RobotiqueHuggingFace Blog18sem· 1 min de lecture

Kernels Personnalisés pour Tous, grâce à Codex et Claude

Titre: Puces personnalisées pour tous, grâce à Codex et Claude

Résumé: Codex, issu de OpenAI, et Claude, développé par Anthropic, offrent désormais des noyaux personnalisables pour améliorer les performances des systèmes d'IA, permettant aux utilisateurs de moduler les paramètres en fonction de leurs besoins spécifiques.

Impact France/UE

Codex et Claude, deux IA avancées, facilitent l'accès aux noyaux personnalisables pour améliorer les systèmes d'IA, impactant potentiellement les entreprises françaises et européennes telles qu'OVHcloud, en les aidant à optimiser leurs services cloud, tout en respectant les réglementations strictes comme le RGPD.

Dans nos dossiers

OpenAI Anthropic Codex

Cet article vous a été utile ?

Vu une erreur factuelle dans cet article ? Signalez-la. Toutes les corrections valides sont publiées sur /corrections.

À lire aussi

1The Decoder

OpenAI commence par les robots industriels, mais vise un robot personnel pour chacun

OpenAI relance une division robotique, cinq ans après avoir fermé son équipe initiale dédiée à ce domaine. Selon les informations publiées par The Decoder, cette nouvelle équipe est directement issue du programme de recherche en simulation du monde développé en interne. Sam Altman, PDG d'OpenAI, a exprimé une ambition à long terme claire : offrir à chaque individu un robot personnel capable de répondre à n'importe quel besoin. Dans l'immédiat, les premiers déploiements cibleront la construction d'infrastructures. Ce retour dans la robotique signale une accélération majeure dans la course à l'automatisation physique. Après avoir dominé le domaine logiciel avec ChatGPT et les modèles GPT, OpenAI entend désormais ancrer ses modèles d'intelligence artificielle dans le monde réel. L'enjeu est considérable : des robots capables d'opérer dans des environnements complexes pourraient transformer des secteurs entiers comme la construction, la logistique ou les services à la personne, et redéfinir profondément le marché du travail. OpenAI avait abandonné la robotique en 2021, citant des contraintes de ressources et un recentrage sur les modèles de langage. Depuis, le paysage a radicalement changé : Figure AI, Physical Intelligence, Boston Dynamics ou encore Tesla avec Optimus ont intensément développé des robots humanoïdes, attisant l'intérêt des investisseurs. Le fait qu'OpenAI s'appuie sur ses travaux de simulation du monde suggère une approche différente, centrée sur la généralisation des comportements plutôt que sur la programmation spécialisée, une stratégie potentiellement décisive dans cette compétition naissante.

UEL'entrée d'OpenAI dans la robotique physique pourrait accélérer l'automatisation dans des secteurs clés en Europe comme la construction et la logistique, avec des répercussions potentielles sur l'emploi, mais sans impact direct immédiat sur la France ou une réglementation européenne.

RobotiqueOpinion

1 source

2MarkTechPost

Une tutorial de codage en style de production NetworKit 11.2.1 pour des analyses de graphes à grande échelle, communautés, noyaux et sparsification

Cette tutorial détaille la mise en œuvre d'un pipeline de traitement de graphes à grande échelle dans NetworKit 11.2.1, mettant l'accent sur la vitesse, l'efficacité mémoire et les API version-sûres. Il génère un grand graphe libre, extrait le composant connexe le plus grand, calcule des signaux structurels via la décomposition en noyau k et le classement de centralité, détecte des communautés avec PLM, évalue la qualité en utilisant la modularité, estime la structure de distance avec des diamètres efficaces et estimés, puis sparsifie le graphe pour réduire les coûts tout en préservant les propriétés clés. Le graphe sparsifié est exporté en tant que liste d'arêtes pour réutilisation dans des workflows downstream, benchmarking ou pré-traitement de données pour l'apprentissage automatique sur graphes.

