Observatoire du Numérique

TrainingData

Les données d'entraînement déterminent en grande partie les capacités et les limites d'un modèle. Cette page couvre leur collecte, leur sélection, leur préparation et leur documentation, ainsi que les questions de qualité, de représentativité, de propriété intellectuelle et de traçabilité.

Oeil de l'IA
UID#y26w30 21 Jul. 2026

Au CHUV, une IA testée comme un médicament

  1. Le CHUV mène un essai clinique de quatre ans pour évaluer Meditron, une intelligence artificielle médicale développée par l’EPFL.
  2. Plus de deux cents cliniciens ont examiné plus de douze mille réponses afin d’améliorer sa fiabilité aux urgences.
  3. Contrairement aux IA commerciales, Meditron est ouverte: ses données d’apprentissage et sa méthode de conception sont transparentes.
UID#y26w45 03 Nov. 2026

CERN et Mistral: un modèle pour chercher l’inattendu

  1. Le CERN et l’entreprise française Mistral préparent Flare, un modèle d’intelligence artificielle entraîné sur des milliards de collisions simulées.
  2. Un seul modèle au lieu de plusieurs outils: il devra reconstituer les collisions, reconnaître les particules, signaler l’inattendu et aider à concevoir les détecteurs.
  3. Le CERN apporte ses données, Mistral son savoir-faire. Mais il ne s’agit encore que d’une déclaration d’intention, sans budget ni calendrier.
Insight
L'IA & l'Open Source : une nouvelle ère d'innovation et de collaboration

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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

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

Insight 22 Nov. 2024