Lorsque Satya Nadella a pris la direction de l’entreprise, celle-ci était lente et démodée. Il a assaini une culture toxique, a conçu le deal de la décennie et a remis Microsoft au sommet.
Le navire de renseignement Yantar a été vu en train d’utiliser des drones dans une zone contenant des infrastructures énergétiques et internet sous-marines.Un navire espion russe a été escorté hors de la mer d’Irlande après être entré dans les eaux contrôlées par l’Irlande et avoir patrouillé dans une zone contenant des pipelines et des câbles sous-marins critiques pour l’énergie et internet.Il a été repéré jeudi à l’est de Dublin et au sud-ouest de l’île de Man, mais les marines et services de défense aérienne norvégiens, américains, français et britanniques l’ont initialement observé escortant un navire de guerre russe, l’Amiral Golovko, à travers la Manche le week-end dernier. Continue reading…
Étant donné que l’intelligence artificielle (IA) modifie les dynamiques des entreprises, la sauvegarde des données demeure un défi considérable. Les données synthétiques se présentent comme une réponse innovante pour allier progression et protection. Elles ouvrent de nouvelles avenues.
Le développement de l’IA transforme les méthodes de travail au sein des entreprises, mais cela entraîne également des risques en matière de sécurité. Pour optimiser les modèles d’IA, les organisations accumulent d’importantes quantités de données sensibles. Même en prenant des précautions, le partage interne de ces données peut rendre l’entreprise vulnérable aux fuites ou aux cyberattaques ciblées. Cela pourrait engendrer des répercussions juridiques ou altérer la confiance. En outre, des techniques telles que les « reconstruction attacks » exploitent les modèles d’IA pour extraire des données confidentielles, accentuant ainsi les risques.
L’usage inconsidéré de solutions d’IA générative par le personnel constitue un autre défi. Ces plateformes, en l’absence de directives sécurisées, pourraient exposer des données stratégiques à des entités externes. Simultanément, la pseudonymisation des données, souvent perçue comme une protection adéquate, révèle des faiblesses notables. Grâce au croisement de différents ensembles de données, des informations sensibles peuvent être récupérées, illustrant ainsi les limites de cette méthode.
Face à ces enjeux, les données synthétiques se révèlent être une solution efficace. Produites par des algorithmes à partir de données réelles, elles conservent les caractéristiques statistiques cruciales sans compromettre la confidentialité. Cette approche garantit une anonymisation totale, préservant les informations d’origine tout en favorisant l’innovation. Les avantages de cette méthode sont nombreux. Puisqu’elle permet un partage sécurisé des données, elle promeut la coopération entre entreprises et l’optimisation des modèles d’IA. Une autre force des données synthétiques réside dans leur potentiel à réduire les biais.
Les entreprises peuvent ainsi élaborer des modèles d’IA plus justes et diversifiés, accroissant ainsi leur fiabilité et leur pertinence. En plus d’entraîner les modèles, ces données artificielles sont également très utiles pour tester et développer des systèmes informatiques. Les développeurs peuvent travailler dans des environnements proches de la réalité sans les dangers liés aux informations sensibles, cela permet d’optimiser l’efficacité des cycles de développement.
Adopter une méthode durable pour l’IA nécessite plus qu’une simple gestion des données. Une préoccupation clé est la dette technique. Des solutions IA, qu’elles soient sur mesure ou open source, peuvent sembler avantageuses, mais peuvent engendrer des frais de maintenance considérables si elles ne sont pas conçues pour l’industrialisation dès le départ.
La dimension écologique est tout aussi cruciale. L’entraînement de modèles exige beaucoup d’énergie, entraînant une empreinte carbone notable. Rationaliser les modèles pour une efficacité énergétique améliorée est donc essentiel, tant pour diminuer les coûts que pour répondre aux préoccupations environnementales. L’indépendance technologique est également un aspect indispensable : éviter le verrouillage fournisseur et privilégier des solutions ouvertes permet une plus grande flexibilité pour l’avenir. Les entreprises doivent également aborder les cas d’hallucination des modèles d’IA, où des informations erronées peuvent être générées. La mise en place de mécanismes de surveillance et de validation rigoureux est nécessaire pour assurer la fiabilité des résultats.
