L'IA aujourd'hui !

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'impact des grands modèles de langage sur le traitement du langage naturel, les défis des contrôles à l'exportation des semi-conducteurs, et l'importance des compétences en science des données pour l'IA. Commençons par l'impact des grands modèles de langage sur le traitement du langage naturel. Depuis l'introduction du transformateur par Google en 2017, le domaine a été bouleversé. Ce modèle, initialement perçu comme une série de "hacks", a prouvé son efficacité en traitant de grandes quantités de données. BERT, un modèle open-source de Google, a battu des records de performance, déclenchant une vague de recherches. En 2020, OpenAI a lancé GPT-3, un modèle encore plus performant, provoquant une crise existentielle pour les chercheurs en NLP. L'arrivée de ChatGPT en 2022 a rendu obsolètes de nombreux projets, poussant les chercheurs à se concentrer sur l'amélioration des modèles de langage de base. En 2024, Ai2 a lancé OLMo, une alternative open-source, soulignant l'importance de l'accès ouvert dans la recherche. Le débat sur l'impact des LLM continue, certains voyant ces modèles comme une avancée majeure, tandis que d'autres soulignent les défis éthiques et techniques qu'ils posent. Passons maintenant aux contrôles à l'exportation des semi-conducteurs. Le Département du Commerce des États-Unis a publié en janvier 2025 une règle établissant des contrôles sur les puces d'IA avancées. Ce cadre crée un système à trois niveaux basé sur le risque pour la sécurité nationale. Les États-Unis cherchent à maintenir leur avantage informatique face à la Chine, qui a fait des progrès significatifs grâce à des puces obtenues avant l'entrée en vigueur des contrôles. Anthropic recommande de renforcer la règle en ajustant le système de classification et en augmentant le financement pour l'application des exportations. La contrebande de puces reste une menace majeure, avec des méthodes créatives pour contourner les contrôles. Les recommandations visent à garantir que le développement de l'infrastructure d'IA se fasse en Amérique, préservant ainsi l'avantage stratégique des États-Unis. Enfin, abordons l'importance des compétences en science des données pour l'IA. Hamel Husain, fondateur de Parlance Labs, souligne que pour réussir l'implémentation de l'IA, il est crucial de posséder des compétences fondamentales en science des données. Il met en avant l'importance d'analyser systématiquement les données et d'impliquer des experts du domaine. Husain prône l'établissement de processus robustes plutôt que de se fier uniquement aux outils. Il identifie un écart significatif dans les ressources éducatives existantes, qui se concentrent souvent sur les outils mais omettent les compétences essentielles. Un changement de mentalité crucial est de "regarder vos données". Les équipes devraient examiner les journaux des interactions des utilisateurs et effectuer une analyse de données de base pour comprendre les problèmes. Une technique efficace est de générer des données synthétiques réalistes pour observer le comportement du système sur une large gamme d'entrées. Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'impact des modèles de langage sur le traitement du langage naturel, les défis des biais de genre dans le recrutement, et les enjeux des contrôles à l'exportation des semi-conducteurs. Commençons par le traitement automatique du langage naturel, ou NLP, qui a connu une transformation radicale ces dernières années. Depuis l'introduction du modèle transformateur en 2017, les modèles de langage de grande taille, comme BERT et GPT-3, ont bouleversé le domaine. Ces modèles, bien qu'efficaces pour reproduire des motifs linguistiques, suscitent des débats sur leur compréhension réelle du langage. L'émergence de ChatGPT en 2022 a intensifié ces discussions, redéfinissant les priorités de recherche et provoquant une attention médiatique accrue. Passons maintenant à l'étude "Who Gets the Callback? Generative AI and Gender Bias", qui explore comment l'IA générative peut influencer les biais de genre dans le recrutement. Les algorithmes d'IA, utilisés pour trier les candidatures, peuvent reproduire ou amplifier des