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“Donnez-moi Carmelita Tropicana !” et “Gatz” continuent à battre contre le courant
Le dramaturge Branden Jacobs-Jenkins et l’artiste de performance Alina Troyano invoquent l’esprit sauvage du centre-ville, et Elevator Repair Service relance son succès emblématique.
Violences racistes et antisémites à Amsterdam : les événements derrière la montée de la tension.
Les vidéos ont déferlé sur les plateformes sociales par vagues, continuant à circuler inlassablement. Certaines ont suscité des interprétations extrêmement divergentes, voire contradictoires, d’autres ont été mal interprétées, que ce soit intentionnellement ou non ; toutes ont provoqué des émotions, de l’indignation et de la colère.
Composite AI : l’intelligence artificielle intégrée
La Composite AI représente une méthodologie conçue pour maximiser les bénéfices tirés de l’intelligence artificielle. Ce n’est pas une invention technologique récente, mais plutôt une idée qui combine des techniques préexistantes afin d’atteindre des résultats supérieurs.
À l’heure actuelle, une grande partie des entreprises intègre l’intelligence artificielle de diverses manières pour accroître leur efficacité ou demeurer compétitives. Il existe un éventail de techniques destinées à répondre à divers enjeux. Le principe de Composite AI désigne leur intégration dans le but de maximiser les résultats.
Qu’est-ce que la Composite AI ?
La Composite AI a été incluse dans les innovations du Hype Cycle for Emerging Technologies de Gartner en 2020. En termes simples, cela se définit comme une « assemblage de différentes techniques d’IA » visant à offrir le meilleur résultat.
Cependant, commençons doucement par le terme « intelligence artificielle » qui peut prêter à confusion. Souvent, le public évoque l’IA lorsqu’il parle de machine learning ou de réseaux de neurones artificiels, qui ne sont que des sous-ensembles de l’IA englobant un concept beaucoup plus vaste.
Les entreprises modernes déploient des solutions d’intelligence artificielle pour transformer leur structure organisationnelle. La question centrale reste de déterminer quelle technique est la mieux placée pour résoudre chaque problème spécifique. La Composite AI consiste à fusionner plusieurs approches pour aborder les défis les plus complexes.
Aperçu des différentes techniques d’IA
Pour mieux appréhender le concept de Composite AI, faisons d’abord un rappel des diverses techniques d’intelligence artificielle susceptibles de contribuer à cette approche.
Machine Learning
Cette première catégorie d’IA se concentre sur le développement de logiciels capables d’exploiter des ensembles de données afin d’apprendre de manière autonome. Le but du machine learning est de permettre aux ordinateurs d’apprendre sans intervention humaine et d’adapter leurs actions d’eux-mêmes. En fait, on l’appelle aussi apprentissage automatique. Contrairement aux analystes humains, le machine learning a la capacité d’analyser d’énormes volumes de données plus rapidement et de produire des résultats plus précis.
Deep Learning
Il s’agit d’une spécificité du machine learning. Cette méthode se penche davantage sur le principe fondamental de l’IA, qui est d’imiter le fonctionnement du cerveau humain. Le deep learning est utilisé pour analyser des données et élaborer des modèles qui améliorent les décisions. Les algorithmes de deep learning peuvent également apprendre sans supervision en exploitant des données organisées ou non, afin de résoudre des problèmes complexes.
Graphes de connaissances
Un graphe de connaissance est une collection de représentations d’entités interconnectées. Cela peut inclure des objets, des événements ou des idées. En d’autres termes, il s’agit d’une base de connaissance sous forme de graphe de données. Les graphes de connaissances contextualisent l’information par le biais de métadonnées sémantiques et de relations. Ils offrent un socle pour l’intégration, l’analyse, le partage et l’unification des données.
NLP ou traitement du langage naturel
Ce volet de l’intelligence artificielle fait référence à l’aptitude des machines à comprendre le langage humain, qu’il soit oral ou écrit. Le processus lié au NLP comprend le prétraitement des données et l’élaboration d’algorithmes. Pour simplifier, le traitement du langage naturel prépare les données en les traduisant en codes exploitables par les machines grâce aux algorithmes de machine learning.
Intelligence artificielle conversationnelle
Une intelligence artificielle conversationnelle établit un lien de communication naturel entre les humains et les ordinateurs. Cela peut inclure, entre autres, des systèmes de messagerie automatique (comme des chatbots alimentés par l’IA) et des applications vocales (assistants vocaux). Une IA conversationnelle peut donc interpréter des textes ou des commandes vocales et répondre dans la même langue.
Pour concevoir un système de Composite AI, il est nécessaire de disposer d’une « architecture composite », qui est un cadre adapté à l’entreprise fonctionnant sur un tissu de données flexible permettant aux utilisateurs de s’ajuster aux systèmes et aux exigences changeants.
Le premier pas consiste à identifier le défi à relever. Ensuite, les scientifiques des données et les experts en IA doivent déterminer quels ensembles de données sont nécessaires pour appuyer la résolution de ce défi. Ils pourront ainsi choisir et appliquer une combinaison des techniques d’IA les plus adéquates en fonction des types de données.
