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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.
2025-10-18·10 min de lecture
À quel point les emplois britanniques sont-ils exposés à l’IA générative ? Plongée pédagogique (et un peu taquine) dans l’indice GAISI
Mesure concrète de l’exposition des emplois au Royaume-Uni à l’IA générative avec l’indice GAISI : méthodes, résultats et conseils pratiques pour dev et data.
2025-10-15·7 min de lecture
Quand Zipf rencontre les tokenizers : et soudain les modèles pré‑entraînés chantent juste
Quand Zipf rencontre les tokenizers : et soudain les modèles pré‑entraînés chantent juste Ou comment une vieille loi statistique vient régler une querelle moderne sur la taille du vocabulaire.…
2025-10-14·7 min de lecture
OmniAcc : quand l’IA se met vraiment au service de l’accessibilité
OmniAcc, assistant d’accessibilité IA : OSM, imagerie satellite et GPT-4 pour des itinéraires personnalisés, réponses instantanées et navigation mains libres.
2025-10-11·8 min de lecture
MoGU V2 : pousser (enfin) la frontière de Pareto entre sécurité et utilité des LLMs
MoGU V2 montre comment rapprocher sécurité et utilité des LLM grâce à un routage intra-couche ciblé. Explications claires, résultats et pistes concrètes.
2025-10-11·10 min de lecture
SRWToolkit : fabriquer des avatars robotiques sociaux… en « magicien d’Oz » local
SRWToolkit : outil open-source pour prototyper des avatars robotiques sociaux en Wizard of Oz, avec LLM locaux et contrôle en direct. Étude positive (n=11).
2025-10-05·9 min de lecture
DAG : un double réseau causal pour mieux prévoir avec des variables exogènes
Découvrez DAG, un double réseau causal qui booste la prévision de séries temporelles avec variables exogènes connues à l’avance. Clair, concret et actionnable.
2025-10-04·9 min de lecture
Apertus : démocratiser des LLM ouverts et conformes pour (vraiment) toutes les langues
Découvrez Apertus, un LLM ouvert et conforme, multilingue (1 800+ langues). Transparence, sécurité et usages concrets pour l’IA, la data et le jeu vidéo.