Article basé sur un communiqué de presse reçu par la rédaction.
L’IA générative pourrait transformer la conception des jeux vidéo, mais le premier titre jouable est tout simplement bizarre et fascinant.
Cela fait deux longues années depuis le lancement de Matter — le seul standard de maison intelligente conçu pour tous les régner — et il y a eu une certaine déception autour d’un déploiement parfois bogué, d’une adoption lente par des entreprises comme Apple, Amazon et Google, et d’expériences de configuration frustrantes. Cependant, le lancement de la spécification Matter 1.4 cette semaine montre des signes que la Connectivity Standards Alliance (CSA, l’organisation derrière Matter) utilise plus de bâtons et moins de carottes pour amener la coalition de l’industrie de la maison intelligente à coopérer. La nouvelle spécification introduit le « multi-admin amélioré », une amélioration du multi-admin — la fonctionnalité d’interopérabilité très vantée qui signifie que votre lumière intelligente Matter peut fonctionner dans plusieurs écosystèmes simultanément. Elle apporte une solution pour faire jouer ensemble les routeurs de bordure Thread de différentes entreprises et introduit une façon potentiellement plus simple d’ajouter l’infrastructure Matter aux maisons via des routeurs Wi-Fi et des points d’accès. On peut dire que cela aurait dû être en place quand Matter a été lancé. Mais maintenant, deux ans plus tard, la CSA met enfin en œuvre les corrections qui pourraient aider à faire avancer le standard. Ce sont toutes des choses qui auraient dû être en place lorsque Matter a été lancé. Matter 1.4 apporte également de grandes mises à jour pour le support de la gestion de l’énergie, y compris l’ajout de pompes à chaleur, de batteries domestiques et de panneaux solaires en tant que types de dispositifs Matter. Décevant, les caméras de sécurité n’ont pas été incluses cette fois-ci. Le CTO de la CSA, Chris LaPré, dit à The Verge que bien que le support pour les caméras fasse toujours partie du plan, il n’y a pas de calendrier pour une sortie. Cependant,…
Google a créé une intelligence artificielle capable de découvrir une vulnérabilité de sécurité qui menace le monde réel. Une avancée encourageante qui pourrait représenter un tournant dans la bataille contre les cyberattaques ? Explorons davantage dans les sections suivantes !
Excellente nouvelle ! Des scientifiques de Google ont développé un modèle de langage IA qui a permis d’identifier une faille de sécurité dans un logiciel prisé par un grand nombre d’entre nous. Cette avancée est prometteuse et semble transformer l’application de l’IA dans le domaine de la cybersécurité. D’après les spécialistes, cette découverte va faciliter la détection et la correction des cybermenaces avant même qu’elles ne se manifestent. Explications !
Pour ceux qui l’ignoraient, SQLite est un moteur de base de données libre de droits largement utilisé dans divers dispositifs que nous employons quotidiennement. La majorité des appareils mobiles tournant sous iOS et Android l’exploitent pour gérer les données locales de leurs applications. Cela s’applique également aux navigateurs web, aux smart TV, aux automobiles, et à bien d’autres appareils électroniques modernes.
Dans le cadre du projet « Big Sleep », des chercheurs de Google ont utilisé un modèle d’IA qui a permis de détecter cette vulnérabilité dans SQLite, jusqu’alors inconnue. Décelée début octobre, la faille a été signalée aux développeurs de SQLite, qui ont agi rapidement en la corrigeant le même jour. Cela a permis à l’équipe de colmater la brèche pour protéger les utilisateurs.
Cette percée souligne l’immense potentiel de l’IA dans le soutien à la lutte contre les cybermenaces. Il devient possible de repérer les vulnérabilités d’un logiciel avant son déploiement à grande échelle. Cela empêche, entre autres, l’exploitation malveillante de ces failles par les cybercriminels.
À noter que Google ne débute pas avec cette initiative concernant les LLM pour identifier les failles logicielles. Le géant californien a déclaré qu’avant « Big Sleep », il avait déjà développé « Fuzzing ». Cependant, ce dernier ne permettait pas de repérer les vulnérabilités, mais seulement de signaler des bogues. Intégrer l’IA a donc permis d’améliorer la détection des failles souvent dissimulées et invisibles aux tests standards.
