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2025-11-16·8 min de lecture
EmbeddingGemma : des représentations texte puissantes… et étonnamment légères
Découvrez EmbeddingGemma, un modèle d’embeddings texte léger et puissant : SOTA, MRL et quantization, avec des usages RAG, recherche sémantique et on-device.
2025-11-11·9 min de lecture
RAG Security & Privacy : formaliser la menace et cartographier la surface d’attaque
Guide clair sur la RAG security : modèle de menace, surface d’attaque, fuites et défenses pour vos systèmes IA, avec exemples concrets.
2025-11-09·9 min de lecture
Brainprint‑Modulated Target Speaker Extraction : quand votre cerveau devient le chef d’orchestre du son
EEG + brainprint personnalisée pour doper la target speaker extraction : BM-TSE isole en temps réel la voix que vous écoutez, plus précis et robuste, vraiment.
2025-11-08·8 min de lecture
Super-Linear : un cocktail de linéaires qui met la gifle aux gros modèles de séries temporelles
Super-Linear, un modèle léger de mixture d’experts linéaires, booste la prévision de séries temporelles : rapide, interprétable et prêt pour la prod, en edge.
2025-11-02·7 min de lecture
Détecter la reine… sans ouvrir la ruche : capteurs « météo » + TinyML au cœur de la colonie
Détection de reine dans les ruches avec TinyML : fusion température-humidité-pression sur microcontrôleur, >99% d'exactitude, edge computing sobre et pratique.
2025-11-01·8 min de lecture
MMORE : faire rentrer 8 000 PDF, 2 000 vidéos et 500 tableurs dans la tête d’un LLM ?
MMORE explique comment ingérer, indexer et interroger des données hétérogènes avec un RAG multimodal open source pour booster la précision des LLM fiables.
2025-10-25·9 min de lecture
UDE : un « foundation model » pour séries temporelles qui voit le temps en 2D
UDE : un « foundation model » pour séries temporelles qui voit le temps en 2D parce que parfois, pour mieux comprendre le temps… il faut le mettre à plat. Pourquoi ce papier m’a accroché Si vous avez…
2025-10-22·9 min de lecture
XplaiNLP à CheckThat! 2025 : traquer la subjectivité… en plusieurs langues et avec deux cerveaux (transformers + LLMs)
Décryptage de la détection de subjectivité multilingue : transformers finetunés + prompts LLM, résultats clés et usages concrets en IA et data science.
2025-10-19·9 min de lecture
Small Models, Big Results : et si l’extraction d’intentions gagnait à être… découpée ?
Petits modèles, grands effets : comment la décomposition booste l’extraction d’intentions et dépasse parfois les grands LLM. Démo, métriques, usages concrets.