UEAucun impact direct - L'article se concentre sur une tutorial de codage pour des analyses de graphes à grande échelle en utilisant NetworKit 11.2.1, sans lien établi avec des entreprises françaises ou européennes spécifiques, des lois (AI Act, RGPD) ou des secteurs directement.

RobotiqueTuto

1 source

3MarkTechPost

Construction d'IA Agentic de prochaine génération : Un cadre complet pour des agents de temps d'exécution dirigés par un plan cognitif, équipés d'outils de mémoire et de validation

Cet article présente un cadre complet pour créer des agents intelligents autonomes (agentic AI) de prochaine génération. Il définit des plans cognitifs structurés pour l'identité, les objectifs, la planification, la mémoire, la validation et l'accès aux outils. Ces agents peuvent non seulement répondre, mais aussi planifier, exécuter, valider et améliorer systématiquement leurs sorties. Le même moteur d'exécution peut soutenir plusieurs personnalités et comportements d'agent grâce à la portabilité des plans, rendant ainsi le design modulaire, étendu et pratique pour l'expérimentation de l'agentic AI avancée.

UECet article propose un cadre pour construire des agents d'IA autonomes, potentiellement influençant les secteurs de l'automatisation et de l'intelligence artificielle en France et dans l'UE, en améliorant l'efficacité des systèmes basés sur l'IA, tout en respectant les réglementations comme le RGPD et l'AI Act.

RobotiqueOutil

1 source

4arXiv cs.RO

KERV : décodage spéculatif à correction cinématique pour modèles VLA incarnés

Des chercheurs ont publié KERV (Kinematic-Rectified Speculative Decoding), un nouveau cadre d'optimisation destiné à accélérer les modèles Vision-Language-Action (VLA) utilisés pour le contrôle robotique. Ces modèles VLA, qui pilotent les robots en générant des séquences de tokens représentant des actions, souffrent d'une vitesse d'inférence trop faible pour de nombreuses applications en temps réel. L'approche proposée combine la technique de décodage spéculatif (Speculative Decoding, SD) avec des prédictions issues de la cinématique robotique, permettant d'atteindre une accélération de 27 à 37 % selon les tâches, sans perte mesurable du taux de succès. Le décodage spéculatif, déjà éprouvé pour les grands modèles de langage, pose deux problèmes spécifiques lorsqu'on l'applique aux VLA : d'une part, la correction des erreurs de tokens implique des re-inférences coûteuses en calcul ; d'autre part, régler le seuil d'acceptation des tokens est délicat et sensible au contexte. KERV résout ces deux obstacles en intégrant un filtre de Kalman basé sur la cinématique, qui prédit les actions futures et corrige les erreurs du décodage spéculatif sans recourir à ces re-inférences. Une stratégie d'ajustement dynamique du seuil d'acceptation, également fondée sur la cinématique, vient compléter le dispositif pour s'adapter automatiquement aux conditions d'exécution. Cette contribution s'inscrit dans une tendance de fond : la robotique incarnée (embodied intelligence) cherche à réduire l'écart entre les capacités de raisonnement des IA génératives et les contraintes du monde physique, notamment la latence. Les modèles VLA, en plein essor depuis les travaux de Google et Physical Intelligence sur des architectures comme RT-2 ou pi0, sont prometteurs mais trop lents pour des robots opérant dans des environnements dynamiques. En greffant la physique du mouvement sur l'inférence neuronale, KERV ouvre une voie pragmatique vers des robots plus réactifs, sans nécessiter de refonte architecturale majeure, un atout décisif pour le déploiement industriel à court terme.

RobotiqueOpinion

1 source

Recevez l'essentiel de l'IA chaque jour

Une sélection éditoriale quotidienne, sans bruit. Directement dans votre boîte mail.

Recevez l'essentiel de l'IA chaque jour

Gratuit · 1 email le matin, rédigé par un humain · désinscription en un clic