Comment ces IA inventent-elles des images ?
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- čas přidán 2. 06. 2024
- Stable Diffusion, Midjourney ou DALL·E 2 : je vous explique le principe de ces algorithmes d'intelligence artificielle qui savent générer des images à partir d'un texte.
Détails et compléments dans le billet de blog qui accompagne la vidéo : scienceetonnante.com/2023/01/...
Écrit et réalisé par David Louapre © Science étonnante
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Détails et précisions dans le billet de blog qui accompagne la vidéo : scienceetonnante.com/2023/01/13/stable-diffusion/ On y parle d'espace latent, d'auto-encodeurs variationnels, de U-Net, des différents samplers, et de l'utilisation pour faire de l'inpainting.
Ces "progrès" extraordinaires me font penser que nous en sommes encore à débattre de façon identique à la "querelle des universaux" du temps de la philosophie médiévale !!
En tout cas un grand merci !!!
bonsoir David!si possible pourrais-tu expliquer le prix Nobel 2022 de physique,je pense que ça serais très intéressant et un bon defi a simplifier!...haa et évidemment ton travail est tjrs aussi bien expliquer et tres intéressant,continu ton merveilleux travail!
Bonjour pourriez-vous faire une vidéo sur cette étude scientifique ci dessous ?
Titre :
Étude de la distribution de la matière noire et des anomalies observées dans notre univers.
Résumé:
Cette étude a pour but d'examiner la distribution de la matière noire dans notre univers en utilisant des techniques de mesure avancées de la gravité. Les anomalies observées dans la distribution de la matière noire ont été analysées en utilisant des simulations informatiques basées sur les théories de la relativité générale. Les résultats ont montré des corrélations avec l'hypothèse d'univers supplémentaires reliés au nôtre par un pont de Kaluza-Klein. Les implications pour la compréhension de l'univers dans son ensemble sont discutées.
Introduction:
La matière noire est un composant important de notre univers qui n'a pas encore été directement observé. Cependant, sa présence peut être déduite à partir de ses effets gravitationnels sur les objets célestes observables. Les techniques de mesure de la gravité, telles que la détection de rayons gamma et les observations de la lumière gravitationnelle, peuvent être utilisées pour étudier la distribution de la matière noire dans l'univers.
Méthodologie:
Nous avons utilisé des techniques de mesure avancées de la gravité pour étudier la distribution de la matière noire dans notre univers. Les anomalies observées dans la distribution de la matière noire ont été analysées en utilisant des simulations informatiques basées sur les théories de la relativité générale.
Résultats:
Les résultats de cette étude montrent des corrélations avec l'hypothèse d'univers supplémentaires reliés au nôtre par un pont de Kaluza-Klein. Les univers supplémentaires ont une densité de matière et d'énergie différente de celle de notre univers. Cette densité de matière et d'énergie affecte les propriétés de l'espace-temps, ce qui entraîne des différences de vitesse de la lumière entre les deux univers.
Discussion:
Les implications de ces résultats pour la compréhension de l'univers dans son ensemble sont vastes. Les univers supplémentaires pourraient avoir un impact significatif sur les phénomènes tels que la production de particules subatomiques et la désintégration radioactive. Il pourrait également expliquer certaines observations sur l'expansion de l'univers et la formation des structures cosmiques. Cependant, il est important de noter que ces résultats nécessitent des confirmations supplémentaires et des recherches futures sont nécessaires pour explorer ces idées plus en profondeur.
Conclusion:
Cette étude a utilisé des techniques de mesure avancées de la gravité pour étudier la distribution de la matière noire dans notre univers. Les anomalies observées dans la distribution de la matière noire ont été analysées en utilisant des simulations informatiques basées sur les théories de la relativité générale. Les résultats ont montré des corrélations avec l'hypothèse d'univers supplémentaires reliés au nôtre par un pont de Kaluza-Klein. Les implications pour la compréhension de l'univers dans son ensemble sont discutées. Il est important de souligner qu'il est nécessaire de poursuivre ces recherches pour confimer ces idées et pour approfondir les implications de ces découvertes.
Comme a dis un homme sage : "Attention is all you need"
Je reste persuadé que David est une IA qui cherche à faire de nous des sujets de learning pour que nous apprenions. Et ça fonctionne très bien.
> oui, un Individu Admirable !
