Par Frederic Alexandre , Inria Un des problèmes que l’IA n’a toujours pas résolu aujourd’hui est d’associer des symboles – des mots par exemple – à leur signification, ancrée dans le monde réel – un problème appelé l’ « ancrage du symbole » . Par exemple, si je dis : « le chat dort sur son coussin car il est fatigué », la plupart des êtres humains comprendra sans effort que « il » renvoie à « chat » et pas à « coussin ». C’est ce qu’on appelle un raisonnement de bon sens. En revanche, comment faire faire cette analyse à une IA ? La technique dite de « plongement lexical » , si elle ne résout pas tout le problème, propose cependant une solution d’une redoutable efficacité. Il est important de connaître les principes de cette technique, car c’est celle qui est utilisée dans la plupart des modèles d’IA récents, dont ChatGPT… et elle est similaire aux techniques utilisées par Cambridge Analytica par exemple. Le plongement lexical, ou comment les systèmes d’intelligence artificielle
C 'est « le » lancement produit de l'année qui se déroule ce jeudi en France : celui du très attendu iPhone d'Apple. En effet, depuis l'annonce, en janvier 2007 par Steve Jobs - l'emblématique PDG de la firme américaine - de ce téléphone révolutionnaire, rarement produit n'aura suscité autant de commentaires, qu'ils soient laudateurs ou critiques. Apporter une réelle innovation, créer une mode, jouer sur des codes sociaux d'appartenance et bousculer le landerneau : tel est le credo de Steve jobs dont le talent marketing n'est plus à démontrer. Appliquée à l'iMac ou à l'iPod, la recette a porté ses fruits pour Apple, donnée pour morte il y a quelques années et aujourd'hui en excellente santé boursière. Le coup d'essai de l'iPhone sera-t-il alors un nouveau coup de maître ? Rien n'est moins sûr. Forte concurrence Si l'appareil s'est vendu à 1,4 million d'exemplaires en trois mois aux États-Unis - Apple vise les 10 m