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Gemma, la nouvelle famille de modèles de Google

 Gemma, la nouvelle famille de modèles ouverts et légers de Google. Hello la team #TheDayInfo, le 21 février 2024, Google a dévoilé Gemma, une nouvelle famille de modèles ouverts et légers dont la conception repose sur les mêmes recherches et technologies qui ont servi à créer Gemini(Ancien Bard).  Le petit frère de Gemini? 😒 Humm, on peut le dire ainsi mais pas tout à fait car son utilisation est plus axé sur la création de modèles ML pour le traitement naturel du langage(NLP) donc pour les développeurs plutôt que sur la collaboration IA comme Gemini.   Introduction à Gemma Les modèles de la famille Gemma sont en deux versions 2B et 7B.  Le modèle Gemma 2B(Deux milliards de paramètres) est destiné aux CPU et applications sur appareils tandis que le modèle Gemma 7B(Sept milliards de paramètres) est destiné aux déploiements efficients et déploiements sur CPU et GPU.  Ces nouveaux modèles sont utilisés dans la conception des modèles de machine learning en NLP(Natural Language processin

Pourquoi l'OMS utilise-t-elle l'Intelligence Artificielle pour surveiller les opposants au masque?

Pourquoi l'OMS utilise-t-elle l'Intelligence Artificielle pour surveiller les opposants au masque? 


Bonjour à vous, fidèles lecteurs de la team #TheDayInfo. J'espère que vous allez bien depuis le dernier article. 

Comme je vous l'avais promis dans un post publié sur la page Facebook du blog, j'écris cet article spécial aujourd'hui sur l'OMS qui serait en train d'utiliser l'Intelligence Artificielle pour lutter contre la désinformation en cette période de grande pandémie. 





En effet, dans un article publié par MEDIAS-PRESSE.INFO, l'OMS serait en train d'utiliser l'intelligence artificielle pour lutter contre la désinformation (Les adeptes de la théorie du complot dans le viseur👀) qui ralentit tout le travail des scientifiques dans la lutte contre le Coronavirus. 

L'OMS qualifie cette méthode de "écoute sociale" qui surveille les comptes de million de personnes sur les réseaux sociaux pour stopper les fausses informations. 

Cependant, cette méthode me laisse perplexe sur son bien fondé d'où ces questions: 
1) De quel droit l'OMS se permet de surveiller les comptes des personnes sur les réseaux sociaux?
2) A quels fins sont utilisées les données collectées et quelle est la portée de cette surveillance à long terme? 
3) Une fois la crise passée, que fera-t-elle des données collectées? 
4) Pourquoi a t-elle besoin d'utiliser l'IA pour lutter contre la désinformation en cette période de coronavirus? 

Pour répondre à ces questions, j'ai mené une petite enquête à partir des liens laissés dans l'article de MEDIAS-PRESSE.INFO et le fonctionnement technique du Machine Learning. 

C'est partit☝☝☝!!!

Alors, pour dire vrai, je n'ai aucune idée du droit qu'a l'OMS de surveiller le compte de million de personnes sur les réseau réseaux sous prétexte de lutter contre les fausses informations sur le Coronavirus. 
Une chose est certaine, les réseaux sociaux sont d'accord pour que cela se fasse. 

Dans ce cas de figure, il est nécessaire pour les pays(Si ne n'est déjà fait) de se doter d'une réglementation sur la protection des données à caractère personnel afin de réguler la collecte et le traitement des données de leurs habitants par l'OMS.

La surveillance des comptes des personnes sur les réseaux sociaux par des organismes sans accord préalable de leur part, pour leur opinion sur un fait de société, est en tout état de cause, une violation de la vie privée des personnes. 

La collecte, le traitement et le stockage des données de millions des personnes sur les réseaux sociaux relève du domaine du big data dont l'intelligence artificielle puise sa principale force. 

Je dirai que sans données massives, pas de IA. 

L'intelligence artificielle en fait, c'est le Machine Learning (Apprentissage automatique des machines) qui traitre une masse de données en quelques secondes contrairement à l'humain à qui cela prendrait des années. 

Il existe 3 sortes de méthode d'apprentissage dans le Machine Learning:
  1. L'apprentissage supervisé (Supervised Learning)
  2. L'apprentissage non-supervisé(Unsepervided Learning)
  3. L'apprentissage par renforcement(Reinforcement Learning

Ainsi, résoudre le problème de la désinformation dans la lutte contre le Coronavirus, revient à classer les informations comme "Vrai ou Faux". Nous avons donc à faire à un problème de classification.    

Vu sous cet angle, nous n'avons pas besoin de surveiller le compte des personnes pour lutter contre la désinformation mais plutôt mettre en place un système de détection afin de faire la différence et ainsi supprimer automatiquement les mauvaises informations.

Pour finir, je dirai que l'utilisation de l'intelligence artificielle doit se faire pour les personnes, avec les personnes mais pas sans elles. Elle ne doit en aucun cas, être un instrument de violation de la cybersécurité.

N.B: Rendez-vous ce samedi pour la session sur l'utilisation des APIs de Machine Learning sur Google Cloud Platform: https://gdg.community.dev/e/mvja7e/ 





Excellente semaine à vous💪!!!


      


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