...ou une Illustre Âme, pour rester au féminin.
exe \disk\preuves\disparition_des_preuves
C'est de la diffusion aussi :)
L'humain est un mammifère, les mammifères sont des animaux, Descartes prenait les animaux pour des machines. Donc nous sommes des machines.
Depuis 1870 nous apprenons dès le plus jeune âge, en collectivité. Comment était notre processus d'apprentissage auparavant ?
@@oliviermarron idem, dès le plus jeune âge. Langage, musique, apprentissage oral, pareil. Seules les sciences et la lecture/écriture étaient réservées à quelques uns...
C'est du délire, ces IA sont basé sur pleins de concepts mathématiques compliqués et tu réussis à expliquer tout ça de manière limpide.
Toujours un travail excellent!👍
Non non, les concepts mathématiques associés ne sont pas si compliqués que ça. Un réseau de neurones ça demandes des maths très simple, c'est juste le nombre d'opérations à effectuer qui est énorme.
La raison pour laquelle ça paraît compliqué c'est que les médias ignorants en maths et en science qualifient tout ce qui vient de ces domaines comme étant incompréhensible au commun des mortels, ce qui est évidemment faux, sinon la vulgarisation serait impossible.
David ne fait "que" prendre le temps de poser les choses sur la table en ordre clair et compréhensible, ce que les médias traditionnels n'ont ni le temps ni l'envie de faire.
Je confirme ce que dis Laurent. D'un point de vue mathématique, les réseaux de neurones sont assez élémentaires et font appels à des concepts d'analyse et d'algèbre linéaire vus en licence de maths.
On est encore aux balbutiements aujourd'hui mais ça risque d'évoluer assez vite, notamment avec des outils mathématiques plus avancés comme par exemple l'optimisation non convexe et à ce moment là même chatgpt passera pour un joujou.
@@sergemasson7150 Ooooh mais c'est quoi l'optimisation non convexe ?
@@fatalviw40 *_"Dans mon domaine de recherche, de simple modèles linéaire mixtes prédisent souvent aussi bien que des approches de deep learning."_*
Peut-être, mais dans des domaines autrement plus complexes il est clair que le "deep learning" surpasse de façon inespérée ce qu'on était capable de modéliser jusque là.
L'exemple d'AlphaFold est particulièrement édifiant (et prometteur !).
Quand on réalise qu'on n'est qu'aux balbutiement de ces techniques ... c'est enthousiasmant, autant que qq peu terrifiant :P.
@@Nival39 Pas tellement plus qu'apprendre à un bébé qu'un chat, même s'il lui manque une patte ou une oreille c'est toujours un chat. Et pas un scooter. Mais oui, en soi si on arrive vraiment à faire en sorte que des machines apprennent "par elles-même" (même si rien n'apprend "par soi même", des bactéries aux êtres humains c'est soit des millions d'années d'apprentissage "non-supervisé" (= supervisé par l'évolution) , soit de l'apprentissage supervisé par les pairs. Et la capacité à se reproduire sans intervention extérieure) on aura un peu créé une nouvelle forme de vie. Qui nous survivra peut-être (si c'est ce qui est censé faire peur) ! ^^'
Encore une fois tu t'illustres comme le maître dans l'art de la vulgarisation 😀 !
De toutes les chaines de vulgarisation que je regarde, francophones et anglophones confondues, tu détiens la seule qui me fait arrêter tout ce que je fais quand une nouvelle vidéo sort !
Je prends un plaisir fou à regarder (plusieurs fois) chacune de tes vidéos 😀
Merci pour ton travail, j'espère que tu continueras longtemps ainsi !
+1
si vous aimez la vulgarisation pédagogique vous devriez aller voir la chaine de Enissay
Je suis bluffé. C'est la meilleure vidéo de vulgarisation que j'ai pu voir sur le sujet. J'utilise stable diffusion et je n'ai jamais poussé ma curiosité sur sa mécanique. Je connaissais l'apprentissage supervisé, mais pas la méthode de diffusion. C'est passionnant. Mais ça explique aussi les limites en termes de possibilités créatives. Les contextes d'image étant infinis, cette technique va demander des années et des années pour tendre vers de la génération universelle
Et surtout faire arrêter nos semblables de mettre notre face ou celle de leurs proches partout sur le net
Sur le sujet connexe des ia textuelles, en particulier chat gpt aussi à la mode en ce moment, monsieur Phi a fait récemment une très bonne vidéo (spoiler: ça dit n’importe quoi avec éloquence)
Auto-commentaire en me relisant. La dernière phrase concerne l’IA, pas M Phi.
