Agent informatisé : Interface universelle pour une interaction entre l'IA et le monde numérique. Cette technologie permet à l'IA de naviguer et d'interagir efficacement avec diverses plateformes et systèmes digitaux, similaire à un utilisateur humain.
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Databricks acquiert Quotient AI pour renforcer la fiabilité des agents d'IA dans ses solutions Genie et Agent Bricks. Quotient AI, spécialisée dans l'évaluation et l'entraînement des agents d'IA, offre des outils d'évaluation précis et des boucles d'apprentissage basées sur le renforcement, adaptés à des contextes spécifiques et aux règles internes des entreprises, réduisant ainsi les risques d'erreurs et de non-conformité.
UEDatabricks, entreprise européenne, renforce ses solutions d'IA via l'acquisition de Quotient AI, améliorant ainsi la fiabilité et la sécurité des agents d'IA pour les entreprises telles que SAP et Airbus.
Deepu Talla, vice-président de la robotique chez Nvidia, affirme que les agents IA représenteront pour la robotique ce que ChatGPT a été pour l'IA grand public. Un seul agent pourrait coordonner toute une flotte de robots, décomposant un objectif en tâches spécifiques assignées à chaque robot. Nvidia mise sur l'extension de ses systèmes d'IA agentique, d'abord conçus pour le numérique, vers des modèles physiques présentés lors de la conférence GTC à San José.
OpenEnv, un cadre de simulation, a été utilisé pour évaluer l'efficacité des agents utilisateurs d'outils dans des environnements réels. Les chercheurs ont testé diverses stratégies d'agents dans des scénarios inspirés de la vie réelle, montrant une amélioration significative des performances grâce à l'adaptation et à l'apprentissage. Des exemples concrets incluent la navigation dans des espaces complexes et la manipulation d'objets pour résoudre des tâches, avec des agents démontrant une capacité à s'adapter à des changements imprévus.
UEL'utilisation d'OpenEnv pour évaluer les agents utilisateurs d'outils renforce l'efficacité des entreprises européennes dans le développement de robots autonomes et d'IA, en améliorant les capacités d'adaptation et d'apprentissage dans des environnements réels, en conformité potentielle avec l'AI Act et le RGPD pour les applications industrielles et domestiques.
Niantic, le studio derrière Pokémon Go, a exploité les 30 milliards d'images collectées par les joueurs dans le monde réel pour entraîner un système de navigation destiné aux robots. Ce projet révèle que la chasse aux Pokémon était en réalité un vaste programme de cartographie du monde physique à l'échelle industrielle. Ces données visuelles massives permettent désormais à des robots de se repérer et de se déplacer dans des environnements réels.
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