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Dans une déclaration récente, le régulateur européen de la protection des donnés ouvre la voie à l'usage des données personnelles pour la formation des modèles d'IA sans consentement. Une possibilité très encadrée qui a soulevé des avis mitigés.
Pour améliorer la capacité des LLM à produire des réponses plus pertinentes et de meilleure qualité, Anthropic propose en open source un protocole de contextualisation des modèles, MCP. Si la promesse de connecter facilement des assistants d'IA à des référentiels de contenu, des outils métiers et des IDE semble au rendez-vous elle s'accompagne aussi de précautions d'implémentation à prendre.
Basé sur le pipeline de génération de données automatisé open source APIGen, le grand modèle d'action (LAM) XGen-Sales de Salesforce doit aider les développeurs et les entreprises à automatiser les tâches prises par les agents IA. L'éditeur en profite pour annoncer aussi sa famille de modèles xLAM.
Cisco a annoncé l'acquisition de Robust Intelligence, éditeur d'une plateforme de sécurité dédiée à l'IA. Elle sera intégrée à Security Cloud de l'équipementier pour améliorer la protection des menaces pesant sur les applications et les modèles d'IA.
Le NIST a publié un outil nommé Dioptra à destination des développeurs pour déterminer l'exposition des modèles d'IA à des attaques. L'organisme présente aussi des lignes directrices sur la protection de la GenAI.
La note financière pour former des modèles d'IA ne cesse de grimper pour atteindre des milliards de dollars. Pour essayer de réduire la facture, les fournisseurs planchent sur des modèles comme Google Deepmind pour accélérer cet apprentissage.
La start-up française Mistral AI annonce des services de personnalisation de ses modèles d'intelligence artificielle pour améliorer leur performance, leur rapidité et assurer un meilleur contrôle.
Selon le fonds Andreessen Horowitz, les grandes entreprises misent de plus en plus sur une diversité de LLM et privilégient les modèles Open Source. Deux facteurs qui ébranlent la domination d'OpenAI.
Selon le fonds Andreessen Horowitz, les grandes entreprises misent de plus en plus sur une diversité de LLM et privilégient les modèles Open Source. Deux facteurs qui ébranlent la domination d'OpenAI.
Afin de répondre aux enjeux de développement IA plus verticaux et légers, Google a dévoilé deux modèles Gemma 2B et 7B. Leur particularité ? Avoir été créés à partir des mêmes recherches et technologies que celles utilisées pour Gemini.