@@franck3279 Oui j'ai eu un doute un instant haha, mais puisque tu disais que c'est une "très bonne vidéo", on finit par comprendre
@Josias Lourenço Pauvre fou. Quand je vois ce genre de commentaires, je me dis que ce ne serait pas plus mal de se faire remplacer par des IA tout compte fait.
L'art et la manière de rendre accessible et intéressant un sujet complexe
Quel talent !
Encore une fois, le choix du sujet est très pertinent au vu de l’actualité, merci pour cette mise au clair !
Encore une fois, David a tué le game avec la meilleure vidéo de vulgarisation sur ce sujet, avec le bon équilibre technique/compréhension (et pourtant, j'en ai regardé un sacré paquet 😅). Un grand respect pour ce talent !
4:34
"205 -> Voiture
666 -> chat"
j'adore x'DDDD
La prochaine vidéo sur ChatGPT ?
je me demande si la question que l'on peut ce poser, car pour le moment "j'aipété" a une base de données qui limité, car cela n'est pas directement alimenté par l'internet, il est limité au connaissance internet de 2021, il ne connais rien de ce qui existe depuis, il ne sait pas qu'il y a une nouvelle guerre en Ukraine pour consolider leur acquit de deux mille quatorze..
donc es qu'il faut lui donner accès librement vu qu'il est tout à fait capable de ce faire passer pour un humain pour n'importe quel machine
@@AsAuvAge openai, a sûrement pas envie qu'il tourne nazi comme celle de Microsoft
@ un poil trop humain le truc
En attendant, celle de Mr Phi et Science4all est super pour expliquer l'algo et ses conséquences
C’est le même principe
J'allais dire "un exemple de vulgarisation", mais c'est toute la chaîne qui est brillante
J'avais suivi un cours d'IA d'Andrew Ng sur Coursera il y a 4 ans (CNN, GAN, RNN, etc. incluant de longues heures à les coder moi-même en Python), du coup jusqu'à il y a un an quand je voyais de nouvelles IA sortir je me disais "ah ouai c'est juste telle méthode, un peu modifiée et entraînée sur plus de données". Mais depuis un an les nouvelles IA me bluffaient complètement. En fait, le principe reste "simple", dans le sens où ce sont toujours des compositions de méthodes déjà connues (plongement, débruitage, etc. il fallait juste "avoir l'idée", en quelques sortes) . Excellente vidéo pour montrer ça !
Tu es un des rares vidéastes que je commente régulièrement et pour cause : tu fait partie des plus talentueux et des plus qualitatifs !
Merci !
🤯J'apprends le français avec ces vidéos, ce sont les meilleures, merci de les avoir faites ! Il est plus intéressant d'apprendre une nouvelle langue en parlant de choses intéressantes. Je t'embrasse de la Colombie !🇨🇴
super intéressant je recommande à tout le monde d'aller voir la vidéo d'Enissay sur l'intelligence artificielle pour ceux qui ont du mal à comprendre le concept d'IA, en tout cas c genial d'avoir des youtubers comme vous
Terriblement bien vulgarisé, bravo et merci !
😀👍
Super vidéo ! J'avais commencé à entendre parler de ces IA et à m'y intéresser depuis la semaine dernière. Alors lorsque j'ai reçu la notification, j'ai sauté sur ta vidéo et je ne suis pas déçu du contenu ! C'est toujours passionnant est très bien expliqué ! Bravo, continue !
Exceptionnelle pédagogie, manière d’amener Tout doucement l’auditeur à comprendre des choses extraordinairement complexe. Merci beaucoup pour ce travail de présentation très intelligent
Excellent encore une fois
Dans la vidéo on est guidé pas à pas vers la compréhension du sujet final, c'est vraiment très agréable et édifiant
Merci beaucoup
Hyper intéressant. Je connaissais les GAN mais pas les IA derrière la.generation d'image par diffusion. C'est extrêmement bien expliqué, merci a toi!
Excellent vulgarisation du sujet ! Enfin comme d'habitude sur cette chaîne... Bravo encore !
