Journal de 8 h · 21 octobre

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doubleAI a lancé lundi en accès anticipé Maxwell, son modèle d’intelligence artificielle conçu pour exécuter du code, selon L’Usine Digitale. L’entreprise veut optimiser l’exécution des logiciels directement sur le matériel afin de réduire les coûts de calcul.

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Tenex dit que ses clients lui demandent de plus en plus d’accompagnement pour leur transformation par l’intelligence artificielle à l’échelle de l’entreprise, dans un modèle d’ingénierie décrit par la lettre Latent Space. L’entreprise compte 75 personnes et travaille pour des sociétés du Fortune 2000 comme pour des entreprises de taille intermédiaire. Elle utilise les points d’effort, ou story points, comme élément important de la rémunération de ses ingénieurs. Ses stratèges en intelligence artificielle sont aussi incités à favoriser la fidélisation et la croissance des clients. Son dispositif MetaHarness réunit des compétences, des documents de projet et une interface en ligne de commande. Les plans et les décisions sont conservés dans Git avec le code, afin que les agents puissent retrouver le contexte des choix.

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Une étude publiée sur arXiv examine l’usage de réseaux de neurones convolutifs pour classer la susceptibilité à l’hypnose à partir de signaux d’électroencéphalographie, sans extraction manuelle de caractéristiques. Les chercheurs ont utilisé les données de 62 participants masculins : 32 dans un groupe témoin et 30 dans un groupe appelé Hypno. Les enregistrements, réalisés pendant des séances d’imagerie guidée ou des tâches cognitives, reposaient sur un dispositif de 256 canaux. Le protocole compare jusqu’à 868 modèles, répartis entre 7 régions cérébrales et 124 fenêtres temporelles de 10 secondes. Dans un premier dépistage, les segments étaient répartis aléatoirement entre les ensembles d’entraînement et de test, à raison de 90 % et 10 %. Cinq régions dépassent alors une précision de 0,67. La région occipitale obtient la meilleure précision moyenne, à 0,721, sur 90,3 % des fenêtres. Ce résultat concerne donc ce premier dépistage, et non une validation indépendante des participants. Le résumé de l’étude annonce cette évaluation indépendante, mais les résultats correspondants ne sont pas disponibles.

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Des chercheurs proposent WaveCommitments, une architecture pour des marchés où des agents vocaux autonomes échangent des actifs de données sans que les vendeurs aient à les révéler pour leur évaluation, selon arXiv. Le système combine une évaluation confidentielle appelée Data Shapley, réalisée dans un environnement d’exécution de confiance, avec des engagements polynomiaux multivariés. Il vise à permettre des révélations sélectives et une provenance infalsifiable. Les expériences portent sur 3 jeux de données et plusieurs tâches, avec différents encodeurs, dont Whisper. Le résumé indique une accélération, sans en préciser l’ampleur.

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AutoTerm-SST organise un catalogue terminologique en ensembles thématiques et sélectionne automatiquement un ensemble compact à partir du contexte récent pour la traduction vocale en continu, selon arXiv. Le système ne demande ni glossaire ni choix de domaine au début de la session. Son évaluation porte sur 10 exposés d’oncologie, dont 5 de l’ACL et 5 de l’ESO. Le résumé indique qu’AutoTerm-SST atteindrait une précision terminologique comparable à celle d’une référence connaissant le domaine, sans préciser les résultats ni fournir de mesures chiffrées.