I.A. - Formations, débouchés, projets concrets et évolutions en 2024
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- čas přidán 27. 04. 2024
- Alexandre Quemy, docteur en Machine Learning, détaille les travaux et défis des chercheurs / ingénieurs en Machine Learning en 2024.
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Liens cités dans la vidéo :
Alexandre Quemy
/ aquemy
Contrôler la propagation des erreurs de calculs numériques
www.aquemy.info/2016-05-23-co...
Microsoft AutoGen
www.microsoft.com/en-us/resea...
L’IA qui hallucine de la jurisprudence
theconversation.com/ai-is-cre...
AI getting dumber?
community.openai.com/t/is-the...
Multimodal generative AI
ai.meta.com/tools/system-card... - Věda a technologie
C'est quelqu'un de très bien, cet homme.
chouette video !! merci beaucoup :)
Je découvre la chaîne ! merci pour ces contenus.
Merci et bienvenue 😀
Merci pour cet entretien, j'ai appris plein de choses 🙏
Merci 😀
Super interview un très grand merci pour cette vidéo!!
Merci ! C'était un plaisir d'avoir un témoignage de première main.
Merci pour la vidéo,
Merci Alexandre
Merci belle interview !
La meilleur vidéo de la chaine selon moi
Bon et bah, ça met la pression pour les prochaines vidéos 😄
Bonjour Samir
Super intéressant Alexandre sur la vision qu'il à avec l' I.A , une vision équilibrée,
et pas bullshit ..
PS : Et comme la si bien dit , Alexandre que je dit depuis un bail la "FORMATION' mais c'est 💲💲💵💵. Le Nerf de la guerre..
Bonjour Didier 😀
et oui, le point de vue de quelqu'un du métier est tout de suite plus nuancé et riche. Mais ça fait moins le buzz qu'une vision idéalisée 👼, ou à l'opposé, cauchemardesque 👹
Pour le coût des cartes graphiques, il existe la rtx 3090 qui possède également 24GO de VRAM et qui peut se trouver d'occasion pour 700euros. C'est un budget, mais un budget nettement moins élevé que les 4000 euros annoncés (la 4090 ne coute d'ailleurs pas 4000 euros, mais plutôt 1800).
Effectivement! J'avais en tete la RTX 5000 ADA 32GB, laquelle j'avais compare a la RTX 4090 24GB pour le choix de ma station de travail. :-)
La barre à l'entrée va augmenter mais ça c'était le cas avant les IA. Tant que quelqu'un (ou quelque chose) fait mieux avec autant voire moins de moyens, les autres resteront sur la paille.
Est-ce que ça sera tenable sur la durée ? Car même pour ceux qui passeront la barre d'entrée, si tous les postes deviennent exclusivement et tout le temps consacrés à des problèmes ardus, ça peut finir par causer pas mal de burnout. Il n'est probablement pas possible d'être toujours à fond.
Dans tous les métiers, il y a des tâches de difficulté et d'intensité variables. Si aux humains ne restent plus que les tâches difficiles, il va falloir doper les survivants 😄💉
Très intéressant, proche de ce que je pense.
Notamment sur le fait que les IA se chargent de gérer les taches simples et nous laissent les taches plus "complexes"...
Par contre, sur le fait que les LLM régresseraient et que tout le monde l’a constaté.
Je n’ai vraiment pas ce sentiment...
@radioduthe Pas tout le monde en fait, mais j'ai vu quelques commentaires sur la chaîne de devs qui avaient pourtant des versions payantes de ChatGPT ou Copilot. Suite à ça, j'ai cherché sur internet pour voir si c'était le cas pour d'autres utilisateurs de longues date et malheureusement, c'était le cas. Affaire à suivre 😀
J'utilise ChatGPT Plus massivement depuis novembre 2022, et je confirme que les performances de GPT 4 ont drastiquement diminué durant 2023. Par contre depuis la dernière maj de mi avril, les performances ont augmenté a nouveau. Difficile de dire si elles sont au meme niveau qu'auparavant
Llama 3 est incroyablement performant malgré ses 7 milliards de paramètres, surpassant GPT-3.5 dans certains domaines. Vers la fin de la vidéo, vous évoquez la possibilité d'avoir des modèles en local. Je me demande si cela serait réalisable avec un Raspberry Pi 5 et le Coral de Google pour gérer de petits LLM localement ?