préjugés existants. Par exemple, un algorithme formé sur des données où un genre est sous-représenté peut inconsciemment privilégier l'autre. Les chercheurs soulignent l'importance de concevoir des systèmes d'IA capables de reconnaître et d'atténuer ces biais pour promouvoir la diversité et l'inclusion. En parallèle, Anthropic a soumis des recommandations pour renforcer les contrôles à l'exportation sur les semi-conducteurs avancés. Ces contrôles visent à maintenir l'avantage informatique des États-Unis face à la concurrence internationale, notamment de la Chine. La "Règle de diffusion", publiée en janvier 2025, établit un système à trois niveaux basé sur le risque pour la sécurité nationale. Les recommandations d'Anthropic incluent l'ajustement du système de classification et l'augmentation du financement pour l'application des exportations, soulignant l'importance de ces mesures pour la sécurité nationale et la prospérité économique. Enfin, Hamel Husain, fondateur de Parlance Labs, met en avant l'importance des compétences fondamentales en science des données pour réussir l'implémentation de l'IA. Il critique les ressources éducatives actuelles qui se concentrent trop sur les outils et les frameworks, négligeant l'analyse systématique des données et l'implication des experts du domaine. Husain prône une approche centrée sur les données pour évaluer les systèmes d'IA, en utilisant des données synthétiques pour renforcer la confiance avant le déploiement. Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : avancées en robotique, IA et santé, et innovations dans le secteur automobile. Commençons par une avancée notable dans le domaine de la robotique. Des chercheurs ont récemment développé un robot capable de naviguer de manière autonome dans des environnements complexes grâce à une combinaison de capteurs avancés et d'algorithmes d'apprentissage profond. Ce robot, conçu pour des applications industrielles, peut détecter et éviter les obstacles en temps réel, ce qui améliore considérablement son efficacité et sa sécurité. Les implications de cette technologie sont vastes, notamment pour les entrepôts automatisés où la rapidité et la précision sont essentielles. Avec une capacité de traitement de données en temps réel, ce robot pourrait réduire les coûts opérationnels et augmenter la productivité. Passons maintenant à l'impact de l'IA dans le domaine de la santé. Une nouvelle étude a révélé que l'utilisation de l'intelligence artificielle pour analyser les images médicales pourrait réduire le temps de diagnostic de certaines maladies de 30 %. En intégrant des algorithmes d'apprentissage automatique, les systèmes peuvent identifier des anomalies avec une précision accrue, ce qui permet aux médecins de se concentrer sur les cas les plus complexes. Cette technologie est déjà en phase de test dans plusieurs hôpitaux, et les premiers résultats montrent une amélioration significative de la détection précoce de maladies telles que le cancer du poumon. Les experts estiment que cette approche pourrait sauver des milliers de vies chaque année en permettant un traitement plus rapide et plus ciblé. Enfin, tournons-nous vers le secteur automobile où l'IA continue de transformer l'industrie. Un constructeur automobile majeur a récemment annoncé le développement d'un système de conduite autonome de niveau 4, capable de gérer la plupart des situations de conduite sans intervention humaine. Ce système utilise une combinaison de caméras, de radars et de lidars pour créer une vue à 360 degrés de l'environnement du véhicule. Les tests préliminaires ont montré que ce système peut naviguer en toute sécurité dans des environnements urbains denses, ce qui représente une avancée significative vers la commercialisation de véhicules entièrement autonomes. Les implications pour la sécurité routière et la réduction des embouteillages sont prometteuses, bien que des défis réglementaires et éthiques subsistent. Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'impact de l'IA sur notre cerveau, les nouveautés de Google et Bing, le lancement de Qwen 3 par Alibaba, et les avancées de ChatGPT dans le commerce en ligne. Commençons par une réflexion sur l'interaction entre le cerveau humain et l'intelligence artificielle. Grégoire Hinzelin, neurologue et chercheur, souligne que l'IA, bien qu'elle transforme nos vies, pourrait influencer notre créativité et notre capacité à penser de manière critique. Le cerveau humain, décrit comme une "machine à oublier", se distingue par sa capacité à ressentir des émotions, une dimension que l'IA ne peut reproduire. L'essor de l'IA pose la question de l'hyperconformisme, où la dépendance à la technologie pourrait nous faire perdre notre expertise unique. Maintenir une "hygiène cognitive" devient crucial pour préserver notre indépendance intellectuelle. Passons maintenant à Google et Bing. Google a récemment connu une volatilité importante dans ses classements de recherche, atteignant un pic le 25 avril. Cette fluctuation affecte la visibilité des sites web, compliquée par un blocage de l'API de Google Search Console. Google utilise des signaux de recherche pour entraîner ses modèles d'IA, comme le modèle Gemini, améliorant ainsi la pertinence des résultats. De son côté, Bing teste l'intégration de vidéos dans ses réponses Copilot, enrichissant les résultats de recherche avec des contenus multimédias. En parlant de modèles d'IA, Alibaba a lancé la famille de modèles Qwen 3. Ces modèles, sous licence Apache 2.0, offrent des capacités d'entrée/sortie textuelle et sont disponibles en plusieurs tailles, de 0.6B à 32B. Les modèles Mixture of Experts, comme le Qwen3-30B-A3B, optimisent l'inférence en activant seulement une partie des paramètres. Qwen 3 se distingue par ses "Modes de Pensée Hybride", permettant un raisonnement étape par étape. Ces modèles multilingues, formés sur 36 trillions de tokens, sont adaptés à des applications globales et sont disponibles sur des plateformes comme Hugging Face. Enfin, OpenAI révolutionne le commerce en ligne avec ChatGPT. Dès le 28 avril 2025, ChatGPT propose une expérience d'achat en ligne, permettant de rechercher des produits, comparer les prix et accéder directement aux sites d'achat. Cette fonctionnalité, sans articles sponsorisés, se concentre sur la mode, la beauté, la maison et l'électronique, avec des plans d'expansion vers d'autres secteurs. En parallèle, OpenAI améliore l'intégration de ChatGPT avec WhatsApp, offrant des suggestions de réponses pour enrichir les conversations. Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'impact de l'IA sur le développement logiciel, la diversité culturelle, la médecine, l'éducation, et les innovations d'Adobe et OpenAI. Commençons par le développement logiciel. L'intelligence artificielle transforme ce domaine en déplaçant les programmeurs de l'écriture de code vers une collaboration avec l'IA, un concept appelé "vibe coding". Des outils comme GitHub Copilot et OpenAI Codex automatisent les tâches routinières et influencent les décisions d'architecture. Le livre "Vibe Coding: The Future of Programming" d'Addy Osmani propose des stratégies pour intégrer l'IA dans les flux de travail, en affinant le code généré par l'IA et en explorant des techniques avancées comme le réglage fin des modèles. Passons maintenant à la diversité culturelle. L'IA, notamment les grands modèles de langage, pourrait uniformiser la culture mondiale en négligeant les éléments culturels rares. Hubert Guillaud et Henry Farrell soulignent que ces modèles se concentrent sur les aspects centraux de la culture, risquant d'effacer les particularités. Alison Gopnick ajoute que ces modèles reproduisent la culture existante sans introduire de variations, ce qui pourrait affecter la créativité et l'innovation. En médecine, la recherche "Lab-AI" explore l'augmentation par récupération pour améliorer l'interprétation des tests de laboratoire. Cette méthode enrichit les modèles de langage avec des informations supplémentaires, permettant des interprétations plus précises et personnalisées des résultats médicaux. Cela pourrait améliorer les diagnostics et les traitements en tenant compte de l'historique médical du patient et d'autres facteurs pertinents. Dans le domaine de l'éducation, l'arrivée de ChatGPT et des IA génératives bouleverse les méthodes d'enseignement. Ces outils fournissent des réponses à de nombreuses questions, remettant en question le rôle traditionnel