Observatoire du Numérique

MachineLearning

Le Machine Learning permet à un système d'identifier des relations dans des données sans définir manuellement toutes les règles. Les contenus associés présentent les principales méthodes de classification, de régression, de recommandation, de détection et d'évaluation des modèles.

Oeil de l'IA
UID#y26w03 13 Jan. 2026

Quand l’IA décroche l’or en mathématiques: un tournant pour le raisonnement automatisé

  1. DeepMind (35/42) et OpenAI (34/42) au niveau médaille d’or à l’IMO 2025
  2. Deux approches : hybride symbolique vs LLM guidé
  3. Vers des IA capables d’assister la recherche scientifique avancée
UID#y26w13 24 Mar. 2026

Une nouvelle IA européenne pourrait bientôt concerner l’industrie et la santé suisses

  1. AMI Labs, cofondée à Paris par le prix Turing Yann LeCun, a levé 1,03 milliard de dollars pour développer des «world models», une approche de l’IA conçue pour comprendre le monde physique plutôt que pour générer du texte.
  2. Contrairement aux grands modèles de langage, les world models visent à modéliser la réalité et anticiper les conséquences d’une action, avec des applications dans l’industrie, la santé et la robotique.
  3. Pour les PME suisses, l’impact n’est pas immédiat, mais le signal stratégique est fort : l’Europe se dote d’un laboratoire IA de premier plan, ouvert et tourné vers des secteurs où la fiabilité est critique.
UID#y26w19 05 May. 2026

DeepSeek V4 fait s'effondrer le prix de l'IA: ce que cela change pour les PME

  1. Le 24 avril, DeepSeek a publié V4, à un prix d'API trente à cent fois inférieur à celui des modèles propriétaires les plus utilisés (Claude, GPT).
  2. L'enjeu n'est pas seulement l'économie sur l'existant: à ces tarifs, des chantiers d'automatisation jusqu'ici théoriques pour une PME — tri des courriels, résumé
  3. V4 tient la comparaison avec les meilleurs modèles américains sur les usages courants; il reste un peu en retrait sur les tâches les plus exigeantes et ne traite pour l'instant que du texte.
UID#y26w23 02 Jun. 2026

Recrutement par IA: le risque de finir avec les mêmes profils que vos concurrents

  1. Étude Stanford du 26 mai 2026: 4 millions de candidatures filtrées par un seul algorithme chez 156 employeurs.
  2. Un candidat écarté l'est chez tous les employeurs qui utilisent cet algorithme: 4 % de ceux qui postulent à dix postes sont rejetés partout.
  3. Le risque se joue par accumulation: à l'interne, des équipes qui s'uniformisent; à l'externe, une différenciation qui s'efface. L'AI Act classera ces outils à haut risque dès le 2 août 2026.
Insight
L'IA & l'Open Source : une nouvelle ère d'innovation et de collaboration

L'IA & l'Open Source : une nouvelle ère d'innovation et de collaboration

Dans le paysage en constante évolution de l'intelligence artificielle, l'open source émerge comme un catalyseur majeur d'innovation et de …

Insight 22 Nov. 2024
Modèles d'IA open source face aux modèles propriétaires: État des lieux, opportunités et défis

Modèles d'IA open source face aux modèles propriétaires: État des lieux, opportunités et défis

L'intelligence artificielle connaît une évolution rapide, marquée par une compétition croissante entre les modèles open source et propriétaires. …

Insight 22 Nov. 2024