En tout cas je trouve très positif et prometteur que certaines entreprises commencent à proposer des modèles plus compacts, typiquement de 1B, 3.5B, etc. C'est très encourageant pour le futur de l'ia !
Via Ollama un model 7B (Mistral, llama2, Straling) tourne correctement (me semble t'il) avec un i7 32GB RTX 3070.
Ca tourne aussi sur un i5 16GB GTX 1060, mais c'est moins fluide.
J'ai pu tester sur un Xeon 12 core 256 GB sans GPU c'est plus long mais ça passe aussi
@@PS3EXTRA Donc sur un rasberry Pi 5 + Coral c'est pas envisageable ?
Ce que j'entends par petits modeles ce sont surtout des modeles specialises pour des taches particulieres (e.g. Gemma pour de la generation de code). Evidemment, ils vont avoir assez peu de parametres - mais un modele avec peu de parametres n'est pas forcement un petit modeles (e.g. Llama 3 en versions 7B).
Ensuite, il faut regarder ce que l'on veut faire avec le modele:
- de l'inference? quelle latence est acceptable? combien de tokens par minutes en inference? combien de pipeline d'inferrence en paralelle.
- de l'entrainement? du fine tuning? du continuous learning? etc.
En fonction de tous les besoins, il va falloir une infrastructure differente avec des contraintes de VRAM differente.
Pour un usage personnel (e.g. assistant domotique), il est certain qu'un LLama 3 7B-it quantise en 4bits pourra probablement tenir sur 8G de VRAM et avoir une latence et throughput acceptable.
Pour prototyper des choses qui sortent un peu de cela, ou meme s'entrainer sur des use-cases un peu plus complexes, ca va commencer a devenir complique. J'ai essaye de faire tourner Gemma 7B-it ce week-end sur un GPU a 8GB de VRAM et meme avec un bon CPU offloading, j'ai pas reussi a obtenir des reponses avec des prompts courts sous les 20 secondes. En milieu pro, il me fait des reponses // sous la seconde avec des contextes > 1000 tokens. On en est encore loin localement avec du materiel grand public malheureusement.
Mais effectivement, des modeles 1B ou meme des modeles 1 bits avec plus de parameters, specialises dans des taches particulieres et que l'on agence via un framework multi-agent - je pense que c'est non seulement le future en ce qui concerne la mise en production de IA pour des cas concrets, mais aussi une porte d'entree a moindre cout pour le grand public.
@@Pubelle A ma grande surprise ça semble possible d'après des vidéos sur CZcams
De ma petite expérience j'ai développé grâce des llm locaux un portail frontend perso fullstack hébergé dans mon salon , là ça va encore je comprends à peu prêt ce que j'ai fait grâce à l'IA, donc j'arrive à faire évoluer au fil de mes besoin mon portail codé en HTML CSS JS et je pense en maitriser les bases.
Par contre bien que j’ai réussi à faire une application en python qui me rend bien service, aujourd'hui je voudrais la faire évoluer mais j'en suis incapable car dans les faits, je ne sais pas coder en python et il semble que la base de cette application ne le permette pas, ou du moins les llm n'y arrive plus. Tout ça pour dire que l’IA c’est fabuleux mais ça ne fait pas tout et sans quelques bases, ça devient très vite limitant.
Arriver à faire quelque chose qui m’était jusque-là impossible, c’est génial au premier abord, mais se retrouver otage de l’IA pour avancer c’est super frustrant. Mais quand on ne part de rien, c’est déjà bien.
Merci pour toutes ces explications, la vidéo est très intéressante et accessible
Oui et ça fait des codes pas sécurisés/opti, faut avoir un certain recul pour juger si un code généré par une IA est bon
Oui mais les LLM peuvent expliquer le code.