C'était super intéressant, j'ai été bluffer sur la partie du débruittage d'image qui permet avec du bruit pur d'obtenir une image inventé, ça semble impossible et pourtant l'idée derrière est intuitive.
Encore une super vidéo ! L'équilibre entre vulgarisation et explication en détails est nickel. Après un visionnage, j'ai toujours envie de me ruer sur un éditeur et programmer moi-même tout ça.
Merci. Remarquablement bien expliqué (j'en avais bien besoin) ! Et ce qui est mind-blowing c'est la quantité d'images qu'il a fallu absorber pour l'entraînement. J'ai également beaucoup apprécié la parenthèse finale sur les aspects juridiques et le droit à l'image.
205 - Voiture
666 - Chat
😂
4:48 chat associé au numéro 666 🤔
Traumatisé par les chats ? 🐱
Salut David, merci beaucoup pour tes contenus à la fois avancés et bien expliqués. J'ai découvert ta chaîne il y a peu et je suis devenu tout de suite adicte ! Pour réagir sur ta vidéo, je suis d'accord qu'en effet on va devoir s'armer face à la puissance grandissante des IA et des applications malheureusement peu recommandables pour lesquelles elles sont utilisées. À bientôt !
Fascinant...
Pour la partie juridique/légale effectivement c'est intéressant de suivre l'évolution des législations, peut-être que Sébastien de la chaine Vous avez le droit aurait des pistes ^^
Merci pour ce super travail! Il y a aussi une question sociale dont on entend peu parler concernant la classification des catégories d'images pour l'entrainement des algorithmes : c'est une tache réalisée par des "data worker", tache essentielle et colossale, sous traitée à des entreprises qui paient quelques centimes de dollar ces travailleurs. Une étude sociologique par Antonio Casilli a été menée sur le sujet, l'article "La délicate question du sous-traitement des données d'entraînement de l'IA" résume bien ce sujet.
Ou alors autre solution moins cher et avec BEAUCOUP plus d'employés : reCapcha
Avec ça on se retrouve avec des millions de personnes qui chaque jour classifie des images
Remarque très intéressante.
Vos explications et votre pédagogie sont juste sublimes, ça faisait quelques mois que j'essayais de pénétrer le sujet sans succès. Merci encore !!
16:54 La vache, quel orgasme intellectuel ! Quand j'ai entendu "imaginez que je lui donne une image qui soit 100% de bruit", j'ai deviné la suite et j'ai failli tomber de ma chaise ! C'est vraiment une idée de génie, ce truc !
Et à part ça, encore une vidéo passionnante de bout en bout avec vos qualités didactiques proverbiales, merci.
Incroyable vidéo ! Bravo David pour ce travail de vulgarisation très clair
J'adore vos vidéos, là vous traitez d'un sujet que je connais bien en tant qu'ingénieur dans le numérique, et cela ne fait que confirmer tout le bien que je pense de la chaîne. C'est excellent.
Magnifique vidéo... Que du plaisir le la regarder. Merci pour ce moment !
Oh magnifique. J'en suis à 17:34, et je viens de voir que le truc est de faire de la pareidolie à l'algo de génération avec une image bruitée. Excellent.
Oui c'est exactement ça ! J'aurai du penser à le dire comme ça :-)
Réviser mon ds de physique ou regarder science étonnante, telle est la question...
J'ai le même problème très régulièrement...
Un café, et faire les deux.
La question est vite répondu
Regarder les vidéos de Science Étonnante POUR réviser ton ds de Physique sinon ? 😃
@@-lazarus- hélas, les sujets sont soit bien différents de ce qu'on fait en cours soit un peu trop avancés
A quand une vidéo pour nous expliquer le fonctionnement de l'AI ChatGPT ? 🙏
Merci pour votre travail et vulgarisation exceptionnelle !
Du super boulot comme toujours ! Encore merci de la qualité de chacune de tes vidéos !
Merci pour le mot à la fin sur les problèmes de propriété intélectuelle! 😍 Je suis artiste et 20 ans de mon boulot en ligne est dans la base de donnée LAION5B (5 Milliard d'images, celle la plus répandue) sans mon consentement. C'est tellement dommage éthiquement ...