Je suis convaincu qu’avec cette découverte, la lutte contre les cyberattaques prend une nouvelle direction. En permettant d’identifier les vulnérabilités avant qu’elles ne soient mises en œuvre et en facilitant la détection des variations de failles grâce à l’IA, Google vise à fournir un « avantage significatif pour les entreprises qui combattent divers types de piratages».
Bien que cette technologie soit encore en cours de perfectionnement, elle pourrait déjà transformer la manière dont les entreprises anticipent et protègent leurs systèmes face aux nouvelles menaces. Avec des modèles de langage avancés, les spécialistes de la cybersécurité disposent désormais d’un outil efficace pour prévenir les menaces. Le projet Big Sleep de Google pourrait donc marquer le début d’une nouvelle ère dans la sécurisation proactive des technologies impactant le monde réel !
Choisir parmi les nombreuses IA génératives d’images disponibles peut s’avérer complexe, étant donné les spécificités de chaque modèle. À titre d’exemple, Midjourney brille dans la création d’images IA plus réalistes. D’autre part, FLUX se montre plus compétent que Midjourney pour représenter les mains. Pour sa part, Ideogram version 2.0 semble être l’IA génération de visuels la plus prometteuse, capable d’incorporer du texte dans ses créations.
En plus de cela, de nombreuses autres fonctionnalités sont à votre disposition. Notamment la palette de couleurs, le Magic Prompt et la création d’images orientées design.
Rassurez-vous ! Nous allons examiner toutes les fonctionnalités essentielles d’Ideogram 2.0.
Ideogram 2.0 semble transformer la création d’images numériques grâce à ses fonctionnalités que je considère très innovantes.
Avec les bons prompts, vous pouvez aisément obtenir des rendus de qualité impressionnante. Cela rend les textures d’un réalisme saisissant, que ce soit pour la peau, les cheveux ou les matériaux.
C’est comme si l’on contemplait une vraie photographie. Cependant, il est également possible d’obtenir des images réalistes avec Midjourney. Il suffit simplement de bien manipuler les prompts, en utilisant par exemple des invitations négatives.
Ideogram 2.0 semble également briller dans la création de textes, grâce à une fonctionnalité très recherchée par les designers, qui peuvent désormais incorporer des textes parfaits dans leurs projets, que ce soit pour des cartes de vœux personnalisées ou des supports marketing professionnels.
Ce n’est pas tout ! Ideogram 2.0 se distingue également par sa gestion des couleurs et la création d’ambiances adaptées à vos besoins.
Vous pouvez par exemple mettre en place vos propres palettes de couleurs. Cela vous permettra par la suite de garantir une cohérence visuelle parfaite dans vos travaux.
Tout comme Midjourney, Ideogram 2.0 propose la fonction « Describe » ou « Décrire » en français.
Celle-ci permet de uploader une image et de demander à l’IA d’Ideogram de proposer le prompt adéquat.
En plus de cette fonction « Describe », vous bénéficierez également d’une option pour peaufiner vos invites : la fonction « Magic Prompt ».
En finalité, vos prompts seront plus riches en détails, contenant toutes les informations nécessaires pour permettre à Ideogram 2.0 de générer une image plus impressionnante.
En dehors du Magic Prompt et de Describe, Ideogram 2.0 propose aussi une fonctionnalité très utile pour travailler sur les couleurs de vos images.
Vous pouvez ainsi sélectionner parmi divers schémas de couleurs prédéfinis ou concevoir vos propres palettes personnalisées.
C’est l’équivalent parfait pour adapter les teintes de vos créations à vos préférences ou aux exigences de vos projets.
De plus, lorsque vous créez une nouvelle image, le logiciel veille à ce que les couleurs choisies s’accordent avec la palette que vous avez sélectionnée.
Cela permet de maintenir une cohérence visuelle, un aspect que je trouve essentiel pour des travaux de design ou d’identité de marque.
Pour couronner le tout, cette fonctionnalité de palette de couleurs est compatible avec tous les formats d’images supportés par Ideogram 2.0.
Vous pouvez donc l’employer avec une grande variété de types de fichiers, offrant ainsi une flexibilité maximale dans votre processus créatif.
