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Un nouveau modèle d’IA diagnostique les tumeurs cérébrales avec 99 % de précision, sans recours à la chirurgie.

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6 mois environ

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Des chercheurs ont mis au point un modèle d’intelligence artificielle, Crossnn, capable d’identifier plus de 170 types de tumeurs avec une précision dépassant les 99 %.

Ce modèle utilise des signatures épigénétiques de l’ADN, ce qui permet d’éviter les biopsies invasives.

Le modèle a prouvé son efficacité à travers des tests sur plus de 5 000 tumeurs, et il propose un diagnostic rapide et non invasif, même à partir d’échantillons de liquide céphalorachidien.

Cette approche innovante tient compte des modifications épigénétiques qui déterminent l’activité des gènes au sein des tumeurs, fournissant une empreinte unique pour chaque type tumoral.

L’efficacité de Crossnn ouvre la voie à des traitements plus personnalisés, car un diagnostic précis est crucial pour l’adaptation des thérapies ciblées.

Actuellement, le modèle est en passe d’être testé dans des essais cliniques en Allemagne, avec l’ambition de l’intégrer dans les pratiques médicales courantes.

L’explicabilité des décisions de l’IA renforce sa fiabilité, faisant de Crossnn un outil prometteur pour améliorer le diagnostic et le traitement des cancers, sans les risques associés aux méthodes classiques.

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Une nouvelle voie pour optimiser le matériel d’IA : l’extraction de gradient Homodyne en français

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1 jour environ

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11 décembre 2025

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reformule et résume totalement ce texte Une équipe dirigée par le Centre BRAINS pour le calcul inspiré du cerveau de l’Université de Twente a démontré une nouvelle façon d’adapter les matériaux électroniques d’une manière comparable à l’apprentissage automatique.

Leur étude, publiée dans Nature Communications, introduit une méthode d’apprentissage physique qui ne nécessite pas d’algorithmes logiciels tels que la rétropropagation.

La rétropropagation, la méthode d’optimisation popularisée dans les années 1980 par le prix Nobel Geoffrey Hinton et ses collègues, est au cœur de la révolution actuelle de l’IA. avec un minimum de 2 paragraphes

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L’apprentissage guidé permet d’entraîner efficacement des réseaux neuronaux autrefois jugés « impossibles à former ».

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3 jours environ

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10 décembre 2025

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Des chercheurs du CSAIL du MIT ont découvert qu’il est possible d’améliorer l’apprentissage de réseaux neuronaux, même ceux historiquement perçus comme « impossibles à entraîner », grâce à une technique de guidage.

Celle-ci implique une courte phase d’alignement entre les réseaux, ce qui permet une performance accrue même pour des architectures traditionnellement jugées inadaptées aux défis contemporains.

Cette innovation souligne l’importance d’un soutien ajusté dans l’entraînement des modèles, ouvrant la voie à des applications plus larges et plus efficaces des réseaux neuronaux.

Ainsi, la méthode pourrait révolutionner notre approche des architectures intelligentes, leur permettant de s’attaquer à des tâches modernes avec une efficacité renouvelée.

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Un système de synthèse vocale génère des objets sur demande grâce à l’IA et à la robotique.

Publié

3 jours environ

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10 décembre 2025

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L’ de l’IA générative et de la robotique nous rapproche d’une nouvelle ère de création rapide d’objets sur demande.

Des chercheurs du MIT ont mis au point un système innovant capable de transformer des commandes vocales en réalité physique.

Ce processus, géré par l’IA, permet à un bras robotique de matérialiser des objets, tels que des meubles, en seulement cinq minutes.

Cette avancée technologique promet de révolutionner notre manière d’interagir avec le monde matériel.

En offrant la possibilité de produire des articles simplement par la parole, elle ouvre des perspectives fascinantes pour la personnalisation et la fabrication à la demande, bouleversant ainsi nos méthodes actuelles de production.

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