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Alors que l’intelligence artificielle continue de devenir plus intelligente, ces entreprises européennes font les choses un peu différemment.
Si vous n’avez pas encore entendu parler de ChatGPT, nous devrions supposer que vous avez vécu quelque part avec un signal WiFi extrêmement inégal ou que vous êtes sorti du réseau pour éviter d’être enveloppé dans le monde en évolution rapide de l’intelligence artificielle (IA) pour au nom de votre santé mentale.
Le chatbot d’OpenAI a été annoncé comme le modèle de grande langue (LLM) le plus performant de son genre, incorporant plusieurs sources de données, notamment Internet, des livres, des articles et des revues.
Il est capable de fournir à l’utilisateur des réponses à pratiquement toutes les requêtes, ainsi que de se réviser et de se corriger si nécessaire et – comme essayé et testé par plusieurs utilisateurs sur diverses plateformes de médias sociaux – d’engager des débats avec son utilisateur.
Alors naturellement, ces derniers mois, nous avons vu un soulèvement d’espoirs se disputer la couronne du meilleur LLM là-bas, chacun espérant usurper le champion en titre.
Voici quelques-uns des rivaux potentiels de ChatGPT qui sont le produit de créateurs européens.
Codeur d’étoiles
Développé par Hugging Face et ServiceNow, Starcoder est spécialisé dans la génération de code pour les développeurs.
Il a été créé davantage pour rivaliser avec des chatbots comme Bard AI et Amazon CodeWhisper, et selon un article de blog récent sur le site Web de ServiceNow, a été « formé avec un billion de jetons de code source sous licence permissive couvrant plus de 80 langages de programmation […]”.
Le blog explique que StarCoder peut apporter la programmation par paires comme l’IA générative aux applications avec des capacités telles que le texte en code et le texte en flux de travail.
‘[The platform] donne aux ingénieurs logiciels professionnels le pouvoir de relever les défis de programmation les plus complexes et permet aux développeurs citoyens de créer de nouveaux logiciels indépendamment de leurs capacités techniques », ajoute le blog.
Hugging Face est basé entre Paris et New York et dirigé par le PDG d’origine française Clément Delangue et le CTO Julien Chaumond.
Neuroflash
Neuroflash se présente comme « le générateur de texte et d’image n°1 en Europe », avec près d’un demi-million d’utilisateurs faisant confiance à ses services.
Ce qui est peut-être le plus rafraîchissant à propos de cette entreprise basée en Allemagne, c’est qu’elle met l’accent sur le fait que l’IA est là pour soutenir l’humain – par opposition à l’inverse (OpenAI, prenez note).
L’entreprise a lancé son premier « rédacteur IA » en mars 2022, quelques mois avant que ChatGPT n’arrive sur nos appareils.
Le mantra de Neuroflash est clair : « au centre de tout, il y a l’humain ».
En combinant les mégadonnées, le traitement du langage naturel, l’apprentissage automatique et la neuropsychologie, « neuroflash » affirme qu’il peut aider les entreprises à créer du contenu qui soutient leur identité et leur positionnement de marque.
La technologie a été principalement conçue pour aider les professionnels avec leur langage écrit, rendant leur travail plus rapide et plus facile.
Comparé au concept légèrement terrifiant de certains chatbots en ce moment, il y a quelque chose d’étrangement rassurant dans l’équilibre que cette plate-forme offre entre l’intelligence humaine et l’efficacité de soutien de l’IA.
Aleph Alpha
La start-up allemande Aleph Alpha travaille à casser une IA explicable et vérifiable – une chose, dit la sociétéd’autres modèles manquent actuellement.
Par exemple, alors que des modèles comme ChatGPT et GPT-4 peuvent nous donner les réponses, il peut être difficile pour l’utilisateur final de comprendre le processus que l’IA a suivi pour arriver à sa conclusion.
Cela crée à son tour d’énormes problèmes de partialité et limite la fonctionnalité de ces systèmes lorsqu’il s’agit de professions comme le droit et la médecine.
Aleph Alpha a développé AtMan – une fonction compatible avec ses Luminous LLM. Cette fonctionnalité rend la sortie explicable et déclasse les sources non fiables.
« AtMan (manipulation de l’attention) est notre méthode pour manipuler l’attention d’une séquence d’entrée (cela peut être un jeton, un mot ou même une phrase entière) pour orienter la prédiction du modèle dans une direction contextuelle différente », explique la société.
« Avec AtMan, vous pouvez manipuler l’attention dans les deux sens, en supprimant ou en amplifiant une séquence d’entrée ».