🐋 DeepSeek : après R1, voici Janus-Pro

Aujourd’hui dans Mister IA :

🐋 DeepSeek : après R1, voici Janus-Pro
🇺🇸 OpenAI : lancement ChatGPT Gov
🤖 Alibaba : dévoile Qwen 2.5-Max
🖌️ ChatGPT : Canvas mis à jour
🇫🇷 Lucie : l'échec du modèle d’IA souverain français

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🐋 DeepSeek : après R1, voici Janus-Pro

Après avoir secoué l’industrie avec DeepSeek R1, un modèle open-source surpassant Claude 3.5 et OpenAI o1-mini en raisonnement, la startup chinoise enfonce le clou avec Janus-Pro, un modèle multimodal qui rivalise avec DALL-E 3 et Stable Diffusion.

Ce qu’il faut savoir :

• Janus-Pro est open-source et commercialement exploitable sous licence MIT.

• Il surpasse DALL-E 3 et Stable Diffusion sur les benchmarks GenEval et DPG-Bench.

• Son architecture unifiée combine compréhension et génération d’images pour une meilleure cohérence.

Pourquoi c’est important :

Avec deux modèles de pointe en quelques jours, DeepSeek redistribue les cartes dans l’IA et bouscule la domination américaine. Son approche open-source pourrait accélérer la démocratisation de l’IA avancée, tout en mettant la pression sur les géants comme OpenAI et Google.

🇺🇸 OpenAI lance ChatGPT Gov

OpenAI vient de dévoiler ChatGPT Gov, une version sécurisée de son IA spécialement conçue pour les agences gouvernementales américaines. Cette initiative marque une avancée majeure dans l’adoption de l’IA par l’État fédéral et illustre la stratégie des États-Unis pour renforcer leur leadership technologique.

🔍 Ce qu’il faut savoir :

• ChatGPT Gov fonctionnera via Azure Government Cloud, garantissant des normes de sécurité renforcées.

• Plus de 90 000 agents publics utilisent déjà ChatGPT, générant 18 millions de prompts depuis 2024.

• Impact mesurable : La Pennsylvanie économise 105 minutes par jour et par employé sur les tâches répétitives.

🚀 Pourquoi c’est important :

Cette intégration massive de l’IA dans le secteur public montre une volonté claire des États-Unis de prendre une longueur d’avance face à la concurrence mondiale, notamment chinoise.

Au-delà de l’administration, OpenAI s’impose comme un partenaire clé de la transformation numérique gouvernementale, renforçant ainsi l’influence des États-Unis dans la course mondiale à l’IA. Une dynamique qui soulève une question cruciale : où en est l’Europe ? 🇪🇺 🤔

🤖 Alibaba Cloud dévoile Qwen 2.5-Max

Alibaba Cloud renforce sa position dans l’IA avec Qwen 2.5-Max, un modèle de pointe qui rivaliserait avec GPT-4o, DeepSeek-V3 et Llama-3.1-405B. Cette annonce, faite lors du Nouvel An lunaire chinois, marque une accélération de la course à l’IA en Chine.

Ce qu'il faut savoir

• Performance de pointe : Qwen 2.5-Max surpasse les leaders actuels sur plusieurs benchmarks.

• Modèles open source : Alibaba Cloud publie 100 nouveaux modèles Qwen 2.5, de 0,5 à 72 milliards de paramètres, couvrant divers secteurs.

• Adoption massive : Depuis avril 2023, les modèles Qwen ont été téléchargés plus de 40 millions de fois, générant 50 000 modèles dérivés.

Pourquoi c'est crucial

Face à DeepSeek et ByteDance, Alibaba accélère en combinant modèles propriétaires et open source, tout en améliorant son infrastructure cloud. Cette stratégie renforce l’écosystème technologique chinois et pourrait rebattre les cartes face aux géants américains de l’IA.

🖌️ OpenAI améliore Canvas

OpenAI déploie une mise à jour majeure de Canvas, rendant l’outil encore plus performant pour le codage et la création.

Ce qu'il faut savoir

• Intégration du modèle o1 : Canvas utilise désormais o1, offrant un raisonnement plus précis et approfondi.

• Rendu de code en temps réel : Il est maintenant possible de visualiser du code HTML et React directement dans l’interface.

• Disponibilité élargie : La mise à jour est accessible aux abonnés Pro, Plus et Team et intègre l’application de bureau ChatGPT pour macOS.

Pourquoi c'est important

Cette évolution fait de Canvas un outil incontournable pour les développeurs, combinant édition en temps réel, visualisation du code et IA avancée. ChatGPT se positionne ainsi comme un assistant de développement toujours plus performant et interactif.

🇫🇷 Lucie : l'échec du modèle d’IA souverain français

Le 22 janvier 2025, Linagora et le consortium OpenLLM France lançaient Lucie, un modèle de langage open source censé incarner l’alternative française aux géants internationaux de l’IA. Présenté lors du Paris Open Source AI Summit, ce projet ambitieux s’est transformé en fiasco.

Ce qu’il s’est passé

• Un modèle inabouti : Malgré 550 000 heures d’entraînement sur 512 GPU, Lucie peine à accomplir des tâches simples comme compter les lettres d’un mot.

• Des problèmes techniques majeurs : Temps d’attente de 45 minutes pour accéder à la plateforme, provoquant frustration et incompréhension.

• Une communication trompeuse : Annoncé comme opérationnel, le modèle s’avère être un prototype expérimental.

• Une gestion de crise maladroite : Linagora tente de rectifier le tir en expliquant que Lucie est encore en phase de recherche, mais le mal est fait.

Pourquoi c'est un échec stratégique

Avec un budget estimé à 40 millions d’euros, ce lancement précipité décrédibilise encore davantage la France dans la course à l’IA. Une bêta fermée aurait permis de collecter des feedbacks sans exposer publiquement les lacunes du modèle.

Ce fiasco souligne le problème récurrent du financement public en France : des sommes conséquentes allouées à des projets qui, faute de stratégie solide, peinent à produire des résultats concrets. Pendant ce temps, d’autres nations avancent à vitesse grand V dans l’IA…

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La caisse à outils

• Lumona : Ce moteur de recherche alimenté par l'IA agrège des informations provenant des médias sociaux, ce qui permet aux utilisateurs d'accéder rapidement et efficacement à des perspectives et des informations diverses (lien)

• Neolocus : Cette plateforme fournit des solutions avancées de rendu par IA adaptées à la décoration intérieure et à l'architecture, améliorant les processus de visualisation et de conception pour les professionnels du secteur (lien)

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Le cas d’usage de la semaine

🤖 Comment améliorer la façon de donner des instructions aux modèles o1

L’utilisation de délimiteurs et de prompts structurés améliore considérablement les résultats des modèles IA en leur fournissant des instructions claires et un contexte pertinent.

Etapes à suivre :

1. Structurez les prompts avec des balises xml (<goal>, <context>, <format>).

2. Remplissez chaque section avec des informations pertinentes et spécifiques, et définissez des paramètres clairs pour le résultat souhaité.

3. Restez, posez des questions de suivi et optimisez vos résultats.

Astuce : enregistrez les structures de prompts réussies comme modèles pour obtenir des résultats cohérents dans des tâches similaires

Le tuto IA (anglais)

Comprendre les LLM et leur ecosystème :
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