de l'enseignant. Bien que ces technologies offrent des opportunités pour personnaliser l'apprentissage, elles posent aussi des défis, notamment en termes de fiabilité et d'impact sur la cognition des étudiants. Une expérience à l'Université de Lille montre que l'interaction entre étudiants et ChatGPT peut développer des compétences en "prompting", renforçant les compétences sociales et cognitives. Adobe a récemment mis à jour sa plateforme Firefly, passant d'un générateur d'images à un système complet pour la création de contenu numérique. Firefly prend désormais en charge la génération d'images, de vidéos, d'audio et de graphiques vectoriels. Le modèle vidéo Firefly peut générer des clips de cinq secondes, et Adobe prévoit d'intégrer des modèles d'IA de fournisseurs tiers pour enrichir son écosystème. Enfin, OpenAI a lancé gpt-image-1, un modèle multimodal capable de générer des images de haute qualité. Ce modèle se distingue par sa performance robuste et offre des options d'édition d'images. Les applications de gpt-image-1 sont vastes, allant de la conception créative au commerce électronique, bien que certaines limitations persistent. Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'impact de l'IA sur le développement logiciel, la diversité culturelle, l'éducation, les innovations d'Adobe Firefly, et les avancées des modèles multimodaux. Commençons par le développement logiciel. L'intelligence artificielle redéfinit la manière dont les logiciels sont créés. Des outils comme GitHub Copilot et OpenAI Codex automatisent les tâches routinières et influencent les décisions d'architecture. Ce phénomène, appelé "vibe coding", déplace les programmeurs vers une collaboration avec l'IA, orientée par l'intention. Le livre "Vibe Coding: The Future of Programming" d'Addy Osmani propose des stratégies pour intégrer efficacement l'IA dans les flux de travail, en affinant le code généré et en explorant des techniques avancées. Passons maintenant à la diversité culturelle. L'IA, notamment les grands modèles de langage, pourrait uniformiser la culture en lissant les différences. Hubert Guillaud et Henry Farrell soulignent que les caractéristiques culturelles inhabituelles sont sous-représentées, menant à une culture homogène. Les modèles de langage, décrits comme "centripètes", reproduisent la culture existante sans introduire de variations. Cela pourrait affecter les rituels sociaux et l'évaluation de la recherche, favorisant la conformité. Dans le domaine de l'éducation, l'arrivée de ChatGPT transforme l'enseignement. Les étudiants peuvent vérifier et compléter les informations fournies par leurs enseignants, modifiant la dynamique de confiance. Cependant, cela pose des défis pour distinguer les étudiants qui maîtrisent réellement un sujet. Les IA offrent des opportunités pour personnaliser l'enseignement, mais nécessitent une formation adéquate des enseignants. L'Unesco insiste sur l'importance de développer les capacités cognitives et sociales des étudiants à travers des interactions humaines. Adobe Firefly a récemment évolué pour devenir un système complet de création de contenus numériques. Depuis son lancement, Firefly a généré plus de 22 milliards d'éléments. La nouvelle version prend en charge la génération d'images, de vidéos, d'audio et de graphiques vectoriels. Le modèle vidéo Firefly peut générer des clips de cinq secondes, avec des améliorations en photoréalisme et en détail. Adobe prévoit d'intégrer des modèles d'IA de fournisseurs tiers, tout en garantissant que ses modèles propriétaires sont sûrs pour un usage commercial. Enfin, parlons des modèles multimodaux. Le modèle gpt-image-1 d'OpenAI se distingue par sa capacité à générer des images de haute qualité intégrant des connaissances du monde réel. L'API d'image propose des points d'accès pour générer et éditer des images à partir de textes. Les applications de gpt-image-1 sont vastes, allant de la conception créative au commerce électronique. Cependant, le modèle présente certaines limitations à garder à l'esprit. Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'impact des entreprises d'IA sur la collecte de données, les outils de codage agentique, la personnalisation des modèles de langage, la sécurité open source, les vulnérabilités du protocole MCP, et l'intégration de l'IA dans le développement logiciel. Commençons par l'actualité des entreprises d'intelligence artificielle qui collectent agressivement des données pour entraîner leurs modèles. Cette pratique a conduit à une prolifération de robots d'exploration web, souvent gérés par des applications qui vendent la bande passante des utilisateurs à des entreprises comme Infatica. Ces entreprises permettent à leurs clients de passer par des millions d'adresses IP résidentielles et mobiles, transformant les utilisateurs en membres involontaires de botnets. Les développeurs qui incluent ces SDK dans leurs applications sont complices de cette situation, rendant difficile pour les utilisateurs et les administrateurs de détecter et de bloquer ces activités. Passons maintenant à Claude Code, un outil de codage agentique développé par Anthropic. Cet outil offre une intégration flexible dans les flux de travail de codage, permettant aux ingénieurs de personnaliser leur configuration pour optimiser l'utilisation de Claude. Claude Code s'intègre avec divers outils et environnements, facilitant l'automatisation des tâches répétitives et l'amélioration continue grâce au développement piloté par les tests. Cette flexibilité est particulièrement utile pour les ingénieurs cherchant à maximiser l'efficacité de leurs projets. En parlant de personnalisation, les entreprises peuvent adapter les modèles de langage à leurs besoins spécifiques grâce au fine-tuning et à la génération augmentée par récupération (RAG). Le fine-tuning permet d'entraîner le modèle avec des données spécifiques à l'entreprise, tandis que la RAG combine les modèles de langage avec des bases de données externes pour des réponses plus précises. Ces techniques transforment les modèles génériques en outils intelligents et adaptés aux besoins uniques de chaque entreprise. Dans le domaine de la sécurité open source, les outils Syft, Grype et Grant jouent un rôle clé. Syft génère des Software Bill of Materials (SBOM), Grype scanne les vulnérabilités, et Grant identifie les licences des packages. Ces outils permettent une analyse rétrospective rapide et une surveillance continue, essentiels pour sécuriser la chaîne d'approvisionnement logicielle. La transparence et la contribution communautaire renforcent la robustesse de ces outils. Abordons maintenant une vulnérabilité critique du protocole Model Context Protocol (MCP), connue sous le nom de "line jumping". Cette faille permet à des serveurs MCP malveillants d'exécuter des attaques avant l'invocation des outils, compromettant la sécurité. Les serveurs peuvent injecter des commandes malveillantes, exploitant l'hypothèse erronée que les utilisateurs constituent une défense fiable. La prudence reste la meilleure défense en attendant des solutions robustes. Enfin, l'OpenAI Codex CLI intègre les modèles de raisonnement d'OpenAI dans votre terminal, offrant un assistant de codage léger qui fonctionne localement. Codex CLI propose plusieurs modes d'approbation, permettant aux utilisateurs de choisir le niveau d'autonomie de l'IA. Cette intégration locale garantit la confidentialité et le contrôle, transformant les instructions en langage naturel en code fonctionnel. Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : OpenAI et son projet de réseau social, les nouveaux modèles d'IA, et l'utilisation de l'IA par Google pour lutter contre la fraude publicitaire. Commençons par OpenAI, qui explore de nouvelles frontières avec un projet de réseau social basé sur sa technologie de génération d'images. Actuellement en phase de test interne, ce projet vise à créer un espace social centré sur les créations visuelles générées par l'intelligence artificielle. L'objectif est de favoriser les interactions autour de ces contenus, tout en permettant à OpenAI de collecter des données en temps réel pour améliorer ses modèles. Ce développement pourrait intensifier la concurrence avec des géants comme Meta et X, anciennement Twitter, qui s'appuient déjà sur leurs plateformes pour entraîner leurs IA. Avec plus de 400 millions d'utilisateurs hebdomadaires, ChatGPT pourrait bien devenir un acteur majeur dans ce domaine. Passons