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Biais algorithmiques : le hardware influence également les réseaux de neurones

• Des chercheurs ont démontré que l’équité des modèles d’IA dépend fortement du matériel utilisé. Les variations matérielles peuvent introduire des biais démographiques, très problématiques par exemple pour les applications dans le domaine de la santé.
• La compression des modèles est proposée comme une solution clé pour déployer des réseaux neuronaux sur des dispositifs aux ressources matérielles limitées comme des PC dédiés à l’IA ou des dispositifs en « edge computing ».
• Pour optimiser l’équité et les performances des modèles d’IA, il est essentiel de co-concevoir les architectures matérielles et logicielles. L’intégration des dispositifs de mémoire non volatile (NVM) et la réduction du bruit dans les systèmes neuromorphiques sont des pistes prometteuses pour l’avenir.
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Une personne en blouse de laboratoire et lunettes de protection tient un microprocesseur dans sa main gantée. L'environnement est lumineux et moderne, suggérant un laboratoire de recherche ou de développement technologique.
Deux personnes assises sur un canapé, jouant à des jeux vidéo. L'un tient une manette de jeu, concentré sur l'écran, tandis que l'autre semble donner des conseils ou partager des stratégies. L'environnement est moderne et lumineux, avec une cuisine visible en arrière-plan.

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GettyImages - ethics and biohybrid robotics - éthique et robotique biohybride - interview

« La robotique biohybride a besoin d’une boussole éthique »

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Laboratoire de robotique molle - École polytechnique fédérale de Zurich (chef de laboratoire : Robert Katzschmann (absent de la photo). De gauche à droite : Jose Greminger (étudiant en master), Pablo Paniagua (étudiant en master), Jakob Schreiner (doctorant invité), Aiste Balciunaite (doctorant), Miriam Filippi (chercheuse confirmée) et Asia Badolato (doctorante).

Vers des robots vivants ? Les prochains défis de la robotique biohybride

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Image conceptuelle du datacenter Thales Alenia Space - Thales Alenia Space_MasterImageProgrammes

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Personne dotée d'un réseau de fibres bioélectroniques sur un doigt pour la captation du double signal ECG / Crédit : Wenyu Wang et Yuan Shui

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