Introducing Ideogram 2.0 — our most advanced text-to-image model, now available to all users for free.
Today’s milestone launch also includes the release of the Ideogram iOS app, the beta version of the Ideogram API, and Ideogram Search.
Here’s what’s new… 🧵 pic.twitter.com/nvD0ogRh2J
— Ideogram (@ideogram_ai) August 21, 2024
La réponse est oui ! Ideogram 2.0 est totalement gratuit. De plus, cette version offre jusqu’à 40 images sans frais par jour. Que pourrait-on demander de plus !
La question que vous devriez vous poser est de savoir si un plan gratuit donne accès à toutes les fonctionnalités offertes par le modèle.
Eh bien, la réponse est encore un grand oui. Vous aurez même accès à une communauté pour découvrir des œuvres existantes et partager vos visuels.
Sinon, Ideogram 2.0 se présente également avec deux options payantes : un abonnement à 8 $ par mois et un autre à 20 $ par mois.
L’abonnement à 8 $ par mois est parfait pour ceux qui nécessitent un accès prioritaire à la génération d’images, d’une meilleure qualité, d’un téléchargement en PNG, et d’un éditeur intégré.
Ce premier plan comprend 400 prompts par mois, l’option de télécharger vos images en PNG ainsi qu’un éditeur d’images.
La seconde option, celle à 20 $, vous offre un accès complet à toutes les fonctionnalités mentionnées précédemment, avec 1000 prompts par mois et une création d’images illimitée.
Tout d’abord, vous devez vous connecter à la plateforme via son site officiel. Ensuite, entrez votre identifiant (vous pouvez le faire en utilisant un compte Google ou Apple) et votre mot de passe.
Une fois dans l’interface, vous verrez une zone dédiée aux prompts où vous allez décrire l’image que vous souhaitez créer.
En bas de la description, dans la fenêtre de saisie de vos prompts, vous trouverez le choix du style avec lequel votre image sera élaborée.
À ce stade, vous avez la possibilité de produire une image en 3D, réaliste, un anime ou un visuel de style design.
Côté palette de couleurs, elle se situe à gauche de la zone de saisie des invites. Au-dessus de cette palette se trouve le bouton d’activation du Magic Prompt ainsi que quelques options pour ajuster la taille de l’image.
Lorsque vous aurez effectué vos réglages, il sera temps d’entrer votre prompt. Pour ma part, j’ai opté pour : « Un anniversaire d’un garçon de 5 ans, orné de ballons colorés et de guirlandes, avec une bannière ‘Joyeux anniversaire’ à l’arrière-plan. Le garçon souriant reçoit un présent de ses parents, un homme et une femme aux apparences joyeuses, debout de chaque côté de lui. Ils tiennent chacun une boîte-cadeau colorée, l’offrant au garçon, entouré d’une ambiance festive et chaleureuse. Un gâteau d’anniversaire avec 5 bougies allumées repose sur une table décorée. ».
Après que le modèle ait terminé de créer l’image, celle-ci devient accessible via l’onglet « Mes images » à gauche en haut de l’interface, à côté du bouton « Explore ».
Et voilà ! Si le résultat ne correspond pas à vos attentes, vous pouvez l’ajuster en ajoutant ou en retirant des détails de votre prompt.
Cela m’amène à la dernière partie de cet article : quelques astuces pour optimiser vos résultats sur Ideogram.
La première étape consiste à choisir intelligemment le style qui conviendra le mieux à votre objectif.
Vous devez donc décider entre réalisme, design ou anime par exemple. N’oubliez pas que chaque style est optimisé pour donner des résultats distincts.
Ensuite, la clé pour obtenir des images de qualité via Ideogram 2.0 réside dans la précision de vos instructions.
Cela signifie que plus vos prompts seront étoffés (couleurs, textures, styles, etc.), mieux l’IA pourra capter vos souhaits et produire des résultats en adéquation avec vos désirs. D’où l’importance de la fonction Magic Prompt.
Vous pouvez également tirer profit de la fonction de palette de couleurs pour vous assurer que les teintes employées dans les images s’intègrent parfaitement à votre identité visuelle ou à vos préférences esthétiques.