Composite AI à travers divers secteurs
Pour un commerce de détail, le problème à résoudre peut être l’optimisation des stratégies de tarification et de promotion. Les données pertinentes pour apporter une solution incluent les transactions, les prix en place et ceux des concurrents, le niveau des stocks ainsi que les caractéristiques des clients. Ici, l’utilisation simultanée de plusieurs techniques de machine learning peut aider à évaluer l’impact des modifications de prix. En outre, cela permettrait de tester et d’ajuster selon les réactions clients.
Dans le domaine de la médecine, des technologies telles que la computer vision, la visualisation de données et le machine learning peuvent se révéler déterminantes. Elles sont capables d’évaluer l’efficacité des traitements médicaux pour des maladies telles que le cancer. Cette synthèse offre aux médecins l’aptitude de visualiser la réponse à un traitement face à l’évolution d’une maladie qui peut être difficile à percevoir visuellement dans certains cas.
La Composite AI peut également soutenir le secteur financier dans la réalisation des contrôles de conformité, en utilisant le NLP pour extraire des informations des documents commerciaux.
Après avoir choisi les meilleures techniques d’IA, on peut exploiter des pipelines de machine learning pour élaborer des modèles. Les principes d’une entreprise qualifiée de composable incluent l’amélioration continue, l’efficacité, la modularité et l’adoption d’innovations.
Au final, l’essence de la Composite AI réside dans une approche interdisciplinaire de l’intelligence artificielle. Plutôt que de se concentrer sur une seule méthode, cette stratégie s’adapte aux problèmes à résoudre. En d’autres termes, cette approche permet de répondre à une vaste gamme de problèmes complexes.
Les bénéfices de l’IA composite pour les entreprises contemporaines
L’IA composite propose aux entreprises une vision complète pour aborder des problématiques complexes. Cette synergie favorise une analyse approfondie des données, menant à des décisions plus éclairées et à une personnalisation accrue des services. Par exemple, dans le secteur santé, l’IA composite peut améliorer le diagnostic en intégrant des images médicales avec des dossiers patients, offrant ainsi une perception plus intégrale de la santé des individus.
En outre, cette méthodologie encourage l’innovation en permettant aux entreprises d’élaborer des solutions sur mesure pour des défis spécifiques, renforçant ainsi leur position compétitive sur le marché. En résumé, l’IA composite constitue un levier stratégique pour les entreprises cherchant à tirer pleinement parti des capacités de l’intelligence artificielle.
Défis et enjeux lors de l’implémentation de l’IA composite
Le déploiement de l’IA composite implique divers défis pour les entreprises. La complexité technique est évidente, nécessitant une intégration fluide de plusieurs technologies d’IA, ce qui peut requérir des compétences spécialisées et des ressources considérables.
La qualité et la diversité des données sont d’une importance capitale ; des données incomplètes ou biaisées peuvent affecter l’efficacité des modèles. De plus, des enjeux éthiques et réglementaires émergent, notamment concernant la confidentialité et la transparence des algorithmes.
Ainsi, les entreprises doivent établir des cadres de gouvernance solides pour garantir une utilisation responsable de l’IA composite. Enfin, la résistance au changement au sein des organisations peut entraver leur adoption, soulignant la nécessité de former et de sensibiliser les équipes aux avantages et aux implications de cette technologie.
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Depuis des années, les démocrates cherchent à gagner des élections en micro-ciblant des communautés avec des faits détaillés. Que se passerait-il si le secret résidait dans de grandes notions vagues semées à l’échelle nationale ?
À Valence, la réaction politique face aux inondations a amplifié la colère en plus de la souffrance.
Près de deux semaines après l’inondation la plus dévastatrice de ce siècle dans la région de Valence, l’Espagne dénombre ses victimes. D’après les autorités, 222 personnes ont perdu la vie et une cinquantaine demeurent portées disparues. Cette tragédie humanitaire est comparable à celle survenue au centre de l’Europe (Allemagne, Belgique, Pays-Bas, Luxembourg) en juillet 2021, qui avait entraîné 220 décès.
Des pluies torrentielles, ayant par endroits atteint 500 litres par mètre carré en une journée, ont ravagé la région de Valence. La Rambla del Poyo, une petite rivière de la région, illustre particulièrement la gravité des événements. La Confédération hydrographique de Júcar (CHJ) a rapporté que son débit a explosé en quelques heures, durant l’après-midi du 29 octobre.
Ce cours d’eau, qui traverse plusieurs communes touchées et est généralement à sec, a franchi à 17 h 25 le seuil de sécurité de 150 mètres cubes par seconde. À 18 h 05, il a atteint 993 m³/s et à 18 h 55, 2 283 m³/s. C’était la dernière mesure, le capteur ayant été emporté par les flots.
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Les techniciens du CHJ estiment qu’avec les eaux d’autres cours d’eau, les débits ayant atteint la petite ville de Paiporta ont probablement dépassé 3 500 m³/s. C’est huit fois supérieur à la moyenne de l’Ebre (414 m³/s), et cela surpasse même le débit du Nil (2 830 m³/s). À Paiporta, où vivent 29 000 habitants, 70 personnes ont trouvé la mort.
