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Ne pas reproduire préjugés et erreurs humaines dans les LLMs : comment faire ?

Les systèmes d’IA peuvent reproduire les partis-pris humains. Cette situation est amplifiée avec l’essor des grands modèles de langage. Cet article explore comment évaluer et atténuer ces biais pour des systèmes plus équitables.
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Deux personnes sont assises devant un ordinateur, discutant d'un projet. Des bobines de fil sont visibles sur la table.
Image conceptuelle du datacenter Thales Alenia Space - Thales Alenia Space_MasterImageProgrammes

Empreinte carbone, souveraineté… pourquoi envoyer un datacenter dans l’espace ?

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GettyImages - Main d'homme en gilet gris consulte une tablette sur un chantier, avec des câbles visibles en arrière-plan.

Des comptes rendus d’intervention automatisés pour le technicien augmenté grâce à l’IA générative

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GettyImages - Téléphone Grave Danger

Téléphone Grave Danger, les fondements techniques d’un dispositif essentiel

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modèle de propagation radio d'Orange - Orange’s radio propagation model

Le modèle de propagation radio d’Orange, essentiel dans l’élaboration des réseaux mobiles

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PLEAIS

P-C. Langlais (Pleais) : « Nos modèles de langue sont entraînés sur des corpus ouverts »

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Un algorithme pour prédire la production d’énergie solaire

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