Surtout, n’ayez pas peur d’essayer des formats d’image originaux, comme des rapports hauteur/largeur atypiques. Cela peut vous donner l’opportunité de créer des compositions à forte valeur visuelle et uniques.
Enfin, pour garantir la meilleure qualité possible, réglez l’outil sur le paramètre de rendu maximal. Vos images en ressortiront avec une netteté et un niveau de détail optimaux.
Et comme mentionné précédemment, n’oubliez pas de vous inspirer des créations de la communauté Ideogram. Cela pourrait vous inciter à dépasser vos propres limites créatives et à découvrir de nouvelles sources d’inspiration.
En matière de création d’images, plusieurs plateformes se distinguent par leurs fonctionnalités variées.
Ideogram 2.0, par exemple, fournit une excellente qualité dans la génération de texte et un photoréalisme saisissant, avec une API flexible et de vastes options de personnalisation, en particulier via des palettes de couleurs et des rapports ajustables.
Sa communauté engagée contribue également à sa popularité, de même que sa simplicité d’utilisation.
Midjourney et Flux Pro se situent juste derrière, incorporant des styles artistiques bien raffinés et une grande précision dans la disposition des éléments, bien que la personnalisation reste plus restreinte dans Flux Pro.
DALL-E 3, quant à lui, brille par son réalisme et la convivialité, tout en proposant une API flexible.
Pour finir, Stable Diffusion se distingue grâce à sa forte communauté open source et une grande flexibilité de style, même si elle requiert une configuration plus minutieuse pour une utilisation efficace.
Chaque outil dispose donc d’atouts spécifiques adaptés à différents besoins créatifs et techniques.
À vous de sélectionner celui qui vous correspond le mieux. J’ai déjà préparé des dossiers complets sur Midjourney, DALL-E et FLUX.
La course pour une meilleure IA générative est également une course pour plus de puissance informatique. Sur ce point, selon le PDG Mark Zuckerberg, Meta semble être en train de gagner.
Si vous pensez que les États-Unis sont politiquement divisés maintenant, attendez juste les guerres culturelles de l’IA.
Chaque journée réserve son lot de nouveautés dans le monde de l’intelligence artificielle. Cette fois, c’est Red Panda qui suscite l’excitation.
Ce générateur d’images IA énigmatique est apparu inopinément dans l’Artificial Analysis Image Arena, un classement prisé pour évaluer les nouveaux modèles d’IA. Red Panda a rapidement conquis la première place, surpassant des géants tels que Flux, Midjourney et StableDiffusion.
Dans cette arène, les créations générées par les modèles sont anonymes et sont soumises au jugement du public. Les utilisateurs ignorent quel modèle ils notent, garantissant ainsi une appréciation strictement esthétique. Les résultats sont mis à jour en temps réel, permettant aux modèles les plus votés de se démarquer naturellement. Cette arène sert également de plateforme idéale pour les entreprises, qui y testent et optimisent leurs technologies avant leur lancement au public.
L’émergence inattendue de Red Panda alimente les conjectures. Certains y perçoivent une variation inédite de Midjourney ou un projet d’OpenAI. Cependant, une autre hypothèse semble plausible : Red Panda pourrait être le fruit d’un développement en Extrême-Orient. Des géants chinois tels que Baidu ou Tencent se concentrent déjà sur des solutions IA avancées, en particulier dans le secteur de la vidéo. L’intégration d’un générateur d’images renforcerait leur présence sur ce marché.
Pour ma part, j’ai testé Red Panda et le modèle a rapidement dépassé mes anticipations. En tant qu’utilisateur régulier de Flux et d’Ideogram, je recherche la précision et une bonne gestion du texte. Ces caractéristiques semblent être parfaitement maîtrisées par Red Panda. À titre de comparaison, Flux 1.1 Pro avait également créé un engouement similaire lors de son lancement.
La venue de Red Panda pourrait signaler un tournant majeur dans la qualité et les fonctionnalités des modèles d’IA. Si ce modèle s’avère aussi performant qu’il n’y paraît, une question cruciale demeure : s’agira-t-il d’un modèle open source ou fermé ? Cette différence jouera un rôle crucial dans l’influence du modèle sur le marché et sa diffusion auprès du grand public.
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