maintenant aux nouveaux modèles d'intelligence artificielle d'OpenAI, nommés o3 et o4-mini. Ces modèles, décrits comme les plus intelligents et performants à ce jour, ont suscité des critiques en raison de leur schéma de dénomination. Le modèle o3 remplace l'ancien o1, tandis que le o4-mini, bien que plus petit, est considéré comme une génération au-delà du o3. Un autre modèle, le 04-mini-high, a été introduit sans explication détaillée, ajoutant à la confusion. OpenAI prévoit de simplifier cette nomenclature avec l'arrivée du GPT-5. En parallèle, le GPT-4.1, plus performant et moins coûteux, remplace le GPT-4.5 Preview dans l'API, bien que ce dernier reste disponible dans ChatGPT jusqu'à l'arrivée du GPT-5. Enfin, Google a récemment utilisé l'intelligence artificielle pour suspendre plus de 39 millions de comptes publicitaires soupçonnés de fraude. Cette action repose sur des modèles de langage de grande taille, capables de détecter des motifs ou des anomalies dans les comportements des comptes. L'usurpation d'identité d'une entreprise est l'un des signaux utilisés pour identifier les comptes frauduleux. Malgré ces efforts, Google et d'autres géants de la technologie continuent de faire face à des critiques concernant leur efficacité à protéger les utilisateurs contre les publicités frauduleuses. Les arnaques en ligne, notamment celles liées à l'assistance technique, restent un défi majeur. Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !

Bonjour et bienvenue dans le podcast de l'IA par l’IA qui vous permet de rester à la page ! Aujourd’hui : l'évolution des modèles de langage, l'impact de l'IA sur le développement logiciel, et les innovations dans la création visuelle. Commençons par les modèles de langage de grande taille, ou LLMs. Ces modèles, entraînés sur des ensembles de données vastes, sont conçus pour comprendre et générer du texte de manière similaire à un humain. Une méthode innovante, le Retrieval-Augmented Generation (RAG), permet aux chatbots d'accéder à des informations récentes et spécifiques, combinant ainsi les capacités linguistiques des modèles génératifs avec des données à jour. Cela est particulièrement utile pour les applications nécessitant des connaissances factuelles en temps réel. Pour ceux qui souhaitent déployer un assistant conversationnel localement, des outils comme Ollama permettent d'exécuter des LLMs directement sur votre ordinateur, éliminant le besoin de ressources cloud. Passons maintenant à l'impact de l'IA sur le développement logiciel. Depuis l'introduction de GPT-4 par OpenAI, l'idée que les développeurs pourraient être remplacés par des machines a gagné du terrain. Cependant, l'expérience montre que l'IA agit plutôt comme un amplificateur pour les développeurs humains. Par exemple, chez Google, l'IA génère 25 % du code validé, mais toujours sous la supervision de développeurs qualifiés. Des outils comme Junie et l'AI Assistant de JetBrains illustrent cette tendance, en aidant les développeurs à coder plus efficacement sans les remplacer. Ces outils sont intégrés dans les environnements de développement, offrant un soutien contextuel et des suggestions de code adaptées. En parallèle, Alphonse AI révolutionne la création visuelle numérique. En intégrant la technologie de Midjourney, cet outil permet de générer des images uniques et personnalisées grâce à l'IA. Contrairement aux bibliothèques d'images traditionnelles, Alphonse AI offre une personnalisation poussée, répondant précisément aux besoins des créateurs de contenu. Cette synergie entre Alphonse AI et Midjourney simplifie la création visuelle, rendant cette technologie accessible même à ceux sans compétences techniques approfondies. Enfin, OpenAI a introduit une nouvelle fonctionnalité dans ChatGPT appelée "Bibliothèque", permettant aux utilisateurs de retrouver facilement toutes les images générées avec le modèle 4o Image Generation. Cette galerie d'images est accessible à tous les utilisateurs, facilitant la gestion et la création de nouvelles images. Voilà qui conclut notre épisode d’aujourd’hui. Merci de nous avoir rejoints, et n’oubliez pas de vous abonner pour ne manquer aucune de nos discussions passionnantes. À très bientôt dans L'IA Aujourd’hui !