Marielle Heller’s “Nightbitch” Explore le côté sauvage de la maternité
Avec “Nightbitch”—dans lequel Amy Adams se transforme en chien—le réalisateur dépeint la parentalité comme une transformation viscérale.
Gabe Newell dit que Half-Life 2 : Episode 3 ne s’est pas produit parce qu’il était...
Sans surprise, la grande sortie de Half-Life d’hier n’était pas la suite de Half-Life 2 ni même le troisième épisode de Half-Life 2: Episode, mais une mise à jour pour le 20e anniversaire du légendaire jeu de 2004 de Valve. Et étant donné ce que le co-fondateur du studio, Gabe Newell, a à dire à ce sujet dans un documentaire de 2 heures que la société a diffusé en tandem avec la mise à jour, il semble moins probable que jamais que nous voyions l’un ou l’autre suivi de sitôt. Newell explique ce qu’il appelle son « échec personnel » près de la fin de la vidéo (à ce moment-là) : On ne peut pas se relâcher et dire : « Oh, nous avançons l’histoire. » C’est faire preuve de désengagement envers les joueurs, n’est-ce pas ? Oui, bien sûr, ils aiment l’histoire. Ils aiment de nombreux aspects de celle-ci. Mais dire que votre raison de le faire est que les gens veulent savoir ce qui se passe ensuite… vous savez, nous aurions pu le sortir, ça n’aurait pas été si difficile. Vous savez, l’échec était — mon échec personnel était d’être bloqué. Comme je ne pouvais pas comprendre pourquoi faire l’épisode 3 faisait avancer quoi que ce soit. Cela ne veut pas dire que la société n’a pas essayé. Une idée pour Episode 3 incluait un « pistolet à glace » que l’ingénieur David Speyrer dit dans le documentaire aurait permis aux joueurs de pulvériser des « formes amorphes » pouvant servir de barrières, de plateformes ou même de chemins en mode « Silver Surfer » qu’ils auraient tirés devant eux pour traverser des fossés. Speyrer parle aussi des ennemis « blob » qui pourraient se déplacer à travers des grilles ou se diviser en plus petits « trucs…
Porteriez-vous un appareil photo de 11 kg uniquement pour nourrir une IA ?
Odyssey, une entreprise innovante dans le domaine de l’IA générative, propose une idée surprenante : installer des caméras sur le dos des individus pour capturer le monde qui les entoure. Le but ? Entraîner des modèles d’IA capables de simuler des environnements virtuels d’une réalisme époustouflant.
Créée par Oliver Cameron et Jeff Hawke, anciens spécialistes de la conduite autonome, Odyssey déploie un système de capture de pointe. Ce dispositif, pesant environ 11 kg, est muni de six caméras, de détecteurs lidar et d’une unité de mesure inertielle. Il peut filmer des scènes à 360 degrés, en intégrant des métadonnées précises sur la profondeur physique de chaque composant. L’objectif est de récupérer des détails complexes et fidèles de l’environnement.
Mais pourquoi fixer ces caméras sur le dos des gens ? Odyssey cherche à collecter des informations visuelles pour les fournir à ses algorithmes d’IA. Ces algorithmes peuvent alors produire des reconstructions numériques de lieux réels. Le programme combine des paysages variés tels que des forêts, des plages ou même des glaciers. Cela évoque un Street View de Google, mais enrichi de données pour un rendu cinématographique.
La vision d’Odyssey est de donner aux cinéastes, développeurs de jeux et créateurs de contenu visuel des outils sans précédent. Les modèles d’IA conçus par la société ont la capacité de générer des éléments visuels, tels que l’éclairage et la géométrie des objets. Ils permettent ainsi de concevoir des mondes virtuels réalistes, où chaque détail est pensé pour garantir une immersion totale. Bien que les modèles actuels aient certaines limites, Odyssey espère les étendre grâce à une collecte massive de données.
Des investisseurs intéressés par le projet
L’ambition d’Odyssey ne passe pas inaperçue. La start-up vient de récolter 18 millions de dollars lors d’un tour de financement de série A. Dirigé par EQT Ventures, ce tour a également vu l’implication de GV et Air Street Capital. Avec ce financement, Odyssey atteint un total levé de 27 millions de dollars. Les fonds seront utilisés pour intensifier la collecte de données en Californie, avec une expansion prévue vers d’autres États et même d’autres nations.
Cependant, l’expansion d’Odyssey soulève des interrogations, notamment sur la vie privée. Le projet Street View de Google a déjà engendré des controverses en capturant des images de lieux publics sans le consentement des passants. Odyssey devra donc veiller à respecter des normes strictes en matière de protection des données. Des dispositifs de sécurité et des protections seront essentiels pour éviter de commettre les mêmes erreurs.
Applications dans le cinéma et les jeux
Odyssey est convaincue que l’avenir de l’IA générative repose sur une captation de données réaliste et immersive. « Générer des mondes vibrants et dignes d’Hollywood sera impossible sans une importante quantité de données 3D », déclare la société. En simplifiant la création de films et de jeux, Odyssey aspire à transformer l’industrie du divertissement.
