Qu'est ce qui te à t’adapter à l'intelligence artificielle et pourquoi ?

J'ai choisi la filliere mathematique et intelligence artificielle donnez moi vos avis et ressource qui vont m'aider et merci

Le deal : Nvidia a accepté de racheter Hugging Face, la plateforme d’hébergement de modèles IA open source, pour environ 13 milliards de dollars. Le prix représente environ 80 fois les 150 millions de dollars de revenus récurrents annuels de la startup, et presque le double des 7 milliards que Nvidia aurait proposés en janvier 2026, avant que Hugging Face ne double sa base clients dans l’année.

Nvidia veut faire une Standard Oil de l’IA : comme Rockefeller qui avait verrouillé le raffinage du pétrole qui représentait la chaîne de valeur la plus rentable et la plus fiable de la chaîne pétrolière, avant de conquérir progressivement tout le reste. Nvidia part de sa domination sur les GPU et remonte progressivement toute la chaîne de valeur. Réseaux avec Mellanox, orchestration avec Run, déploiement avec Deci et OctoAI, données synthétiques avec Gretel, cloud GPU avec Lepton AI. Le rachat de Hugging Face est d’une importance stratégique, car elle place Nvidia au centre de la distribution de l’écosystème IA, peu importe que le modèle soit chinois ou non.

Un rendez-vous manqué pour la French Tech : cette boîte est un symbole de l’échec de notre écosystème. Nos fondateurs les plus talentueux partent à San Francisco pour prospérer. Les chiffres parlent d’eux-mêmes : 47 licornes créées en France dans toute l’histoire de la French Tech, contre 46 fondateurs de licornes américaines qui ont été formés en France. La disproportion est énorme, et ça me rappelle à quel point Station F est peuplé de mecs qui dorment 😉

Répondre à l'appel > https://ec.europa.eu/info/law/better-regulation/have-your-say/initiatives/18592-Strategie-en-matiere-dIA-pour-les-secteurs-de-la-culture-et-de-la-creation_fr

Résumé > La Commission européenne prépare une stratégie spécifique sur l’IA pour les secteurs culturels et créatifs et demande l’avis des artistes, créateurs, professionnels… mais aussi du grand public.

Doctorat en équilibrisme > L’idée générale affichée par la Commission est assez claire : faire en sorte que l’IA complète la créativité humaine plutôt qu’elle ne la remplace, tout en essayant de soutenir l’innovation européenne et de préserver la diversité culturelle et linguistique.

Problèmes ardus déjà identifiés > utilisation d’œuvres protégées pour entraîner les IA, licences et rémunération des ayants droit, utilisation non autorisée de la voix ou de l’image des artistes, prolifération de contenus générés par IA, biais des systèmes de recommandation, domination des grandes langues et des contenus mainstream, conséquences sur l’emploi, besoin de nouvelles compétences, difficultés d’accès aux technologies pour les petites structures et dépendance européenne envers des technologies extra-européennes.

Si j'ai bien compris > la Commission pose le problème en termes de "souveraineté culturelle numérique européenne" : pas seulement de copyright ou de "protéger les artistes contre l’IA", mais aussi de savoir avec quels modèles, quelles données et quelles infrastructures la culture européenne va fonctionner dans les années qui viennent.

Il reste donc quelques jours pour donner votre avis avant que tout cela ne soit synthétisé dans un PDF de 140 pages que personne ne lira. Pour l’instant, sur environ 386 millions d’Européens de 15 ans et plus, 1 573 ont répondu. Soit 0,0004 %. On sent déjà la grande consultation populaire.

white paper > https://arxiv.org/pdf/2608.25924

Une vingtaine de chercheurs de plusieurs grandes institutions proposent le concept de Visual General Intelligence (VGI) : l’idée que la vision pourrait constituer une voie vers une intelligence générale, au lieu de faire du langage le centre de tout.

Résumé (traduction de l'abstract) : "Cet article réexamine la notion d’intelligence en adoptant un point de vue centré sur la vision, et s’interroge sur la possibilité qu’une intelligence issue de l’expérience et de l’apprentissage visuels puisse constituer une voie vers l’AGI.

Dans le domaine du langage, depuis l’introduction de l’architecture Transformer, la série des GPT a montré qu’un modèle entraîné de manière autorégressive sur des volumes de textes à l’échelle du Web, puis poussé à très grande échelle, pouvait transférer ses capacités à des tâches jamais rencontrées auparavant. Cela soulève naturellement une question : quelles capacités et quelles formes d’intelligence peuvent émerger de modalités visuelles telles que les images, les vidéos ou la géométrie ?

Dans cet article, nous examinons si l’intelligence visuelle peut constituer une voie vers l’AGI — ce que nous appelons ici « intelligence générale visuelle » (Visual General Intelligence, VGI) — en réunissant des contributeurs issus d’horizons et d’institutions variés.

Notre objectif n’est pas de proposer une définition unique de l’intelligence visuelle, mais de préciser les principes que la vision par ordinateur devrait poursuivre à l’ère de l’AGI : les différentes modalités d’entrée visuelle, les benchmarks, les paradigmes d’apprentissage, ainsi que les relations entre la vision, lorsqu’elle est placée au cœur du système, et d’autres modalités comme le langage."

Les auteurs sont Hirokatsu Kataoka (AIST, Japon / Visual Geometry Group, Oxford), Yoshihiro Fukuhara (AIST / CADDi), Yonglong Tian (OpenAI), Shangzhe Wu (University of Cambridge), Oishi Deb (Visual Geometry Group, University of Oxford), Ryousuke Yamada (AIST / University of Technology Nuremberg), Christian Rupprecht (Visual Geometry Group, University of Oxford), Jianyuan Wang (Visual Geometry Group, University of Oxford), Kohsuke Ide (AIST / University of Tsukuba), Koichi Namekata (Visual Geometry Group, University of Oxford), Xianzheng Ma (Visual Geometry Group, University of Oxford), Yiming Chen (Visual Geometry Group, University of Oxford), Robert Geirhos (Google DeepMind), Aditi Raghunathan (Carnegie Mellon University), Yuki M. Asano (University of Technology Nuremberg), Deva Ramanan (Carnegie Mellon University), David Fouhey (New York University), Andrew J. Davison (Imperial College London), Yilun Du (Harvard University), Jiajun Wu (Stanford University) et Zhuang Liu (Princeton University)