Par Julien Mozziconacci , Muséum national d’histoire naturelle (MNHN) et Élodie Laine , Sorbonne Université Plutôt que de produire des mots, le modèle d’intelligence artificielle Evo 2 est capable de prédire une base d’ADN en se fondant sur une séquence donnée. Lancé, il y a un peu plus d’un an, le modèle s’affine et permet aux scientifiques de mieux comprendre le langage de l’ADN. Sa puissance de calcul pose néanmoins des questions de ressources énergétiques. Si vous avez déjà utilisé un modèle de langage comme ChatGPT ou Mistral, vous vous souvenez sans doute de la première impression : orthographe impeccable, grammaire fluide, phrases qui ont du sens. Pourtant, sous le capot, ces systèmes ne font qu’une chose très simple : prévoir dans une phrase le mot qui va suivre. Ils utilisent des statistiques apprises sur un immense corpus de textes, et c’est ainsi qu’ils « parlent » français, anglais et bien d’autres langues. Une idée féco...
Par William Simonin, CEO de Vivoka La reconnaissance de la parole et ses enjeux La reconnaissance vocale est une technologie qui permet aux machines de comprendre et d'interpréter la parole humaine (des mots ou des phrases). L’ASR (Automatic Speech Recognition) ou encore STT (Speech-to-text) sont les deux méthodes de reconnaissance vocales les plus communément utilisées. Ces techniques permettent les interactions homme-machine. La reconnaissance vocale est utilisée dans de nombreux domaines et offre une interface pratique et intelligente pour interagir directement avec les appareils électroniques uniquement grâce à la voix. Dans le monde professionnel, la reconnaissance vocale est utilisée dans différents secteurs clés tels que la défense, l’industrie, la logistique, la santé, la robotique... Atout important voire essentiel pour les entreprises, son utilisation rationalise les flux de travail, améliore l'efficacité opérationnelle des employés et fait gagner du temps dans l’exéc...