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Le MacBook Pro M4 est équipé d’un écran à points quantiques
Photo par Antonio G. Di Benedetto / The Verge Les nouveaux MacBook Pro M4 lancés le mois dernier ont un changement non annoncé avec de nouveaux écrans à points quantiques, selon l'analyste de l'industrie de l'affichage Ross Young et rapporté par 9to5Mac.Young a posté sur X qu'Apple adopte pour la première fois des écrans à points quantiques et qu'elle utilise une version du film sans cadmium, qui est toxique pour les humains. “Dans le passé, Apple a opté pour la solution KSF en raison de sa meilleure efficacité et de l'absence de cadmium (Cd),” écrit Ross. Les fabricants de téléviseurs utilisent depuis des années une version d'écrans à points quantiques sans traces de cadmium.L'opérateur du site de test de flou de mouvement des écrans, Blur Busters, qui présente des animations d'OVNI volantes pour aider à peaufiner la technologie d'affichage, a également noté l'amélioration de l'affichage M4, écrivant que "la réponse des pixels est clairement significativement plus rapide." Les nouveaux écrans présentent également “un gamut de couleurs aussi bon ou meilleur et une meilleure performance de mouvement,” selon Ross.La technologie sous-jacente du MacBook Pro M4 est toujours un panneau IPS avec un rétroéclairage Mini LED, ce qui signifie que vous bénéficiez des mêmes améliorations de luminosité et de contraste qui ont été présentées avec les MacBook Pro M1 Pro et M1 Max en 2021.
IA générative : le mythe du « plus c’est grand, mieux c’est » s’écroule
La quête incessante de modèles d’IA de plus en plus volumineux touche à ses limites : l’industrie réévalue ses méthodes pour maintenir son efficacité.
Depuis l’apparition de ChatGPT, la dimension des modèles est devenue un sujet central pour l’IA. Par conséquent, OpenAI et d’autres acteurs de l’IA générative ont intensifié leurs efforts pour développer des modèles plus performants.
Orion, le futur modèle d’OpenAI, pourrait ne pas satisfaire les attentes élevées. Annoncé par The Verge pour décembre 2024, puis démenti par Sam Altman, Orion ne devrait pas constituer un saut spectaculaire. Contrairement à la progression notable entre GPT-3 et GPT-4, ce modèle ne garantit pas d’améliorations significatives, surtout pour des tâches complexes telles que la génération de code. Cela soulève des questions sur les célèbres « lois d’échelle » qui ont orienté le développement des modèles.
Les limites des lois d’échelle
Les lois d’échelle stipulent que plus un modèle est volumineux, plus sa performance est élevée. Cependant, Orion semble contredire cette assertion. Tadao Nagasaki, dirigeant d’OpenAI au Japon, a récemment mis en avant ces lois pour illustrer la progression continue des modèles. À présent, même certains chercheurs d’OpenAI reconnaissent que cette croissance exponentielle n’apporte pas les résultats escomptés.
Des ressources textuelles de moins en moins accessibles
Les sociétés d’IA générative semblent avoir épuisé les ressources textuelles de qualité existantes. Cela complique leur mission de perfectionnement continu de leurs modèles. L’entraînement de modèles colossaux requiert de grandes quantités de données, mais les sources commencent à s’épuiser. Cette raréfaction entraîne des choix difficiles et accroît la dépense énergétique ainsi que les coûts associés. La stratégie du « toujours plus gros » paraît de moins en moins viable à long terme.
Face à ces restrictions, les entreprises explorent d’autres alternatives. OpenAI, par exemple, expérimente avec de nouvelles approches pour améliorer ses modèles. Des chercheurs de Google et de l’université de Berkeley ont examiné des techniques d’optimisation pendant l’inférence, lorsque l’IA interagit avec les utilisateurs. OpenAI a ainsi perfectionné GPT-4o en s’appuyant sur ces études. Cela démontre une volonté de privilégier l’efficacité plutôt que la simple taille.
Les sparse autoencoders
OpenAI a recours aux sparse autoencoders pour détecter les éléments essentiels dans ses modèles. Cette méthode permet de diminuer l’utilisation des ressources tout en conservant la performance. L’objectif est d’optimiser les réponses sans s’appuyer sur des modèles très volumineux. Toutefois, cette approche nécessite encore de nombreux réglages et des investigations continues pour relever le défi de l’efficacité.
NVIDIA et sa puissance de calcul
Cette transformation soulève des interrogations quant au rôle de NVIDIA dans le secteur de l’IA. Le fabricant de GPU a prospéré en raison de la demande en capacité de calcul. Mais si les modèles cessent d’évoluer, la demande pourrait atteindre un plateau. Cela pourrait décevoir certains investisseurs qui anticipent une croissance illimitée des besoins en puissance de calcul. L’industrie pourrait être contrainte de s’adapter rapidement à cette nouvelle réalité.
La compétition pour la taille semblerait atteindre un plafond et oblige l’industrie à se réinventer. L’époque du « plus c’est grand, mieux c’est » pourrait toucher à sa fin. Les entreprises doivent s’orienter vers des optimisations astucieuses pour demeurer compétitives. L’avenir de l’IA générative dépendra de leur aptitude à innover au-delà de la simple élévation de la taille des modèles.
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