ça fait 10 ans que je te considère comme une tête brulée parce que j'ai choisi la voie inverse qui est de ne jamais mettre en ligne mes travaux originaux. Mon constat de départ il y a 15 ans étant qu'en dehors des cercles libristes, les créateurs sur internet sont rarement capables d'attribuer la paternité d'une source alors que c'est le strict minimum requis par les licences les plus permissives.
@@PainterVierax Je vais accèpter cette médaille de tête brulée. ☺
Oui, c'est vrai pour les attributions. J'ai connu un paquet de déboire. Merci pour ton retour.
Ton travail est toujours agréable à regarder et instructif ! Merci pour la partie concernant l'éthique et les droits d'auteurs, parce que c'est essentiel pour protéger les artistes. La technologie est bluffante mais la manière de l'implémenter doit respecter aussi les artistes qui vivent de leur passion.
L'explication la plus clair que j'ai vu sur le sujet.
Ça faisait un moment que je ne m'étais pas offert une vidéo de ScienceEtonnante. Comme d'habitude, elle est fantastique, incroyablement pédagogique et passionnante. Bravo David, le roi de la vulgarisation ! 👏
Bonjour, de la part d'un illustrateur, déjà super vidéo, et un grand merci d'avoir prit le temps a la fin d'évoquer les soucis éthiques et juridiques soulevés par ces nouveaux outils, qui sont malheureusement souvent mis de coté dans les videos explicatives. On espère en effet qu'une legislation appropriée sera développée, particulièrement au niveau de la collecte des données, qui permettra d'éviter les nombreux débordements auxquels nous sommes déjà sujets afin que chacun puisse s'en emparer sereinement 😬
Oui, j'ai attendu jusqu'à la fin pour entendre une note à propos de toutes ces merveilles "inventées de toutes pièces", travaillant sur des "textes libres" ou des bases de données dont on se demande bien d'où elles viennent (Laion ?)... Je crois que Getty a interdit d'utiliser sa base, et les grosses boîtes et les artistes très connus pourront sans doute se protéger, mais la plupart des illustrateurs pro se font déjà piller allègrement. Je suis une petite artiste amateure, personne ne viendra utiliser mes travaux, mais j'ai déjà vu des images qui sont de véritables plagiats d'auteur·es que j'admire. Pour le moment les portraits ont des mains bizarres, et le regard vide (littéralement sans âme, on se demande pourquoi), mais pour combien de temps ?
@@claudemarillier6258 Selon la plate-forme où tu postes tes créations, il faut faire attention d'avoir bien indiqué être contre leur utilisation pour l'entraînement d'une IA. Je sais que c'était le cas pour Deviant Art il y a quelques temps par exemple. Je ne sais pas si ça a changé depuis.
@@claudemarillier6258 Oui je sais qu'a titre personnel mes images sont deja dans la base LAION, comme a peu près tout ceux qui ont posté leurs images sur internet depuis 10 ans. On peut jouer le jeu de l'évitement un temps mais in fine notre sort dépendra des régulations qui seront mises en places au niveau US et UE. En clair: Permetra-t-on aux développeurs/investisseurs de continuer a se passer de tout consentement ou compensation des gens dont ils exploitent les données, dont la qualité des algorithme dépend directement, a des fins de profits? Idéalement nous souhaiterions un système basé sur le domaine public uniquement, avec une option "opt in" pour ceux qui le souhaitent, consentie et compensée.
bien content d'avoir gardé hors-ligne mes travaux durant ces 15 dernières années.
Déjà que les créateurs du Web ont souvent bien du mal avec les quelques régles des licences libres.
@@ProsperTipaldi Je comprends les illustrateurs mais j'ai peur que vous ne vous dirigiez vers des propositions très court-termistes. Ce genre de législation créera la pire des situations amha, à savoir les géants des contenus (Disney) qui entraîneront leurs propres modèles sur les contenus et oeuvres dont ils possèdent les droits, en virant si besoin les artistes en trop. Pendant que le quidam moyen n'aura qu'une alternative obsolète (immense majorité des images ont été créées post-smartphones, bref bien trop récemment pour être dans le domaine public).
Surtout, ça ne résoudra rien à la précarité des artistes lorsqu'une IA aura su s'auto-entraîner sans dataset (et ça va finir par arriver).
Encore du haut niveau cette vidéo. Concepts pas simples qu'il sait vulgariser parfaitement : impressionnant !
