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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

Empreinte carbone, souveraineté… pourquoi envoyer un datacenter dans l’espace ?
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Des comptes rendus d’intervention automatisés pour le technicien augmenté grâce à l’IA générative
Lire l'article
Téléphone Grave Danger, les fondements techniques d’un dispositif essentiel
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Le modèle de propagation radio d’Orange, essentiel dans l’élaboration des réseaux mobiles
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P-C. Langlais (Pleais) : « Nos modèles de langue sont entraînés sur des corpus ouverts »
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