Je me dit même que ça peut être une bonne façon d'apprendre.
On lui demande de nous expliquer les concepts utilisés, de nous les expliquer et de nous donner des exercices pour qu'on puisse s'exercer à les mettre en œuvre.
@@Venden_IX Niveau (absence d') optimisation, c'est typiquement ce qui est arrivé à un pote récemment : en regardant du code généré par Copilot par un de ses collègues , il a constaté que le code généré lisait d'énormes fichiers au lieu de les streamer. Donc relire attentivement le code généré reste important. Comme c'est le cas pour du code récupéré depuis StackOverflow en fait : on ne peut pas faire l'économie de comprendre ce qu'on copie, peu importe d'où vient le code récupéré 😀
@@TheRemiRODRIGUES Ca fait partie du morceau d'interview que j'avais hélas coupé, pour ne pas avoir avec une vidéo trop longue. Dans un framework Multi-Agent, un agent peut critiquer le code généré par un autre agent et donc probablement l'expliquer.
Ca pourrait même devenir un jeu de boisson : chaque fois que le terme Multi-Agent apparait en 2024 dans une vidéo d'IA, il faut boire un coup. Il y a un risque certain à ne plus finir une vidéo en marchant droit 🥃😄
@PS3EXTRA Tu es en train d'expérimenter le fait que maintenir une application prend plus de temps et d'effort (et coûte même plus cher) que de la créer. Je te rassure, c'est le cas pour tout le monde, avec ou sans recours à l'IA 😀
C'est pour ça que c'est important de créer des fonctions avec des noms clairs, faire en sorte que chaque fonction fasse idéalement une seule chose, réussir à combiner facilement des fonctions. Sans oublier, ne pas over-ingénieurer (plus facile à dire qu'à faire).
En tous cas, rien de tel que d'apprendre à créant des projets concrets 👍 Après, il faut alterner les phases théoriques (lecture de doc officielle, tuto) et mis en pratique.
Attention on entend un peu echo ton interlocuteur, je pense que tu l'enregistre a la fois directement et indirectement via ton micro
@battlefield5 Ca n'est que ma deuxième interview, donc j'ai encore des bonnes pratiques à découvrir 😉
@@codeconcept c'est pas un reproche, juste une remarque :)
@battlefield5 Pas de problème, je ne l'avais pas mal pris😀 Heureusement que ça n'est pas pas parti en larsen. Même si je suis un fan d'Hendrix, je préfère éviter le phénomène dans le cadre d'une interview.
essayez de supprimer l'écho, et reposter la vidéo, elle très intéressante
Merci !
Sur la prochaine, j'enregistrerai localement chaque source sonore que je réunirai en post prod. Là, c'est trop tard. Ceci dit, l'écho donne un effet "vaste" qui ne nuit pas à la compréhension.
dans 3 ans il y aura des AGI, la concurrence risque d'être rude , très rude
C'est toujours délicat de donner une date (ne serait-ce qu'une année) précise, car entre le marketing qui exagère les possibilités de certaines IA et les limitations physiques (nombre de GPU disponibles, data center à construire etc), les investisseurs - par nature impatients- vont peut-être retirer une partie de leurs billes pour sauter sur une nouvelle hype en 2025 ou 2026, si bien que les progrès ne seront pas continu.
Ensuite, même si l'AGI est effective dans deux cinq ou dix ans, la destruction de millions d'emplois dans chaque pays rendra nécessaire une réorganisation : soit revenu universel, soit économie alternative des gens éjectés qui ne se résigneront pas à être catalogués "inutiles" par les RH accro aux IA, soit un mélange des deux.
C'est une période d'incertitude, voire d'angoisse, mais peut-être aussi de changement de perspective imprévisibles pas nécessairement négatifs.
Pour moi l'IA désigne les personnes qui croient que des programmes sont ou peuvent être intelligents. Ces gens ont une intelligence artificielle