Super vidéo sur ce sujet complexe, merci :)
C'est la meilleure explication/présentation que j'ai vue sur ce sujet, super boulot comme d'hab, merci :-)
Merci pour ces explications très complètes et parlantes.
Je reste tout de même ébahis de la capacité de ces algorithmes à reconnaître aussi bien un élément spécifique dans une images.
Et quand on voit le rendu réalisé par DALL.E.3, c'est juste époustouflant !
Si on m'avais dit, lors de mes études artistiques, que 30 ans après l'informatique allait être capable de telle prouesse, jamais je ne l'aurais cru.
Et j'imagine bien ne pas être le seul.
C'est fou comme la vidéo est claire, et l'idée derrière les algos de diffusion de diffusion est vraiment super intelligente
Passionnant ! Et ce niveau de vulgarisation ! Merci pour ta chaîne
Toujours au top! Merci de rendre accessible ce genre de mécanismes :)
J'admire votre façon de rendre accessible à tous des connaissances scientifiques et techniques aussi pointues... Bravo et merci !
Merci beaucoup.
J'attendais avec impatience une vulgarisation de qualité a partager a mon entourage.
C'était fou !
Cette chaîne... Je ne m'en lasse pas.
MERCIIIII et bravo pour tout ton travail !
Excellent, comme d'habitude ! Merci.
Un parallèle avec la manière dont les organismes discriminent les objets dans leur environnement pourrait être intéressant.
Salut ! Super vidéo mais j'ai une question concernant l'explication sur l'apprentissage non supervisé. Tu as expliqué qu'on cherche un coin particulier représentatif des images de chat pour peu s'en éloigner. Mais l'algorithme ne serait il pas tenté alors de prendre une image déjà existante puis modifier quelques pixels invisible à l'oeil. Ceci créerait une "fausse fausse image" qui n'est effectivement pas dans la base de donnée mais moralement c'est une image qui existe bien.
Voila si tu peux peut être m'éclaircir la dessus, sinon très bonne vidéo très bien expliquée.
Je pense qu'on ne peut pas répondre à cette question a cause de la complexité des réseaux neurones. Aujourd'hui on est pas capable d'expliquer la signification des paramètres internes du reseaux. Cela permettrait de savoir avec précision comment l'IA s'y est pris pour générer l'image mais aujourd'hui c'est une boîte noire.
Est-ce que quand je fais un dessin je peux dire à quelle point je me suis inspiré d'un autre ? Pas forcément, notre propre réseau neuronal est aussi une boîte noire 😉
J'avais vu plusieurs vidéos sur le sujet, c'est la première qui est vraiment compréhensible. C'est super bien expliqué 👌
Incroyablement bien expliqué! Merci beaucoup!
Le problème c'est que le dataset utilisé pour entrainer Stable Diffusion étaient sensés viser la recherche. Or on voit aujourd'hui des applications lucratives qui utilisent les models entrainés sur ces datas.
Merci pour cette vulgarisation.
StabilityAI (les dévelopeurs de Stable Diffusion) ont financé LAION pour créer leur base LAION-5B. C'était malhonnête depuis le départ.
Un autre problème des méthodes de deep learning dont je n’avais pas pris conscience jusqu’à il y a peu est leur coût énergétique. Il y a une course à la puissance de calcul en recherche sur le sujet (voir le gros développement du calcul sous gpu, chez google sous tpu) pour compenser une vision encore très floue de la façon dont marchent ces algorithmes, et l’entrainement d’un algorithme de deep-learning pour une seule publication scientifique peut vite dépasser les 500 aller-retours Paris New-York. Dans le même genre il serait intéressant de savoir le coût d’exploitation mensuelle d’une plateforme comme chatgpt. Quand on voit certaines applications du deep learning, employé presque systématiquement plutôt que d’autres méthodes d’apprentissages plus fine, on peut questionner une telle démarche…
Encore et toujours abordable et intéressant.
Merci et bravo David
Excellent ! Je suis dans le secteur de la 3d et du graphisme et donc connaître ses nouveaux collègues/adversaires m'est utile à apprendre.
Content d'avoir l'intuition de ces mécanismes fantastiques !
