approfondie.
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