Alors que cet événement particulièrement violent est intrinsèquement dangereux, la réaction politique est largement critiquée pour deux raisons. Premièrement, les autorités de la Communauté valencienne n’ont averti les populations concernées qu’à 20 h 00, soit deux heures et demie après que les limites de sécurité aient été dépassées.
De plus, la catastrophe a mis en lumière l’incapacité des autorités à bâtir des infrastructures pour protéger les habitants dans cette région à haut risque, ayant vécu de nombreuses inondations par le passé. En 1957, une importante inondation à Valence a causé 81 morts, poussant les autorités à rediriger le fleuve Turia, qui traversait la ville. En 1982, la rupture du barrage de Tous a entrainé 40 morts.
En 2003, un Plan d’action territorial pour la prévention des inondations dans la Communauté valencienne (Patricova) a été adopté. Pourtant, les travaux prévus visant à protéger la zone touchée en déviant les flux n’ont pas été réalisés. La documentation reste toujours inexploitée dans les bureaux de l’administration.
Indignation et colère
Suite à la catastrophe du 29 octobre, 8 500 militaires – dont 2 100 de l’Unité militaire d’urgences (UME) – ont été mobilisés, tout comme des milliers de policiers, gardes civils et pompiers. Toutefois, c’est la contribution de plus de 20 000 volontaires des villes environnantes et d’autres régions d’Espagne qui a particulièrement apporté du réconfort aux victimes. En partenariat avec des organisations telles que la Croix-Rouge et Caritas, l’engagement de ces milliers de personnes, majoritairement des jeunes, a été crucial pour les opérations de nettoyage, la distribution de vivres et les soins aux personnes âgées et malades.
La perte de tant de vies et la destruction de logements et d’entreprises ont suscité une vague d’indignation parmi les citoyens. Les critiques s’adressent surtout à Carlos Mazón (Parti populaire), président de la Generalitat Valenciana (gouvernement régional), qui a été absent pendant plusieurs heures lors des moments décisifs de la soirée tragique du 29 octobre.
Le président n’a rejoint la réunion du centre d’urgence qu’à 19 h 30. Une dizaine de jours après la catastrophe, il a été révélé que Mazón avait déjeuné avec un journaliste jusqu’à 18 heures.
Les critiques se font également de plus en plus acerbes à l’encontre de Salomé Pradas (Parti populaire), conseillère de la Justice et en charge des urgences, qui a admis publiquement ignorer l’existence du système d’alerte. Elle a déclaré n’en avoir eu connaissance qu’à 20 heures le jour du drame.
« Nous avons reçu l’alerte alors que nous étions déjà immergés jusqu’au cou », ont exprimé des résidents.
L’indignation et la colère des Valenciens se sont traduites par une manifestation massive organisée par une cinquantaine d’organisations sociales et de groupes civiques de Valence, le 9 novembre. Selon la Délégation gouvernementale, 130 000 personnes y ont participé, scandant le slogan principal : « Mazón, démission ». Parmi les autres slogans fortement applaudis durant la marche, on retrouvait « Mazón, lâche, à huit heures, il était déjà trop tard » et « nous sommes couverts de boue, tu es couvert de sang ».
Le 3 novembre, des troubles ont également éclaté lors de la visite du roi d’Espagne à Paiporta. Le Premier ministre socialiste, Pedro Sánchez, a été encore moins bien accueilli, certains manifestants, notamment d’extrême droite, lançant de la boue sur les autorités. À un moment donné, Pedro Sánchez a été frappé avec un bâton et a dû être évacué par son équipe de sécurité.
Dégâts économiques considérables
Au fil du temps, l’ampleur des dégâts économiques devient de plus en plus claire, et ils sont significatifs. Les zones touchées par les inondations représentent 32 % du produit intérieur brut (PIB) de la province de Valence, selon la Chambre de commerce locale. Le territoire abrite près de 50 000 entreprises, dont plus de 4 000 industrielles et près de 6 000 du secteur de la construction, d’après l’Institut national de statistique.
Dans le secteur agricole, les inondations ont dévasté 25 000 hectares de cultures, entraînant des pertes en récoltes d’agrumes, de kakis, d’avocats et de légumes, ainsi que la mort de 3 000 animaux. Cette catastrophe pourrait réduire le taux de croissance de l’économie espagnole de deux dixièmes en 2024, selon l’Institut valencien de recherches économiques.
Le consortium d’indemnisation des assurances a déjà enregistré plus de 156 000 demandes. Les principales concernent les véhicules (93 000), les logements (50 000), les magasins et entrepôts (9 000) et les industries (près de 3 000).
Le gouvernement central a déjà approuvé deux paquets d’assistance. Les mesures visent à soutenir environ 400 000 travailleurs pour maintenir leurs revenus, 30 000 entreprises dans la relance de leur activité et 100 000 ménages pour couvrir leurs besoins essentiels.
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