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
Le télétravail, qui peine à décoller en France, est en tout cas au coeur du débat du fonctionnement des entreprises. 17% des actifs français sont des télétravailleurs, contre 50% en Suède par exemple. Et les Français restent partagés sur la possibilité de pouvoir travailler depuis chez soi. Fin 2016, une étude de Ranstad montrait que 64% des salariés y sont favorables. Dans le détail, 17% souhaitent télétravailler un nombre de jours fixe par semaine, 35% télétravailler occasionnellement, en moyenne 2,5 jours par semaine, et 12% seulement le faire chaque jour ouvrable. L'ancien ministre de l'Economie Arnaud Montebourg, lorsqu'il était candidat de la primaire de gauche, proposait d'ailleurs d'arriver à 20% de télétravailleurs en France, notamment pour revivifier les campagnes. A contrario, selon un sondage YouGov paru en janvier. 48% des Français indiquaient ne pas être du tout intéressés à l'idée de travailler distance, 30% l'envisager à temps partiel