Incroyable vulgarisation! Une des meilleure synthèse sur sujet aussi technique. 👏 Prochaine étape, travaillé sur la qualité des illustrations/animations et plus besoin d'école. 🔥
Excellente vidéo ! Il aurait été pertinent de parler des considérations énergétiques de l'entraînement de ce genre d'algorithmes... une énergie énorme est utilisée par les processeurs pour entraîner l'algo avec des bases de données gigantesques. Pour chatGPT l'ensemble de wikipedia représente vers 10% du volume total de données
Après une autre personne mentionnant les "datas workers" sous-payés pour classifier les images, voici une autre remarque très intéressante.
Excellente pédagogie, une constante fondamentale de la chaîne.
Encore une super vidéo !
Merci de partager ton savoir avec nous, c'est éducatif et interessant
Merci d'éclairer aussi bien ces sujets.
Toujours au top! Meilleur video de vulgarisation sur le sujet et de loin!
Excellente vidéo de vulgarisation de ces concepts 👍
Merci pour cette super vidéo ! Encore une fois beaucoup de pédagogie dans l'explication du fonctionnement des algorithmes. Bravo et merci !
Super Vidéo ! Pour les questions de la fin, une vidéo de @Vousavezledroit serait vraiment cool pour en savoir plus sur c'est problème juridique.
Super bien expliqué, excellent, et merci de parler des problèmes éthiques, l'enthousiasme portée par les utilisateurs a malheureusement survolé ces considérations super importantes pour les, heu, vrais artistes.
Magnifique explication ! Vraiment du joli boulot !!
Toujours au top de la vulgarisation, merci.
Bonjour et merci
Vous avez un don pour rendre clair des sujets qui peuvent nous paraître abstrait 👍
Ça fait longtemps que j'attends une explication claire sur ces sujets. Merci beaucoup.
Absolument génial ! C’est tellement bien expliqué ! Chapeau bas
La meilleure chaîne de vulgarisation scientifique et de très loin d'ailleurs, vous méritez des dizaines de millions d'abonnés. Un régal absolu en tant que passionné du domaine, votre contenu est toujours à la hauteur de mes attentes, il est toujours d'une clarté inouïe. Je vous remercie pour l'excellent travail que vous faites. à la prochaine 🙂
Merci pour ces excellentes explications ! Bonne année à vous...
Franchement… Bravo pour réussir à rendre ces techniques à la portée de tous… 👏 👏 👏 👏 Hâte de revoir d’autres vidéos… Merci…
Bravo pour tes talents de vulgarisation et de pédagogie. C'était passionnant !
Incroyable vulgarisation, comme d’habitude!
Je suis admiratif de cette capacité à rendre limpide des choses compliquées. Bravo et merci
Très intéressant, et très bien synthétisé
Extraordinaire David comme toujours !
Pertinent comme d'habitude 👌🏽👌🏽👌🏽
Merci
Merci pour votre travail de vulgarisation. C'est extrêmement intéressant et nous permet d'effleurer le fonctionnement sous-jacent des IA.
Bonne simplification! Excellentes vidéos comme d'habitude.
Toujours aussi instructives vos vidéos ^^
Quel survol magistral de la discipline! Merci :)
Génial ! Vraiment tes vidéos sont des chefs d'oeuvres. Merci beaucoup
Encore et toujours une excellente vidéo sur un concept o combien compliqué mais que tu expliques avec beaucoup de simplicité. Merci ! Sur le juridique, voici un bon sujet @Vousavezledroit ^_^
Vidéo incroyablement claire et extrêmement intéressante ! Mille mercis !
Bravo et merci de rendre ce genre de choses accessibles !
D'abord, super vidéo ! J'aime beaucoup le sujet et je n'avais jamais autant compris cette méthode.
Je serais hyper intéressé d'avoir une vidéo sur l'explication de la méthode de ChatGTP !
Merci pour la vidéo, super boulot comme d’habitude !
Mention spéciale pour la lumière cette fois je trouve que ca rend tres bien !
Super vidéo, particulièrement bien vulgarisée ici, bravo !
Merci pour les explications ; c’est bluffant 💪
Hyper intéressant. Et très bonne ouverture sur l'aspect légal sur la fin. Merci 🙏💙
Aussi je ne sais pas si tu as vu mais Tiffany Souterre (que tu as rencontré sur Underscore) a donné un talk très intéressant appelé "There is no spoon" sur le hacking de réseau de neurones
Tout simplement excellent ! Très clair et pédagogique. Merci 🙂