Journée Frugalité en IA des GDR TAL et MaDICS

Les progrès récents dans les domaines de l’intelligence artificielle ont montré des avancées étonnantes en termes de performances et de richesse des applications possibles, avec potentiellement un impact sociétal fort. On peut, au moins en partie, attribuer ce succès à l’entraînement auto-supervisé de grands modèles dits “de fondation” sur de grandes quantités de données, afin de capturer toute la richesse de leur distribution et par conséquent de réaliser une diversité de tâches. En traitement du langage naturel avec les LLM, en vision artificielle avec les “world models”, en traitement des signaux acoustiques avec les modèles SSL, et dans bien d’autres domaines, cette approche est devenue dominante, soutenue par la volonté de créer un modèle unique pour tous les cas d’utilisation.