Oplontis et la malédiction du Vésuve - France TV

BFM-Tech-Intelligence artificielle"Ça transforme les conditions de la recherche": d’une lettre codée de Napoléon aux papyrus carbonisés par le Vésuve, comment l’intelligence artificielle fait parler les archives oubliéesPublié le 16/10 à 09h52 Lire dans l'appL'intelligence artificielle permet désormais aux chercheurs de déchiffrer, transcrire et croiser des documents longtemps restés inaccessibles. Au-delà du gain de temps, elle ouvre de nouvelles pistes pour explorer le passé. Napoléon ordonna qu'une missive de guerre soit rédigée en code, créant une énigme irrésolue pendant plus de 200 ans, jusqu'à ce que l'IA la déchiffre en quelques heures. Pour décrypter des correspondances ou faire parler des papyrus antiques carbonisés, l'intelligence artificielle (IA) ouvre de nouvelles pistes pour la recherche historique. Carter Church, un ingénieur en intelligence artificielle de 27 ans, a ainsi déchiffré une lettre du XIXe siècle adressée à l'un des généraux de Napoléon. Le message secret de 1809, détaillant les positions des troupes françaises et alliées, avait été publié dans une archive universitaire en ligne.

Jeudi 23 juillet 2015, sur le chantier de fouilles de la Caune de l’Arago, à Tautavel (Pyrénées-Orientales), un étudiant de 20 ans sort de terre une dent humaine. Valentin Loescher, étudiant en histoire de l’art et archéologie, participait à ses premières fouilles. L’incisive qu’il tient entre les doigts date d’environ 560 000 ans, soit 100 000 ans de plus que l’homme de Tautavel, jusque-là considéré comme le plus vieux Français. Le musée de Tautavel en fait l’annonce publique le 27 juillet 2015.

Depuis des années, les chercheurs tentent de comprendre comment fonctionnent les modèles d'intelligence artificielle générative. Ils sont souvent décrits comme des boîtes noires. Il est impossible de savoir ce qui se passe à l'intérieur. On peut déduire certaines règles de fonctionnement en analysant les entrées et les sorties, autrement dit les requêtes et les réponses. Toutefois, il est aussi possible d'analyser les neurones individuels. Les modèles sont des réseaux de neurones artificiels qui reposent sur différentes architectures : réseaux antagonistes génératifs (GAN), réseaux de neurones récurrents (RNN), transformeurs, réseaux de neurones convolutifs (CNN), etc. Ces neurones ne sont pas des éléments physiques, mais des fonctions mathématiques. Toutefois, jusqu'à présent, leur rôle exact au sein du réseau neuronal est resté assez mystérieux. Le problème des neurones polysémiquesDans un long article d'environ 26 000 mots, Nick Cammarata de la startup Goodfire AI et ancien employé chez OpenAI, explique comment il a réussi à comprendre le fonctionnement de ces neurones, ce qui permettrait d'étudier et de mieux comprendre les grands modèles de langage.