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Un modèle d’IA peut aider les ingénieurs de la circulation à anticiper les futurs lieux d’accidents potentiels.

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2 mois environ

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Des chercheurs de l’Université Johns Hopkins ont mis au point un outil d’intelligence artificielle, baptisé SafeTraffic Copilot, capable d’analyser et de prédire les facteurs de risque liés aux accidents de voiture aux États-Unis.

Cet outil, publié dans la revue Nature Communications, vise à fournir des analyses précises pour réduire les accidents, malgré l’augmentation persistante des incidents sur les routes, influencés par divers facteurs tels que la météo et le comportement des conducteurs.

SafeTraffic Copilot utilise des modèles de langage avancés pour traiter divers types de données, y compris textes, chiffres et images satellites.

Il apprend en continu, améliorant ses prédictions avec le temps et quantifiant la fiabilité des résultats pour mieux éclairer les décisions des politiques et des infrastructures.

Les chercheurs souhaitent que cet outil serve de copilote dans le processus décisionnel, facilitant la collaboration entre l’intelligence artificielle et les humains pour des interventions de sécurité routière plus efficaces.

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

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3 jours 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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4 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

5 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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