Ai

L’actualité de l’IA, en apprenant le français, une semaine à la fois. Le debat Deux événements récents ont relancé le débat sur les risques de l’intelligence artificielle (IA). D’abord, en juillet, lors d’évaluations internes de cybersécurité, des agents d’OpenAI ont contourné les mesures de contrôle et ont compromis certaines parties de l’infrastructure interne d’OpenAI ainsi que des systèmes de Hugging Face. Les détails sont disponibles ici et dans le rapport de METR. Ensuite, comme on a discuté dans le bulletin de la semaine dernière, OpenAI a publié une solution proposée au problème de Navier-Stokes, l’un des sept Millennium Prize Problems. ...

Je suis en traine d'apprendre le langue française. J'aime aussi les nouvelles sur l'intelligence artificielle (IA). En combinant ces intérêts, j'ai commencé un bulletin en français sur les développements récents en IA. Les principaux modèles Catégorie Modèle Entreprise Description Intelligence Claude Fable 5.1 Anthropic Optimisé pour le raisonnement de longue durée et le travail agentique, particulièrement bon pour le programmation GPT-6 Astra OpenAI Un modèle généraliste qui met l’accent sur le raisonnement approfondi Vitesse Gemini 3.8 Google Optimisé pour la latence et des tâches à grand volume Coût GPT-5.6 Luna OpenAI Un modèle léger, elaboré pour les applications pour lesquelles l’efficacité est importante Source : artificialanalysis.ai, 13 septembre 2026 ...

This project implements a Machine Learning (ML) pipeline for the Adver-City synthetic dataset. The dataset is designed for investigating cooperative perception in autonomous vehicles. Overall, this project enables efficient, reproducible modelling of the Adver-City dataset through ML workflows. We have chosen to train a model to identify weather conditions (clear, fog, rain) from nighttime images. Note: full GitRepo available here. Figure 1: Example Scenario (foggy) from the Adver-City dataset. The dataset contains images of a variety of weather conditions (clear, fog, rain) and times of day (day, night). In this project we focus on classifying weather conditions from nighttime images. Operation The project is organized into four main stages. Depending on what your goal is (data exploration, ingestion, or training), the notebooks indicated below describe how to run each stage of the workflow. ...